Sci Adv:基于cfDNA靶向测序的小细胞肺癌分型方法,可无创预测患者的关键肿瘤特征

2024-05-14 测序中国 测序中国 发表于上海

文章报告了报一种基于SCLC cfDNA靶向测序的癌症表型方法。

小细胞肺癌(SCLC)是一种侵袭性神经内分泌肿瘤,其组织样本通常不足以进行详细的免疫表型分析和深度基因组分析,人们难以将SCLC的生物学特征与临床试验中的治疗反应联系起来。液体活检可以减少或避免组织活检,改善SCLC患者的护理。一些开创性的最新研究分析了cfDNA片段化模式以推断核小体在来源细胞中的定位。因为核小体定位受到TF和其他基因表达调控蛋白质的强烈影响,所以TF活性和基因表达可以直接从cfDNA覆盖模式中推断出来。这种策略被称为cfDNA核小体分析,已被用于包括癌症检测在内的多种重要应用。

美国华盛顿州弗雷德·哈钦森癌症中心的Gavin HA和David Macpherson研究团队在Science Advances发表了题为“Molecular phenotyping of small cell lung cancer using targeted cfDNA profiling of transcriptional regulatory regions”的文章,报告了报一种基于SCLC cfDNA靶向测序的癌症表型方法。研究团队基于新的靶向捕获panel开发了一种新的cfDNA核小体分析方法,称为SCLCpheno-seq,该方法通过对数千个转录起始位点(TSS)和TF结合位点(TFBS)周围的cfDNA进行靶向测序,能够实现SCLC和NSCLC的组织学区分,并通过推断TF活性无创地预测SCLC亚型。总的来说,靶向cfDNA核小体分析是一种实用而准确的方法,可用于无创预测癌症患者的关键肿瘤特征,有可能大大加快患者护理的改善。

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文章发表于Science Advances

01 cfDNA测序用于肿瘤TF活性和基因表达的综合突变检测和推断

研究团队设计了一种定制的靶向测序panel,用120-bp探针靶向13.7 Mb,同时鉴定体细胞突变,并从血浆cfDNA中推断TF活性和基因表达(图1A)。该靶向测序panel可以识别1535个TF结合位点和13240个基因TSS的染色质组织特征,并检测842个基因的外显子突变。

将靶向测序panel应用于携带SCLC或NSCLC PDX模型的小鼠血浆样本以及SCLC患者、NSCLC患者和无癌症患者的血浆样本(图1B)。结果显示,该定制靶向测序panel产生了高覆盖率,并鉴定了关键SCLC相关基因的突变,典型SCLC驱动基因TP53有害突变普遍存在,RB1有害突变也非常频繁,SCLC肿瘤抑制因子如KMT2D、NOTCH1/2和CREBBP中反复出现的截短功能丧失突变,以及MYC和MYCL中反复出现的扩增(图1D)。

SCLC倾向于高表达转录因子(TF)ASCL1、NEUROD1、POU2F3和REST,其差异激活定义了分子亚型。根据ASCL1、ATOH1、NEUROD1和POU2F3的表达,揭示了SCLC样本的多种亚型:ASCL1、ASCL1 + NEUROD1、NEUROD1、ATOH1 + NEUROD1、ATOH1、POU2F3和 pan-low(图 1E)。  

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图1. cfDNA测序用于整合突变检测和推断肿瘤TF活性和基因表达

02 揭示肿瘤细胞TF活性和基因表达特征

研究人员探究了cfDNA中TFBS的靶向测序能否揭示SCLC和大细胞神经内分泌癌(LCNEC)PDX样本中肿瘤细胞TF活性,在TFBS中生成了cfDNA核小体图谱,并为每个样本中的每个TF生成了单个“复合”cfDNA核小体图谱(图2A)。在所有20个NE PDX样本的靶向cfDNA核小体测序中,TF阳性样本比TF阴性样本中的复合核小体图谱变化更大,相对于侧翼区域,TFBS的覆盖率降低,这与先前的研究一致(图2B)。复合谱的无监督分层聚类通过NEUROD1、POU2F3和REST的TF活性来区分样本(图2C)。

随后,研究人员探究了TSS的靶向cfDNA核小体图谱能否揭示肿瘤细胞基因表达,重点关注了13240个TSS。在20个NE PDX的靶向cfDNA测序中,随着基因表达十分位数的增加,复合TSS cfDNA核小体分布越来越不均匀,这与先前的报道一致(图2D)。此外,单个TSS的高覆盖深度与与基因转录水平呈正相关(图2E)。以上结果表明,TFBS和TSS的高度多重靶向cfDNA核小体图谱忠实地揭示了NE PDX中组织TF活性和基因表达的信号。

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图2.靶向cfDNA核小体图谱能够揭示肿瘤细胞TF活性和基因表达特征

03 靶标位点分析保留TF活性和基因表达信号

由于染色质可及性模式在基因位点间存在显著的异质性,因此,为探究单个位点cfDNA核小体图谱的准确评估是否能更敏感地推断TF活性和基因表达,研究人员对推断TF活性(TFBS)或基因表达(TSS)的单个位点做了进一步完善(图3A)。结果发现,cfDNA核小体图谱簇分配和TF活性标记之间具有良好的一致性(图3B),20%的TSS在聚类分配和相关基因的表达之间有很强的相关性(图3C),表明靶向测序可以揭示位点之间相当大的异质性,组织TF活性和基因表达可以通过靶标位点的个体分析来检测。

此外,研究人员考虑到位点之间的异质性,开发了一种方法来解释每个样本中的cfDNA核小体图谱(图3F),发现TSS轮廓形状相似性和基因表达之间具有高度相关性(图3G),包括ASCL1、NEUROD1和POU2F3的TSS等。16个TSS处的轮廓形状相似性度量的分层聚类形成了具有不同SCLC TF活性的四个主要聚类(图3H)。以上结果表明,定制的靶向测序panel包括为TF活性(TFBS)或基因表达(TSS)的推断提供信息的单个位点,对所选位点的单个位点分析可揭示TF活性和单基因表达信号。

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图3.对选定的高信息量位点的分析保留了TF活性和基因表达的强信号

04 组织学预测

研究团队验证了靶向cfDNA核小体谱分析是否可以预测肺癌的组织学类型,重点是区分SCLC和NSCLC。为此,研究人员设计了一个分析cfDNA核小体图谱的概率框架,以同时估计患者血浆样本的肿瘤分数和组织学组成,使用PDX样本和非恶性患者样本训练组织学预测模型,并评估了预测性能(图4A-B)。与非恶性患者样本相比,该模型预测PDX样本的肿瘤分数一致较高(图4C),组织学评分也与预期高度一致。在9个NSCLC和70个SCLC患者血浆样本中(图4B);与NSCLC患者相比,SCLC患者的肿瘤分数高得多(图4F);SCLC和NSCLC患者样本之间的组织学评分存在显著差异(图4G)。结果表明了靶向cfDNA核小体分析在NSCLC和SCLC非侵入性鉴别中的潜力。

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图4.使用靶向cfDNA核小体分析对患者样本进行组织学预测

05 预测SCLC亚型

接下来,为预测关键SCLC TF:ASCL1、NEUROD1、ATOH1、POU2F3和REST的活性,研究人员制定了一个预测模型,联合估计cfDNA肿瘤分数和“TF评分”。结果观察到,在NE PDX样本中,TF得分与TF活性一致。研究人员将模型应用于预测PDX样本中的TF活性,获得ASCL1、NEUROD1、POU2F3和REST各自的AUC为1.0,ATOH1的AUC值为0.875(图5C)。

重新训练模型后,对于ASCL1、NEUROD1和REST,TF阳性患者样本中的TF得分显著高于阴性的患者(图5B)。通过TF活性对患者样本进行分类,ASCL1和NEUROD1的模型AUC分别为0.84和0.88(图5C)。当将模型应用于没有匹配组织的9个NSCLC和46个SCLC患者样本时(图5A),发现ASCL1和NEUROD1的TF得分较高,REST的TF得分较低,与已建立的组织学特异性模式一致。这些结果表明,针对信息丰富分TFBS和TSS的靶向cfDNA核小体分析定制的概率模型可靠地预测了TF活性,从而实现肺癌患者样本的亚型分类。

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图5.使用TF活性预测对患者样本进行SCLC亚型推断

综上所述,SCLCpheno-seq是一种利用靶向cfDNA核小体测序推断SCLC亚型,对NSCLC和SCLC组织学进行准确区分的方法。该策略有助于对单个基因组位点的核小体谱模式进行深入研究,也可以与传统的靶向测序无缝集成以进行突变检测。SCLCpheno-seq有望解决肺癌临床护理和研究中的关键难题,例如监测驱动突变阳性NSCLC患者的SCLC转化发展,可以给予患者更及时的治疗并改善结果,具有推进癌症患者研究和护理的潜力。

论文原文:

Hiatt JB, Doebley AL, Arnold HU, et al. Molecular phenotyping of small cell lung cancer using targeted cfDNA profiling of transcriptional regulatory regions. Sci Adv. 2024;10(15):eadk2082. doi:10.1126/sciadv.adk2082

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adk2082

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