作者：BioTalker
近日，来自荷兰的一个研究团队，在国际顶级学术期刊《自然》上发表了22 种转移性实体瘤的全基因组测序研究成果。
这项由 Hartwig 医学基金会 Edwin Cuppen 教授领导的研究，对2399 位癌症患者的 2520 对肿瘤和血液样本进行了全基因组测序和特征分析。
共鉴定出7000 多万个体细胞变异，包括近 6000 万个单核苷酸变异（SNV），84 万个多核苷酸变异（MNV），960 万个 DNA 片段插入和缺失（indels），以及 65 万多个结构变体（SV），并且获得了每个转移肿瘤样本的遗传突变名录。
基于上述数据，研究人员发现，可能真的没有驱动癌症转移的特异性突变存在。而且，转移的肿瘤组织中，普遍存在全基因组加倍（WGD）事件，在一些癌种中甚至高达 80%，而在原发灶中只有 30%。这可能与转移灶对化疗的耐受性相关。
除此之外，研究人员还发现，在单一的转移灶中，肿瘤细胞的异质性非常低，高达 96% 的基因突变是克隆性的。还有高达 80% 的抑癌基因通过不同的方式双等位失活。
更为重要的是，研究人员还发现，通过全基因组测序，能帮助 62% 的患者找到已经获批或者正在开展研究的抗癌药物。
据了解，这也是该领域迄今为止最大的研究。
探索转移肿瘤的秘密。https://www.nature.com/articles/d41586-019-03123-0
近年来，测序技术的进步和测序成本的降低，推动了全基因组测序技术在癌症研究中的应用。成年人和儿童肿瘤的大规模研究，让科学家从分子水平上，对这些癌症有了深入的认知。
这也就顺理成章地推动了基于基因变异开展的癌症治疗。在我们精心打磨的音频课程《医学趋势 50 讲》中，我们全面地介绍了基因测序在癌症诊疗中的应用，欢迎大家扫描文末二维码试听订阅。
不过，以上的研究大多是在原发肿瘤中开展的，而对于造成 90% 的癌症死亡的转移，类似的研究却极少。即使有少量转移癌症的研究，要么仅限于特定的癌种[7-9]，要么只研究了一些特定的基因，要么是外显子层面的研究。
此外，由于随着癌症的进展，原发灶和转移灶都在不停地进化，也只有全基因组研究能一窥癌症转移的秘密了。因此，对癌症的转移展开全基因组、泛癌种的研究非常有必要。
在荷兰 Hartwig 医学基金会和个性化癌症治疗中心（CPCT）的统一协调下，荷兰的 49 家医院参与了这项大规模的研究。截止目前为止，数据库已经累计获取了超 4000 名患者的数据，还在持续增长中。
论文非常火爆
接下来，我们就一起来看看研究人员从参与本研究的 2399 位癌症患者的肿瘤组织中获得了哪些数据。
首先是每种癌症的不同类型变异的负担情况。
单核苷酸变异（SNV）的情况：黑色素瘤的中位 SNV 是 44000 个，肺癌的是 36000，肉瘤的是 4100，神经内分泌肿瘤的是 3500。这些突变特征，与之前的研究相比，基本匹配[14]。
多核苷酸变异（MNV）的情况：肺癌的中位 MNV 是 821，皮肤癌的是 764，这两种癌症的 MNV 是其他癌种的 5 倍。这可能与紫外线照射（CC＞TT）和吸烟（CC＞AA）突变特征比较丰富有关。
插入和缺失（indels）的中值只有 SNV 的十分之一左右，皮肤癌和肺癌发生率相对较低。
微卫星不稳定（MSI）的发生率：中枢神经肿瘤 9.4%，子宫肿瘤 9.1%，前列腺肿瘤 6.1%。结直肠癌转移灶的 MSI 仅为4%，低于之前报道的原发性结直肠癌出现频率。
所有肿瘤的中位结构变异（SV）数为 193。相对较高的是卵巢肿瘤的 412，食管癌的 372；较低的是肾癌的 71，神经内分泌肿瘤的 56。在所有的结构变异中，简单缺失是最常见的，占所有结构变异的 33%。除开胃癌和食管癌，缺失性结构性变异在其他肿瘤中比较普遍。
转移癌症的突变图谱。其实是“天书”
以上这些结果是转移癌组织与血细胞基因组对比的结果。反映的是转移组织自身的变化，但是没有反映出转移肿瘤组织与原发肿瘤组织之间的差异。
为了了解原发灶和转移灶之间的总体基因组差异，研究人员将他们的这个数据，与迄今最大的原位肿瘤测序数据库 PCAWG 做了个比较。你没看错，本研究没有分析患者的原发肿瘤基因组数据，对比的数据是其他数据库的数据。
PCAWG 这个全基因组测序肿瘤队列，包括 2583 个肿瘤样本，其中 95% 的样本是未经治疗的原发肿瘤。
将本研究的数据与 PCAWG 的数据相比，研究人员发现：单核苷酸变异没有显著差异，意味着单核苷酸变异突变负荷似乎与疾病进展无关，但前列腺癌、乳腺癌和中枢神经肿瘤是例外。
相比之下，转移灶的插入和缺失、多核苷酸变异和结构变异的突变负荷更高，尤其是前列腺癌，研究人员观察到多核苷酸变异，插入和缺失和结构变异的发生率增加了四倍以上。
患者选择过程
再回过头分析转移肿瘤组织基因拷贝数的变化，研究人员又发现，包含EGFR、CCNE1、CCND1和MDM2这些癌基因的区域，经常发生扩增。另外一个现象是常染色体 DNA 存在杂合性丢失（LOH），以TP53的 LOH 出现频率最高，出现在 67% 的肿瘤样品中，其他的很多抑癌基因也出现 LOH。
但没有发现大片段常染色体的纯合缺失，即使是基因纯合缺失也非常罕见。然而，有一个特殊的情况是，Y染色体缺失，36% 的男性肿瘤样本存在Y染色体缺失，不过肿瘤之间差异非常大，从中枢神经肿瘤的5% 到胆管肿瘤的 68%。
还有一个比较常见现象的是全基因组加倍（WGD），56% 的肿瘤样本出现了这种现象，从中枢神经肿瘤的 15% 到食管癌的 80%。而且这种情况，远远高于之前报道的原发肿瘤的 25%-37%。
全基因组加倍在一定程度上增强了癌细胞对化疗的耐药性。而且这种加倍还可以为癌细胞起到缓冲保护作用，防止基因组不稳定、破坏性突变或者染色体片段丢失，给癌细胞带来的致命打击。
拷贝数变异图谱
随后，研究人员又给一些关键的癌症驱动突变列了个名录，发现与之前的研究基本相似。其中 TP53（52％ 的样本），CDKN2A（21％），PIK3CA（16％），APC（15％），KRAS（15％），PTEN（13％）和 TERT（12％）被确定为最常见的突变基因，它们共同构成目录中所有候选驱动突变的 26％。
不过，他们这个名录中排前十的基因突变，在这个队列中的检出率高于原发癌。
遗憾的是，与之前的研究数据库相比较，研究人员只找到了两个有可能驱动癌症转移的基因变异，它俩分别是存在于结直肠癌转移灶样本中的MLK4（又名MAP3K21），和存在于乳腺癌转移灶样本中ZFPM1。这个研究结果再次证实了，“可能不存在转移驱动基因变异”这一猜想。
单从单个患者的角度来看的话，平均每位患者的总驱动突变数量为 5.7，其中尿路肿瘤的最高（平均值为 8.0），而神经内分泌肿瘤最低（平均值为 2.8）。
常见驱动基因突变
单从抑癌基因的角度看的话，研究人员认为它们的研究结果支持 Knudson 在 1971 年提出的双重打击假说[22]。因为 80% 的抑癌基因驱动突变是双等位失活，也就是说它们彻底完蛋了。这个比例也是迄今为止在癌症全基因组研究中最高的。
对于很多重要的抑癌基因而言，它们的双等位失活率接近 100%，例如，TP53（93％），CDKN2A（97％），RB1（94％），PTEN（92％）和 SMAD4（96％）。这表明，抑癌基因的双等位失活可能对于癌症的转移非常重要。
研究人员还分析了驱动基因突变成对共存的情况，发现了 10 对相互排斥的基因组合，以及 10 对同时存在的基因组合。不过上述的相关性，大部分在之前的研究中已经被建立，只有乳腺癌中有新发现。GATA3和VMP1，以及FOXA1和PIK3CA，总是成对出现；而ESR1和TP53，以及GATA3和TP53，总是有你没我，有我没你。
如果上述关系能在后续的研究中进一步确立，那么就会多出 4 个治疗乳腺癌的新靶点，而且后面两对似乎是目前大热的协同致死基因对。
不同癌种驱动变异类型分布
在研究肿瘤的进化动力学过程中，研究人员发现，在整个队列中，只有 6.6% 的单核苷酸变异（SNV）、多核苷酸变异（MNV）和插入缺失突变，以及 3.7% 的癌症驱动点突变属于亚克隆。这个比例着实有点儿低。
而且，即使是样本纯度超过 80% 的样品，亚克隆变异的占比也仅有 10.6%。这个比例还是远远低于之前在原发癌中观察到的数据。这就意味着，癌症转移灶非常单一，异质性很低，至少在这个研究中是这样的。
关于这个问题，研究人员也有些其他的思考，可能部分归因于标本的采集方式：因为几乎所有的样本都是通过穿刺活检获得的。如果是因为这个原因的话，液体活检就显得尤为重要了。
基于上述结果，研究人员提出了一个转移模型，他们认为，单个转移灶在任何一个时间点都是由单克隆主导的，有限的肿瘤进化和亚克隆筛选发生在远距离转移之后。当然，他们这个模型不能否认，转移灶中可能存在大量低频的亚克隆。
他们的这个结果与存在多个主要亚克隆的原发肿瘤相反，不过也与之前的一些认为转移灶中驱动基因异质性低的结果暗合。
临床应用价值
那么发现的这些突变对患者的治疗有没有价值呢？
研究人员发现，在 1480 名患者（占所有患者的 62%）的转移灶肿瘤样本中，至少有一个与用药有关的变异。
其中约一半患者的基因变异，有已经获批或者正在开展临床研究的药物可用，而且没有出现与耐药相关的基因变异。除了上面的 50% 有药物可用的患者之外，还有31% 的患者需要的药物正处于实验室研发阶段。
总的来说，这个大型的队列研究，揭示了一些癌症转移的小秘密，也证明了全基因组测序对癌症精准医疗的重要性。
据悉，这个研究队列的数据是开放的，除了患者的敏感信息之外，所有的数据都可以在数据库的官网调用（https://www.hartwigmedicalfoundation.nl/en/）。
