新英格兰医学临床全基因组测序可作为髓
背景介绍
当前，基因组学特征分析在许多肿瘤的诊断上发挥着越来越重要的作用，也成为多种临床疾病诊断时的常规分析；除此之外，基因组信息还可用于预测临床预后、指导靶向治疗的实施等。鉴于个体差异以及临床问题的复杂性，使得科学家们开发了多种平台来获得临床治疗所需的遗传信息。其中，全基因组测序是一种获得物种整个基因组的测序方法，因此也可无偏颇地检测各类基因突变。尤其是随着高通量测序技术的革新，使得全基因组测序分析变得更简单、更快速、更低廉，这也促使其广泛应用于临床成为可能。
血液系统恶性肿瘤，如急性髓系白血病（AML）和骨髓增生异常综合征（MDS），基因组异常事件发生频率较高，且这些异常也是疾病分类、诊断和预后评估的重要依据。在血液系统肿瘤的诊治中，基因测序已经得到广泛的应用，不过，虽然测序技术的突飞猛进也相应提高了识别基因突变的能力，但染色体重排事件主要还是通过常规的细胞遗传学分析（即核型分析）进行确定。鉴于其独特的优势，使得常规细胞遗传学分析仍然是AML或MDS患者诊断检查的重要组成部分。
然而，细胞遗传学分析也有其局限性，比如：需要获得活细胞、灵敏度低和分辨率有限等。因此，科学家们提出基因测序可能是克服这些局限的重要手段，而全基因组测序的无偏倚性，提示其有可能替代细胞遗传学分析这种常规检测方法。
年3月11日，来自华盛顿大学医学院等单位的研究员在NEJM上发表了题为“GenomeSequencingasanAlternativetoCytogeneticAnalysisinMyeloidCancers”的研究性文章，文章报道了一种对AML或MDS患者进行基因组特征分析的优化全基因组测序方法，并将其应用于采集的临床疾病样本，从而评估其在临床应用中的可行性、准确性和实用性。结果表明，与常规细胞遗传学分析相比，该方法的诊断敏感性相似或更佳，并且根据标准风险类别将患者进行风险分层的效率更高。
文章发表在NEJM主要研究内容
全基因组测序流程图和研究纳入人群特征
首先，研究人员开发出了一种名为ChromoSeq的全基因组测序优化方案，测序的目标覆盖深度约为60X，可以由一名工作人员在不到两天的时间内获得分析结果。换言之，该技术可以在降低时间成本和技术复杂程度的同时，对AML或MDS患者样本提供临床相关突变的全面基因组特征进行分析。目前，ChromoSeq可以对选定基因的突变、超过5Mbp的拷贝数改变以及反复出现的结构变异进行自动化分析。图1.ChromoSeq流程图，图片来源：NEJM
随后，为了评估ChromoSeq的临床应用价值，研究人员在AML患者或MDS患者的回顾性和前瞻性两项临床研究队列中获得了份样本，其中份样本来自回顾性队列的患者，这些患者代表了AML和MDS的广泛细胞遗传学和分子特征；另外有份未经过选择的连续样本来自前瞻性队列中已知或疑似髓系癌症患者。
该研究成功获得了完成细胞遗传学分析的已知或疑似血液系统恶性肿瘤患者采集的份样本，然后通过这些样本的数据对全基因组测序方法与常规细胞遗传学分析和靶向测序进行直接比较，以此评价不同技术的优劣。
图2.研究框架及纳入人群，图片来源：NEJM全基因组测序与常规细胞遗传学分析和靶向基因测序的比较
在该研究中，获得的测序数据的平均基因组覆盖深度为50X，平均每例患者检出5.1个临床相关突变。对于在细胞遗传学分析报告中已经确定出现的易位，全基因组测序的灵敏度为%。此外，全基因组测序还在13例患者中识别出细胞遗传学分析未检出的结构变异，随后这些新检出的变异也得到PCR、FISH等其它方法的验证。
在回顾性研究队列中，之前通过核型分析得到明确结果的例患者中，全基因组测序同样检出了之前细胞遗传学分析已检出的全部克隆拷贝数改变，灵敏度亦为%。此外，全基因组测序在其中14例患者中识别出了21个新的拷贝数改变，并利用其它方法对其中的12个进行了验证。
接下来，研究人员利用例患者的数据，对全基因组测序识别出的基因突变与高覆盖深度（大于X）的靶向临床测序识别出的基因突变进行了比较分析。结果表明，全基因组测序在单核苷酸变异检测层面的灵敏度为84.6%，插入-缺失（INDEL）突变检测层面的灵敏度为91.5%。
图3.全基因组测序与常规细胞遗传学分析和靶向基因测序的比较，图片来源：NEJM全基因组测序的临床可行性及优势
为了评估全基因组测序用于常规临床检测的可行性，他们对例患者的连续样本进行了前瞻性测序，并利用该组连续性测序数据估算了全基因组测序的诊断阳性率（与细胞遗传学分析和靶向测序相比）。
对于68例AML患者，根据已制定的指南，其中7例患者由于未得到成功的细胞遗传学分析而无法进行风险分组。而全基因组测序则可以克服该弊端，以及在17例患者样本中识别出了核型分析或FISH未检测到的新异常。同样地，在42例前瞻性MDS患者中也观察到了类似现象，其中12例患者（29%）的细胞遗传学分析结果无法得出结论，而全基因组测序则会有新的发现，并且根据全基因组测序结果，9例患者（21%）被分配至新的风险类别。综合上述结果，前瞻性队列中16.2%的患者因为全基因组测序结果而被重新分组。
图4.基于全基因组测序的基因组特征分析方法的临床可行性，图片来源：NEJM最后，该团队探索了在全基因组测序是否可以替代细胞遗传学分析来预测临床治疗效果。结果发现，根据两种方法定义的风险组与总生存期之间均有符合预期的关联。但是，全基因组测序对高风险和不良预后患者的识别能力略优于常规检测。
此外，他们还评估了全基因组测序对诊断时未获得细胞遗传学结果患者的益处。在27例未接受异基因干细胞移植治疗并且在诊断时无法进行风险分组的患者中，中位总生存期为11.2个月。不过根据全基因组测序结果，有4例患者携带可定义的染色体异常，其余23例核型正常或者仅有一处或者两处异常。与此同时，基于全基因组测序而进行的风险预测分组也与临床预后显著相关，即中等风险或低风险患者的总生存期显著超过6例高风险患者。
图5.全基因组测序优化AML患者的风险分组，图片来源：NEJM研究总结
综上所述，该研究证明了将全基因组测序用于AML或MDS患者的临床价值。通过对来自例患者的多项数据进行综合比较分析发现，全基因组测序在分析性能和临床适用性方面，均等同于或优于目前临床上应用的常规检测（细胞遗传学分析和临床FISH检测）。此外，全基因组测序在25%的患者中提供了新的遗传变异信息，并使其中一半以上患者被分配到与常规检测结果不同的风险分组。
该研究作者提到：“全基因组测序在临床检测中会提供统一、稳定且可扩展的平台，以此减少各实验室的特有偏倚，可在全世界范围内实现标准化”。他们还指出：虽然未来需要更多患者、规模更大的研究才能确定全基因组测序的临床性能，但该研究的数据已经表明，全基因组测序可将风险分层扩展至更多患者，从而提高临床预测价值，尤其是在细胞遗传学分析结果无法得出结论的时候。另外，虽然该研究
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