王耀坤，陈珏晓，张明远，邵长利，杨 玉，商 宇

(佳木斯大学基础医学院，黑龙江佳木斯 154007)

甲状腺癌(thyroid cancer，TC)是最常见的内分泌系统肿瘤。近二十年来，TC的发病率在全球范围内快速增长。TC的发病与多种环境因素相关，包括放射因素、碘的摄入、吸烟等。未分化甲状腺癌(anaplastic thyroid cancer，ATC)是恶性程度最高的甲状腺癌。ATC可以自发产生，也可以由分化型甲状腺癌(differentiated thyroid cancer，DTC)，如甲状腺乳头状癌(papillarythyroid cancer，PTC)与甲状腺滤泡癌(follicular thyroid cancer，FTC)进展而来。ATC 发病率极低，仅占所有甲状腺癌的2%，但是其致死率极高。因ATC死亡的病例占所有因TC死亡病例的50%以上。与DTC相比，常规的手术、放疗与化疗对ATC均无较好的治疗效果。因此进一步发掘ATC的分子标记物，并阐明其在TC发病中的潜在作用，对于ATC患者的诊断与精准治疗具有重要意义。

基因组变异是恶性肿瘤的重要特征。特有的畸变被许多肿瘤所携带，并能够影响肿瘤的发生和预后。基因组变异主要包括单核苷酸变异(single nucleotide variation，SNV)、染色体结构变异与染色体区段的拷贝数变异(copy number variation，CNV)。ATC患者常携带各种基因组变异，如

RAS

基因突变、

BRAF

基因突变、

RET/PTC

基因重排等。鉴于ATC病因的复杂性与ATC患者的个体差异，我们对于基因变异，特别是CNV在ATC发病中的作用尚不清楚。在本研究中，我们利用在线数据库对ATC患者的基因组变异进行分析，并筛选与患者预后关系最密切的基因变异，进而对候选变异基因进行蛋白质相互作用与靶向药物筛选分析，旨在为ATC的恶性机制研究及潜在治疗靶点筛选提供新思路。

1 对象与方法

1.1 利用cBioPortal数据库分析ATC患者基因变异信息

cBioPortal数据库(https://www.cbioportal.org/)整合了来自多个平台的肿瘤基因组数据，如TCGA与ICGC等；……