Het is al meer dan een halve eeuw bekend dat er geslachtsgebonden verschillen zijn in maligniteiten. Het risico van de meeste maligniteiten is hoger in mannen dan in vrouwen. Deze verschillen blijven bestaan na correctie voor bekende epidemiologische risicofactoren. Ook de mortaliteit na een kankerdiagnose is vaak hoger in mannen dan in vrouwen. Daarnaast zijn er geslachtsgebonden verschillen in respons op therapie. De oorzaken voor al deze verschillen zijn voor het grootste deel onbekend. Dr. Paul Boutros (University of California in Los Angeles) en collega’s hebben een studie uitgevoerd van verschillen tussen mannen en vrouwen in kanker-drijvende genen en prognostische biomarkers. Ze publiceren de studie vandaag online in Cancer Research.¹

De onderzoekers inventariseerden in The Cancer Genome Atlas (versie 28-1-2016) mRNA-abundantie, DNA genoom-brede somatische copy-number profielen, en somatische mutatieprofielen. Ze zagen grote verschillen tussen tumoren van mannen versus vrouwen in de frequentie van mutaties van specifieke genen. Deze verschillen zouden geassocieerd kunnen zijn met verschillen in DNA mismatch repair of microsatelliet-instabiliteit. Tot de sex biased genes behoren bekende maligniteiten-drijvende genen zoals het gen voorβ-catenine en BAP1. Er waren ook sex biased biomarkers van uitkomsten. Een beperking van de studie is volgens de auteurs dat ze zich alleen hebben gericht op coderende regio’s, die slechts ongveer 2% van het genoom uitmaken. De overige 98% zouden eveneens in belangrijke mate kunnen bijdragen aan geslachtsgebonden verschillen in incidentie en uitkomsten van maligniteiten.

De onderzoekers concluderen dat de studie inzicht verschaft in geslachtsgebonden verschillen in somatische veranderingen in cancer driver genes en in biomarkers die de uitkomsten na therapie voorspellen.

1.Li CH, Haider S, Shiah Y-J et al. Sex differences in cancer driver genes and biomarkers. Cancer Res 2018; epub ahead of print

Summary: An analysis of The Cancer Genome Atlas found sex differences in somatic alterations in cancer driver genes, which influence prognostic biomarkers that predict outcome after therapy.