Nat Commun｜cfDNA 核小体检测有助于肿瘤早诊和肿瘤分型

精准的肿瘤诊断和亚型分类对指导临床诊疗和提高患者长期生存至关重要。但当前针对晚期或复发肿瘤而言，无论是治疗方式的选择亦或是肿瘤的分子分型皆有一定困难。作为新兴液体活检技术的重要成果之一，游离 DNA（cfDNA）和循环肿瘤 DNA（ctDNA）已显示出巨大的临床应用潜力，对于肿瘤诊断、肿瘤亚型分类以及指导精准肿瘤诊疗都发挥着重要作用。其中 DNA 核小体及片段分析已被证明具有肿瘤早期检测和肿瘤组织溯源的应用潜力，但不同肿瘤亚型往往具有不同的转录调控特征，在抗肿瘤治疗过程中可能发生转录调控的改变而导致表型的改变，最终出现耐药和进展。除此之外，当前针对 cfDNA 核小体分析仍缺乏高效的计算方法，因此亟需一种可靠的计算方法用于评估肿瘤分子分型，并指导晚期患者治疗方案的决策。  

近期，美国弗雷德·哈钦森癌症中心相关研究团队在 Nature Communications 杂志上发表了一篇名为 “A framework for clinical cancer subtyping from nucleosome profiling of cell-free DNA” 的研究成果。利用超低深度全基因组测序技术（ULP-WGS），开发一个基于分析 cfDNA 核小体特征的计算框架（Griffin）用于研究肿瘤表型分类，同时证明 Griffin 对于不同癌种的亚型预测和指导精准化个体治疗具有潜在价值。

图 1：基于 cfDNA 核小体分析的 Griffin 框架构建流程

主要实验结果 

01   Griffin  模型用于泛癌种诊断效能检测

首先，研究者将经过 GC 校正后的 Griffin 模型用于评估肿瘤检测效能。在包含健康人群（n=215）和早期肿瘤患者（n=208）的 cfDNA 样本 WGS 数据集中，研究者在每个样本中转录因子（TF）结合位点（TFBSs）的周围生成核小体谱，并从中提取了三种特征（中心覆盖率、平均覆盖和振幅），通过逻辑回归方法获得最佳诊断性能的诊断模型。在预测肿瘤中具有优异的诊断表现（受试者工作曲线下面积（AUC：0.94）），其中 IV 期癌种患者最高（AUC：0.99），早期患者稍低（AUC：0.93）；在不同癌种类型的亚组分析显示：肺癌和卵巢癌具有更好的诊断表现（AUC≥0.99），而在胰腺癌中表现最差（AUC：0.85）。此外，肿瘤比例大于等于 0.05 的样本（AUC：0.99）比肿瘤分数小于 0.03 的样本（AUC：0.92）具有更高的诊断性能。随后，研究者探究了不同片段长度是否可以进一步提高模型的诊断能力，对于肿瘤富集的小于 150bp 的片段，无论是短（35-150bp）或全部（35-500bp）片段、亦或者在 GC 校正前后的情况下，结果显示模型的诊断效能均未得到改善。最后研究者将 Griffin 模型应用于外部独立数据集进行验证，取得了相似的结果。 

研究证实：ctDN 核小体分析具有肿瘤诊断的稳健表现，特别是对于早期肿瘤 （图 2 所示）。

图 2 ：Griffin 模型在不同队列中准确检 测癌症

02   Griffin 能够通过超低通 WGS 准确预测乳腺癌亚型

为了准确检测乳腺癌（mBC）分子分型以便更好实施精准靶向治疗，该研究探究了 Griffin 模型是否可以用于预测 mBC 患者分子亚型。从 139 例患者中选择了肿瘤比例大于 0.05 的 254 份样本，通过 Griffin 检测 TFBSs 中与雌激素受体（ER）阳性相关的关键因子如：ESR1、FOXA1 和 GATA3。结果显示：与 ER- 相比，这些 TFBSs 在 ER+ 患者的 cfDNA 样本中更易获得。随后通过差异染色质可及性区域分析，使用癌症基因组图谱（TCGA）数据库中 44 个 ER+、15 个 ER- 乳腺癌患者的测序数据，发现不同 ER 亚型之间存在差异的开放性染色质位点（调整后 P<5×10-4）。另外发现在造血细胞中染色质开放性共享（9930 ER+，22,365 ER-）和不共享（18,240 ER+，19,347 ER−）的不同位点之间的覆盖分布存在差异，因此研究者在这四组存在 ER 差异的开放性染色质位点上通过 Griffin 进行分析并确定了核小体的 12 个特征，然后通过逻辑回归模型构建了针对染色质开放性特征用于预测 ER 亚型的分类模型， 该模型取得了 0.81 的准确性 （AUC：0.92，n=139）。肿瘤分数大于等于 0.1 的样本（准确率：0.86，AUC：0.92, n=101）相比低肿瘤分数（0.05-0.1）（准确率：0.69，AUC：0.75, n=38），模型具有更高的准确性。研究者进一步在验证队列中观察到总体准确率为 0.92（AUC：0.96），其中肿瘤分数较高（≥0.1，n=24）的样本准确率为 0.96（AUC：0.98），肿瘤分数较低（0.05 - 0.1，n=12）的样本准确率为 0.85（AUC：0.90）（图 3 所示）。上述结果表明： 从 ULP-WGS 数据中通过分析染色质开放性以区分肿瘤亚型的实用性，并展示了 cfDNA 预测 mBC 的 ER 状态的稳健性 。

图 3： Griffin 能够通过 ULP-WGS 准确预测 mBC ER 分型

总结 

该研究通过创建一种研究转录调控和肿瘤表型的框架和分析工具，并采用特定片段大小的 GC 校正程序以解决 cfDNA 中染色质开放性的 GC 偏倚。证明了 该方法在超低深度 WGS 条件下检测癌症具有较高的准确性，同时对于乳腺癌的 ER 分型具有较高准确性 ，这对于指导内分泌治疗策略和指导临床疗效预后具有重要的研究价值。

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