Nature | 循环肿瘤 DNA（ctDNA)筛选早期肺癌

桃之夭夭714

原创 德尔 图灵基因 今天
关注“图灵基因”，获取更多权威资讯

前沿分子生物学技术（44）

撰文：德尔
IF=43.07
推荐度：
亮点：改进了现有的评估循环肿瘤 DNA（ctDNA）的测序方法，进一步使用改进的机器学习方法来预测血样中的肺癌源性DNA，该方法可以成功区分早期肺癌患者和风险匹配的对照组。
肺癌是目前恶性肿瘤死亡的首要原因。流行病学资料显示，肺癌的发病率及死亡率均排在恶性肿瘤首位，5年总生存率仅为16%-18%。因此，拥有有效的早期筛查诊断方法至关重要。有数据表明断层计算机扫描技术（LDCT）筛查可以降低肺癌的死亡率，但仍有许多问题，如假阳性太高、过度诊断、辐射效应等。而且，CT的费用太高且使用人群少。
人们进而运用其他手段联合LDCT来综合分析诊断肺癌，比如microRNA、循环肿瘤细胞、肺癌自身抗体。但这些液体活检方法多用于癌症晚期患者，因为他们血液里含有更高水平的标志物，如循环肿瘤DNA(ctDNA)。
3月25日，来自斯坦福大学的Maximilian Diehn和他的同事们在Nature上发表了文章“Integrating genomicfeatures for non-invasive early lung cancer detection”，改进了现有的评估循环肿瘤 DNA（ctDNA）的测序方法，他们改善了DNA的提取，找到了有望作为疾病标志物的因子；他们进一步使用改进的机器学习方法来预测血样中的肺癌源性DNA，该方法可以成功区分早期肺癌患者和风险匹配的对照组。



对于ctDNA的测序已经有现有的方法——深度测序（CAPP-Seq）。作者以此为基础进行了改进，他们优化了cfDNA（cell-free DNA）的回收率以及对cfDNA双链体的比例。此外，作者还在富集过程中捕获了G氧化来改善误差曲线。最后，研究人员使用双工适配器架构取代了串联适配器。



在本项研究中，作者主要探讨了对于非小细胞癌筛查的非侵入性方法。作者旨在通过肿瘤信息学方法确定早期非小细胞癌患者的ctDNA检测率。作者首先对355个I-III期非小细胞癌患者的肿瘤组织、血浆cfDNA和白细胞DNA通过CAPP-Seq深度测序来基因分型。接下来，研究人员表征了ctDNA分子的特性为未进行肿瘤筛查的患者提供信息。
接下来，作者评估了ctDNA水平的临床和病理相关性。他们发现ctDNA水平与分期、代谢肿瘤体积和肿瘤组织学相关。且这些参数中的每一个都与ctDNA水平独立相关，这表明ctDNA水平可以反映这几种生物学因素。此外，较高的ctDNA预治疗水平似乎是局限性非小细胞癌的重要预后因素。



克隆性造血是与衰老相关的现象，非恶性造血干细胞和祖细胞会发生体细胞改变，从而产生选择性优势。因为造血细胞是cfDNA的主要来源，所以研究人员试图找到一种方法，它可以将源自克隆性造血的突变与源自肿瘤对应物的突变区分开。作者发现众多分子特征将克隆性造血与肿瘤性cfDNA变体区分开。



确定了区分肿瘤来源和克隆性造血来源的cfDNA片段的特性后，作者开发了一种基于cfDNA分析的评估肺癌可能性的方法：“血浆中肺癌的可能性”—— Lung-CLiP。这种方法涉及血浆cfDNA和匹配的白细胞DNA的靶向测序，并将单核苷酸变异（SNV）和全基因组拷贝数分析与机器学习模型整合在一起。
在该方法中，作者首先训练了一个模型来估计cfDNA突变源自肿瘤的概率。接下来，利用从CAPP-Seq进行的靶上和靶外测序读取来确定全基因组拷贝数变化。然后将SNV模型的结果和全基因组拷贝数调用的结果整合到最终的患者水平分类器中。



为了证实Lung-CLiP评分在生物学上的合理性，作者将它们与肿瘤已知的ctDNA水平和临床病理特征进行了比较。发现Lung-CLiP分数捕获了与总ctDNA负担相关的生物学因子。



最后，作者前瞻性地验证了在独立机构中纳入的46例早期非小细胞肺癌早期患者和48例风险匹配的对照中Lung-CLiP的表现，发现各方面性能良好。



总之，本研究与以往的泛癌筛查分析的液体活检研究不同，研究人员仅仅聚焦于非小细胞肺癌上，利用肺癌特有的特征，来降低了未被识别的混杂因素对检测结果的影响。同时，研究人员在本研究中采用了独立验证的方式来避免模型过度拟合影响结果的可能。作者认为，Lung-CliP未来可以应用于高危患者的初步筛查，减少LDCT的压力。
教授介绍



MaximilianDiehn，斯坦福大学放射肿瘤学副教授。他的实验室侧重于两个主要领域：1）癌症干细胞生物学及其对治疗的意义，2）开发基于基因组学的生物标志物以鉴定恶性细胞的存在（诊断），预测结果（预后）和预测对治疗的反应。研究领域包括肺癌，乳腺癌和胃肠道系统癌症。他们还对正常和癌症干细胞的更深入的分子机理感兴趣，包括确定对生存和自我更新至关重要的途径和基因。此外，他们正在开发方法来克服癌症干细胞对放射疗法和化学疗法的耐药机制。他们采用癌症基因组学的工具，包括用于检测癌症突变和定量基因表达的高通量测序。
参考文献
1. Chabon, J.J., Hamilton, E.G., Kurtz, D.M. etal. Integrating genomic features for non-invasive early lung cancer detection. Nature (2020).
【前沿分子生物学技术】同主题文章

PNAS|可降解纳米粒子通过基因传递刺激免疫系统，杀死肿瘤细胞
Cell | 宾大美女教授首次证明染色质3D结构改变可引发自免疫疾病

前沿分子生物学技术(24) PNAS|超灵敏PET-CT亚秒级全身成像
以毒攻毒：腺病毒为载体的基因编辑治疗新型冠状病毒

Science | 突破：首次得到免疫球蛋白A（IgA）的结构
Science|首个全生命周期人类胸腺细胞图谱，将助力细胞治疗
癌症免疫疗法重要进展：肿瘤微环境建模预测免疫治疗策略

Nature comm|纳米病原体+光疗根除肿瘤

Nature盘点2020年热门技术：注重AI、大数据和医学的融合（上）

Nature盘点2020年热门技术：注重AI、大数据和医学的融合（下）

关注“图灵基因”，获取更多权威资讯