肺癌的基因组分析技术

近年来，技术进展可以综合分析大量肿瘤样本中的基因表达谱、拷贝数变异、突变和其他遗传学变异。出国医疗机构爱诺美康了解到，在肺癌研究领域，这种整体研究方法让人们对肿瘤生物学和关键癌症表型下的分子机制的理解达到了一个前所未有的水平。更重要的是，此类研究促进肿瘤亚型的鉴定，其生物学可能受到针对失调基因或通路异常的干预。这些常识已逐渐应用于一些机构与合作团体。

虽然直接双脱氧核苷酸（ddNTP)测序（Sanger测序）是传统的检测非小细胞肺癌常见点突变（如EGFR)的金标准，但已经发展出新的方法，出国医疗机构爱诺美康了解到，这些方法不仅对样本中肿瘤占比依赖更小，而且能一次反应同时检测很多基因的突变状态。多重基因分型方法包括Sequenom (Sequenom,SanDiego,CA)和SNaPShot(Applied Biosystems，Foster City,CA)。在2009年，麻省总医院使用这些技术的早期报道中发现，552例患者中至少有51%至少有一种改变，且这些突变与主要的驱动癌基因没有重叠。近期，一个协作组，肺癌突变联盟（LCMC)检测了美国100例肺腺癌患者的基因型，发现约54%的患者存在基因变异，其中97%的变异是互斥的。

NGS平台，也称为大规模并行测序，为分析癌症基因组的DNA、mRNA、转录因子结合位点、miRNA和DNA甲基化模式提供了广泛的可能性。在TCGA数据库中，已有研究采用不同的NGS平台检测230例肺腺癌和癌旁组织。所有样本都采用全外显子测序，同时还对34个样本进行了全基因组测序。

发现非常高的突变率（中位数每兆碱基约4.56个突变），与肿瘤样本中每个肿瘤约有159个中位数突变（结果的范围为13〜1339)的结论一致。

正如先前实验认为，这是TCGA数据库中仅次于肺鳞癌和黑色素瘤之后高的突变率。体细胞突变中已知的癌基因包括KRAS、EGFR和BRAF，以及染色质修饰分子如ARID1A、SMARCA4和SETD2。许多频发的非典型突变包括METY1003*突变也被检出。TCGA也研究了肺鳞癌，包括178对1〜4级肿瘤/正常组织样本。外显子测序发现了48690个非沉默突变，平均每个肿瘤含有360个外显子突变（中位数为每兆碱基8.4个突变）。其中10个基因被认为存在有显著意义的突变，包括TP53、CDKN2A、PTEN、PIK3CA、KEAP1、MLL2、HLA-A、NFE2L2、NOTCH1和RB1。

在以下通路中均存在高频突变：CDKN2A/RB1(细胞周期调控）、NFE2L2/KEAP1/CUL3(氧化应激反应）、PI3K/AKT(凋亡信号相关）和SOX2/TP63/NOTCH1(鳞状分化相关）。并且，还进行了全转录组测序和微阵列表达谱检测。这些mRNA的表达数据聚类于4个不同的亚型中，分别是经典型、基础型、分泌型和原发型，分别与miRNA、甲基化、拷贝数变异和突变谱相关。

出国医疗机构爱诺美康介绍，随着对肺癌基因组研究了解得更全面，很明显，需要不断的尝试和更综合性的分析以适应其基因组复杂的生物特性。例如，比较令人失望的是约50%的肺腺癌患者仍然缺乏合适的药物靶点。且仍很多被检测到突变的抑癌基因没有发现适用的靶向疗法。

这些研究可以用于论证一个观点，一部分肿瘤驱动机制可能是表观遗传或其他调控机制介导，而不是结构基因组的改变。对来自大型队列的多种类型数据（如TCGA)综合分析可能是填补这种缺陷的方法之一。例如，整合突变数据基因表达，miRNA或甲基化谱可以潜在地确定特定基因集之间的相关性。这些基因集可以用于计算分析和生物化学研究，发掘其生物学和临床意义，以及提出备选的治疗策略。临床蛋白质组肿瘤分析联盟（CPTAC)是一个正在进行的项目，它的典型研究是采用TCGA和细胞系，以及异种移植瘤模型完成高通量癌症基因组学和蛋白组学的整合。

还令人感兴趣的是，当前的基因组研究主要依赖于计算方法来鉴定驱动事件（driverevents)并将其与背景“乘客”突变（passengermutations)分开。这种分析的缺陷可能来自相对较小的样本量，也可能由于其自身的过滤方法。事实上，综合的基因组研究（如前所述）包括几百个样品，并且没有能力检测较罕见的突变。所以要以TCGA和国际癌症基因组联盟的基因组为模板，对于每种类型癌症需要尽量扩大样本数量。此外，不断提高分析方法的准确性将是避免“假发现”和避免忽视潜在靶向改变的关键。