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Nature子刊：通过表观遗传特征来检测儿童期肿瘤

时间：2021-06-02 00:00:00 来源：网络整理

一项新研究利用儿童期肿瘤的表观遗传特征来对疾病进行检测、分类和监控。科学家们分析了在血液中循环的肿瘤DNA的短片段。这种“液体活检”分析利用了骨瘤独特的表观遗传特征，有望改善儿童期肿瘤（比如尤文氏肉瘤）的诊断和治疗。这项研究于5月28日发表在《Nature Communications》杂志上。

在肿瘤中，癌细胞不断分裂，一些癌细胞在此过程中死亡。这些细胞通常会将其DNA释放到血液中，并在那里循环。研究人员可采用基因组学方法对其进行分析，比如高通量DNA测序。

这种“液体活检”分析可替代通常需要手术的传统肿瘤活检，为个性化治疗带来巨大的希望。例如，人们能经常检查肿瘤中的分子变化。然而，到目前为止，液体活检在儿童期癌症中的应用一直受阻，因为从儿童血浆中分离出的DNA中几乎没有可检测到的基因改变。

利用肿瘤特异性的表观遗传模式

来自垂死肿瘤细胞的游离DNA以小片段的形式在血液中循环。它们的大小既不是随机的，也不是仅由DNA序列决定的。相反，它反映了DNA在癌细胞内的包装方式，并受到这些细胞的染色质结构和表观遗传特征的影响。表观遗传模式有时被称为基因组的“第二密码”，在人体的不同细胞类型中存在显著不同。

表观遗传机制导致基因功能的变化，这些变化不是基于DNA序列的改变，但是可以传递给子细胞。对游离DNA片段的分析带来了一个独特的机会，有助于了解肿瘤内部的表观遗传调控，而无需通过手术切除肿瘤细胞，甚至不需要知道体内是否存在肿瘤以及肿瘤的具体位置。

奥地利圣安娜儿童癌症研究所领导的研究团队表示：“我们之前鉴定了尤文氏肉瘤的独特表观遗传特征。我们推断，这些特征性的表观遗传特征应该保留在血液中循环的肿瘤来源的DNA片段中。这将为我们提供急需的标志物，用于早期诊断和肿瘤分类。”

机器学习提高灵敏度

这项新研究为分析游离DNA片段的各种指标设定了基准，并引入了LIQUORICE算法，根据肿瘤特异性的染色质特征来检测循环肿瘤DNA。科学家通过机器学习分类工具来区分癌症患者和健康个体，以及不同类型的儿童肉瘤。

圣安娜儿童癌症研究所的TomazouEleni Tomazou博士称：“通过将肿瘤来源DNA的全基因组测序数据输入这些机器学习算法，这项分析变得高度灵敏，并且在许多情况下优于传统的基因分析。”

当被问及潜在应用时，她解释说：“我们的检测效果很好，我们感到非常兴奋。然而，它还需要进一步的验证，才能成为常规临床诊断的一部分。”科学家称，这种方法可用于微创诊断，也可以作为预后标志物，来监控哪些患者对治疗有反应。

此外，它还可以作为新辅助治疗（即术前化疗）的预测指标，根据治疗反应调整剂量。“目前，大多数患者接受非常高剂量的化疗，而一些患者可能不需要那么强劲的治疗手段，这将会降低他们以后患其他癌症的风险。未来有望对儿童骨瘤进行适应性临床试验和个性化治疗。”

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peneder, p., Stütz, A.M., Surdez, D. et al. Multimodal analysis of cell-free DNA whole-genome sequencing for pediatric cancers with low mutational burden. Nat Commun 12, 3230 (2021). https://doi.org/10.1038/s41467-021-23445-w


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