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第30周-乳腺癌病人的原位癌多点采样测序看异质性

第30周-乳腺癌病人的原位癌多点采样测序看异质性

作者: 小梦游仙境 | 来源:发表于2018-11-21 23:23 被阅读22次

    乳腺癌病人的原位癌多点采样测序看异质性

    于2015年发表在 Nature Medicine杂志,标题是:Subclonal diversification of primary breast cancer revealed by multiregion sequencing 来自于:Cancer Genome Project, Wellcome Trust Sanger Institute, Hinxton, UK.

    对50个患者取了303个样进行测序,其中13个是WGS,剩余的290个取样只是特定基因的捕获测序。偏偏是没有WES的数据。

    To understand the subclonal structure of primary breast cancer, we applied whole-genome and targeted sequencing to multiple samples from each of 50 patients' tumors (303 samples in total).

    这50个癌症患者按照IHC分类是:

    • 27 positive for estrogen receptor (ER) expression but negative for HER2 expression (ER+HER2−);
    • 3 ER+HER2+;
    • 20 negative for expression of ER, progesterone receptor (PgR) and HER2 ('triple negative'; ER−PgR−HER2− 也就是三阴性腺癌。

    从时间上是先测12个病人,再测38个,队列详情如下;

    image

    目标基因捕获测序

    For 290 samples from the 50 cancers studied in both cohorts, we carried out high-coverage sequencing (mean, 166×) (Supplementary Table 2) of 360 known cancer genes, chosen from a review of published literature and including more than 40 genes recurrently mutated in breast cancer (Supplementary Table 3).

    这些基因的挑选需要查阅文献,归纳总结。而2016年的METABRIC计划是捕获173个基因,其实值得仔细理解看看他们选择基因的标准。

    全基因组测序

    For 13 of these cancers we sequenced selected tumor samples (n = 29) and a matched constitutional DNA sample in each case to whole-genome level with an average depth of 40-fold。也是一个病人取多个样本进行WGS测序。

    取样方式如下;

    image

    实验验证全基因组测序得到的somatic事件:

    • 2,217 of 2,235 (99%) substitutions and 18 of 19 (95%) insertion-deletions (indels) 是真的
    • 1,567 of 1,778 (88%) structural variants using PCR or breakpoint-associated copy-number changes 也是真的。

    数据上传到了:EGAD00001000965 (331个捕获测序)and EGAD00001000898. (42个WGS测序数据。)

    其实这篇文章的数据分析部分太复杂,所以虽然文章发的比较早,但是买账的人不多。

    作者独创的Coxcomb可视化

    对13个病人的42个样本的WGS数据分析表明,肿瘤异质性在不同病人千差万别。

    主要分成3类;

    首先是不同部位测序结果比较一致的病人:

    image

    然后是局部亚克隆增多的病人:

    image

    最后是混合模型:

    image

    拷贝数变异

    是很经典的算法: ASCAT algorithm and used LogR and B-allele frequency values

    肿瘤内异质性-TDS

    看figures的时候注意一下缩略词。

    • IDCA, invasive ductal carcinoma;
    • LOH, loss of heterozygosity;
    • TN, triple negative;
    • UPD, uniparental disomy;
    • VAF, variant-allele frequency.

    值得一提的是一作 Lucy R. Yates 在2017发了综述说明这件事。

    点突变和拷贝数变异的肿瘤内部异质性

    image

    不同癌症患者的肿瘤部位多样性差异很大

    这些异质性是独立于一下临床指标,比如:

    • histology
    • ER expression status
    • grade
    • intratumoral lymphocyte infiltration
    • tumor Ki-67 score

    如下图所示

    image

    新辅助化疗

    其中18个病人有化疗前后的ngs数据,其中:

    • 6个病人是化疗前后都有一样的亚克隆
    • 5个病人化疗后增加了克隆
    • 3个病人化疗前后亚克隆不一样

    新辅助化疗是指在实施局部治疗方法(如手术或放疗)前所做的全身化疗,目的是使肿块缩小、及早杀灭看不见的转移细胞,以利于后续的手术、放疗等治疗。

    结论是化疗对突变影响比较小。

    转移的问题

    其中2个病人测了转移部位,作者试图在一篇文章里面说明的事情太多太多,感觉想完全理解真的好难。

    (文章转自jimmy的2018年阅读文献笔记)

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