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这是个“谈癌色变”的年代,在我们与癌细胞对抗战争的侦查阶段中,有“老侦查兵”和“新侦查兵”共同作战,“老兵”即常规组织活检,Ta经验丰富,但不能区分肿瘤异质性,准确率低,患者需承担较大风险。
近几年,癌症检测“新侦察兵”—液体活检的表现更加突出。作为体外诊断的一个分支,液体活检可以通过非侵入性取样降低检测危害,而且高效准确,性价比高。
图1 液体活检检测对象
目前,液体活检的检测对象有循环肿瘤细胞(CTCs),循环肿瘤DNA(ctDNA),循环RNA(circulating RNA)和外泌体。其中,ctDNA因研究前景广阔受到越来越多的关注。
ctDNA(circulating tumor DNA)是游离DNA(cell-free DNA,cfDNA)中的一类,带有特征性标记,可通过高通量测序技术实现对它的定性、定量和追踪。目前已发现的ctDNA特征性标记包括位点突变、核小体占有率及甲基化修饰差异,可根据这些指标的差异进行肿瘤的早期诊断、动态监测肿瘤的发生发展及疗效、耐药检测、复发风险评估和预后预测等。
下面,我们通过文献为大家介绍一下ctDNA的检测应用领域,揭开ctDNA在肿瘤研究中的神秘面纱~
1肿瘤早期诊断
01
检测对象
ctDNA位点突变,ctDNA甲基化
02
检测技术
目标序列捕获测序,数字PCR,全基因组甲基化测序,简化基因组甲基化测序
03
案例分析
1
通过检测ctDNA突变可检出NSCLC
对58名早期非小细胞肺癌患者的肿瘤组织DNA及相应ctDNA进行测序分析,检测到135个突变,其中ctDNA突变为76个。对其中15个基因的tDNA和ctDNA突变情况进行比对,结果基本一致[1]。
图2 ctDNA位点突变与肿瘤的关系
2
利用ctDNA甲基化簇鉴定癌症样本
对65例癌症患者及对照组ctDNA进行全基因组甲基化测序,比对后发现147888个甲基化簇(MHB)。肺癌患者样本中,有明显的tissue-specific MHB信号,可以据此区分癌症及正常样本[2]。
图3 ctDNA甲基化单倍型(MHB)可表征肿瘤
2肿瘤分型与组织来源鉴定
01
检测对象
核小体占位,ctDNA位点突变
02
检测技术
ChIP-seq,目标序列捕获测序
03
案例分析
1
ctDNA核小体包含率差异与组织起源
文章通过对cfDNA进行深度测序发现游离DNA核小体包含率(nucleosome occupancies)与细胞中核体结构、基因结构与表达密切相关,可通过核小体包含率的差异揭示细胞类型的起源[3]。
图4 cfDNA核小体分布与组织起源有关
2
ctDNA突变差异可用于肿瘤分型
对76名肿瘤活检分类为生殖B细胞样或非生殖B细胞样的患者进行分子亚型分析,然后使用基于ctDNA突变的检测方法进行同样的分型,结果的一致性为80%[4]。
图5 ctDNA突变可用于肿瘤分型
3动态监测肿瘤发展与恶性程度
01
检测对象
ctDNA甲基化
02
检测技术
全基因组甲基化测序
03
案例分析
1
ctDNA甲基化水平判定肿瘤恶性程度
分析B细胞6个生长阶段及慢性淋巴细胞性白血病患者(CLL)血样的甲基化数据,根据ctDNA甲基化水平可将CLL的恶性程度进行区分(恶性程度LP>IP>HP),并且三种恶性程度的B细胞样本均可与结果不同生长阶段的正常B细胞甲基化水平对应[5]。
图6 ctDNA甲基化水平与肿瘤恶性程度相关
4肿瘤预后评估
01
检测对象
ctDNA甲基化,ctDNA位点突变
02
检测技术
全基因组甲基化测序,简化基因组甲基化测序,目标序列捕获测序
03
案例分析
1
肝癌ctDNA样本中筛选出8个预后标志物
分析肝癌及对照组血液样本的DNA甲基化数据,对1933例样本进行靶向测序验证,筛选出8个预后相关标志物[6]。
图7 筛选ctDNA甲基化差异位点作为预后预测靶位点
2
ctDNA的TP53、PIK3CA突变可表征患者预后效果
利用全基因组测序,对30例携带TP53、PIK3CA基因突变的患者治疗过程中的 ctDNA水平进行全程监控,发现ctDNA序列的动态变化与患者手术预后效果一致[7]。
图8 ctDNA序列动态变化与患者预后
目前,液体活检这个新型“侦察兵”在肿瘤检测中的作用正被越来越多的学者重视,关于ctDNA的研究也在如火如荼的进行。希望不久的未来,我们可以通过这种方式检测癌症,对抗癌症!
参考文献
[1] Chen Ke-Zhong, Lou Feng, Yang Fan et al. Circulating Tumor DNA detection in early-stage non-small cell lung cancer patients by targeted sequencing[J].SciRep, 2016, 6: 31985.
[2]Guo S, Diep D, Plongthongkum N, et al. Identification of methylation haplotype blocks aids in deconvolution of heterogeneous tissue samples and tumor tissue-of-origin mapping from plasma DNA[J]. Nature Genetics, 2017, 49(4):635.
[3] Snyder M W, Kircher M, Hill A J, et al. Cell-free DNA comprises an in vivo nucleosome footprint that informs its tissues-of-origin[J]. Cell, 2016, 164(1-2):57.
[4] Scherer F, Kurtz D M, Newman A M, et al. Distinct biological subtypes and patterns of genome evolution in lymphoma revealed by circulating tumor DNA[J]. Science Translational Medicine, 2016, 8(364):364ra155.
[5] Oakes C C, Seifert M, Assenov Y, et al. DNA methylation dynamics during B cell maturation underlie a continuum of disease phenotypes in chronic lymphocytic leukemia[J]. Nature Genetics, 2016(3).
[6]Xu R H, Wei W, Krawczyk M, et al. Circulating tumour DNA methylation markers for diagnosis and prognosis of hepatocellular carcinoma[J]. Nature Materials, 2017, 16(11):1155-1161.
[7]Dawson Sarah-Jane,Tsui Dana W Y, Murtaza Muhammed, et al. Analysis of circulating tumor DNA to monitor metastatic breast cancer[J] .N. Engl. J. Med., 2013, 368(13):1199-209.
来源:安诺基因
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