您的位置:首页 > 健康频道 >

焦点信息:《自然·癌症》:cfDNA甲基化状态助力小细胞肺癌诊断和分型!

来源: 腾讯新闻 时间: 2022-09-26 21:00:14

*仅供医学专业人士阅读参考

小细胞肺癌(SCLC)约占所有肺癌的10~15%,且恶性程度高、转移扩散较早,大多数SCLC患者确诊时已有转移(1)。SCLC患者初期对铂类化疗药很敏感,但也较易出现耐药,虽然一部分患者能够受益于化疗和免疫疗法的“携手抗敌”,但且生存期超过1~2年的患者极少(2),仍需寻找指导临床决策的生物标志物(3)。


【资料图】

近年来研究根据不同主要转录因子的表达将SCLC分为四个亚型,不同亚型呈转录组学差异性表现,且随着治疗出现动态变化(4, 5)。然而,上述的转录亚型与患者预后相关性尚不清楚。为解决这个问题,科研人员们将目光瞄向了近年火热的液体活检,而在SCLC发展过程中作用重要的DNA甲基化就可以成为目标(6)。

近日,来自英国曼彻斯特大学的Caroline Dive、Dominic G. Rothwell和来自美国纪念斯隆-凯特琳癌症中心的Charles M. Rudin带领的团队,就研发了一套无创性、灵敏且应用范围广泛的检测全基因组DNA甲基化的流程,通过检测患者外周血游离DNA(cfDNA)甲基化情况,指导SCLC分期、分型鉴定以及疾病监控,研究发表在了Nature Cancer上。

论文首页题图

那么,这项有望进行临床转化的技术手段是怎么来的,又将如何应用呢?

研究人员首先在二代测序(NGS)的基础上,构建了T7-MBD-seq测序方法。利用此方法对97例SCLC患者来源肿瘤组织异体移植组织(PDX)或循环肿瘤细胞来源移植组织(CDX)和13例健康肺组织进行测序。

测序结果显示,CDX/PDX和健康肺组织的甲基化模式存在明显的不同,且这一方法所测结果与利用Illumina平台对原发肿瘤和健康肺组织测序结果相一致,提示了T7-MBD-seq测序方法的可靠性(图1)。

图1. T7-MBD-seq与Illumina平台对不同SCLC肿瘤组织和正常肺组织甲基化测序结果一致

研究人员进一步利用此方法,对78例SCLC患者和79例非肿瘤来源的cfDNA进行测序。结果发现,此方法可对1.83-34.4 ng的cfDNA进行测序,且甲基化富集分数与50 ng CDX/PDX样本相近(图2左)。同时,同一患者来源CDX和cfDNA的测序结果也显示,甲基化模式高度一致(图2右)。以上结果提示,应用T7-MBD-seq测序方法检测cfDNA甲基化,并将其作为SCLC患者的诊断标志物,具有可靠的发展前景。

图2. 1.83-34.3 ng cfDNA与50 ng CDX/PDX标本所测甲基化模式相近(左);同一患者来源cfDNA与CDX所测甲基化模式高度一致(右)

在此基础上,研究人员利用更多的样本数据反复训练该方法模型,随后对119例cfDNA样本进行检测,结果发现,该模型能够高效区分SCLC患者与正常肺组织人群,甚至能够区分出SCLC患者是处在局限期(LS-SCLC)还是广泛期(ES-SCLC),准确率分别高达93%和100%(图3)。

图3. T7-MBD-seq检测cfDNA甲基化准确区分健康肺组织人群和局限期、广泛期SCLC患者

而按照患者的疾病分期不同来划分时,cfDNA甲基化检测相对细胞拷贝数变异(CNA)检测(图4),在检测LS-SCLC的灵敏度和特异性上明显更优,这就提示cfDNA甲基化检测更有利于筛查出较早期、低肿瘤负荷的SCLC患者

图4. T7-MBD-seq检测cfDNA甲基化灵敏度优于拷贝数变异检测

为进一步挖掘cfDNA甲基化检测的临床应用价值,研究人员探究了其与SCLC患者生存期的关系。结果发现,根据cfDNA甲基化分数中位数将患者分为两组,甲基化分数低的患者总生存期要显著长于甲基化分数高的患者(20.6个月 vs. 8.5个月,HR=3.60,见图5)。

图5. cfDNA甲基化分数低的患者,则总生存期长

考虑到SCLC分子分型对SCLC患者的治疗、预后具有重要意义,研究人员又对模型进行了一系列训练,并检测了cfDNA甲基化与分型的相关性。结果显示,根据相应的cfDNA甲基化检测情况,有助于准确区分患者属于ASCL1、NEUROD1型还是双阴性分型(图6)。

图6. 根据cfDNA甲基化检测情况与已知分子分型进行对应分析

大多数SCLC患者发现时已经是进展期、出现转移病灶,预后不够理想。因此,挖掘能够辅助早期诊断及监测这一疾病进展的无创性生物指标及相关检测方法将无形中挽救许多肺癌患者的生命,同时也将大大降低家庭和社会负担。如果说上述问题是一片荒漠,那么本项研究即是在荒漠中种下一棵树。

当然,本次研究的结论仍需要更多验证,尤其是在更大的患者队列中验证,提高准确性和稳定性,这样才能早日将这一技术手段真正应用于临床,为SCLC患者提供更精准的治疗建议和预后判断提供支持。

参考文献:

1.C. M. Rudin, E. Brambilla, C. Faivre-Finn, J. Sage. Small-cell lung cancer. Nat Rev Dis Primers. 2021;7(1):3.

2.A. C. Dingemans, M. Fruh, A. Ardizzoni, B. Besse, C. Faivre-Finn, L. E. Hendriks, et al. Small-cell lung cancer: ESMO Clinical Practice Guidelines for diagnosis, treatment and follow-up(). Ann Oncol. 2021;32(7):839-53.

3.L. Horn, A. S. Mansfield, A. Szczesna, L. Havel, M. Krzakowski, M. J. Hochmair, et al. First-Line Atezolizumab plus Chemotherapy in Extensive-Stage Small-Cell Lung Cancer. N Engl J Med. 2018;379(23):2220-9.

4.C. M. Rudin, J. T. Poirier, L. A. Byers, C. Dive, A. Dowlati, J. George, et al. Molecular subtypes of small cell lung cancer: a synthesis of human and mouse model data. Nat Rev Cancer. 2019;19(5):289-97.

5.C. M. Gay, C. A. Stewart, E. M. Park, L. Diao, S. M. Groves, S. Heeke, et al. Patterns of transcription factor programs and immune pathway activation define four major subtypes of SCLC with distinct therapeutic vulnerabilities. Cancer Cell. 2021;39(3):346-60.e7.

6.A. F. Gazdar, P. A. Bunn, J. D. Minna. Small-cell lung cancer: what we know, what we need to know and the path forward. Nat Rev Cancer. 2017;17(12):725-37.

责任编辑丨谭硕

标签: 研究人员 技术手段 高度一致