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《自然》重磅:科学家首次发现,83%的肺癌晚期遗传分歧被误判为早期了!

 安喜的空间 2023-04-14 发布于上海
*仅供医学专业人士阅读参考
癌症会转移、转移很致命,这一点大家都非常清楚,但癌症转移的过程和机制,其实还有很多细节并不为科学界所知,需要一点点掰开细说。
举个例子,构成癌症原发灶和转移灶的,一定是同一群癌细胞吗?做一下活检和基因检测就会发现,原发和转移灶内癌细胞的基因突变谱有时非常相似,有时却差异明显,系统性抗肿瘤治疗的效果,也就因此有些摇摆不定。
今天在《自然》首页刷屏的TRACERx研究最新成果论文之一,就从非小细胞肺癌(NSCLC)“进化树”的角度,揭示了癌症转移灶许多特点的成因:肿瘤转移在原发肿瘤进化过程中的发生时间点,以及导致转移灶的癌细胞是否来自多个不同亚克隆,都会影响到转移病灶的生物学行为,进而影响患者的临床结局[1]。
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论文首页截图
TRACERx研究的名号,相信从事肺癌相关研究的工作者近年来都有耳闻,这项由英国学者主持的前瞻性研究,是对NSCLC患者病灶进行多个区域、纵向取样并开展遗传分析,跟踪癌症的进化轨迹,并以相关发现来指导临床精准治疗,研究者们这回在《自然》及《自然·医学》上同步发表了七篇论文,确实够有分量。
下面奇点糕要解读的这篇论文,聚焦的是TRACERx研究队列中126例患者(均为I-III期可手术初治患者)原发肿瘤、淋巴结转移(限N1/N2)、复发或远处转移灶在进化树方面的不同,研究者通过全外显子组测序(WES)等手段,分析了肿瘤转移的发生时间和模式,还评估了现有组织活检能否充分描绘肿瘤的进化树。
先从转移(淋巴结转移 远处转移)发生的时间点说起,在肿瘤进化中有“遗传分歧”(Divergence)的概念,即原发灶与转移灶在基因突变等方面的明显差异,这有助于判断转移发生的具体时间。
研究者将遗传分歧进一步分为“早期分歧”和“晚期分歧”两种情况,这个定义看一组例子就好理解了:患者1原发肿瘤中有一组特定基因突变,是淋巴结和肋骨转移灶中根本找不到的,说明在这些转移灶形成后,原发肿瘤内发生了一次完全的“克隆清扫”(Clonal Sweep)事件,某个癌细胞亚克隆成功称王称霸
而患者2的原发肿瘤和所有转移灶中,都能够检出同一组基因突变,这种情况就被定义为“晚期分歧”。从研究数据来看,早期和晚期分歧的比例大约是1:3,这与既往许多研究结论都不同,对此研究者们作了分析:如果只对原发肿瘤单一区域取样作活检,那83%的晚期分歧会被误判为早期,也凸显了多点取样的重要性。
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早期分歧和晚期分歧的区别和占比
此外分析还显示,早期分歧更多出现在确诊时仍吸烟的患者中,换句话说,吸烟可能对原发肿瘤的克隆清扫事件有催化作用,手术后的铂类辅助化疗也可能通过对癌细胞施加选择压力,当了一回“催化剂”。另外,原发肿瘤大小不超过8毫米也是早期分歧的高发人群,这可能会影响到未来临床实践对肺结节的管理模式。
接下来,研究者们对患者转移灶中的癌细胞查起了户口,分析这些癌细胞是来自单一亚克隆还是多个不同亚克隆,是否来自不同的进化谱系,还评估了癌细胞来源与临床结局的关系。
在全部126例患者中,40例(31.7%)患者的淋巴结转移或远处转移,是来自原发肿瘤中的多个不同亚克隆,而且与更高的癌症胸外复发风险有关,同期在《自然》发表的另一篇论文显示,这类转移往往提示患者不良的生存预后[2]。且研究者们还认为,受转移灶取样次数不足的限制,31.7%的比例可能仍属低估。
另外,在19例淋巴结转移后出现疾病复发/进展的患者中,分析显示有13例患者的疾病复发/进展来自原发肿瘤亚克隆,仅有3例源自淋巴结转移灶,说明淋巴结转移虽然有转移潜力,但导致肿瘤进一步播散或转移的可能性并不是很大。
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单克隆/多克隆来源,单谱系/多谱系来源的影响
最后,研究者们分析了具有转移能力肿瘤亚克隆的特征,发现它们相比未播散的其它亚克隆确实“更强大”,在原发肿瘤内各个区域的癌细胞分数(CCF)更高,分布的区域也更大,大概也算是强者多占地盘吧,而这与基因层面的正选择(Positive Selection)有关,例如TP53基因就与亚克隆的播散能力高度相关。
总而言之,TRACERx研究的一步步推进,为我们勾勒出了NSCLC转移过程中复杂的进化树,这至少提示不能对所有肿瘤病灶一概而论,在理想状况下对各处转移灶分别取样、完善检查以明确进化谱系,才能实现真正意义上的高度精准化抗肿瘤治疗,希望这一天早日到来吧。
参考文献:
[1]Al Bakir M, Huebner A, Martínez-Ruiz C, et al. The evolution of non-small cell lung cancer metastases in TRACERx[J]. Nature, 2023.
[2]Abbosh C, et al. Tracking early lung cancer metastatic dissemination in TRACERx using ctDNA[J]. Nature, 2023.
本文作者丨谭硕

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