微阵列分析与基因差异表达

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药物基因组 学中的基因表达分析目前主要应用于创新药物研究和开发。同时，基因表达谱已经开始为慢性致命性疾病的药物治疗效应提供预测信息，并指导治疗选择，而寡核苷酸微阵列平台具有应用于药物基因组学研究的潜在优势。

　　微阵列分析的特点

　　与DNA顺序分析和基因分型不同，微阵列基因表达分析的分析物是信使RNAs（mRNA）。信使RNAs的不稳定性要比DNA大得多，对操作方面的要求非常高，以避免由于Rnase酶降解而产生假象。此外，信使RNA在经PCR 产生DNA拷贝扩增之前，或在大多数的微阵列分析中，或在产生cRNA拷贝的试管内转录（IVT）线性扩增程序中，都是逆转录形成cDNA的。在IVT反应期间，cRNAs都被标记，而在杂交到寡核苷酸阵列时往往被分裂。

　　在研究中，基因表达阵列常常采用被标记的cRNAs或长寡核苷酸 作为固定探针，以及由类似于半导体工业应用的光刻技术制造的寡核苷酸探针阵列；寡核苷酸探针可直接在微阵列表面合成，还可以应用多空间的完美匹配单碱基－错匹配探针对来查询每一个重要的基因。这种高密度寡核苷酸探针诊断方法可检测出拼接变异种的能力，以及因特殊转录而造成融合基因时产生的特异性嵌合转录（如慢性髓细胞白血病中的BCR－ABL）。

　　目前有很多种途径来对成千上万的探针强度数据点进行数据分析，最近提出的是临床应用表达类型的最佳实用指导方针。各种全自动化的分析方法（如层次聚类算法与运用自组织图）可供用于确定具有相似表达类型的分组基因之间的关系。同样，还有一些需操作人员监管的分析方法（如支持向量机），可应用同质的PCR 检测平台进行药物效应的基因显型检测，以筛选和鉴定最可能有效的患者。

　　促进肿瘤诊治水平提高

　　基因的表达差异是药物疗效的基础。基因表达的各种分析方法正在开发过程中，为疾病，尤其是肿瘤的治疗选择提供分子图表类型信息。例如，常见的急性成人或儿童白血病的微阵列基因表达分析可以鉴定与特殊染色体 易位或删除有关的分子图表类型，这样可以选择不同的治疗方案。此外，在药物开发期间常规地进行肿瘤组织的基因表达分析，有可能鉴定出能预测药物效应的表达类型。

　　现在，科研人员通过分析在乳腺癌细胞株中5氟尿嘧啶（5-FU）诱导的基因表达，已经确定了与耐药和疗效有关的基因；取自针吸活检的mRNA的寡核苷酸微阵列分析获得的基因表达类型能预测乳腺癌患者服用多烯紫杉醇（Docetaxel）的疗效；对B系急性成淋巴细胞白血病患儿的白血病细胞所做的基因表达分析已经鉴定出来一套不同表达的基因，它们与对强的松、长春新碱、天冬酰胺酶制剂或柔红霉素的敏感性或耐药有关--这些信息在未来可用于指导治疗选择。

　　采用寡核苷酸微阵列的基因组分析可以结合生物信息分析，以精选出对诊断测试开发具有高度预测价值的最精简的不同表达基因，以便可用于低复杂性的诊断化验之中。例如，在预期乳腺癌患者服用他莫西芬的疗效时，将雌激素受体阳性者的基因表达信号减少到两个基因表达比率，有助于开发简单的RT－PCR测试方法。