研究人员通过一种被称为Capture Hi-C（CHi-C）的高通量遗传分析技术，分析了过往全基因组关联研究（GWAS）中发现的乳腺癌相关的63个基因座，将这些基因组中的110个基因与乳腺癌风险增加起来，同时发现其中32个基因与乳腺癌存活相关联。该研究结果以《Capture Hi-C identifies putative target genes at 33 breast cancer risk loci》为题在线发表在3月12日的《Nature Communications》上。

  在过往的研究中，研究人员发现大多数乳腺癌发病风险有关的单核苷酸多态性（SNPs）多定位于基因组的非蛋白编码区域，在调节基因转录中发挥作用，而其他与乳腺癌发病发生发展的位点可能位点则位于被称为“基因沙漠”的基因组区域内，这些区域附近的基因可能含有数百千碱基，可编码多种蛋白质。
  要从“基因沙漠”中找出哪些基因是乳腺癌风险相关基因挑战性，因为这些基因多数与它们的调控元件彼此远离，只有当相应的DNA环路形成时，这些调控元件与靶基因才能产生物理相互作用，这对遗传分析技术提出了*的要求。
  经过努力，ICR的研究人员开发出了高通量、高分辨率高保真的遗传分析技术—CHi-C，以鉴定调控元件与其靶基因间的物理相互作用，这一技术不受调控元件和靶基因的距离限制。他们利用该技术分析了过往GWAS中发现的乳腺癌相关的63个基因座（其中包含大量“基因沙漠”区域），在其中33个基因座中发现了110个乳腺癌风险相关的靶基因，包括94个蛋白质编码基因和16个非编码RNA，其余30个基因区域中未鉴定出特定的基因。

  令人惊喜的是，这些基因的大多数在过往的研究中并未与乳腺癌风险相关，这就有效拓宽了乳腺癌风险的基因谱！

  63个乳腺癌风险靶基因座的CHi-C文库

  CHi-C相互作用峰在63个风险位点处的分布

  该团队在三个公开可用的乳腺癌数据源中评估了他们的结果，他们发现有48个的CHi-C推定的靶基因从至少一个其他来源映射到32个基因座，并且有6个基因从至少两个其他来源映射到6个基因座，这些数据表明，CHi-C推定的靶基因中有相当一部分是乳腺癌风险相关基因，值得进一步研究。

  CHi-C推定的靶基因的映射结果

  这项研究表明，CHi-C分析有望成为功能性地注释GWAS风险位点的有效工具。GWAS有助于将DNA区域与乳腺癌风险起来，而CHi-C使这些DNA区域的焦点更加清晰，从而揭示了可供更加详细研究的基因宝库，对这些基因的进一步理解对新靶向药物的研究、诊断和疾病预防策略的改善有重要意义。进一步的研究的重点就是将明确这些基因在乳腺癌风险中的确切作用，并进而通过操控这些基因来预防和治疗乳腺癌。

  参考资料：

  Capture Hi-C identifies putative target genes at 33 breast cancer risk loci