近日,來(lái)自荷蘭的一個(gè)研究團(tuán)隊(duì),在國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)期刊《自然》上發(fā)表了22種轉(zhuǎn)移性實(shí)體瘤的全基因組測(cè)序研究成果[1]。
這項(xiàng)由Hartwig醫(yī)學(xué)基金會(huì)EdwinCuppen教授領(lǐng)導(dǎo)的研究,對(duì)2399位癌癥患者的2520對(duì)腫瘤和血液樣本進(jìn)行了全基因組測(cè)序和特征分析。
共鑒定出7000多萬(wàn)個(gè)體細(xì)胞變異,包括近6000萬(wàn)個(gè)單核苷酸變異(SNV),84萬(wàn)個(gè)多核苷酸變異(MNV),960萬(wàn)個(gè)DNA片段插入和缺失(indels),以及65萬(wàn)多個(gè)結(jié)構(gòu)變體(SV),并且獲得了每個(gè)轉(zhuǎn)移腫瘤樣本的遺傳突變名錄。
基于上述數(shù)據(jù),研究人員發(fā)現(xiàn),可能真的沒有驅(qū)動(dòng)癌癥轉(zhuǎn)移的特異性突變存在。而且,轉(zhuǎn)移的腫瘤組織中,普遍存在全基因組加倍(WGD)事件,在一些癌種中甚至高達(dá)80%,而在原發(fā)灶中只有30%。這可能與轉(zhuǎn)移灶對(duì)化療的耐受性相關(guān)。
除此之外,研究人員還發(fā)現(xiàn),在單一的轉(zhuǎn)移灶中,腫瘤細(xì)胞的異質(zhì)性非常低,高達(dá)96%的基因突變是克隆性的。還有高達(dá)80%的抑癌基因通過不同的方式雙等位失活。
更為重要的是,研究人員還發(fā)現(xiàn),通過全基因組測(cè)序,能幫助62%的患者找到已經(jīng)獲批或者正在開展研究的抗癌藥物。
據(jù)了解,這也是該領(lǐng)域迄今為止最大的研究。
▲ 探索轉(zhuǎn)移腫瘤的秘密(https://www.nature.com/articles/d41586-019-03123-0)
近年來(lái),測(cè)序技術(shù)的進(jìn)步和測(cè)序成本的降低,推動(dòng)了全基因組測(cè)序技術(shù)在癌癥研究中的應(yīng)用。成年人[2,3]和兒童[4,5]腫瘤的大規(guī)模研究,讓科學(xué)家從分子水平上,對(duì)這些癌癥有了深入的認(rèn)知。
這也就順理成章地推動(dòng)了基于基因變異開展的癌癥治療[6]。在我們精心打磨的音頻課程《醫(yī)學(xué)趨勢(shì)50講》中,我們?nèi)娴亟榻B了基因測(cè)序在癌癥診療中的應(yīng)用,歡迎大家掃描文末二維碼試聽訂閱。
不過,以上的研究大多是在原發(fā)腫瘤中開展的,而對(duì)于造成90%的癌癥死亡的轉(zhuǎn)移,類似的研究卻極少。即使有少量轉(zhuǎn)移癌癥的研究,要么僅限于特定的癌種[7-9],要么只研究了一些特定的基因[10],要么是外顯子層面的研究[11]。
此外,由于隨著癌癥的進(jìn)展,原發(fā)灶和轉(zhuǎn)移灶都在不停地進(jìn)化[12,13],也只有全基因組研究能一窺癌癥轉(zhuǎn)移的秘密了。因此,對(duì)癌癥的轉(zhuǎn)移展開全基因組、泛癌種的研究非常有必要。
在荷蘭Hartwig醫(yī)學(xué)基金會(huì)和個(gè)性化癌癥治療中心(CPCT)的統(tǒng)一協(xié)調(diào)下,荷蘭的49家醫(yī)院參與了這項(xiàng)大規(guī)模的研究。截止目前為止,數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)累計(jì)獲取了超4000名患者的數(shù)據(jù),還在持續(xù)增長(zhǎng)中。
▲ 論文非?;鸨?/span>
接下來(lái),我們就一起來(lái)看看研究人員從參與本研究的2399位癌癥患者的腫瘤組織中獲得了哪些數(shù)據(jù)。
首先是每種癌癥的不同類型變異的負(fù)擔(dān)情況。
單核苷酸變異(SNV)的情況:黑色素瘤的中位SNV是44000個(gè),肺癌的是36000,肉瘤的是4100,神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤的是3500。這些突變特征,與之前的研究相比,基本匹配[14]。
多核苷酸變異(MNV)的情況:肺癌的中位MNV是821,皮膚癌的是764,這兩種癌癥的MNV是其他癌種的5倍。這可能與紫外線照射(CC>TT)和吸煙(CC>AA)突變特征比較豐富有關(guān)。
插入和缺失(indels)的中值只有SNV的十分之一左右,皮膚癌和肺癌發(fā)生率相對(duì)較低。
微衛(wèi)星不穩(wěn)定(MSI)的發(fā)生率:中樞神經(jīng)腫瘤9.4%,子宮腫瘤9.1%,前列腺腫瘤6.1%。結(jié)直腸癌轉(zhuǎn)移灶的MSI僅為4%,低于之前報(bào)道的原發(fā)性結(jié)直腸癌出現(xiàn)頻率[15]。
所有腫瘤的中位結(jié)構(gòu)變異(SV)數(shù)為193。相對(duì)較高的是卵巢腫瘤的412,食管癌的372;較低的是腎癌的71,神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤的56。在所有的結(jié)構(gòu)變異中,簡(jiǎn)單缺失是最常見的,占所有結(jié)構(gòu)變異的33%。除開胃癌和食管癌,缺失性結(jié)構(gòu)性變異在其他腫瘤中比較普遍。
▲ 轉(zhuǎn)移癌癥的突變圖譜(其實(shí)是“天書”)
以上這些結(jié)果是轉(zhuǎn)移癌組織與血細(xì)胞基因組對(duì)比的結(jié)果。反映的是轉(zhuǎn)移組織自身的變化,但是沒有反映出轉(zhuǎn)移腫瘤組織與原發(fā)腫瘤組織之間的差異。
為了了解原發(fā)灶和轉(zhuǎn)移灶之間的總體基因組差異,研究人員將他們的這個(gè)數(shù)據(jù),與迄今最大的原位腫瘤測(cè)序數(shù)據(jù)庫(kù)PCAWG[16]做了個(gè)比較。你沒看錯(cuò),本研究沒有分析患者的原發(fā)腫瘤基因組數(shù)據(jù),對(duì)比的數(shù)據(jù)是其他數(shù)據(jù)庫(kù)的數(shù)據(jù)。
PCAWG這個(gè)全基因組測(cè)序腫瘤隊(duì)列,包括2583個(gè)腫瘤樣本,其中95%的樣本是未經(jīng)治療的原發(fā)腫瘤。
將本研究的數(shù)據(jù)與PCAWG的數(shù)據(jù)相比,研究人員發(fā)現(xiàn):?jiǎn)魏塑账嶙儺悰]有顯著差異,意味著單核苷酸變異突變負(fù)荷似乎與疾病進(jìn)展無(wú)關(guān),但前列腺癌、乳腺癌和中樞神經(jīng)腫瘤是例外。
相比之下,轉(zhuǎn)移灶的插入和缺失、多核苷酸變異和結(jié)構(gòu)變異的突變負(fù)荷更高,尤其是前列腺癌,研究人員觀察到多核苷酸變異,插入和缺失和結(jié)構(gòu)變異的發(fā)生率增加了四倍以上。
▲ 患者選擇過程
再回過頭分析轉(zhuǎn)移腫瘤組織基因拷貝數(shù)的變化,研究人員又發(fā)現(xiàn),包含EGFR、CCNE1、CCND1和MDM2這些癌基因的區(qū)域,經(jīng)常發(fā)生擴(kuò)增。另外一個(gè)現(xiàn)象是常染色體DNA存在雜合性丟失(LOH),以TP53的LOH出現(xiàn)頻率最高,出現(xiàn)在67%的腫瘤樣品中,其他的很多抑癌基因也出現(xiàn)LOH。
但沒有發(fā)現(xiàn)大片段常染色體的純合缺失,即使是基因純合缺失也非常罕見。然而,有一個(gè)特殊的情況是,Y染色體缺失,36%的男性腫瘤樣本存在Y染色體缺失,不過腫瘤之間差異非常大,從中樞神經(jīng)腫瘤的5%到膽管腫瘤的68%。
還有一個(gè)比較常見現(xiàn)象的是全基因組加倍(WGD),56%的腫瘤樣本出現(xiàn)了這種現(xiàn)象,從中樞神經(jīng)腫瘤的15%到食管癌的80%。而且這種情況,遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于之前報(bào)道的原發(fā)腫瘤的25%-37%[17-19]。
全基因組加倍在一定程度上增強(qiáng)了癌細(xì)胞對(duì)化療的耐藥性。而且這種加倍還可以為癌細(xì)胞起到緩沖保護(hù)作用,防止基因組不穩(wěn)定、破壞性突變或者染色體片段丟失,給癌細(xì)胞帶來(lái)的致命打擊[20]。
▲ 拷貝數(shù)變異圖譜
隨后,研究人員又給一些關(guān)鍵的癌癥驅(qū)動(dòng)突變列了個(gè)名錄,發(fā)現(xiàn)與之前的研究基本相似。其中TP53(52%的樣本),CDKN2A(21%),PIK3CA(16%),APC(15%),KRAS(15%),PTEN(13%)和TERT(12%)被確定為最常見的突變基因,它們共同構(gòu)成目錄中所有候選驅(qū)動(dòng)突變的26%。
不過,他們這個(gè)名錄中排前十的基因突變,在這個(gè)隊(duì)列中的檢出率高于原發(fā)癌[21]。
遺憾的是,與之前的研究數(shù)據(jù)庫(kù)相比較,研究人員只找到了兩個(gè)有可能驅(qū)動(dòng)癌癥轉(zhuǎn)移的基因變異,它倆分別是存在于結(jié)直腸癌轉(zhuǎn)移灶樣本中的MLK4(又名MAP3K21),和存在于乳腺癌轉(zhuǎn)移灶樣本中ZFPM1。這個(gè)研究結(jié)果再次證實(shí)了,“可能不存在轉(zhuǎn)移驅(qū)動(dòng)基因變異”這一猜想。
單從單個(gè)患者的角度來(lái)看的話,平均每位患者的總驅(qū)動(dòng)突變數(shù)量為5.7,其中尿路腫瘤的最高(平均值為8.0),而神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤最低(平均值為2.8)。
▲ 常見驅(qū)動(dòng)基因突變
單從抑癌基因的角度看的話,研究人員認(rèn)為它們的研究結(jié)果支持Knudson在1971年提出的雙重打擊假說[22]。因?yàn)?/span>80%的抑癌基因驅(qū)動(dòng)突變是雙等位失活,也就是說它們徹底完蛋了。這個(gè)比例也是迄今為止在癌癥全基因組研究中最高的。
對(duì)于很多重要的抑癌基因而言,它們的雙等位失活率接近100%,例如,TP53(93%),CDKN2A(97%),RB1(94%),PTEN(92%)和SMAD4(96%)。這表明,抑癌基因的雙等位失活可能對(duì)于癌癥的轉(zhuǎn)移非常重要。
研究人員還分析了驅(qū)動(dòng)基因突變成對(duì)共存的情況,發(fā)現(xiàn)了10對(duì)相互排斥的基因組合,以及10對(duì)同時(shí)存在的基因組合。不過上述的相關(guān)性,大部分在之前的研究中已經(jīng)被建立,只有乳腺癌中有新發(fā)現(xiàn)。GATA3和VMP1,以及FOXA1和PIK3CA,總是成對(duì)出現(xiàn);而ESR1和TP53,以及GATA3和TP53,總是有你沒我,有我沒你。
如果上述關(guān)系能在后續(xù)的研究中進(jìn)一步確立,那么就會(huì)多出4個(gè)治療乳腺癌的新靶點(diǎn),而且后面兩對(duì)似乎是目前大熱的協(xié)同致死基因?qū)Α?/span>
▲ 不同癌種驅(qū)動(dòng)變異類型分布
在研究腫瘤的進(jìn)化動(dòng)力學(xué)過程中,研究人員發(fā)現(xiàn),在整個(gè)隊(duì)列中,只有6.6%的單核苷酸變異(SNV)、多核苷酸變異(MNV)和插入缺失突變,以及3.7%的癌癥驅(qū)動(dòng)點(diǎn)突變屬于亞克隆。這個(gè)比例著實(shí)有點(diǎn)兒低。
而且,即使是樣本純度超過80%的樣品,亞克隆變異的占比也僅有10.6%。這個(gè)比例還是遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于之前在原發(fā)癌中觀察到的數(shù)據(jù)[13]。這就意味著,癌癥轉(zhuǎn)移灶非常單一,異質(zhì)性很低,至少在這個(gè)研究中是這樣的。
關(guān)于這個(gè)問題,研究人員也有些其他的思考,可能部分歸因于標(biāo)本的采集方式:因?yàn)閹缀跛械臉颖径际峭ㄟ^穿刺活檢獲得的。如果是因?yàn)檫@個(gè)原因的話,液體活檢就顯得尤為重要了。
基于上述結(jié)果,研究人員提出了一個(gè)轉(zhuǎn)移模型,他們認(rèn)為,單個(gè)轉(zhuǎn)移灶在任何一個(gè)時(shí)間點(diǎn)都是由單克隆主導(dǎo)的,有限的腫瘤進(jìn)化和亞克隆篩選發(fā)生在遠(yuǎn)距離轉(zhuǎn)移之后。當(dāng)然,他們這個(gè)模型不能否認(rèn),轉(zhuǎn)移灶中可能存在大量低頻的亞克隆。
他們的這個(gè)結(jié)果與存在多個(gè)主要亞克隆的原發(fā)腫瘤相反[13,23],不過也與之前的一些認(rèn)為轉(zhuǎn)移灶中驅(qū)動(dòng)基因異質(zhì)性低的結(jié)果暗合[7,24]。
▲ 臨床應(yīng)用價(jià)值
那么發(fā)現(xiàn)的這些突變對(duì)患者的治療有沒有價(jià)值呢?
研究人員發(fā)現(xiàn),在1480名患者(占所有患者的62%)的轉(zhuǎn)移灶腫瘤樣本中,至少有一個(gè)與用藥有關(guān)的變異。
其中約一半患者的基因變異,有已經(jīng)獲批或者正在開展臨床研究的藥物可用,而且沒有出現(xiàn)與耐藥相關(guān)的基因變異。除了上面的50%有藥物可用的患者之外,還有31%的患者需要的藥物正處于實(shí)驗(yàn)室研發(fā)階段。
總的來(lái)說,這個(gè)大型的隊(duì)列研究,揭示了一些癌癥轉(zhuǎn)移的小秘密,也證明了全基因組測(cè)序?qū)Π┌Y精準(zhǔn)醫(yī)療的重要性。
據(jù)悉,這個(gè)研究隊(duì)列的數(shù)據(jù)是開放的,除了患者的敏感信息之外,所有的數(shù)據(jù)都可以在數(shù)據(jù)庫(kù)的官網(wǎng)調(diào)用(https://www.hartwigmedicalfoundation.nl/en/)。
參考資料:
[1].Priestley, P., Baber, J., Lolkema, M.P.et al. Pan-cancer whole-genome analyses of metastatic solid tumours[J]. Nature,2019.
[2].Weinstein J N, Collisson E A, Mills GB, et al. The cancer genome atlas pan-cancer analysis project[J]. NatureGenetics, 2013, 45(10): 1113-1120.
[3].Hudson T J, Anderson W, Aretz A, et al.International network of cancer genome projects[J]. Nature, 2010, 464(7291):993-998.
[4].Grobner S, Worst B C, Weischenfeldt J,et al. The landscape of genomic alterations across childhood cancers[J].Nature, 2018, 555(7696): 321-327.
[5].Ma X, Liu Y, Liu Y, et al. Pan-cancergenome and transcriptome analyses of 1,699 paediatric leukaemias and solidtumours[J]. Nature, 2018, 555(7696): 371-376.
[6].Hyman D M, Taylor B S, Baselga J, etal. Implementing genome-driven oncology[J]. Cell, 2017, 168(4): 584-599.
[7].Yates L R, Knappskog S, Wedge D C, etal. Genomic Evolution of Breast Cancer Metastasis and Relapse[J]. Cancer Cell,2017, 32(2).
[8].Naxerova K, Reiter J G, Brachtel E F,et al. Origins of lymphatic and distant metastases in human colorectalcancer[J]. Science, 2017, 357(6346): 55-60.
[9].Gundem G, Van Loo P, Kremeyer B, et al.The evolutionary history of lethal metastatic prostate cancer[J]. Nature, 2015,520(7547): 353-357.
[10].Zehir A, Benayed R, Shah R, et al.Mutational landscape of metastatic cancer revealed from prospective clinicalsequencing of 10,000 patients[J]. Nature Medicine, 2017, 23(6): 703-713.
[11].Robinson D R, Wu Y M, Lonigro R J, etal. Integrative clinical genomics of metastatic cancer[J]. Nature, 2017,548(7667): 297-303.
[12].Klein C A. Selection and adaptationduring metastatic cancer progression[J]. Nature, 2013, 501(7467): 365-372.
[13].Mcgranahan N, Swanton C. ClonalHeterogeneity and Tumor Evolution: Past, Present, and the Future[J]. Cell,2017, 168(4): 613-628.
[14].Alexandrov L B, Nikzainal S, Wedge DC, et al. Signatures of mutational processes in human cancer[J]. Nature, 2013,500(7463): 415-421.
[15].Gryfe R, Kim H, Hsieh E T, et al.Tumor Microsatellite Instability and Clinical Outcome in Young Patients withColorectal Cancer[J]. The New England Journal of Medicine, 2000, 342(2): 69-77.
[16].Campbell P J, Getz G, Stuart J M, etal. Pan-cancer analysis of whole genomes[J]. bioRxiv, 2017.
[17].Zack T I, Schumacher S E, Carter S L,et al. Pan-cancer patterns of somatic copy number alteration[J]. NatureGenetics, 2013, 45(10): 1134-1140.
[18].Carter S L, Cibulskis K, Helman E, etal. Absolute quantification of somatic DNA alterations in human cancer[J].Nature Biotechnology, 2012, 30(5): 413-421.
[19].Bielski C M, Zehir A, Penson A V, etal. Genome doubling shapes the evolution and prognosis of advanced cancers[J].Nature Genetics, 2018, 50(8): 1189-1195.
[20].Dewhurst S M, McGranahan N, Burrell RA, et al. Tolerance of whole-genome doubling propagates chromosomal instabilityand accelerates cancer genome evolution[J]. Cancer discovery, 2014, 4(2):175-185.
[21].Bailey M H, Tokheim C, Porta-Pardo E,et al. Comprehensive characterization of cancer driver genes and mutations[J].Cell, 2018, 173(2): 371-385. e18.
[22].Knudson A G. Mutation and cancer:statistical study of retinoblastoma[J]. Proceedings of the National Academy ofSciences, 1971, 68(4): 820-823.
[23].Andor N, Graham T A, Jansen M, et al.Pan-cancer analysis of the extent and consequences of intratumorheterogeneity[J]. Nature medicine, 2016, 22(1): 105.
[24].Reiter J G, Makohon-Moore A P, GeroldJ M, et al. Minimal functional driver gene heterogeneity among untreatedmetastases[J]. Science, 2018, 361(6406): 1033-1037.
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