《自然》子刊：迄今最大规模中国实体癌症患者基因组研究数据发布！

*仅供医学专业人士阅读参考

如今，癌症已然成为我国医疗系统的主要负担[1]。

尽管随着二代测序技术的发展，癌症的个性化治疗得以实施，但一直以来关于亚洲人群的癌症基因组研究（特别是在泛癌水平上）仍然存在空白。

因此一些已有的癌症靶向治疗药物大都基于西方人群的癌症基因组突变特征研发而来，而没有考虑我国癌症患者的基因突变特征。但以往研究证明，种族因素会影响癌症的诊断和治疗，不同种族人群在癌症基因组变异特征上存在差异[2]。

对此，终于有科学家迈出第一步了。

近日，由中山大学孙逸仙纪念医院王铭辉等领衔的研究团队，在《自然·通讯》期刊上发表重要研究结果[3]。

他们对来自10000多例中国癌症患者（包含25种癌型以及100多种亚型）的肿瘤组织和相应的血液样本进行了高深度DNA测序，在泛癌水平上首次系统性描述了中国癌症患者的体细胞突变特点，并且将其与美国的癌症患者人群进行了比较，发现64%的中国患者具有可在临床上进行靶向治疗的基因组变异。

论文首页截图

相比于其他队列研究，二代测序技术在癌症临床治疗中应用的要求更为严格，往往不会选择全基因组测序，而是只针对一些经过验证的基因进行深度更高的测序，这既降低了成本又提高了精确性，有利于展开大规模研究[4]。

所以王铭辉教授团队选取了一个经过验证的包含450个基因的基因集。他们收集了11553例中国患者的实体瘤和相应的血液样本，包括25种癌型以及100多种亚型。

在去掉不合格的样本之后，最终成功测序的样本数为10194。主要的癌型包括非小细胞肺癌（NSCLC；20%）、结直肠癌（CRC；12%）、胃癌（GC；8%）、食管癌（ESCA；6%）、软组织肉瘤（STS；6%）、肝内胆管癌（ICC；5%）、胰腺癌（PAC；5%）、肝外胆管癌（ECC；3%）、乳腺癌（BRCA；3%）。

样本癌型分布

患者队列包含31个不同民族，其中汉族占比最大达到92%（9382/10194），在地理分布上，来自中国东部和南部省份的患者最多，分别为41%和29%。

55%的患者已经是晚期阶段（III/IV期），35%的患者处于疾病早期阶段（I/II期）。大部分的患者（76%）都没有经过治疗，只有16%的患者有治疗史，剩下的患者无法确定是否经过治疗。

随后研究人员分析了10194个样本在450个基因上的DNA测序数据，由于他们只关注这些基因上的体细胞变异，因此后续的阐述中只包含体细胞分析结果。研究人员一共发现了80703个单核苷酸变异（SNVs）以及插入缺失变异（InDels）、19192个截断变异、17779个基因扩增变异，以及1688个基因缺失变异、3111个基因融合/重排事件。

显著突变的基因包括TP53（58%）、KRAS（18%）、TERT（14%）、EGFR（13%）、APC（13%）、CDKN2A（12%）以及PIK3CA（11%）。在这些显著突变的基因上还有一些出现频率较高的突变，例如KRAS的G12、EGFR的L858以及TP53的R273。

泛癌水平显著突变的基因

所有基因融合事件中包含31个驱动基因，在ALK、ROS1、RET、FGFR2/3、NTRK1/3以及BRAF上的基因融合事件广泛出现在多种类型肿瘤中。

同时研究人员还发现了一些鲜有报道的基因融合事件出现在多个激酶基因上，例如GRIK2-ROS1、PARP12-BRAF、KIF13B-MET以及LRRC28-NTRK3。

基因融合事件在癌型中的分布

为了揭示体细胞变异和患者临床特征的关系，研究人员分析了不同癌型中年龄、性别、肿瘤分期、吸烟史、治疗史以及样本类型（原位瘤 vs. 转移瘤）这六种临床特征与患者基因组突变事件的关系。

不同癌型中在六种临床特征上出现差异突变的基因数量

他们发现在CRC中，年轻患者对比年老患者以及早期患者对比晚期患者的差异突变基因数量分别为270和100，这与突变率较高的亚型例如微卫星高度不稳定型（MSI-H）是一致的。

而NSCLC中基因突变率则主要受到性别和吸烟史影响，但值得一提的是性别和吸烟史具有相关性，因为大部分的女性不吸烟。因此早期不吸烟女性NSCLC患者在EGFR上有更多突变，然而晚期吸烟男性NSCLC患者则在TP53、CDKN2A、PIK3CA以及KRAS上有更多突变。当然，这与已知的研究报道是一致的[5]。

不同癌型中在临床特征上出现差异突变的基因以及差异方向

对中国癌症患者的基因组突变特征进行系统性描述之后，研究人员将中国人群的基因突变谱与MSK（纪念斯隆凯特琳癌症中心）最大的癌症基因组研究IMPACT进行了比较[6]。

IMPACT一共包括10366例癌症患者，大部分是晚期病例。研究人员对两个队列中15种可比较的晚期癌型（两个队列符合要求的病例数均为2820）在266个基因的突变特征上进行了比较。

在平衡了各种偏差因素之后，研究人员一共发现12个癌型-基因对有显著差异的基因突变率，表明在大部分癌型中常见的突变基因的突变率在中国患者队列和MSK队列之间并无显著差异，例如CRC-APC（71.9% vs. 72.7% , FDR=1）以及SCLC: RB1 （84.2 vs.71.1%, FDR = 1）。

为了更进一步确认上述的结果，研究人员还将中国人群队列与TCGA的晚期癌症病例在基因组突变特征上进行了比较。在9个可比较的癌型中只发现了6个癌型-基因对有显著差异的基因突变率。

中国患者队列（aOM）与MSK（图c、d）和TCGA在不同癌型上基因突变率的比较

接下来，研究人员分析了中国癌症患者基因组中和临床治疗有关的生物标志物与MSK队列的差异。肿瘤突变负荷（TMB）被认为可以作为免疫治疗预后标志物，研究人员根据KEYNOTE-158研究的标准，将样本分为了高TMB（TMB-H）和低TMB（TMB-L）两类。

MSK队列和中国患者队列在几乎一半癌种中的TMB中位数都有显著差异，但总体上样本TMB的分布模式在两个队列中是相似的。

以往的研究表明TMB和PD-L1表达量在免疫治疗中是两个独立的生物标志物，由于MSI-H也被认为是免疫治疗应答标志物[7]，因此研究人员在2723例中国患者中评估了TMB联合MSI与PD-L1表达量的相关性。

他们发现具有TMB-H、MSI-H以及PD-L1阳性任意一种特征的样本比例为30.3%（824/2723），其中SCLC具有任意一种特征的样本比例最高（48%; 24/50），其次是NSCLC（46%; 298/648）以及ESCA（34%; 80/235），表明中国肺癌患者中有较大比例的患者能从免疫治疗中受益。

总体上以及不同癌型中具有MSI-H、TMB-H、PD-L1阳性任意一种特征的中国癌症患者比例

除此之外，有研究提出在不具有MSI-H、PD-L1阳性或者TMB-H的情况下，编码PD-L1的CD274的体细胞扩增变异在免疫治疗中也是一个应答标志物[8]。

由此研究人员在中国癌症患者队列中识别到了85例具有CD274扩增的样本。在这些样本中，CD274倾向与相邻的基因PDCD1LG2（89%）和JAK2（82%）一起发生扩增变异，另外，这些样本中TP53的突变同样很高（78%）。

最后，研究人员评估了在中国癌症患者中发现的体细胞变异的临床意义。他们利用OncoKB将潜在的可应用于临床的变异分成了4个不同水平（level 1-4）。在考虑TMB-H作为一种免疫治疗预后标志物或者不考虑的情况下，具有至少一个level 1-4的变异的样本比例分别为64%和58%。

Level 1变异主要是NSCLC中的TMB-H和EGFR突变，在去除TMB-H样本后，具有Level 1的样本比例降低到18%。

具有至少一个level1-4变异的样本比例

对剩下的3696例没有level 1-4变异的样本，研究人员分析了样本中PD-L1的表达量，有4%的样本呈现PD-L1阳性，表明这些患者仍然有可能从免疫治疗中获益。

总的来讲，这项研究在泛癌水平上系统性描述了中国癌症患者的体细胞突变特征，这是迄今为止规模最大的亚洲人群实体瘤基因组研究，对针对中国人群的癌症治疗药物研究提供了一个可靠的数据资源。

参考文献：

[1] Chen W, Zheng R, Baade PD, et al. Cancer statistics in China, 2015. CA Cancer J Clin. 2016;66(2):115-132. doi:10.3322/caac.21338

[2] Grenade C, Phelps MA, Villalona-Calero MA. Race and ethnicity in cancer therapy: what have we learned?. Clin Pharmacol Ther. 2014;95(4):403-412. doi:10.1038/clpt.2014.5

[4] Cao J, Chen L, Li H, et al. An Accurate and Comprehensive Clinical Sequencing Assay for Cancer Targeted and Immunotherapies. Oncologist. 2019;24(12):e1294-e1302. doi:10.1634/theoncologist.2019-0236

[6] Zehir A, Benayed R, Shah RH, et al. Mutational landscape of metastatic cancer revealed from prospective clinical sequencing of 10,000 patients [published correction appears in Nat Med. 2017 Aug 4;23 (8):1004]. Nat Med. 2017;23(6):703-713. doi:10.1038/nm.4333

[8] Roemer MG, Advani RH, Ligon AH, et al. PD-L1 and PD-L2 Genetic Alterations Define Classical Hodgkin Lymphoma and Predict Outcome. J Clin Oncol. 2016;34(23):2690-2697. doi:10.1200/JCO.2016.66.4482

责任编辑丨BioTalker