ctDNA的分析理论上也可以为多样性的肿瘤

导语

肺腺癌（LUAD）和肺鳞癌（LUSC）是最常见的非小细胞肺癌类型。循环肿瘤DNA(ctDNA)是由凋亡或坏死的肿瘤细胞释放并在血液中循环的小片段DNA。与常规肿瘤活检相比，ctDNA检测具有一定优势:无创，并可随时重复，可用于癌症的早期诊断，残留病灶或复发评估，实时疗效监测，以及预后预测。由于肿瘤异质性，ctDNA的分析理论上也可以为多样性的肿瘤提供更全面，更具代表性的信息。基于液体活检ctDNA是一种有潜力的替代和补充肿瘤活检的方法。

患者信息

2014年10月至2015年12月期间在天津医科大学肿瘤研究所和医院接受根治性手术的48例NSCLC患者被纳入本研究(表1)。其中，手术前接受新辅助化疗或既往癌症诊断的患者被排除在外。

结果

使用NGS所有样品(48个肿瘤组织，48个术前和25个术后血浆样品)进行测序，包括546个癌症相关基因，能够检测SNVs和InDels，但不能检测扩增或易位。尽管血浆样本中使用的读取深度较高，但血浆中检测到的基因突变少于肿瘤组织。肿瘤DNA(tDNA)中位突变等位基因频率(MAF)为19.5％。在tDNA中大多数突变(360/446; 80.7％)是SNVs，其余突变是InDels(86/446, 19.3%)。

术前血浆ctDNA中位数MAF为2.1％。组织不一致突变的中位MAF低于一致突变(图1A)。与I期和II期NSCLC患者相比，III期NSCLC患者术前血浆ctDNA的MAF更高(图1B)。术后血浆ctDNA中位数MAF为1.2％。在62.5％个体(肿瘤组织样品)中发现了常见的驱动基因突变(表1)。[EGFR:39.6% , KRAS:14.6%, BRAF:2.1%; ERBB2: 6.3%; PIK3CA: 8.3%]。不同类型样品中驱动基因突变的分布如图1C所示。从这些数据可以看出，常见驱动基因突变的检出率在ctDNA中 [术前血浆中14.6％和术后血浆中4.0％]比tDNA低得多(62.5%)。

我们分析了组织和术前血浆ctDNA所有基因突变的一致率。从表2中的数据可以看出，突变一致率为37.50％，敏感性为37.50％，特异性为37.50％，阳性预测值（PPV）为75.00％。

接下来，分析LUSC和LUAD中的组织 - 血浆ctDNA突变一致性。我们观察到LUAD中tDNA和术前血浆ctDNA的一致性突变远低于LUSC(13对129)(图2A)。LUAD中组织 - 血浆ctDNA突变检测率一致性远低于LUSC(P = 0.005图2B)。在15％的LUAD和50％的LUSC中检测到一致的ctDNA突变。LUAD的敏感性为18.18％，LUSC的敏感性为61.11％。我们比较了LUSC患者和LUAD患者的基线临床特征，如肿瘤大小，手术年龄，肿瘤分期，性别和吸烟状况。性别和吸烟状况除外(腺癌患者更多女性和不吸烟者)(P = 0.002，P = 0.008)，LUSC患者和LUAD患者的肿瘤大小，肿瘤分期，手术年龄无显着差异(P = 0.073，P = 0.961，P = 0.053)(图2C-G)。数据显示，在术前血浆中，组织 - 血浆ctDNA突变检测率的一致性差异主要与组织学亚型相关。

为了估计术前血浆ctDNA是否有可能成为NSCLC组织学分类的预测标志物，我们构建LUSC-LUAD分类模型，以区分两种类型的肺癌，并获取最具预测性的突变基因特征。基于ctDNA突变特征，我们建立了LUSC-LUAD分类模型，该模型可以帮助NSCLC的组织学分类，特别是在病理诊断不能提供明确定义的情况下。

组织-术前血浆ctDNA突变检测率一致性与大肿瘤大小和LUSC组织分型具有高的相关性（图4）。此外，tDNA-ctDNA突变检测率的一致性与TP53，ROS1，PIK3CA，KMT2D，EPHB1，CDKN2A基因突变有关。还发现术前血浆ctDNA中的TP53基因突变与肿瘤大小和LUSC组织分型相关。此外，LUSC的bTMB（血液肿瘤突变负荷）高于LUAD。

结论

我们通过ctDNA测序来建立的一种区分LUSC和LUAD的预测模型，有助于NSCLC的组织学分类，特别是在免疫组织化不能提供明确定义的情况下。Pearson相关分析还表明，组织-术前血浆ctDNA突变检测率的一致性与肿瘤组织学类型具有较高的相关性。在LUSC中发现了更高的ctDNA突变一致性，证实了在早期NSCLC中，ctDNA检测是非腺癌组织的一个独立预测因子。与大多数研究一致，ctDNA突变检测率一致性与肿瘤大小有关。此外，我们发现tDNA-ctDNA一致性比例与TP53，ROS1，PIK3CA，KMT2D，EPHB1和CDKN2A基因突变有关。另外，该研究是一个单中心和小样本分析，所以存在一些局限性，需要进行大规模的样本研究来验证研究结果

作者：基因谷
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来源：雪球