首次發布 !Nature子刊報導中國乳腺癌基因組圖譜

圖片來源：站酷海洛 Plus

背景介紹

乳腺癌，作為威脅女性生命健康的重要疾病之一，發病率自 20 世紀 70 年代末開始一直呈上升趨勢，已然成為當前社會的重大公共衛生問題。

分子分型和基於病理的疾病分類是乳腺癌治療策略選擇的基礎，基因組檢查也已經揭示了乳腺癌的多個潛在的可治療的靶點。基於這些進展，多種靶向治療乳腺癌的藥物也已經被批准。

然而，目前仍然缺乏針對中國乳腺癌群體的大規模組學研究，極大的限制了中國乳腺癌群體的精準治療。

2020 年 11 月 10 日，復旦大學上海癌症中心邵志敏、胡欣聯合國家人類基因組研究中心（CHGC）黃薇在Nature Communications上在線發表了題為Characterization of the genomic landscape and actionable mutations in Chinese breast cancers by clinical sequencing的研究論文。

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該研究通過綜合分析1134 例乳腺腫瘤的基因測序及突變數據，揭示了中西方患者最顯著的差異發生在激素受體陽性 / 人表皮生長因子受體 2 陰性的乳腺癌亞型中。

針對在中國人群中突變頻率明顯增高的 Hippo 通路改變，研究人員藉助體外細胞實驗，驗證了Hippo 通路調控基因 NF2 的功能缺失突變能夠促進其對 YAP 抑制劑的敏感性。

這項研究提供了中國乳腺癌最大的基因組圖譜、突變特徵和潛在的分子靶點的數據，對中國乳腺癌患者精確治療的臨床意義和轉化價值有重要的指導意義。

研究內容

樣本收集及分組

本研究中，所有原發性標本均在術前、化療或內分泌治療前採集，而轉移性標本均通過靶器官轉移灶活檢獲得。在採集腫瘤部位樣本的同時獲取患者外周血樣本作為對照，從而過濾掉種系變異以及識別體細胞變異。腫瘤標本經初步病理驗證、製備後轉入國家人類基因組研究中心進行標準流程的測序及後續的數據分析。

研究人員將納入的乳腺癌患者人為分成三個組，其中隊列 1 新輔助放化療的局部晚期患者，隊列 2 為手術治療的早期患者，隊列 3 為解救治療的晚期患者。隊列 1 中的臨床測序數據將幫助研究人員發現預測性生物標誌物和觀察藥物敏感性；雖然隊列 2 目前還不能從臨床測序中獲益，但它可以協助探索患者復發的機制；隊列 3 則會根據測序結果採取精準治療並進行臨床試驗。

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本研究從 2018 年 4 月至 2019 年 4 月，共納入 419 例新輔助治療乳腺癌患者、606 例手術乳腺癌患者和 109 例晚期乳腺癌患者。與癌症基因組圖譜 (TCGA) 和紀念斯隆凱特琳癌症中心 (MSKCC) 資料庫相比，本研究招募了更多的早期乳腺癌患者和更多的局部晚期乳腺癌患者。

另外，本資料庫中 37% 的患者接受了新輔助治療，這一比例明顯高於 MSKCC 和 TCGA 的相應比例。同時，在上述隊列的基礎上，研究人員根據病理免疫組化染色，將患者分為 5 個亞組：Luminal A、Luminal B/HER2 、Luminal B/HER2+、HER2+、三陰性。

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最普遍的乳腺癌相關變異和 CNV 頻率最高的基因

全基因組及突變相關分析表明在中國乳腺癌患者隊列中觀察到的最普遍的乳腺癌相關變異是TP53 突變(53%)，其次是 PIK3CA 突變 (32%) 和 NF1 突變 (10%)。發生頻率高於 2% 的熱點突變為 PIK3CA p.H1047R(13%)， AKT1 p.E17K (4%)， KMT2C p.K2797fs 和 TP53 p.R248Q(2%)。

另外，該研究成功測定了 1114 個樣本中的拷貝數變異 (CNVs) ，其中拷貝數變異頻率最高的基因為ERBB2 (25%)，MIEN1(25%)、GRB7(24%)、TRPS1 (6%), MYC(6%)、ERLIN2(6%)、PLPP5(6%)、NSD3(6%)、FGFR1(6%), 和 CCND1(5%)。

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中西方數據集比較分析

比較分析了中國患者和西方患者在突變特徵上的差異，結果發現，與 MSKCC 數據集中原發性乳腺癌相比，本數據集中有 20 個基因突變頻率較高，8 個基因突變頻率較低，進一步的分析表明這些差異主要集中在 HR+/HER2 亞型，其他均無明顯差異。

此外，他們還比較了 MSKCC 數據集中晚期乳腺癌病例的數據，發現了 3 個基因 (TP53、KMT2C 和 KMT2D) 在本隊列中突變頻率較高，而 1 個基因 (ESR1) 突變頻率較低。

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乳腺癌相關信號通路的分析及比較

研究人員進一步評估了中國乳腺癌中常見的 9 個典型的信號通路，包括細胞周期和 Hippo, Notch, PI-3-kinase (PI3K), b-catenin/Wnt, Receptor-tyrosine (RTK) / RAS / MAP-kinase (簡稱 RTK-RAS), p53,TGF-b 和 Myc 信號通路。

與 MSKCC 數據集相比，本隊列在 p53 (55%)、PI3K (45%)、RTK-RAS (32%) 和 Notch (17%) 通路中顯示出高突變頻率。

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進一步的按組別深入分析發現，PI3K 和 TGF-b 信號通路在 Luminal B/HER2 擁有更高的突變頻率，p53 通路中的基因突變在 Luminal B/HER2+，HER2 + 以及三陰亞型中富集，而細胞周期突變則在 HER2 + 亞型中有相對更高的頻率。

在分析不同通路顯著的共同發生和相互排斥的現象時，在這 9 種致癌信號通路中發現了 2 種相互排斥和 9 種共同發生的模式。

此外，在整個中國乳腺癌隊列中，Hippo 信號通路與其他通路共發生的突變最多。不過，Hippo 信號通路的共發模式只存在於 Luminal B/HER2 亞型中，而在其他亞型中則消失了。

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臨床可行性預測及分析

研究人員進一步探索了可能對中國乳腺癌患者有益的潛在臨床可操作靶點。他們使用復旦乳腺癌精準醫療知識庫(Fudan Breast Cancer Precision Medicine Knowledge Base，FBC-PreMedKB) 對基因組生物標記進行層次劃分。

結果發現，不同水平的基因組生物標記物在五種乳腺癌分子亞型中具有不同的成分，其中 Level 1 基因組生物標記物能夠解釋大多數可操作的突變，佔乳腺癌患者檢測到的所有突變的 24.9%。在該研究隊列中，三陰型病例往往具有最多的致癌突變，而 HR+/HER2 型病例往往具有更多的可操作的靶點。

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NF2 功能缺失突變促進對 YAP 抑制劑的敏感性

上述的分析結果顯示Hippo 通路的基因組改變在西方乳腺癌群體中極為罕見，但在中國人群中發現的頻率明顯更高。此外，Hippo 通路與其他通路發生共改變的現象最多，這為其具有協同作用功能和基於基因組的潛在策略提供了證據。

NF2 是一個已知的腫瘤抑制基因，在 Hippo 信號通路起關鍵性調控作用。本隊列的數據表明，2% 的乳腺癌患者攜帶 NF2 突變，主要發生在管腔型和三陰性乳腺癌中，同時，這一頻率要顯著高於西方人群中發現的頻率。接下來，研究人員確定了 L75I, G240W, P257T/Q，和 Q324K 為復發的突變點。

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細胞實驗結果發現，野生型 NF2 能夠抑制成纖維細胞生長因子 Ⅱ 型受體 (Fibroblast Growth Factor Receptor2, FGFR2) 的表達，同時還能夠抑制 Hippo 活性和細胞周期信號，而 NF2 突變體 G240W 和 Q324K 則不會發揮抑制功能。同時，在 MDA-MB231 和 Hs578T 細胞中，表達 NF2 突變體 G240W 和 Q324K 的 JNK 磷酸化水平、p38、YAP 和 cyclin D1 的表達水平顯著上調。

接下來，研究人員探索了 NF2 的點突變對 YAP 抑制劑維替泊芬 ( Verteporfin) 的反應，維替泊芬是一種小分子藥物，能夠幹擾 TEAD-YAP 的相互作用，導致 YAP 的降解。因此他們推測，Verteporfin 能夠阻止 YAP1 的上調，導致 NF2 功能障礙。

研究人員將攜帶 G240W 和 Q324K 突變位點以及野生型的 Hs578T 細胞進行不同濃度或者不同時間的維替泊芬處理，結果表明，維替泊芬能夠有效抑制 YAP1 的表達。與預期一致，攜帶 NF2 G240W、Q324K 突變點的細胞對維替泊芬處理的敏感性明顯高於野生型。這些數據表明YAP 抑制劑是治療 NF2 突變的乳腺癌潛在靶點。

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研究總結

這項研究通過大規模的前瞻性臨床基因測序數據，全面分析了中國乳腺癌的臨床和基因組特徵，建立了最大的、以中國人群為基礎的乳腺癌基因組和臨床病理資料庫。

同時揭示了中西方患者最顯著的差異發生在 HR+/HER2 陰性的乳腺癌亞型中。針對在中國人群中突變頻率明顯增高的 Hippo 通路改變，研究人員藉助體外細胞實驗，驗證了Hippo 通路調控基因 NF2 的功能缺失突變能夠促進其對 YAP 抑制劑的敏感性。

參考資料：

1. Lang, G. et al. Characterization of the genomic landscape and actionable mutations in Chinese breast cancers by clinical sequencing. Nat Commun 11, 5679 (2020).

2. Watson. et al. Emerging patterns of somatic mutations in cancer. Nat. Rev. Genet. 14, 703–718 (2013).

3. Goodwin, S.,et al.. Coming of age: ten years of next-generation sequencing technologies. Nat. Rev. Genet. 17, 333–351 (2016).

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