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Nat Commun | 仅4个CpG甲基化位点即可识别肝癌患者,特异性100%,灵敏度98%

导读

肝细胞癌(HCC)是全球第五大常见癌症,在亚洲尤为普遍。在肝癌早期获得诊断的患者,其治愈率可高达80%,但临床上HCC几乎总是在晚期时才被诊断出来。目前的诊断方法,包括影像学和蛋白免疫测定,由于准确性低往往不能早期诊断HCC。

癌症的分子诊断主要关注肿瘤和起源于肿瘤的生物物质,包括血浆中的ctDNA、循环肿瘤细胞(CTC)和肿瘤-宿主微环境。但现存的这些方法也都有其技术局限性,例如外周循环中ctDNA的数量少且多变,并且需要一种足够准确的方法来区分肿瘤DNA与血浆中其他来源的cfDNA。

为了解决上述挑战,香港精准医学技术有限公司(HKG Epitherapeutics Ltd.)与加拿大、孟加拉国的临床医生和研究团队合作在Nature Communications发表了题为“A high-throughput test enables specific detection of hepatocellular carcinoma”的文章。研究论证了高通量DNA甲基化测序方法的可行性,这种方法可以用少量血液对少量的CpG位点进行检测,以便对HCC患者进行分类。研究显示,该高通量DNA甲基化测序方法可通过独特的DNA甲基化特征识别早期HCC,并有可能彻底改变高危人群的HCC早期检测,从而降低与肝癌相关的发病率和死亡率,提高患者预后。

文章发表在Nature Communications

主要研究内容

“HCC-detect”的发现与验证

研究人员使用TCGA和GEO数据存储库集合中的12525个甲基化谱描述了在被分析组织和血液样本中始终未甲基化的DNA甲基化位置。这些 “抗甲基化”位点在CpG岛、转录起始位点中高度富集。值得注意的是,许多这些无处不在的甲基化抗性CpG在HCC发现队列中发生甲基化,在包括肝硬化在内的非HCC肝脏样本中没有被甲基化。
随后,研究人员列出了4个足以对正常组织和血细胞混合物中的HCC进行分类的CpG位点,并将其称为“HCC-detect”,并在由700多个HCC样本的DNA甲基化谱组成的数据集中验证了由这些位点的甲基化评分。加权多基因甲基化评分也能够显著区分HCC和非HCC对照样本
研究团队使用DNA甲基化450 K阵列数据对739例HCC、116例邻近非肿瘤组织(NATs)、16例健康肝脏和968例血液样本进行了“HCC-detect”验证,对公开数据中的11718个样本计算了“HCC-detect”评分。ROC分析显示出优异的生物标志物特性;HCC与健康血液的AUC为0.99(图1F),HCC与包括肝脏在内的所有健康和NAT组织的AUC为0.97(图1G),HCC样本与健康组织的AUC为0.95(特异性95%;与NAT相比,HCC的AUC为0.92(特异性94%;敏感性95%),HCC与健康肝组织的AUC为0.966(特异性100%;敏感性88%),与31种不同类型的癌症相比,HCC的AUC为0.87。“HCC-detect”甲基化评分可以检测早期HCC样本和晚期HCC样本。

图1. “HCC-detect”的发现与验证,来源:Nature Communications

“HCC-spec”的发现与验证

研究团队使用来自TCGA的230个随机选择DNA甲基化样本,包括17种不同的癌症,10个HCC样本和10个健康血液样本,筛选出了7个区分HCC和其他肿瘤来源的CpGs,其中F12基因上的cg14126493影响最大,命名为“HCC-spec”。通过线性回归方程计算的“HCC-spec”加权甲基化评分正确分类了训练队列中240个样本中的所有HCC样本。ROC曲线(HCC与所有其他样本)显示AUC为0.9973,敏感性为99%,特异性为100%
研究团队通过对包含31种不同肿瘤、非恶性组织和HCC样本混合物中的HCC DNA进行分类,验证了“HCC-spec”。“HCC-spec”评分在HCC与健康血液、健康组织、邻近非肿瘤组织(NATs)和其他癌症之间存在显著差异,但在HCC与健康肝组织和肝病样本之间无显著差异(图2E)。HCC与所有其他癌症的AUC为0.988(图2F),与正常血液的AUC为0.981(图2G),与健康组织的AUC为1。与非恶性肝脏DNA相比,HCC的AUC要低得多;健康肝组织的特异性为86%(特异性100%;敏感性73%),肝脏疾病组织为0.84(特异性95%;敏感性71%)。

图2. “HCC-spec”的发现与验证,来源:Nature Communications

与肝硬化和正常肝脏的数据相比,“HCC-detect”和“HCC-spec”中包含的基因在具有HCC ctDNA和肿瘤样本的不同验证集中的甲基化水平存在显著差异。但由于血清样本中reads数较少,在血浆中未达到统计学显著性。

图3. “HCC-spec”和“HCC-detect”在GSE63775数据集中的验证,来源:Nature Communications

此外,研究人员还将“HCC-spec”和“HCC-detect”DNA甲基化标记物与近期报道其他有希望的HCC生物标记物进行了比较。结果显示,虽然此前发表的标记物在HCC和HCC-NAT样本之间存在显著的甲基化差异,但在其他癌症和正常组织中存在高背景的DNA甲基化;而在这项研究中描述的“HCC-detect”和“HCC-spec”联合标记了HCC中高甲基化与其他组织和大多数癌症中显著低甲基化之间的分类

图4. “HCC-spec/-detect”与其他生物标记物的比较,来源:Nature Communications

“HCC-detect”和“HCC-spec”在临床研究中的验证

上述研究结果表明,HCC患者血浆cfDNA的甲基化模式与健康人或慢性乙型肝炎患者血浆cfDNA的甲基化模式不同,HCC患者的甲基化水平明显高于健康人和非HCC癌症患者。在对照组和慢性乙型肝炎患者中,甲基化中位数略高于0%,HCC样本的甲基化水平处于50%至80%之间。
“HCC-detect”和“HCC-spec”M评分也可将HCC组与健康对照组或慢性乙型肝炎组显著区分开来,但慢性乙型肝炎(CHB)与两种健康对照组之间没有显著差异。重要的是,HCC早期和晚期的“HCC-detect”M评分和“HCC-spec”M评分均与对照组和慢性乙型肝炎组有显著差异,但HCC分期之间无显著差异。

图5. “HCC-detect”和“HCC-spec”在血浆样本中的验证,来源:Nature Communications

研究团队将“HCC-spec”和“HCC-detect”的整合称为“epiLiver”。epiLiver检测可对公共数据库中的HCC样本进行分类,且准确率很高。研究人员计算了46名健康对照和302名HCC患者的epiLiver检测的ROC曲线,AUC为0.94,特异度为95%,灵敏度为84%。但每个HCC分期的中位数评分彼此之间没有差异。研究人员从AUC曲线中计算阈值和概率,并使用它将样本分类为HCC或非HCC,该阈值准确分类了93.5%的对照样本。

图6. 基于“HCC-detect”和“HCC-spec”对HCC进行分类,来源:Nature Communications

结语

综上所述,研究团队展示了一种可行且准确的HCC无创检测方法,通过分析液体活检中HCC的DNA甲基化特征,发现其与正常组织和血液特征不同。基于此,研究人员开发了一个基于四个CpG位点的分类器,发现仅这4个CpG位点的甲基化就能以100%的特异性识别98%的HCC样本。虽然并非所有HCC样本的4个位点都甲基化,但98%的样本至少有一个CpG甲基化。研究团队建议将这4个CpG位点作为“HCC-detect”标记物,并在TCGA HCC数据中得到验证。重要的是,这些标志物可以区分HCC与其他肝脏疾病,包括肝硬化和慢性乙型肝炎。此外,在TCGA和GEO数据库中,单个F12基因CpG位点可以有效地将HCC样本与其他血液样本、正常组织和非HCC肿瘤区分开来。这些标记物在来自HCC患者和对照组的单独血浆样本数据集中得到了验证。
基于上述结果,研究人员设计了一种基于种靶向多路高通量下一代亚硫酸盐测序的epiLiver检测方法,分析了554名临床研究参与者的血浆样本,包括HCC患者、非HCC癌症患者、慢性乙型肝炎患者和健康对照者。该方法可对HCC患者进行分类,灵敏度为84.5%,特异性为95%,AUC为0.94。研究团队认为,对高危人群实施这种检测可以显著降低HCC的发病率和死亡率,有助于减轻HCC对个人和卫生系统的负担。
参考资料:
Cheishvili, D., Wong, C., Karim, M.M. et al. A high-throughput test enables specific detection of hepatocellular carcinoma. Nat Commun 14, 3306 (2023). https://doi.org/10.1038/s41467-023-39055-7
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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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