兒童和成人實(shí)體瘤共有微小差異甲基化區(qū)域(mDMR)的全面分析
瀏覽次數(shù):608 發(fā)布日期:2024-8-13
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癌癥是美國(guó)1~14歲兒童第二大常見(jiàn)死因,每年約有11000例新發(fā)病例和1200例死亡病例。與成人癌癥相比,兒童腫瘤通常突變負(fù)荷較低。然而兒童腫瘤的表觀基因組發(fā)生顯著變化,尤其具有廣泛的DNA甲基化變化。兒童腫瘤的罕見(jiàn)性對(duì)開(kāi)發(fā)用于診斷、預(yù)后或治療監(jiān)測(cè)的癌癥特異性生物標(biāo)志物帶來(lái)了重大挑戰(zhàn)。
美國(guó)南加州大學(xué)Keck醫(yī)學(xué)院轉(zhuǎn)化基因組系Bodour Salhia團(tuán)隊(duì)研究了各種不同兒童腫瘤的共有DNA甲基化譜的潛力。研究在11種不同兒童癌癥類型的31個(gè)復(fù)發(fā)性兒童腫瘤組織、13個(gè)鄰近正常組織和20個(gè)血漿游離細(xì)胞(cell-free,cf)DNA樣本上進(jìn)行全基因組重亞硫酸鹽測(cè)序(WGBS),定義了多種癌癥類型樣本間差異甲基化的最小焦點(diǎn)區(qū)域,稱之為微小差異甲基化區(qū)域(minimally differentially methylated regions,mDMRs)。從公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)獲取的 506 個(gè)兒童癌癥樣本和 5691 個(gè)成人癌癥樣本中也觀察到這些甲基化變化,使用靶向雜交探針捕獲法分析的44個(gè)兒童癌癥樣本中同樣觀察到這些甲基化變化。本研究最后表明了這些甲基化變化可在cfDNA中檢測(cè)到,并可能作為早期檢測(cè)或微小殘留疾病的潛在cfDNA甲基化生物標(biāo)志物。相關(guān)研究成果于2024年6月1日以“A comprehensive analysis of minimally differentially methylated regions common to pediatric and adult solid tumors”為題發(fā)表在《npj Precision Oncology》(IF 6.8)期刊上。
研究思路設(shè)計(jì)
測(cè)序分析:對(duì)兒童癌癥進(jìn)行WGBS測(cè)序分析(包括來(lái)自27名個(gè)體的31個(gè)腫瘤組織、13個(gè)正常組織和20個(gè)cfDNA樣本,涵蓋11種不同的兒童癌癥亞型)
數(shù)據(jù)整合:通過(guò)不同腫瘤類型的數(shù)據(jù)整合,鑒定在多種癌癥類型中樣本數(shù)量最多的微小差異甲基化區(qū)域(mDMRs)。
下游驗(yàn)證:
(1)mDMRs 在TARGET公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)中的506個(gè)兒童癌癥樣本中(涵蓋4種癌癥類型)、
TCGA數(shù)據(jù)中的5691個(gè)成人癌癥樣本(涵蓋14種癌癥類型)、Capper等人的幾種中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤類型中均觀察到。
(2)使用靶向雜交探針捕獲檢測(cè)法在一組獨(dú)立的44個(gè)兒童癌癥組織樣本中進(jìn)行進(jìn)一步驗(yàn)證(來(lái)自6種腫瘤類型)。
結(jié)果圖形
(1)分析兒童癌癥的差異DNA甲基化模式
圖1:兒童癌癥中差異DNA甲基化模式分析
a) 31個(gè)腫瘤樣本中183個(gè)高度變化的差異化甲基化區(qū)域(DMRs)的beta值分層聚類。行注釋條表示診斷結(jié)果;列注釋條表示通過(guò)k均值聚類確定的DMRs聚類。
b) 基于183個(gè)最高變化DMRs樣本進(jìn)行均勻流形近似投影(UMAP)分析,如c所示。
c) 506個(gè)TARGET項(xiàng)目樣本中166個(gè)區(qū)域和17個(gè)POETIC項(xiàng)目樣本中183個(gè)區(qū)域的beta值熱圖(A中的17個(gè)區(qū)域由于450K芯片限制而被排除)。
d) 根據(jù)診斷和來(lái)源,對(duì)C中的區(qū)域進(jìn)行TARGET和POETIC樣本UMAP分析。
e) 分析TARGET和POETIC樣本來(lái)源。
(2)不同腫瘤類型共有的DNA甲基化變化
圖2:WGBS分析揭示兒童癌癥的共有DNA甲基化panel。
a) 不同數(shù)量樣本(x軸)中重疊mDMRs的數(shù)量(y軸)。根據(jù)方向性,淺藍(lán)色代表低甲基化區(qū)域,紅色代表高甲基化區(qū)域。紅色的虛線垂直線表示樣本數(shù)量的截?cái)帱c(diǎn)(22或更多樣本,即70%腫瘤樣本),由此產(chǎn)生402個(gè)低甲基化和503個(gè)高甲基化mDMRs。
b) 低甲基化和高甲基化mDMRs的平均beta值箱線圖。
c) 根據(jù)所有POETIC樣本中所有低甲基化mDMR區(qū)域的beta值熱圖。
d) 基于所有POETIC樣本中所有低甲基化mDMR區(qū)域的beta值UMAP分析。
e) 根據(jù)所有POETIC樣本中所有高甲基化mDMR區(qū)域的beta值熱圖。
f) 基于所有POETIC樣本中所有高甲基化mDMR區(qū)域的beta值UMAP。
g) 使用mDMRs構(gòu)建的隨機(jī)森林分類器模型的接收者操作特征(ROC)曲線。
圖3:TARGET和ENCODE數(shù)據(jù)集中的mDMR。
方框圖顯示了TARGET數(shù)據(jù)中MRT、NBL OS和WT腫瘤樣本中高甲基化(左)和低甲基化(右)mDMR的每個(gè)樣本平均β值分布。每個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)樣本,中位數(shù)β和四分位數(shù)間距由方框圖表示。
POETIC中的正常組織和ENCODE中的正常組織作為對(duì)照;所有比較均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(Wilcox p值≤0.0001),與POETIC樣本中觀察到的方向性一致。
(3)兒童癌癥的mDMR也可用于檢測(cè)成人癌癥
圖4:TCGA數(shù)據(jù)庫(kù)中多種成人癌癥中檢測(cè)到的mDMRs分析
a) WGBS來(lái)源的905個(gè)兒童癌癥mDMRs中的422個(gè)(由于450K芯片限制,只使用422個(gè)子集)訓(xùn)練的隨機(jī)森林模型,基于TCGA的450K DNA甲基化數(shù)據(jù)繪制的ROC曲線。
b) a中的AUC值圖形,并以誤差線的形式表示了95%置信區(qū)間(CI)。
c) 所有14種成人癌癥類型中,高甲基化(上半部分)和低甲基化(下半部分)mDMRs的每樣本腫瘤和正常組織的平均beta值箱線圖。
圖5:匹配的血漿和組織樣本之間重疊的DMR。
a. cfDNA的總DMR。
b. cfDNA中檢測(cè)到的DMRs與患者匹配的腫瘤組織樣本中檢測(cè)到的DMRs重疊的百分比。
c. 患者匹配的組織和cfDNA之間相交DMRs的差異甲基化的相關(guān)性圖。
(5)泛兒童癌癥(pan-pediatric)中共同存在且可檢測(cè)的mDMRs,且這些mDMRs可以在cfDNA中被檢測(cè)到
圖6:兒童癌癥樣本血漿mDMR的cfDNA甲基化分析。
a-b. 腫瘤樣本中鑒定的402個(gè)低甲基化和503個(gè)高甲基化mDMR的cfDNA平均β值。代表了所有健康和癌癥血漿樣本的所有區(qū)域。
圖 7:在獨(dú)立的兒科癌癥組織隊(duì)列中對(duì)低甲基化 mDMR 進(jìn)行靶向甲基化分析。
(6)在神經(jīng)母細(xì)胞瘤(兒童常見(jiàn)實(shí)體瘤)樣本中發(fā)現(xiàn)了廣泛的特異性低甲基化區(qū)域,稱為“DNA甲基化荒漠”
圖8:通過(guò)全基因組亞硫酸鹽測(cè)序(WGBS)技術(shù)揭示了神經(jīng)母細(xì)胞瘤中兩種顯著的甲基化模式:DNA甲基化荒漠和經(jīng)典的部分甲基化域(PMDs)
(7)WGBS在腫瘤組織gDNA中的拷貝數(shù)預(yù)估
圖9: WGBS在小兒癌癥組織中的拷貝數(shù)評(píng)估。
(8)cfDNA中CNV檢測(cè)的靈敏度低于cfDNA甲基化
圖10:cfDNA中CNVs的檢測(cè)。
最終研究結(jié)果揭示了兒童腫瘤和成人腫瘤中的甲基化變化在cfDNA中可檢測(cè)到,并可能作為潛在的cfDNA甲基化生物標(biāo)志物。
兒童癌癥DNA甲基化panel的鑒定可能為早期檢測(cè)、治療反應(yīng)或微小殘留疾。∕RD)的cfDNA甲基化液體活檢提供基礎(chǔ)。本研究揭示的甲基化模式既具有科學(xué)價(jià)值,也具有臨床價(jià)值,旨在將這些分子見(jiàn)解轉(zhuǎn)化為兒童和成人癌癥的實(shí)際進(jìn)展。
參考文獻(xiàn):
Buckley DN, Tew BY, Gooden C, Salhia B. A comprehensive analysis of minimally differentially methylated regions common to pediatric and adult solid tumors. NPJ Precis Oncol. 2024 Jun 1;8(1):125. pii: 10.1038/s41698-024-00590-1. doi: 10.1038/s41698-024-00590-1. PubMed PMID: 38824198.