文献阅读-Identification of trunk mutations in gastric carcinoma

文章:Identification of trunk mutations in gastric carcinoma: a case study

这个不知道啥时候写的一篇文献总结。。。怀念下以前看文献的时光~

文章背景

这是一篇proof-of-concept研究,通过最近几年的大规模测序研究,大家发现对于癌症是一个heterogeneous disease,肿瘤内异质性(Intratumor heterogeneity (ITH))使得肿瘤内存在着许多不同肿瘤突变的细胞,这对于精准医疗、靶向治疗以及免疫治疗是一个急迫需要解决的问题。因此作者想从肿瘤细胞的主干突变(trunk mutations)入手,来研究ITH;主干突变的理论依据在于广泛认知肿瘤是一个进化过程产物,不断的通过细胞克隆、自然选择,从而产生一个具有多样性的复杂体,因此被认为是从一个单细胞微进化而来的

因此一单肿瘤细胞不足以识别肿瘤中的所有somatic突变,可能只检测出肿瘤中某一部位的那一部分突变;从而需要从肿瘤中检测出trunk mutations,来更好的用于肿瘤的监控和药物预测

实验思路

研究对象是一名做过减积手术(tumor-reductive surgery)男性胃癌病人,对其切除的胃肿瘤在术后30分钟内按照顺时针方向取6个样本,然后进行WES测序(multiregional genome sequencing);对分析得出的somatic nonsynonymous substitutions进行分类:trunk,
branch, and private branch mutations,进而来评估胃癌的ITH

实验方法

使用 Agilent SureSelect
Human All Exon V5 Kit试剂盒来捕获外显子区域的DNA序列,然后通过Illumina HiSeq X10 进行测序,平均深度161X(133X~216X);使用GATK(3.5)的流程来寻找SNV/INDEL,比对算法是BWA-MEM,参考基因组是GRCh37,call variant的软件是Mutect2

SNV过滤指标:

  • total read count in tumor DNA ≥ 50
  • total read count in germline DNA ≥ 30
  • VAF in tumor DNA ≥ 5%
  • VAF in blood DNA = 0

INDEL过滤指标:

  • total read count in tumor DNA ≥ 10
  • total read count in blood DNA ≥ 6
  • VAF in tumor ≥ 5% and total number of reads
    supporting a call ≥ 5
  • VAF in normal DNA = 0

然后将至少出现在一个样本中的somatic mutations用MEGA7进行进化树分析

Fig1.png

在6个样本中,总共识别到1231个somatic mutations,将其中的210个nonsynonymous SNVs,来自于所有的6个样本,并共同出现在35个mutation sites作为trunk mutation;108个nonsynonymous SNVs,只在一个样本中出现,作为private branch;剩下的64个nonsynonymous SNVs,在2-5个样本中出现,作为branch mutations

结果与讨论

接着作者对那35个trunk mutation所在的35个genes、branch mutations以及private mutations所在基因进行研究分析,看看其功能,并结合ICGC数据;并重点提了SPEN、ITK以及SMARCE1基因;还对35个trunk mutation中的27个基因进行PCR验证,24个基因均在6个样本中出现,只有RBM12基因只在一个样本中出现,而SPEN和TWIST2由于引物问题,无法验证

下面则是作者这篇文章的主要内容:

作者发现这些nonsynonymous SNVs要么是单个样本中出现,要么在6个所有样本中出现,并且对于每个样本而言,trunk mutation占比均在42.68%-70.00%,private mutations占比在12.00%-45.12%;作者认为private mutations可以反映ITH的程度,而trunk mutation则反映了肿瘤homogeneity;并且如果考虑任意两个样本或者任意三个样本,大约分别有83%和89%的common mutations是trunk mutations

Fig2.png

作者还拿了11列切除的胰腺癌的48个multiregional
WES进行了跟上述相同方法的分析,发现整体结论也与上述类似

作者还发现trunk mutation的VAF均值显著高于brach mutations的VAF均值,也显著高于private mutations的VAF均值,而且对于每个样本而言,也是这样;但是也有例外,POM121L12和RBM12(trunk mutation)的VAF是小于SHISA9和CCDC91(private mutations)的

Fig3.png

最后作者的结论:对胃癌/腺癌小范围的多区域取样以及检查低频的somatic mutations可以有效地识别trunk mutation,从而更好的用于靶向治疗、免疫治疗以及肿瘤抗原等方面

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文章目录
  1. 1. 文章背景
  2. 2. 实验思路
  3. 3. 实验方法
  4. 4. 结果与讨论
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