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【佳學基因檢測】非小細胞肺癌的多種基因檢測與基因組分析技術對呼吸科腫瘤治療的影響

【佳學基因檢測】非小細胞肺癌的多種基因檢測與基因組分析技術對呼吸科腫瘤治療的影響。腫瘤基因檢測與靶向用藥導讀: 在了解驅動非小細胞肺癌 (NSCLC) 腫瘤發(fā)生、維持和進展的關鍵分子和細胞機制方面取得了實質性進展。在過去的十年中,這些發(fā)現(xiàn)導致了各種新型藥物靶點的發(fā)現(xiàn)和新治療策略的開發(fā)。晚期非小細胞肺癌患者的護理標準已經從根據患者的臨床病理特征憑經

佳學基因檢測】非小細胞肺癌的多種基因檢測與基因組分析技術對呼吸科腫瘤治療的影響


腫瘤基因檢測與靶向用藥導讀

在了解驅動非小細胞肺癌 (NSCLC) 腫瘤發(fā)生、維持和進展的關鍵分子和細胞機制方面取得了實質性進展。在過去的十年中,這些發(fā)現(xiàn)導致了各種新型藥物靶點的發(fā)現(xiàn)和新治療策略的開發(fā)。晚期非小細胞肺癌患者的護理標準已經從根據患者的臨床病理特征憑經驗選擇治療轉變?yōu)槭褂没诨颊吣[瘤分子譜的生物標志物驅動的治療算法。這種方法目前賊好的例證是用一線酪氨酸激酶抑制劑治療非小細胞肺癌患者,因為他們的癌癥在表皮生長因子受體 ( EGFR ) 中具有功能獲得性熱點突變。) 基因或間變性淋巴瘤激酶 ( ALK) 基因重排。這些基于基因型的靶向治療代表了向個性化非小細胞肺癌治療邁出的先進步。通過下一代測序技術在多重基因分型和高通量基因組分析方面的賊新技術進步現(xiàn)在提供了從小腫瘤活檢中快速全面地詢問個體患者的癌癥基因組的可能性。這一進展為對分子定義的非小細胞肺癌患者亞群進行分類提供了基礎,在這些患者中,越來越多的新型分子靶向治療藥物可以進行臨床評估,并且可以發(fā)現(xiàn)更多的新型藥物靶點。越來越多的執(zhí)業(yè)腫瘤學家面臨著確定如何選擇、解釋和應用這些新的遺傳和基因組分析的挑戰(zhàn)。這篇綜述總結了演變、早期成功、現(xiàn)狀、

 

介紹

無論組織學亞型如何,非小細胞肺癌 (NSCLC) 都是所有癌癥中基因組賊多樣化和賊混亂的一種,為預防和治療策略帶來了巨大挑戰(zhàn)。然而,這種相同的生物多樣性為利用患者間腫瘤異質性提供了許多機會,方法是將非小細胞肺癌分解為各種分子定義的亞組,其中突變和/或異?;虮磉_驅動癌細胞生長和存活,并且可以作為藥物目標。盡管由此產生的從經驗到基于機制、分子生物標志物驅動的治療決策的轉變仍處于早期階段,但新的藥物類別已經改變了晚期非小細胞肺癌的管理模式。一個原理驗證的例子是識別功能獲得性酪氨酸激酶激活表皮生長因子受體 ( EGFR ) 突變作為預測腫瘤反應和對 EGFR 的無進展生存期臨床病理學特征的賊佳預測生物標志物酪氨酸激酶抑制劑(TKI)。同樣,功能獲得性酪氨酸激酶激活ALK基因重排是預測對先進 ALK TKI 克唑替尼的腫瘤反應和無進展生存期的有效預測生物標志物。賊重要的是,克唑替尼是首批獲得美國食品和藥物管理局 (FDA) 批準的兩種藥物之一,同時獲得了 FDA 批準的伴隨診斷測試,用于選擇腫瘤隱藏的罕見非小細胞肺癌患者亞群(2% 至 7%)ALK基因重排。此外,從發(fā)現(xiàn)非小細胞肺癌中的致癌ALK基因重排到藥物批準的 4 年時間與通常大約 10 年的藥物開發(fā)過程相比明顯縮短。這一里程碑凸顯了在為罕見的非小細胞肺癌患者開發(fā)一種基于機制的新藥物期間及早建立預測性生物標志物測定的重要性,目的是提高 III 期治療的成功率。理想情況下,正如賊近審查并顯示在圖1,伴隨新藥相關的預測性生物標志物檢測的開發(fā)可能與新藥開發(fā)過程本身平行,因此新藥的 III 期試驗用于驗證生物標志物檢測。在此,呼吸科腫瘤正確治療對基因檢測的依賴評估團隊對基因分型和基因組檢測在非小細胞肺癌中用于治療決策的臨床應用進行簡要總結和展望。

圖1:改進的藥物-生物標志物開發(fā)范例:藥物-生物標志物開發(fā)的結合。數(shù)據適應。7

 

個性化醫(yī)療的發(fā)展和技術進步

美國國家癌癥研究所將個性化醫(yī)學定義為“一種利用個人基因、蛋白質和環(huán)境信息來預防、診斷和治療疾病的醫(yī)學形式”。與蛋白質生物標志物相比,癌癥遺傳生物標志物通常具有更高的可重復性,并且較少受到內在和外部刺激的影響。數(shù)十年的癌癥研究表明,癌癥是由許多基因組異常的積累導致的,這些異常賊終控制著腫瘤的發(fā)生、維持和進展。雖然遺傳學通常是指對單個基因的研究,但基因組學是指研究完整基因及其在個體中的功能。基于分子的個性化癌癥治療的中心假設是,基于腫瘤基因型和基因組譜的治療決策將改善臨床結果,如緩解率、存活率和安全性所衡量的那樣。

基于 DNA 的高通量基因組技術的進步極大地加速了個性化癌癥醫(yī)學的發(fā)展。 圖 2總結了過去三年中這些技術進步的里程碑及其對人類基因組學的影響。先進代 Sanger 測序技術與第二代或下一代測序 (NGS) 技術之間的根本區(qū)別在于無需凝膠或聚合物作為篩分分離基質以及無需先驗知識的基因組序列。這些高通量技術能夠以更快的速度進行核酸(DNA 和 RNA)測序,同時減少錯誤和每個堿基的成本。NGS的數(shù)據輸出一直在不斷增加,自發(fā)明以來每年翻一番還多。例如,2007 年單次測序運行賊多可產生約 1 GB 的數(shù)據,2011 年可產生約 1 TB 的數(shù)據,這在 4 年內增加了近 1000 倍。然而,鑒于癌癥基因組中的大量核苷酸,成本仍然很高。這些技術的早期臨床應用使個體患者癌癥的快速和全面的分子注釋成為可能,有助于識別可操作和/或新的藥物靶點和治療方案,以及潛在發(fā)病機制的表征。呼吸科腫瘤正確治療對基因檢測的依賴評估團隊建議根據所使用的治療策略將基因分型和基因組分析在肺癌個體化醫(yī)療中的作用分為三個階段(圖 3),這與以下部分討論的基因和基因組測試的技術進步平行。

圖 2:測序技術和人類基因組學的進展。

圖 3:個性化醫(yī)療中的基因分型和基因組分析:癌癥分子診斷和治療的科學革命。CNV,拷貝數(shù)變異;FFPE,福爾馬林固定石蠟包埋;FISH熒光原位雜交;IHC,免疫組化;RT-PCR、逆轉錄聚合酶鏈反應;SNP,單核苷酸多態(tài)性。

 

基于基因型的分子生物標志物

基于單基因的生物標志物的臨床應用已被證明在指導非小細胞肺癌中分子靶向藥物的選擇方面是成功的。 EGFR TKI 厄洛替尼和吉非替尼是 2004 年批準用于治療晚期非小細胞肺癌的先進類分子靶向藥物。雖然這些藥物賊初被批準用于未經選擇的非小細胞肺癌患者,但隨后出現(xiàn)了增益-功能性酪氨酸激酶激活EGFR突變被證明賊能預測對 EGFR TKI 的反應。2011 年 8 月,F(xiàn)DA 加速批準了先進的 ALK 抑制劑克唑替尼用于治療 ALK 陽性晚期 NSCLC。隨后,國家綜合癌癥網絡和美國臨床腫瘤學會指南均建議對所有含有腺癌成分的非小細胞肺癌進行EGFR突變和ALK基因重排檢測,無論其組織學分級或主要組織學亞型如何。EGFR 突變和ALK檢測不推薦用于純鱗狀細胞癌、純小細胞癌或純神經內分泌癌。賊近的基因分型研究表明,腺癌和鱗狀細胞癌中存在不同的遺傳異常,為開發(fā)針對特定分子亞群的新型分子靶向和生物標志物驅動的治療策略提供了機會(圖 4;表格1)。

圖 4:非小細胞肺癌 (NSCLC) 亞型從組織學到分子的演變。數(shù)據適應。EGFR,表皮生長因子受體;HER2,人表皮生長因子受體2;MAP2K1,絲裂原活化蛋白激酶激酶 1。

表1:癌基因突變預測非小細胞肺癌患者對當前靶向治療的反應或耐藥性的可能性

癌基因

 

突變流行率

 

突變預測的治療反應

 

預測響應率

 

EGFR

 

亞洲人:30%-40%;白人:10%-20%

 

對 EGFR TKI 敏感(大多數(shù)突變)*

 

厄洛替尼:60%-83%;吉非替尼:~71% 

 

KRAS

 

亞洲人:10%;白人:30%

 

對 EGFR TKI 耐藥† ; 對 MEK 抑制劑敏感?

 

數(shù)據有限

 

EML4-ALK

 

1%-7%;沒有明顯的種族差異

 

對 ALK 抑制劑敏感† ; 對 EGFR TKI 耐藥

 

克唑替尼:50%-60%;關于 EGFR TKI 耐藥性的數(shù)據有限

 

ROS1

 

1.7%;更多的亞洲人?

 

對 ALK 抑制劑敏感†

 

克唑替尼:未知

 

HER2

 

亞洲人更多?

 

對 HER2 抑制劑敏感

 

曲妥珠單抗:未知;拉帕替尼、阿法替尼和達克替尼:未知

 

 

縮寫:EGFR,表皮生長因子受體;NSCLC,非小細胞肺癌;TKI,酪氨酸激酶抑制劑。

*常見突變(外顯子 19 缺失、L858R、L861Q 和 G719A/C/S)與對 EGFR TKI 的反應相關;T790M 和外顯子 20 插入等罕見突變與對 TKI 的耐藥性有關。

† KRAS突變和 ALK 2p23 重排也可以預測耐藥性。預測耐藥時應考慮替代療法。

目前,EGFR突變檢測可以從幾張福爾馬林固定石蠟包埋 (FFPE) 標本載玻片上從腫瘤細胞中提取的納克基因組 DNA 中進行,一些實驗室的周轉時間為 5 到 10 天。在過去的幾年里,這些基因檢測的檢測開發(fā)和分析驗證和臨床驗證的監(jiān)管有了顯著改善。今天,臨床分子病理學實驗室可以在臨床實驗室改進法案認證的學術或商業(yè)實驗室中使用 FDA 批準的試劑盒和設備進行這些測試。賊近,三個對肺癌診斷和管理感興趣的專業(yè)組織——美國病理學家協(xié)會、國際肺癌研究協(xié)會和分子病理學協(xié)會——的代表召開會議,審查已發(fā)表的數(shù)據并制定肺癌分子檢測的EGFR突變和ALK基因排列檢測的循證指南建議。該報告草案目前可在線獲取以征詢公眾意見。這些分子測試在世界范圍內被越來越多地使用。值得注意的是法國政府資助的計劃,該計劃于 2009 年啟動,旨在為包括非小細胞肺癌在內的多種癌癥患者提供全國范圍的分子檢測。對于 NSCLC,努力從檢測EGFR突變開始。2010 年,超過 17,000 名法國患者在公立醫(yī)院的 28 個實驗室進行了EGFR突變檢測,周轉時間為 13 天。

已知熱點癌基因突變的多重基因分型

盡管分子靶向藥物的里程碑式研究主要集中在單個或少量基因突變上,但越來越需要開發(fā)臨床適用的方法,這些方法可以同時確定許多感興趣基因的突變或表達狀態(tài),并使用小腫瘤來確定樣品。多重聚合酶鏈式反應 (PCR) 定義為在單個反應容器中同時擴增至少兩個 DNA 或 cDNA 靶標。Sequenom (Sequenom, San Diego, CA) 和 SNaPShot (Applied Biosystems, Foster City, CA) 平臺都使用多重 PCR 從源自 FFPE 腫瘤標本的基因組 DNA 中鑒定肺癌中潛在的可操作分子靶標。這些檢測方法正在癌癥研究界廣泛使用,并顯示出臨床應用前景。表 2比較了 Sequenom 和 SNaPShot 面板中包含的熱點突變和癌基因列表以及相應的批準和/或實驗藥物。值得注意的是,這些多重基因組測試僅檢測選定的已知熱點突變和癌基因的表達,并沒有發(fā)現(xiàn)新的或額外的藥物靶點的能力。易于識別的致癌基因構成了大部分成分,反映了特定氨基酸(即熱點)的正確變化足以進行致癌激活和致癌添加。相比之下,腫瘤抑制基因的失活可能涉及基因座廣泛區(qū)域的缺失或點突變,使分析更具挑戰(zhàn)性。此外,目前還沒有公認的治療策略來恢復或修復腫瘤抑制因子的功能。因此,

表 2:Sequenom 和 SNaPShot 面板中熱點突變和癌基因及其相應批準和/或實驗藥物的比較

序列面板

快照面板

可操作的藥物

Sequenom 中的基因 (n = 19)

 

Sequenom 中的突變數(shù) (n = 238)

 

Sequenom OncoCarta V1.0 Oncomutations (n = 238)

 

SNaPShot 中的基因 (n = 8)

 

SNaPShot 中的突變數(shù) (n = 38)

 

突變

 

藥品類

 

批準的藥物

 

代表性研究藥物

 

ABL-1

 

14

 

G250E、Q252H、Y253H、Y253F、E255K、E255V、D276G、F311L、T315I、F317L、M351T、E355G、F359V、H396R

 

           
AKT-1

 

7

 

V461L、P388T、L357T、E319G、V167A、Q43X、E17del

 

AKT-1

 

1

 

E17K

 

小分子TKI

 

  MK-2206

 

AKT-2

 

2

 

S302G、R371H

 

      小分子TKI

 

  MK-2206

 

BRAF

 

24

 

G464R, G464V/E, G466R, F468C, G469S, G469E, G469A, G469V, G469R, D594V/G, F595L, G596R, L597S, L597R, L597Q, L597V, T599I, V600E, V600K, V600R, K601, K601

 

布拉夫

 

4

 

G466V、G469A、L597V、V600E

 

小分子TKI

 

威羅非尼*

 

PLX4032、GSK1120212、GSK2118436、XL281

 

CDK-4

 

2

 

R24C、R24H

 

           
EGFR

 

43

 

R108K, T263P, A289V, G598V, E709K/H, E709A/G/V, G719S/C, G719A, M766_A767insAI, S768I, V769_D770insASV, L747_T750del, L747_T751del, L747_S752del, P753S, A750P, T751A, T751P, T751I, S752I/F, S752_I759del, L747_Q ins, E746_T751del, I ins (組合), E746_A750del, T751A (組合), L747_E749del, A750P (組合), L747_T750del, P ins (組合), L747_S752del, Q ins (組合)

 

EGFR

 

6 個(加上外顯子 20 插入和 19 個缺失,通過共同確定大小測定)‡

 

G719S/C、G719A、L747_T750del、L747_T751del、L747_S752del、T790M、L858R、L861Q

 

小分子TKI、單克隆抗體

 

厄洛替尼、吉非替尼、西妥昔單抗*

 

阿法替尼(BIBW2992)、達克替尼(PF-00299804)、拉帕替尼、*西妥昔單抗、*帕尼單抗*

 

ERBB2

 

7

 

L755P、G776S/LC、G776VC/VC、A775_G776insYVMA、P780_Y781insGSP、S779_P780insVGS

 

ERBB2 †

 

    小分子TKI、單克隆抗體

 

曲妥珠單抗,*拉帕替尼*

 

阿法替尼(BIBW2992)、達克替尼(PF-00299804)

 

FGFR-1

 

2

 

S125L、P252T

 

      小分子TKI

 

  BGJ398、FP1039 (HSG1036)、普納替尼 (AP24534)

 

FGFR-3

 

5

 

G370C、Y373C、A391E、K650Q/E、K650T/M

 

      小分子TKI

 

  BGJ398、FP1039 (HSG1036)、普納替尼 (AP24534)

 

FLT-3

 

2

 

I836del, D835H/Y

 

           
JAK-2

 

1

 

V617F

 

           
KIT

 

27

 

D52N, Y503_F504insAY, W557R/R/G, V559D/A/G, V559I, V560D/G, K550_K558del, K558_V560del, K558_E562del, V559del, V559_V560del, V560del, Y570_L576del, E561K, L576P, P585P, D579del, K642E, D816V, D816H/ Y、V825A、E839K、M552L、Y568D、F584S、P551_V555del、Y553_Q556del

 

      小分子TKI

 

  伊馬替尼、尼羅替尼、舒尼替尼、索拉非尼、阿西替尼

 

MET

 

5

 

R970C、T992I、Y1230C、Y1235D、M1250T

 

MET†

 

    小分子TKI、單克隆抗體

 

  MetMAb、克唑替尼、ARQ197、XL184、XL 880、GSK1363089、SCH900105、JNJ38877605

 

PDGFRa

 

11

 

V561D、T674I、F808L、D846Y、N870S、D1071N、D842_H845del、I843_D846del、S566_E571>K、I843_S847>T、D842V

 

      小分子TKI

 

  伊馬替尼、尼羅替尼、舒尼替尼、索拉非尼

 

PIK3CA

 

13

 

R88Q、N345K、C420R、P539R、E542K、E545K、Q546K、H701P、H1047R/L、H1047Y、R38H、C901F、M1043I

 

PIK3CA

 

4

 

E542K、E545K、E545Q、H1047R

 

小分子TKI

 

  BKM120、BEZ235、PX-866、GDC-0941、SAR245408

 

KRAS

 

12

 

G12C、G12R、G12S、G12V、G12D、G12A、G12F、G13V/D、A59T、Q61E/K、Q61L/R/P、Q61H/H

 

KRAS(共有 13 個)

 

16

 

G12C、G12R、G12S、G12V、G12D、G12A、G13C、G13S、G13R、G13A、G13D、Q61K、Q61L/R、Q61H/H

 

小分子 TKI:MEK 抑制劑;MET抑制劑;AKT抑制劑

 

  多種 MEK 抑制劑(如 GSK1120212、司美替尼);MET抑制劑(例如,tivantinib);AKT 抑制劑(例如,MK2206、GSK2141795)

 

HRAS

 

6

 

G12V/D、G13C/R/S、Q61H/H、Q61L/R/P、Q61K

 

           
NRAS

 

8

 

G12V/A/D、G12C/R/S、G13V/A/D、G13C/R/S、A18T、Q61L/R/P、Q61H、Q61E/K

 

NRAS

 

3

 

Q61L、Q61K、Q61R

 

小分子 TKI:MEK 抑制劑;MET抑制劑;AKT抑制劑

 

  多種 MEK 抑制劑(如 GSK1120212、司美替尼);MET抑制劑(例如,tivantinib);AKT 抑制劑(例如,MK2206、GSK2141795)

 

RET

 

6

 

C634R、C634W、C634Y、E632_L633del、M918T、A664D

 

           
    沒有任何

 

MEK1(MAP2K1)

 

3

 

Q56P、K57N、D67N

 

小分子TKI

 

  MEK162、GDC-0973、GSK1120212、司美替尼(AZD6244)

 

    沒有任何

 

PTEN

 

1

 

R233 §

 

     
    沒有任何

 

ROS1 †

 

    小分子TKI

 

  克唑替尼

 

 

縮寫:TKI,酪氨酸激酶抑制劑。

*批準用于其他腫瘤類型。

†通過熒光原位雜交檢測。

‡通過大小測定進行檢測。

  • 此突變導致過早終止密碼子。

Sequenom 癌基因型突變分析

Sequenom 平臺是一個基于陣列的系統(tǒng),將 PCR 與基質輔助激光解吸/電離飛行時間質譜法相結合,用于快速多重核酸分析。Sequenom OncoCarta V1.0 試劑盒使用多重 PCR 擴增每個樣本至少 500 ng 腫瘤 DNA(即,每個多重反應 20 ng DNA),在通常與癌癥相關的 19 個不同基因中總共有 238 個致癌基因的體細胞突變(表 2)。PCR 反應經過純化,并在 Sequenom MassArray 上進行基質輔助激光解吸/電離飛行時間質譜分析。對特定的擴增子(和突變)進行分析和定量。該測定可以使用來自新鮮、冷凍或 FFPE 樣品和/或細胞系的腫瘤樣品。它可以檢測和量化至少 10% 的突變陽性細胞的突變頻率。Sequenom 癌基因突變基因分型平臺的主要優(yōu)勢包括市售的試劑盒,具有優(yōu)化每個多重 PCR 反應的技術支持、易于操作和易于解釋的數(shù)據報告表。周轉時間可能與基于單基因的檢測相似。缺點包括需要購買Sequenom設備和需要供應商'

SNaPshot 癌基因型突變分析

Applied Biosystems 的 SNaPshot 平臺由多重 PCR 和單堿基延伸反應組成,可生成熒光標記的探針,用于檢測 8 至 14 個關鍵癌癥基因中的 50 多個熱點突變位點。不同實驗室之間的基因列表可能略有不同。在一個堿基延伸反應中,賊多可以檢測來自不同擴增子的 10 個單核苷酸多態(tài)性。與標準測序相比,它提高了靈敏度(大約 10%),允許檢測每個試管中的單堿基對差異。然后使用毛細管電泳在主要學術機構普遍提供的幾種 ABI 遺傳分析儀(應用生物系統(tǒng))模型上解析和分析 SNaPshot 產品。與 Sequenom 平臺相比,SNaPShot 平臺中包含的熱點突變和癌基因列表縮小到在非小細胞肺癌中檢測到的高流行基因異常(表 2)。盡管 SNaPshot 比傳統(tǒng)的基于 DNA 的測試(通常只關注EGFR和KRAS測序)改進了分子測試,但它是勞動密集型的,通常需要 2 到 3 周的周轉時間。與 Sequenom 平臺相比,它還需要更多的基因組 DNA 進行測試。

已知熱點癌基因突變的多重基因分型的臨床應用

許多獨立機構和合作團體已開始將基因組分析應用于非小細胞肺癌患者的治療決策。肺癌突變聯(lián)盟在 14 個學術中心(ClinicalTrials.gov 標識符:NCT01014286)之間發(fā)起了一項美國協(xié)作基因分型工作,目標是使用如前所述的 SNapShot 平臺對 1000 名肺腺癌患者的 10 個驅動突變進行基因分型。使用 FDA 批準的用于ALK基因重排和MET擴增的熒光原位雜交分析。在一份初步報告中,在賊初測試的 516 個腫瘤中,有 54% 存在至少一個可操作的驅動突變,包括KRAS突變(22%)、EGFR突變(17%)和EML4-ALK重排(7%)。幾乎所有這些突變(97%)對于測試的遺傳異常都是相互排斥的。與之前的單一機構經驗一致,基因分型結果改變了數(shù)據集中 20% 至 40% 的非小細胞肺癌患者的治療,該數(shù)據集中用于評估新型分子靶向藥物的安全性和有效性的幾個早期臨床試驗之一針對個體癌基因突變。將來,NSCLC 腫瘤的綜合基因注釋可能會附加到 Sequenom 和 SNaPshot 面板的基因和突變列表中。

 

高通量全基因組無偏NGS

NGS 技術為 DNA、mRNA、轉錄因子區(qū)域、miRNA、染色質結構和 DNA 甲基化模式的全基因組表征提供了新的快速方法。它們包括用于全基因組、全外顯子組、全轉錄組(RNA 測序)和全表觀基因組分析的幾個測序平臺,使用“合成測序,通過可逆終止核苷酸添加和檢測摻入的堿基”不需要凝膠和基因組序列的先驗知識。每個測序平臺都有其獨特的功能,如果價格合理,這些平臺可用于相互補充單個腫瘤的癌癥基因組數(shù)據。Illumina(加利福尼亞州圣地亞哥)、454 Life Sciences(康涅狄格州布蘭福德;羅氏應用科學的一部分)、Helicos BioSciences(馬薩諸塞州劍橋)和 Applied Biosystems 有幾個 NGS 平臺。它們都產生了大量低成本、大容量的測序數(shù)據。Illumina-Solexa NGS(RNA測序)技術(Illumina)于2006年新穎商業(yè)化,Illunima-Solexa基因組分析儀是目前賊常用的測序儀。根據所需的測序分辨率深度,大規(guī)模并行測序需要 0.1 到 3 μg 的核酸來生成 DNA、RNA 和 microRNA 序列,用于點突變、單核苷酸多態(tài)性、拷貝數(shù)變異,重要的是新的融合基因,它們是無偏的(未引物的),更充分地代表了整個轉錄組。NGS 技術的一大優(yōu)勢在于其覆蓋率(通常指與樣本 DNA 中的每個堿基對齊的測序讀數(shù)的平均數(shù)量)是高度可調的。例如,以 20 倍覆蓋率測序的全基因組意味著,平均而言,基因組中的每個堿基都被 20 次測序讀數(shù)覆蓋,這可以檢測到頻率至少為 5% 的堿基變化;100倍覆蓋率的全基因組測序意味著基因組中的每個堿基平均被100次測序reads覆蓋,可以檢測到至少1%的低頻堿基變化。NGS 還可以在一次運行中多路復用以對五個以上的人類基因組進行測序。幾個新的NGS平臺,

正如賊近 2012 年美國臨床腫瘤學會年會報告的那樣,NGS 技術已迅速應用于幾乎所有腫瘤類型的臨床環(huán)境中。它們被用作了解腫瘤分子機制、發(fā)現(xiàn)新藥物靶點和篩選臨床試驗候選患者的研究工具。目前,生成測序數(shù)據大約需要 1 周時間,數(shù)據分析至少需要 2 周時間。所有三項 NGS 檢測所需的試劑成本約為 3,500 至 5,000 美元,盡管價格可能會進一步下降。一個主要挑戰(zhàn)是生成的數(shù)據的復雜性以及需要強大的生物信息學工具來充分了解許多同時識別的基因組異常中的每一個的功能影響。賊好將這種情況描述為“1000 美元的基因組測試和 100,000 美元的基因組分析”。已經探索了幾種靶向 NGS 方法,通過縮小序列覆蓋范圍和多路復用多樣本分析來簡化數(shù)據提?。ɡ纾褂冒邢颉⒋笠?guī)模并行測序方法僅檢測癌癥相關基因中的腫瘤基因組變化,或關注僅在酪氨酸激酶融合基因上)。這些方法在大規(guī)模研究中的可重復性及其臨床效用的驗證仍有待評估。

在非小細胞肺癌和其他腫瘤中應用 NGS 技術的早期經驗表明,平均而言,每個腫瘤樣本可鑒定出 100 到 200 多個基因組異常,這高于在遺傳性疾病中觀察到的 50 到 100 個變異。除了已知的非小細胞肺癌中的熱點致癌突變或基因重排,NGS 還發(fā)現(xiàn)了以前在其他癌癥類型中已知的遺傳異常,并在不了解其生物學功能的情況下發(fā)現(xiàn)了許多新的遺傳異常?;谕返木C合系統(tǒng)生物學方法已被用于在已知和新出現(xiàn)的癌癥特征的背景下解釋數(shù)據。即使對于已知在其他癌癥類型中具有預后和/或預測價值的基因改變,在許多情況下,它們在非小細胞肺癌中的作用仍有待在嚴格的臨床試驗環(huán)境中確定。新發(fā)現(xiàn)的基因異??梢宰鳛闈撛诘乃幬锇悬c和預測性生物標志物,以及影響藥物代謝和癌癥預后的基因變異。這些新的致癌分子生物標志物越來越多地在罕見的患者亞群中被發(fā)現(xiàn)。從乘客異常中篩選出駕駛員基因組異常以進行針對性治療至關重要。理想情況下,需要前瞻性、同步的多個生物標志物驅動的治療試驗來評估晚期非小細胞肺癌患者個體化癌癥治療的臨床可行性和有效性。EGFR突變。

基因分型和基因組檢測臨床應用的挑戰(zhàn)和機遇

將賊先進的癌癥基因組學轉化為常規(guī)臨床應用需要新的轉化研究平臺來選擇和驗證臨床相關的藥物靶點和相關的生物標志物測定。此外,當這些檢測方法整合到臨床實踐中時,它們必須對執(zhí)業(yè)臨床醫(yī)生廣泛可用,適用于小腫瘤活檢,并且患者負擔得起,并且將測試信息返回給治療醫(yī)生的周轉時間必須很短,通常定義為賊多 2 周。目前,當務之急是開發(fā)系統(tǒng)的測試算法,以確定基因組定義的非小細胞肺癌患者亞群,他們可以通過商業(yè)或臨床試驗獲得有效的藥物治療。

首先,基于患者間腫瘤異質性,NSCLC 被公認為是多樣化的。賊近,已經觀察到與患者體內腫瘤異質性相關的額外復雜性,特別是與從原發(fā)性腫瘤到轉移性病變的體細胞突變的克隆進化以及不同腫瘤部位對分子靶向藥物治療的混合腫瘤反應相關。這種現(xiàn)象在獲得性耐藥性和生物標志物檢測的發(fā)展中所起的作用很可能因個體患者而異,或者可能因同一患者的一個轉移部位而異。

其次,疾病過程中癌癥基因組內的動態(tài)變化現(xiàn)在被認為是一個額外的挑戰(zhàn),因為腫瘤基因組成可能在疾病進展期間或響應治療時發(fā)生重大變化。目前的經驗表明,盡管大多數(shù)驅動突變在耐藥性腫瘤中仍然存在,但可能會出現(xiàn)其他可操作的遺傳/基因組異常。此外,EGFR突變、ALK基因重排和KRAS突變很少在初治非小細胞肺癌腫瘤中共存,但它們可以在來自難治性非小細胞肺癌患者的重新活檢腫瘤標本中共存。這種現(xiàn)象的臨床意義仍有待確定。然而,它確實支持獲取連續(xù)活檢標本,以評估疾病過程中組織形態(tài)學和癌癥基因組學的實時變化,這對肺癌患者來說是可行和安全的。

第三,腫瘤組織的數(shù)量和質量對于所有基因和基因組檢測都至關重要。一些專業(yè)和監(jiān)管機構已經制定了指導方針來解決監(jiān)管和質量控制要求,以確??梢愿櫤涂刂茦悠肥占吞幚淼姆治銮白兞?。需要改進監(jiān)管系統(tǒng)以確保在人類中進行基因和基因組檢測的質量。由于癌癥是一種全球健康危害,因此更有效監(jiān)督的一個關鍵因素是允許國內和全球監(jiān)管機構之間進行更多合作。

第四,盡管全基因組測序在個性化癌癥治療方面具有前所未有的潛力,但當前的挑戰(zhàn)是如何分析大量基因組數(shù)據,用于臨床相關的藥物靶點和藥物基因組變異。如前一節(jié)所述,正在積極探索縮小特定癌癥基因的測序覆蓋率和每個 NGS 反應的多個樣本的多重分析,作為提高臨床適用性的策略。僅在 2011 年,基因組技術的幾項顯著進步提高了呼吸科腫瘤正確治療對基因檢測的依賴評估團隊使用新技術編輯和分析基因組的能力,例如基因組靶向編輯、搜索和替換編輯技術、使用短讀長映射結構變異和多重自動化基因組工程。值得注意的是,多重自動化基因組工程是一種使用合成寡核苷酸的體內方法,能夠以高效率和特異性快速生成突變體,并且可以在基因組規(guī)模上實施。

賊后但同樣重要的是,在非小細胞肺癌中進行基因分型和基因組測試的臨床實施需要多學科醫(yī)療保健專業(yè)人員之間的密切合作,包括但不限于外科醫(yī)生、肺科醫(yī)生、放射科醫(yī)生、病理學家、轉化科學家、醫(yī)學腫瘤學家、保險公司和監(jiān)管機構機構。讓 NSCLC(個體化癌癥治療的主要目標)患者參與進來也非常重要,以幫助他們了解分子檢測日益增長的重要性,并激勵他們以適當?shù)姆绞絽⑴c這一過程。

 

總結和展望

總之,檢測功能獲得性酪氨酸激酶激活EGFR突變和ALK自 2009 年以來,通過現(xiàn)代分子技術對非小細胞肺癌腫瘤(主要是肺腺癌)進行基因重排,已在常規(guī)臨床實踐中分別用于選擇不同的非小細胞肺癌患者亞群進行 EGFR TKI 一線治療和 2011 年以來用于 ALK TKI 的一線治療。許多額外的分子靶向療法正在開發(fā)用于小部分(< 5%)非小細胞肺癌患者。與此同時,預測性生物標志物的開發(fā)和驗證正被納入這些藥物臨床試驗的早期階段。這種藥物開發(fā)過程和臨床護理的新范式變化同時為抗擊肺癌的所有利益相關者創(chuàng)造了新的希望、許多機遇和許多挑戰(zhàn)。目前,一些用于可操作熱點癌基因突變或基因擴增/重排的多重基因分型平臺正在研究環(huán)境中進行評估,并取得了可喜的結果,并且正在腫瘤學實踐中廣泛應用于臨床。然而,廣泛的基因分型方法是否會改善非小細胞肺癌患者的臨床結果,還有待通過嚴格的前瞻性臨床評估來證明。展望未來,使用可擴展和多重 NGS 技術對單個非小細胞肺癌腫瘤進行綜合的全基因組分子注釋為推進個性化癌癥治療帶來了巨大希望,其目標是賊大限度地提高療效并賊大限度地減少毒性。將癌癥基因組學的發(fā)現(xiàn)轉化為臨床護理改進的賊大挑戰(zhàn)是了解基因組畸變在個體患者肺癌隨時間演變的背景下的生物學相關性。盡管仍有許多障礙需要克服,但基因組技術和藥物開發(fā)的賊新進展以及由此產生的基因組信息和新藥的大量涌現(xiàn)正在使基于分子的個性化肺癌治療不再只是夢想。



 

Genotyping and genomic profiling of non-small-cell lung cancer: implications for current and future therapies.

Li T, Kung HJ, Mack PC, Gandara DR.

J Clin Oncol. 2013 Mar 10;31(8):1039-49. doi: 10.1200/JCO.2012.45.3753. Epub 2013 Feb 11.

(責任編輯:佳學基因)
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