求同存异——泛肿瘤基础研究的临床推广之路

测序技术的成熟使我们得以发现肿瘤的驱动基因、分子亚型等特征。随着数据的积累，比较不同肿瘤之间的共性和差异成为可能，泛肿瘤研究逐渐受到重视。TCGA计划收录了大量泛肿瘤的数据，成果涉及驱动基因、肿瘤起源和信号通路等方面。TCGA与ICGC的合作催生了PCAWG（Pan-CancerAnalysis of Whole Genomes，泛癌全基因组分析），通过分析2600余份来自38个癌种的样本的全基因组，PCAWG发现肿瘤中的驱动基因突变相对较少少，平均只有4个或5个，并鉴定出新的非编码驱动基因、突变特征、进化模式等。泛肿瘤研究涉及到领域逐渐扩大，如HTAN旨在构建肿瘤的三维图谱，CPTAC注重蛋白质组学，PDXNet期望通过 PDX进行转化研究（图1）。这篇综述主要介绍了目前泛肿瘤研究的优势，并简述了其中的技术和对未来的展望。

图1.泛肿瘤研究概况

确定肿瘤的驱动基因

鉴定与肿瘤发生、发展、转移、耐药、复发的基因是寻找肿瘤生物标志物和精准用药的基础。一些基因突变只局限在特定的肿瘤中，但有些基因突变在多种肿瘤中都有出现。鉴定这些突变需要非常大的样本量，而这正是泛肿瘤研究的优势。对TCGA等数据库的分析发现ARID1A、TP53、KRAS、PIK3CA和PTEN 是最常见的突变。在多种肿瘤中出现的突变由于样本量更大，所以统计效能更高，一些突变在单癌种中没有显著性，但在多癌种分析时可以被发现。

随着泛肿瘤样本量的扩大，研究者们得以鉴定更多的驱动基因，例如TP53突变在27个肿瘤中被检测到。PCAWG研究发现一些非编码突变在多个肿瘤中均有出现。研究提示驱动基因的在肿瘤中的分布类似帕累托分布，即少部分的突变占据了大部分的突变频率。若要鉴定低频率的突变则需要更大的队列。

泛肿瘤研究还揭示了不同肿瘤之间变异率的差异、非沉默驱动基因突变率、胚系突变对肿瘤对贡献、全基因组复制和染色体碎裂发生的情况。

分子特征分类和肿瘤来源鉴定

泛肿瘤研究可以根据分子特征进行跨癌种的分类。Hoadley等人将12种癌症分成11个亚型，其中只有5个亚型包含单一的癌种，后续的Cox分析提示不同亚型的生存和预后不同。随着研究纳入的癌种不断扩大，研究者发现不同肿瘤之间共享了许多分子特征和潜在的治疗靶点，并据此将33种肿瘤分为13个亚型（图2）。以鳞癌为例，不同部位的都出现了染色体3q扩增，提示这可能是鳞状细胞癌变的关键步骤，同一治疗方案可能对不同部位鳞癌有效。

泛肿瘤研究提供肿瘤起源的参考信息。如既往研究任务肾透明细胞癌（KIRC）和肾乳头状癌（KIRP）分别起源于近端小管和肾小管远端部分。然而研究提示KIRP与远端起源的肾嫌色细胞分子特征有较大差异，而与KIRC较接近，提示KIRP可能起源于近端小管。肺腺癌和肺鳞癌在免疫应答方面的基因特征有较大的差异，提示其起源不同。

这些例子提示分子分型可以用于完善传统的分类方式，相同的亚型可能从相同的治疗中获益。目前泛肿瘤研究还有不足，如样本量在不同肿瘤之间不平衡；一些样本处理方式，如福尔马林和树脂包被也可能会对检测造成影响。样本的纯度也会影响检测的准确性。

图2. TCGA中肿瘤的主要特征

图3. ICGC-PCAWG结果总览

肿瘤变异特征与肿瘤病因学

外源性的致癌因素和内源性的缺陷都可以导致突变在细胞内积累，进而导致癌变。不同的致癌因素具有不同的基因突变特点。如在皮肤癌中，紫外线常造成C>T突变。而烟草中的多环芳香烃则常造成C>A突变，这种特征在肺癌、头颈部肿瘤中被发现。多种肿瘤中还发现人乳头瘤病毒、疱疹病毒、EB病毒感染的证据。

与内源性DNA损伤修复和MMR缺陷相关的突变（mutational signatures）显示了基因组稳定性和癌症风险增加之间的紧密联系。比如 BRCA1和BRCA2参与DNA双链断裂的修复，发生BRCA突变的肿瘤会在双链断裂点出现大量的微同源删失，这些突变及其相关特征在乳腺癌、卵巢癌和胰腺癌中表现突出，携带有此类突变的肿瘤对PARP抑制剂有较好的抗肿瘤应答，通过关闭剩余的非BRCA同源重组DNA双链断裂修复活性，将癌细胞的DNA损伤修复降低到一个致命的低水平。但某些来源的肿瘤中，BRCA突变只是肿瘤乘客突变，与治疗无关。

MMR（mismatch repair，错配修复）缺陷常导致出现MSI（微卫星不稳定）。具有MSI的肿瘤往往出现新的抗原，使其对ICI敏感。尽管对MMR蛋白的IHC检测和MSI-PCR检测已经广泛应用于临床，近期的研究发现应用MSI评分系统和TMB能够更好的预测免疫检查点抑制剂的疗效。MSI常出现在消化道肿瘤或女性生殖系统肿瘤中，可能与频繁的细胞更替有关，而在与紫外线或者芳香烃相关的肿瘤中MSI则较少，提示MSI可能与肿瘤病因相关。根据中心法则，遗传信息需要经过转录、翻译、翻译后修饰才能形成蛋白质，目前大规模的蛋白质组学研究如CPTAC有望揭示更多肿瘤的蛋白质组学特征。

不同肿瘤微环境的共性

肿瘤微环境和肿瘤的发生、发展、转移、耐药等过程相关。TME由细胞和非细胞成分组成，两者的比例和组成在不同肿瘤中差异巨大。一个比较极端的例子是胰腺导管腺癌，它包含大量的间质成分和肿瘤相关成纤维细胞，阻碍药物渗透。

泛肿瘤研究通过单细胞分析鉴别出了68个基质细胞亚群，其中46种被多个癌种共享，22种仅在某一种肿瘤中出现。PCAWG研究发现不同肿瘤中，低氧环境均可以提高突变负荷，提示低氧可能作为变异原促进肿瘤发展。

免疫细胞也是TME中重要的细胞群体和治疗靶点。Thorsson等人通过分析TCGA数据库，定义了6个免疫微环境亚型：创伤修复型、IFN-γ主导型、炎症型、淋巴细胞耗竭型、免疫沉默型、TGF-β型主导型。并发现某些驱动基因与白细胞浸润有关。免疫微环境亚型有望用于预测患者预后、治疗疗效。

TME和癌症转移相关。转移灶较原发灶VAF（Variant AlleleFrequency，变异等位基因频率）更高，且全基因组复制的发生率更高，约96%的驱动基因被克隆，提示肿瘤的某些亚克隆可以适应转移灶的微环境。尽管不同的肿瘤发生转移的部位不同，泛肿瘤研究仍有可能揭示亚克隆的分子特征和转移部位微环境之间的相互作用，以及不同肿瘤的转移倾向。

泛肿瘤研究对临床的影响

许多泛肿瘤的研究发现某些突变或特征在多个癌种中与预后或者疗效相关。如Hippo信号通路中YAP/TAZ在多个肿瘤中与预后相关；Berger 等人应用TCGA-泛妇科肿瘤和乳腺癌数据，结合分子特征分型提示5种具有显著5-年生存率差异的亚型。前文中提到的低氧环境在多个癌种都与疗效应答不佳相关。这方面的研究和数据积累非常迅速。公共数据库如CIViC77和OncoKB78进一步推动了这一进展，这些数据库将与驱动基因突变的临床意义和可操作性相关的信息系统化。

尽管癌种不同，有相同的驱动基因的患者有可能从相同的治疗中获益。如在黑色素瘤中常见的BRAFV600突变对BRAF抑制剂威罗非尼有效。篮式研究提示威罗非尼对有BRAF突变的NSCLC有效。尽管在结直肠癌中，威罗非尼单药疗效不显著，联合dabrafenib (BRAF抑制剂 )、trametinib (MEK抑制剂) 和 panitumumab (EGFR单抗)的方案在BRAF-V600E突变中获得了21%的应答率。提示BRAF抑制剂有效而旁路的激活对可能与疗效相关。

罹患罕见肿瘤或标准治疗后出现复发的患者没有可用的标准方案，而泛肿瘤研究有望给出解决方法。NCI-MATCH研究旨在不考虑患者所患肿瘤类型的情况下，针对特定基因突变的肿瘤患者使用相应药物的治疗。ComboMATCH思路类似，计划从临床前研究中寻找合适的药物组合（图4）。这些技术的成熟有望促进个体化治疗方案的进步。

图4. 不同癌种的治疗靶点和疗效

泛肿瘤研究对技术方法

泛肿瘤研究需要大量的数据。TCGA数据库的样本主要应用了bulk全外显子和全转录组测序、单核苷酸多态性微阵列，少部分样本使用了全基因组测序、亚硫酸氢测序、microRNA、蛋白质阵列等技术。将这些技术整合到一切，将有助于对肿瘤基因组进行全景分析，包括：1）就突变和其他变异进行分析以推断在肿瘤发生过程中基因组事件的作用，2）基因组和表观基因组对转录组和蛋白质组的影响以及 (3)靶向和免疫治疗的疗效预测。

相比Bulk的检测手段，单细胞测序和单细胞和测序等，能够更细致地解析肿瘤对异质性，在化疗耐药、转移机制、免疫治疗和分型等方面均有应用。HTAN计划尝试以单细胞分辨率描绘多种癌前组织和癌症类型生成信息丰富且可访问的癌症转化3D图谱。多组学研究、数据分析和生物信息学的进展也被广泛用于泛肿瘤研究。

基础研究也是泛肿瘤研究的重要组成部分。PDXNet计划旨在建立多种肿瘤对PDX模型以供研究。当前PDX模型免疫系统均有缺陷，人源化重建免疫系统的PDX有望解决这个问题，提高动物模型与人体的一致性。CCLE（Cancer Cell Line Encyclopedia）收录了超过1000种细胞系，DepMap有超过500个，可供泛肿瘤转化研究使用。

总结和展望

目前肿瘤对研究已进入泛肿瘤的时代，如TCGA、PCAWG已经取得了阶段性的成果。后续的研究如HTAN、CPTAC通过结合单细胞技术、空间组学等技术，以更丰富的维度和更高的分辨率向我们提供肿瘤的信息。基础和临床前泛肿瘤的研究为正在进行的临床试验奠定了基础，除了组织起源以外，应该更多地关注潜在的分子改变。虽然我们正在见证针对泛肿瘤治疗方案（tumor agnostic）治疗针对不同肿瘤的共性进行治疗的可能性，但目前的挑战是也要描绘出携带有相同的基因组事件的不同癌症类型的差异，例如共突变的影响，这可能会影响不同肿瘤对相同治疗的反应或耐药性。

泛肿瘤研究除了寻找肿瘤的共性，还有望阐明肿瘤间和肿瘤内的异质性，为临床决策提供证据，推动个体化治疗和精准医疗的进步。