一. 研究背景大規(guī)模的測(cè)序項(xiàng)目可增加人們對(duì)癌癥的理解，并增強(qiáng)臨床決策,。除了被廣泛研究的體細(xì)胞突變,，胚系突變也具有重要的臨床用途，可能影響疾病進(jìn)程。作者基于此,，假設(shè)胚系突變可影響患者的預(yù)后，并以大量原始數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行研究,。 二. 分析流程三. 結(jié)果解讀作者利用TCGA數(shù)據(jù)庫(kù),，對(duì)33種不同類型癌癥進(jìn)行測(cè)序，篩選出細(xì)胞系,，并結(jié)合臨床數(shù)據(jù)，進(jìn)行了6種分析,。 1. 預(yù)后胚系突變的鑒定前3項(xiàng)分析確定了與預(yù)后相關(guān)的胚系突變,。 A圖：對(duì)分析1-3的描述,。 B圖：分析1,，預(yù)測(cè)某種癌種預(yù)后的胚系突變。
C圖：分析2，預(yù)測(cè)多種癌癥預(yù)后的胚系突變,。 D圖：將患者按器官系統(tǒng),、組織學(xué),、分子進(jìn)行分組,。 E圖：分析3,，預(yù)測(cè)分組預(yù)后的胚系突變。 分析1：測(cè)試了519139個(gè)突變與某種癌種患者預(yù)后的關(guān)系,，確定了70個(gè)獨(dú)特的預(yù)后突變,。作者在圖2中展示了部分預(yù)后胚系突變的Kaplan-Meier圖。 分析2：發(fā)現(xiàn)了數(shù)百個(gè)突變可以預(yù)測(cè)4種及以上癌癥的預(yù)后,，但僅有5個(gè)突變可以預(yù)測(cè)7種及以上的癌癥預(yù)后,。 分析3：作者通過(guò)將相似的癌癥類型分組，增加可以納入研究的具有次要等位基因的患者數(shù)量,，確定了103個(gè)預(yù)后突變,。 2. 導(dǎo)致氨基酸變化的預(yù)后胚系突變第4-6項(xiàng)分析重復(fù)了前三項(xiàng)分析，只不過(guò)分析對(duì)象為能顯著引起氨基酸變化(CADD>25)的有害突變,。 注：CADD(Combined Annotation Dependent Depletion),，一種用于評(píng)估人類基因組中單核苷酸變體以及插入/缺失變體的有害性的工具。 A圖：對(duì)分析4-6的描述,。 B圖：分析4,，預(yù)測(cè)CADD>25的某種癌種預(yù)后的胚系突變。 C圖：分析5,，預(yù)測(cè)多種癌癥預(yù)后的胚系突變,。 D圖：分析6，預(yù)測(cè)分組預(yù)后的胚系突變,。 分析4：測(cè)試了981個(gè)突變,，確定了9個(gè)獨(dú)特的預(yù)后突變。 分析5：發(fā)現(xiàn)了16個(gè)突變可以預(yù)測(cè)4種及以上癌癥的預(yù)后,，其中僅有一個(gè)可預(yù)測(cè)5種癌癥的預(yù)后,。 分析6：與分析3類似，利用圖1D中的分組進(jìn)行分析,，確定了3個(gè)額外的預(yù)后突變,。 3. 預(yù)后胚系突變的泛癌景觀作者將分析1和3中確定的大量預(yù)后突變與全基因組相關(guān)研究(GWAS)所確定的突變特征進(jìn)行比較，而通過(guò)GWAS鑒定的突變有三個(gè)特點(diǎn)：
A圖：分析1鑒定的預(yù)后胚系突變的散點(diǎn)圖,。 B圖：分析3鑒定的預(yù)后胚系突變的散點(diǎn)圖,。 C圖：分析1中胚系突變的基因組位置,。 D圖：分析3中胚系突變的基因組位置。 在分析1所預(yù)測(cè)的胚系突變中,，與風(fēng)險(xiǎn)增加相關(guān)的等位基因通常是次要等位基因(圖4A),。盡管這一結(jié)論在分析3中并不顯著，但在較大樣本量和較小效應(yīng)量下也可檢測(cè)(圖4B),，因此滿足特點(diǎn)1,。 Spearman相關(guān)性分析顯示，分析1(rho=-0.282,，p=0.0184)和分析3(rho=-0.667,，p<2.2E-16)的效應(yīng)大小與等位基因頻率呈負(fù)相關(guān)(rho<0)，滿足特點(diǎn)2,。 結(jié)果顯示絕大多數(shù)預(yù)測(cè)性突變不會(huì)引起氨基酸的變化(圖4C,、D)，滿足特點(diǎn)3,。 4. 胚系突變顯著改善預(yù)后預(yù)測(cè)模型E圖：根據(jù)臨床模型(C)和臨床+胚系突變模型(C+GV)創(chuàng)建ROC曲線的示例 作者通過(guò)臨床模型創(chuàng)建了ROC曲線(藍(lán)),，隨后在此基礎(chǔ)上加入預(yù)測(cè)變量rs3003628再次創(chuàng)建了一條ROC曲線(紅)，不難看出加入預(yù)測(cè)變量后AUC(曲線下面積)有顯著增加,，即改善了預(yù)測(cè)模型,。 F圖：ΔAUC的平均和標(biāo)準(zhǔn)誤差圖 70個(gè)受試者中，有63個(gè)預(yù)測(cè)模型加入胚系突變這一變量后有了顯著改善,。 5. 通過(guò)文獻(xiàn)進(jìn)行總結(jié)作者總結(jié)了與預(yù)后胚系突變相關(guān)的基因以及發(fā)揮作用的機(jī)制的文獻(xiàn)綜述,。 A圖：與預(yù)后胚系突變相關(guān)的基因的癌癥相關(guān)功能。 193個(gè)基因中,，有90個(gè)基因與某個(gè)預(yù)后胚系突變接近,，且影響9個(gè)癌癥特征。 B圖：按文獻(xiàn)報(bào)道將基因進(jìn)行分類,。 約有50%的預(yù)測(cè)性突變與抑癌或致癌相關(guān),。 C圖：突變的研究進(jìn)展的比例。 仍有三分之一的基因未在人類疾病背景下研究,。 D圖：與預(yù)后相關(guān)的胚系突變基因中有4個(gè)是癌癥驅(qū)動(dòng)基因,。 MSH6、POLQ,、ARID5B和IDH2是被報(bào)道過(guò)的癌癥驅(qū)動(dòng)基因,。 E圖：可引起氨基酸變化的部分胚系突變。 分析4-6中的12個(gè)胚系突變引起顯著氨基酸變化,，許多變化發(fā)生在具有注釋或已知功能的蛋白質(zhì)編碼區(qū),。 F圖：可作為順式表達(dá)數(shù)量性狀基因座的胚系突變。 有39個(gè)變異可作為eQTLs,。作者強(qiáng)調(diào)了5個(gè)突變,，其近親基因表達(dá)水平也可預(yù)測(cè)生存率，其中有3個(gè)可作為順勢(shì)eQTLs,。 G圖：與其他疾病相關(guān)的預(yù)后胚系突變,。 6. 某種癌種預(yù)后突變特征作者介紹了3個(gè)胚系突變，以說(shuō)明胚系突變?nèi)绾闻c患者預(yù)后相關(guān),。 A圖：GSEA顯示與凋亡裂解相關(guān)基因上調(diào),。 B圖：GSEA顯示與凋亡執(zhí)行階段相關(guān)基因上調(diào)。 C圖：GSEA顯示與細(xì)胞周期進(jìn)展相關(guān)的E2F靶點(diǎn)下調(diào),。 D圖：生存曲線顯示該突變與預(yù)后不良相關(guān),。 E圖：BIRC5表達(dá)情況的箱線圖。 F圖：生存曲線顯示BIRC5表達(dá)升高與預(yù)后不良相關(guān),。 rs1800932：發(fā)生于MSH6基因,，是許多組織中MSH6表達(dá)增加的eQTL，可通過(guò)增加腫瘤細(xì)胞對(duì)替莫唑胺(用于治療腦膠質(zhì)瘤的DNA烷基化劑)的敏感性,，與良好預(yù)后相關(guān),。 rs55796947：發(fā)生于MAP2K3基因，在MAP2K3中引入一個(gè)截?cái)嗉っ附Y(jié)構(gòu)域的終止密碼子,，GSEA也顯示該變異上調(diào)了與細(xì)胞凋亡相關(guān)基因(圖6A,、B)，同時(shí)下調(diào)了細(xì)胞周期進(jìn)展相關(guān)的E2F靶點(diǎn)(圖6C),，與良好預(yù)后相關(guān),。 rs77903511：發(fā)生于BIRC5基因，BIRC5的表達(dá)可以抑制細(xì)胞凋亡,，與患者的預(yù)后不良相關(guān)(圖6F),，而該胚系突變可以導(dǎo)致BIRC5的過(guò)表達(dá)(圖6E)，與預(yù)后不良相關(guān)(圖6D),。 以往在臨床上對(duì)基因組信息的研究主要集中在體細(xì)胞突變上,，而本文打破了常規(guī)的思路，利用TCGA數(shù)據(jù)庫(kù)的大量原始數(shù)據(jù),，對(duì)33種不同癌癥的測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行了系統(tǒng)的分析,，以檢驗(yàn)胚系突變是否也可應(yīng)用于臨床，最后發(fā)現(xiàn)其可改善對(duì)患者預(yù)后的預(yù)測(cè),。而結(jié)合以往的文獻(xiàn),，仍有許多胚系突變值得進(jìn)一步的研究，這對(duì)于以后的研究方向有了巨大的貢獻(xiàn),。 |
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