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TRACERx研究：利用遗传信息预测肺癌的下一步行动

白云白云 科研 2023-05-12
肺癌是最常见的恶性肿瘤之一。近年来，肺癌的全球发病率及死亡率均以惊人的速度上升。非小细胞肺癌（NSCLC）是最常见的肺癌类型，约占所有病例的85%。了解肺癌的特征变化可以揭示肿瘤如何演变，进而帮助开发新的更有效的治疗方法。

近日，发表在《自然》与《自然医学》上的TRACERx研究系列文章中，TRACERx联盟团队描述了癌细胞DNA的变化如何帮助研究人员预测细胞未来的行为，包括癌症将在何时何地转移扩散到身体的其他部位。研究团队从基因组、转录组、细胞、组织以及临床表现等不同层面对肺癌的进化和转移、异质性等关键癌症特征进行了表征，揭示了基因组变异在不同的肿瘤克隆演化模式和转移中的作用。

TRACERx研究是由英国癌症研究中心领导进行的前瞻性NSCLC多中心研究，是第一个关于肺癌如何演变的长期研究，耗资1400万英镑，涉及800多名临床试验患者和一个由250名研究人员组成的联盟。此次发表的系列文章是该项目历时9年的研究成果。
“TRACERx认识到癌症不是静态的，所以我们治疗患者的方式也不应该是静态的。TRACERx项目特别强大的原因在于，它将肿瘤视为由不同癌细胞群组成的不断变化的‘生态系统’。”伦敦大学弗朗西斯克里克研究所首席研究员和英国癌症研究中心首席临床医生Charles Swanton教授表示，“通过整体分析肿瘤，我们可以观察这些细胞群如何相互作用甚至相互竞争，这有助于我们收集有价值的信息，了解肿瘤复发的可能性以及何时可能发生。我们还可以观察肿瘤可能如何随时间演变、扩散和对治疗的反应，为未来数百万患者带来希望。”
在此次发表的系列成果中，研究人员对842名TRACERx参与者中的421名进行了随访，对1644个肿瘤区域进行了基因组分析，以监测患者的肿瘤变化。研究发现，肿瘤细胞群的遗传多样性不仅源于遗传变化，还源于基因表达的方式，基因表达变化可影响癌症是否会在手术后复发；肿瘤细胞群中特定的基因突变模式与术后复发有关；ctDNA检测可用于实时监测肿瘤DNA的相关变化，发现癌症复发或对治疗无反应的早期迹象。
揭示肺癌的进化及亚克隆选择对临床预后的影响

在题为“The evolution of lung cancer and impact of subclonal selection in TRACERx”的文章中，研究团队利用基因组分析、放射学扫描和组织学评估等方法，分析了421例NSCLC患者手术或随访中采集的1644个肿瘤区域数据，破译了肺癌的演变，并确定ITH和临床结果之间的关系。

吸烟NSCLC患者突变特征分析揭示了与烟草烟雾有关的两个突变：SBS4和SBS92。SBS4相关突变和SBS92相关突变可以分别作为LUAD和LUSC中吸烟介导突变量的替代标记。此外，躯干突变是早期发生的基因变化，在大多数癌症基因（LUAD和LUSC中分别有68%和84%的常见癌症基因）中，躯干突变的选择信号强于亚克隆突变。亚克隆突变发生较晚，仅存在于一部分癌细胞中，包括LUAD中的STK11、TP53和KRAS。
研究发现，体细胞拷贝数改变（SCNA）的ITH与较短无病生存期（DFS）之间存在显著关联，突变ITH与DFS之间无显著关系。虽然任何WGD事件的存在均与预后无关，但亚克隆性WGD事件的存在与较短的DFS显著相关。
利用ctDNA追踪早期肺癌转移扩散

除了实体瘤分析，研究团队还进行了液体活检分析。在题为“Tracking early lung cancer metastatic dissemination in TRACERx using ctDNA”的文章中，研究团队分析了来自197名NSCLC患者的1069份血浆样本，追踪了手术切除NSCLC组织中的200个基因突变。研究发现，肺腺癌患者的ctDNA状态与总生存期（OS）有关。与低ctDNA或高ctDNA的患者相比，术前ctDNA阴性的腺癌患者中有59%获得了更好的OS结果。

同时，研究人员开发了一种生物信息学工具——ECLIPSE，用于无创追踪ctDNA水平的亚克隆结构，识别携带多克隆性转移扩散NSCLC患者。相比于术后未检测到原发性肿瘤亚克隆，术前血浆样本中检测到的cfDNA显示出更大的癌细胞组分（Cancer cell fractions, CCFs），这些转移性亚克隆在复发时倾向于进一步扩大，表明可以利用ctDNA检测原发性NSCLC亚克隆以预测转移扩散。此外，与复发活检组织相比，使用ctDNA检测复发时多克隆转移扩散的频率增加。因此，研究团队认为，在手术前检测NSCLC患者血浆中的亚克隆扩增可以预测未来的转移性亚克隆，提供早期干预的可能性，并为生物标志物的开发提供新途径。
肺癌原发及转移的多组学进化特征

肿瘤的异质性还表现在RNA和DNA变异方面的丰度差异，在题为“Genomic–transcriptomic evolution in lung cancer and metastasis”的文章中，研究团队使用配对的全外显子组和转录组测序数据，探索了TRACERx前瞻性临床研究项目中354例NSCLC的瘤内转录组多样性。对代表原发和转移性疾病的947个肿瘤区域以及96个癌旁正常组织样本进行了分析，发现转录变异可能在NSCLC的进化中发挥重要作用，揭示了癌症基因组集中分析无法识别的多样性来源。

基因表达模式及其异质性与肿瘤进化过程中的选择有关，在最高表达癌症基因的截断突变中更容易观察到显著的正选择。在ITH中表达最低的癌症基因表现出最强的正选择信号；相比之下，在非癌症基因中发现了负选择信号。同时，研究团队在整个队列的6019个特定位点上发现了40057个RNA替换，平均每个NSCLC肿瘤区域59.7%是A>G替换。在检测到的所有RNA替换中，67%是肿瘤特异性的，29.4%在两个或多个肿瘤中共享。
NSCLC转移过程中转录组多样性的动态评估显示，配对转移肿瘤区域之间的转录组多样性明显高于来自同一肿瘤的原发肿瘤区域的转录组多样性。在整个队列中，与非扩散原发肿瘤区域相比，转移瘤的表达模式与转移扩散原发肿瘤区域更相似。

除了肿瘤演化，异质性等研究，在同期发表的另外4篇文章中，研究团队解析了肺癌的免疫微环境，发现人类和小鼠肺腺癌都会引起局部和全身的抗肿瘤B细胞反应，并通过产生肿瘤结合抗体来促进抗肿瘤免疫；通过比较原发肿瘤与其转移病灶处样本的基因组，了解了驱动转移的潜在机制；通过结合测序数据和病理学分析，揭示了肺腺癌形态、基础演化的基因组景观，及其与复发风险之间的关系；从癌症相关的临床表现入手，剖析患者的临床表现和最终临床结局之间的相关性，及其背后的分子机制。

结语

癌症是以动态的速度进化，以适应免疫压力，并逃避治疗。跟踪这些变化可以帮助我们改进诊断，更好地定制治疗方案，并预防复发，但仍需要在当前临床实践之外进行密切监测。TRACERx项目旨在通过整合新技术来研究肺癌患者的癌症演变。从分析ctDNA的纵向变化，到研究这些变化如何在血液中被检测到，并扩展到肿瘤免疫和组织微环境的表征，破译肿瘤进化的模式和机制。
研究团队认为，该系列研究发现有朝一日可以帮助医生利用血液检测来预测患者的癌症可能如何生长和扩散，从而实时跟踪并快速调整治疗，同时为临床医生分析术后复发风险提供了一种可能的途径。虽然该研究是针对肺癌患者进行的，但这些发现也可以应用于其他癌症类型，例如皮肤癌或肾癌。
目前，TRACERx研究已经进入了下一阶段——TRACERx EVO，将在未来7年内获得近1500万英镑的额外资金，以进一步了解肿瘤的演变，并利用这些知识来改变癌症患者的治疗方式。
TRACERx研究系列文章：

Alexander M. Frankell et al, The evolution of lung cancer and impact of subclonal selection in TRACERx, Nature (2023). DOI: 10.1038/s41586-023-05783-5

Carlos Martínez-Ruiz et al, Genomic–transcriptomic evolution in lung cancer and metastasis, Nature (2023). DOI: 10.1038/s41586-023-05706-4

Maise Al Bakir et al, The evolution of non-small cell lung cancer metastases in TRACERx, Nature (2023). DOI: 10.1038/s41586-023-05729-x

Christopher Abbosh et al, Tracking early lung cancer metastatic dissemination in TRACERx using ctDNA, Nature (2023). DOI: 10.1038/s41586-023-05776-4

Takahiro Karasaki et al, Evolutionary characterization of lung adenocarcinoma morphology in TRACERx, Nature Medicine (2023). DOI: 10.1038/s41591-023-02230-w

Othman Al-Sawaf et al, Body composition and lung cancer-associated cachexia in TRACERx, Nature Medicine (2023). DOI: 10.1038/s41591-023-02232-8

Kevin W. Ng et al, Antibodies against endogenous retroviruses promote lung cancer immunotherapy, Nature (2023).     DOI: 10.1038/s41586-023-05771-9

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本文由 SEQ.CN 作者：白云 发表，转载请注明来源！

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