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【Nature子刊】中国医学科学院刘芝华教授等合作揭示食管鳞状细胞癌的最新进展

05月07日

来源：转化医学网

导读：检测早期食管鳞状细胞癌（ESCC）和癌前病变对于提高生存率至关重要。

2024年5月2日，中国医学科学院肿瘤医院刘芝华、陈洪岩和温州医科大学苏建忠共同通讯在《Nature Communications》上发表题为“Multimodal analysis of cfDNA methylomes for early detecting esophageal squamous cell carcinoma and precancerous lesions”的研究论文，我们对液体活检中的cfDNA甲基化、CNV和片段化标志物进行了全面分析，以实现ESCC的超早期检测。通过多模态方法分析cfDNA WGBS数据，我们确定了几种分期特异性标记物及其互补性。我们的研究不仅显著增强了ESCC的非侵入性检测能力，而且还具有动态分子监测和治疗指导的潜力。

https://www.nature.com/articles/s41467-024-47886-1

研究背景

食管癌（EC）是最普遍的胃肠道恶性肿瘤之一，也是全球癌症相关死亡的第六大原因。食管鳞状细胞癌（ESCC）是 EC 的主要组织学亚型，约占 EC 新发病例的 88%，其中大多数发生在东亚和中亚。ESCC的预后较差，其特点是5年总生存率最低（美国和中国分别为18.5%和36.9%），这主要归因于晚期诊断。相比之下，早期 ESCC（如黏膜内 ESCC）和前体病变（如上皮内瘤变（IEN））可以通过内镜整块切除实现近 100% 的五年疾病特异性生存率，从而无需系统治疗。因此， 早期发现对于提高ESCC患者的生存率和生活质量至关重要。

诊断 ESCC 及其前体病变的金标准仍然是碘染色内镜检查。然而，内窥镜筛查的广泛采用面临着挑战，包括依从性低，以及在中国等高风险地区为数百万符合条件的人进行内窥镜检查的高昂成本。液体活检方法能够检测血浆中游离 DNA （cfDNA）中的循环肿瘤 DNA （ctDNA），为非侵入性早期癌症检测提供了一条有前途的途径。 然而，很少有研究评估液体活检在 ESCC 诊断中的效用。

cfDNA生物学的进步，加上数据量的指数级增长，使肿瘤特异性改变的检测具有无与伦比的精度，包括遗传、表观遗传和片段组学特征。在最近对循环游离基因组图谱（CCGA）中cfDNA的多组学分析中，全基因组cfDNA甲基化成为癌症检测最有希望的信号，优于片段化特征和遗传变异。然而， 基于甲基化的ctDNA检测方法仍然存在一些挑战。

首先， 遗传变异的内在价值（例如，拷贝数变异;CNV）和嵌入在全基因组亚硫酸氢盐测序（WGBS）数据中的片段特征（例如片段大小）被低估了。 需要同时分析单个 WGBS 数据集中的 cfDNA 甲基化标记、遗传变异和片段化特征。其次， 鉴于遗传和表观遗传畸变在从癌前病变到胚胎离瘤的转变中的关键作用，这些多组学特征的相互互补性和综合性能仍不清楚。 第三， cfDNA甲基化标记物的生物学意义及其对亚型和预后的效用在很大程度上是未知的。

cfDNA全基因组亚硫酸氢盐测序中的EMMA框架概述

为了加强ESCC的早期检测， 我们开发了基于“组织-cfDNA-组织”策略的EMMA框架（图1a）。最初，我们从配对的WGBS和原发性肿瘤的全基因组测序（WGS）数据中鉴定了ESCC衍生的DMR和CNV，并匹配了我们之前队列ESCC基因组和表观基因组图谱（ECGEA）的155例ESCC病例的邻近非肿瘤组织。随后，我们检查了cfDNA WGBS数据中ESCC衍生的DMR和CNV。基于来自肿瘤细胞的片段似乎比来自正常细胞的片段短的事实，我们进一步计算了cfDNA WGBS数据中短cfDNA片段大小作为片段大小比（FSR）的比例。接下来，我们采用了基于随机森林的（random forest-based）机器学习框架，单独利用 DMR、DMR 与 CNV 以及所有三个特征（DMR、CNV 和 FSR），使用包含 150 名 ESCC 患者和 150 名匹配 HC 的数据集。在外部 ESCC 队列和癌前队列中独立评估每个诊断模型的性能。此外，我们将最佳 DMR 与基于多组学的综合分子亚型、肿瘤微环境（TME）、存活率和配对 ESCC 组织样本中的转录组学谱相关联。

研究设计和患者入组

我们的研究设计了一个多样化的队列，包括来自中国医学科学院肿瘤医院和中国北京协和医学院（CHCAMS，发现/培训队列）的 150 名未经治疗的 ESCC 或食管高级别上皮内瘤变（HGIEN，即 0 期 ESCC）患者，来自上海胸科医院的 30 名未经治疗的 ESCC 患者，中国（外部验证队列）、来自 CHCAMS（癌前验证队列）的 50 名食管 IEN 患者和 230 名 HC，每个患者在各自的队列中年龄和性别匹配（图 1b）。在进行任何医疗干预之前，我们从每位受试者（n = 460）中位数收集了2 mL的血浆。ESCC患者和对照组的cfDNA浓度一致。采用WGBS评估每个参与者的cfDNA甲基化组，460个cfDNA样本约占参考基因组的89%，平均深度为9.51×。

研究结果

本研究，我们对来自非转移性 ESCC 或癌前病变患者的 460 个 cfDNA 样本以及匹配的健康对照进行了全基因组亚硫酸氢盐测序（WGBS）。我们开发了一个扩展的多模态分析（EMMA）框架，以同时识别cfDNA WGBS数据中的cfDNA甲基化、拷贝数变异（CNV）和片段化标记。cfDNA甲基化标志物是最早和最敏感的，可在70%的胚胎干细胞和50%的癌前病变中检测到，并与分子亚型和肿瘤微环境有关。CNV 和碎片化特征显示出高特异性，但与晚期疾病有关。EMMA显著提高了检出率，将AUC从0.90提高到0.99，并在验证队列中检测出87%的ESCC和62%的癌前病变，特异性>95%。我们的研究结果证明了cfDNA甲基化组的多模式分析在早期检测和监测ESCC分子特征方面的潜力。

参考资料：

https://www.nature.com/articles/s41467-024-47886-1

注：本文旨在介绍医学研究进展，不能作为治疗方案参考。如需获得健康指导，请至正规医院就诊。

责任编辑：肿瘤资讯-QTT
排版编辑：肿瘤资讯-HYF