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【昊阅读】高深度、高精度微卫星基因分型能够进行精确的肺癌风险分类

发稿时间:2017-11-07来源:天昊生物

         


摘要:微卫星与癌症风险分类

肺癌是一种发病率和死亡率都很高的癌症。之前的研究更多关注了肺癌中单核苷酸的变异,而忽略了重复的DNA片段差异,即微卫星序列(MST)长度变化与肺癌之间的联系。最近的一篇Oncogene文章,就揭示出高深度、高精度微卫星基因分型可以帮助我们更加精确的进行肺癌风险分类,具有十分重要的理论研究和临床指导意义。

 

发表时间:20177月发表期刊:Oncogene影响因子:7.519

研究背景:

微卫星是一些包括短重复单位(1~6 bp)的串联DNA序列。最近的研究表明,微卫星在多种癌症的遗传发生的复杂过程中起了重要的作用。

本研究的目的是通过比较肺癌患者与正常人群生殖细胞外显子序列,发现可以用于肺癌风险分类评估的一些微卫星markers

研究方法:

TCGA肺癌特异性MSI位点挖掘+347个位点的靶向捕获芯片定制+30个肺癌样本及89个对照样本的捕获测序+位点的基因分型及肺癌风险分类分析

研究内容:

本研究的流程如下(图1):

 

1、位点识别与标记验证流程图

该项工作主要分为两个阶段,即(1MST位点识别阶段和(2)标记验证阶段。阶段1:通过对来自TCGA中的488个非小细胞肺癌生殖细胞肿瘤样本和从1000 genomes中获得的399个非癌对照样本数据进行分析,发现癌症和对照样本中有显著基因型差异的119MST位点。用相同方法发现其他癌症中的144MST标记。阶段2:将263119+144)个MST标记外加84个对照MST标记定制目标富集试剂盒,进行靶向捕获测序。对30份肺癌样本和89份非癌症对照样本的高深度测序579x ± 315),发现在这263MST标记中,有2113+8)个MST标记具有明显的不同。

 

 

2、通过对MST位点的统计可以高灵敏度区分肺癌样本(肺腺癌(LUADa)、肺鳞癌(LUSCb)与非癌症样本

本研究分析了两种肺癌中具有的MST位点数及风险值。图2中蓝色条代表对照样本,橙色条代表肺癌样本。其中图2-a中,当样品中存在39%(经ROC分析得到的垂直的黑线)及其以上的LUAD特意MST位点时,则该样品认为“存在肺腺癌风险”。同样,图2-b中,当样品中存在37%及其以上的LUSC特异MST位点时,则该样品认为“存在肺鳞癌风险”。

 

最近研究表明,不同的癌症类型可以具有一些共同的致癌特征谱。本研究除了从肺癌及非癌症数据中发现13个可用于肺癌风险分类的MST位点之外,还从乳腺癌、卵巢癌、黑色素和髓母细胞瘤等癌症中筛选出144MST位点,经过验证发现8个可以用于肺癌风险分类中。

1、肺癌和非癌症样本精确分类的21MST位点列表

 

 

 

3、筛选出的特异性MST13个肺癌特异性+8个其他癌症特异性)可以区分肺癌与非癌症样本

3中蓝色条代表非癌症样本,红色条代表肺癌样本。其中图3-a表明,当具有肺癌表型样品中存在13个特异性MST位点中的61%(经ROC分析得到的垂直的黑线)及其以上时,则该样品被认为“存在肺癌风险”,其灵敏性达到0.90,特异性达到0.94。同样,图3-b中,当具有肺癌表型样品中存在21个特异性MST位点中的57%(经ROC分析得到的垂直的黑线)及其以上时,则该样品认为“存在肺癌风险”,其灵敏性达到0.93,特异性达到0.97

 

 

4、肺癌发生潜在机制示意图。

通过对13MST位点深入研究发现,这13MST都处于基因的Intron区域。之前的研究发现Intron区域的MST可以影响基因的选择性剪接和转录过程,通过对DAVID数据库中这13个基因聚类分析发现,它们选择性剪接和剪接产物都有显著富集情况。

对这13个基因与肺癌的关联分析发现,只有RELARID1B在以前的研究中与癌症有关。TCGA分析暗示了RELARID1B可能通过DNA损伤和染色质重塑机制导致肺癌的发生(图4)。

结论:

  •  通过分析TCGA和1000 genomes中癌症相关数据,发现癌症和对照样本中有显著基因型差异的263119+144)个MST位点。
  •  通过靶向捕获测序,对这些MST位点进行样本验证,发现2113+8)个与肺癌可以较好的进行肺癌风险分类。
  •  对筛选出来的13MST位点进行聚类及富集分析,发现可能通过RELARID1B影响DNA损伤和染色质重塑机制,最终导致肺癌的发生。
  •  这些MST位点的发现具有潜在的临床价值,在新的治疗靶点发现、肺癌预测以及癌症风险评估等方面具有非常重要的意义。

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