基因“全景”分析:這些突變特徵與乳腺癌治療、預後相關
在惡性腫瘤的進化過程中,不同的內源性和外源性突變都發揮了驅動作用,比如異常的DNA編輯、誘變劑或與年齡相關的DNA改變等。這些突變特徵形成了腫瘤特異性的基因組,可在較大的基因組資料中識別出來。
日前,德國乳腺研究組(GBG)、法蘭克福大學Sibylle Loibl教授牽頭的一項研究,評價了突變特徵的基因組模式與乳腺癌的臨床行為,尤其是是化療反應和生存率,以及治療抵抗性疾病等。該研究成果發表於近期的《腫瘤學年鑑》(Ann Oncol)。
這項研究對來自前瞻性新輔助多中心GEP研究的405例治療前樣本進行全外顯子測序,分析了11個突變特徵,包括APOBEC突變、同源重組缺陷(HRD)、錯配修復缺陷,以及年齡相關或菸草誘導的變異。
結果顯示,乳腺癌的不同亞組主要由HRD相關和APOBEC相關突變特徵的差異決定,激素受體(HR)陰性和HR陽性腫瘤之間存在顯著差異,並與年齡、Ki-67和免疫學引數相關。
圖1. HR陽性和陰性乳腺癌突變特徵的比較:(A)HR陰性和陽性腫瘤每個特徵突變的絕對數;(B)免疫組化檢測1例高EMR、高MMR相關訊號S15、S21、S26的腫瘤微衛星不穩定性(MSI)
該研究確定了與提高新輔助化療pCR率相關的一些突變。在HR陽性腫瘤特徵的單變數分析中,S3(HRD,P<0.001)和S13(APOBEC,P=0.001)以及外顯子突變率(EMR,P=0.002)與pCR率的增加顯著相關。特徵訊號S3(HRD,P=0.006)和S4(菸草,P=0.011)是化療耐藥腫瘤患者DFS率降低的預後因素。
圖2. 高或低S3(HRD)、S13(APOBEC)、EMR突變特徵HR陽性腫瘤的pCR率
圖3. 高或低S3(HRD)、S4(吸菸)突變特徵HR陽性腫瘤的無事件生存率
小結:該研究強調了腫瘤的發展是由內、外源性突變過程長期驅動的,這些過程使得每個腫瘤產生了特定的突變特徵。透過對405個腫瘤樣本的突變特徵分析發現,一些突變特徵與治療、預後相關,尤其是HRD、APOBEC和菸草相關的變異與治療反應和生存率相關。
NEJM背靠背發文:兩項大規模人群的乳腺癌易感基因研究
乳腺癌易感基因檢測雖然已被廣泛採用,但是大多數基因與乳腺癌的關聯證據仍較薄弱,潛在風險推算不精準,且缺乏可靠的亞型相關風險推算。日前,《新英格蘭醫學雜誌》背靠背刊載了兩項乳腺癌遺傳易感基因的研究。
一項來自國際乳腺癌協會聯盟報告的研究,納入來自25個國家的60466名乳腺癌女性和53461名對照者女性,分析34個基因與乳腺癌風險的關聯。
結果顯示,ATM、BRCA1、BRCA2、CHEK2、PALB2等5個基因的蛋白質截短變異與乳腺癌風險顯著相關(P<0.0001),BARD1、RAD51C、RAD51D、TP53等4個基因的蛋白質截短變異也與乳腺癌風險相關(P<0.05,貝葉斯錯誤發現機率小於0.05)。其餘25個基因中有19個基因的蛋白質截斷變異比值比95%置信區間上限小於2.0。
對於ATM、CHEK2的蛋白質截短變異體,雌激素受體(ER)陽性疾病的優勢比高於ER陰性疾病;對於BARD1、BRCA1、BRCA2、PALB2、RAD51C、RAD51D的蛋白質截短變異體,ER陰性疾病的優勢比高於ER陽性疾病。
ATM、CHEK2、TP53的罕見錯義變異總體上與乳腺癌風險相關(P<0.001)。對於BRCA1、BRCA2、TP53,根據標準分類為致病性的錯義變體總體上也與乳腺癌總體風險相關,風險與蛋白質截短變體相似。
圖4. 34種基因與乳腺癌及ER+/-乳腺癌風險
另一項美國癌症協會聯合美國、德國、英國多中心報告的研究,對32247名乳腺癌女性和32544名正常女性進行28個已知癌症相關基因的測序。
結果顯示,在12個已知的乳腺癌易感基因中,乳腺癌組和對照組分別有5.03%和1.63%的女性檢測出致病性變異。其中,BRCA1和BRCA2致病性變異與乳腺癌的高風險相關,優勢比分別為7.62(95%CI:5.33~11.27)和5.23(95%CI:4.09~6.77)。PALB2致病性變異與中度風險相關(OR 3.83;95%CI:2.68~5.63)。
BARD1、RAD51C、RAD51D致病性變體與ER陰性乳腺癌和三陰性乳腺癌(TNBC)的風險增加相關,而ATM、CDH1、CHEK2致病性變體與ER陽性乳腺癌的風險增加相關。
其餘包括NBN基因(c.657_661del5致病變異)在內的16個候選乳腺癌易感基因與乳腺癌風險增加無關。
表1. 12種基因與ER+/-乳腺癌、TNBC的風險
小結:這兩項研究在較大規模的歐美女性樣本中,提供了乳腺癌風險預測的易感基因組合。這些風險評估可以為癌症檢測和篩查提供資訊,並改善攜帶此類遺傳性變異體女性的臨床管理策略。
參考文獻:
[1]Denkert C, Untch M, Benz S, et al. Reconstructing tumor history in breast cancer: signatures of mutational processes and response to neoadjuvant chemotherapy [published online ahead of print, 2021 Jan 5]. Ann Oncol. 2021;S0923-7534(20)43224-7. doi:10.1016/j.annonc.2020.12.016
[2]Breast Cancer Association Consortium, Dorling L, Carvalho S, et al. Breast Cancer Risk Genes - Association Analysis in More than 113,000 Women [published online ahead of print, 2021 Jan 20]. N Engl J Med. 2021;10.1056/NEJMoa1913948. doi:10.1056/NEJMoa1913948
[3]Hu C, Hart SN, Gnanaolivu R, et al. A Population-Based Study of Genes Previously Implicated in Breast Cancer [published online ahead of print, 2021 Jan 20]. N Engl J Med. 2021;10.1056/NEJMoa2005936. doi:10.1056/NEJMoa2005936