全基因组测序和基因panel测序在精准肿瘤学中的比较研究

这项研究通过对比全外显子 / 全基因组测序（WES/WGS）、转录组测序（TS）与基因 panel 测序，为精准肿瘤学的临床实践提供了关键依据，对优化癌症治疗方案、提升患者生存率意义重大。

　　

在精准肿瘤学领域，德国德累斯顿国家肿瘤疾病中心（National Center for Tumor Diseases Dresden，NCT）的 Irina A. Kerle 等研究人员取得了重要进展。他们的研究成果发表于npj Precision Oncology期刊，该研究通过对比全外显子/全基因组测序（WES/WGS）、转录组测序（TS）与基因 panel 测序，为精准肿瘤学的临床实践提供了关键依据，对优化癌症治疗方案、提升患者生存率意义重大。

一、研究背景

过去 15 年，精准肿瘤学发展迅猛，针对带有相同基因改变或表面受体的不同癌症的靶向药物展现出显著疗效，推动了跨领域系统治疗的发展。例如，PARP 抑制剂 olaparib 获批用于治疗携带 BRCA1 或 BRCA2 突变的四种肿瘤；PD-1 抑制剂 pembrolizumab 用于治疗微卫星不稳定或错配修复缺陷、高肿瘤突变负荷的实体瘤；抗体偶联药物 trastuzumab deruxtecan 对 HER2 阳性实体瘤疗效显著。

然而，分子诊断在癌症治疗中的应用并不均衡。对于常见癌症，如胆管癌、黑色素瘤等，分子诊断已成为标准临床实践；但对于许多罕见癌症，分子诊断仍处于实验阶段，这极大限制了治疗选择，导致患者生存率较低。例如，融合驱动的肉瘤中，基因重排多用于诊断而非治疗；非重排驱动的骨与软组织肉瘤存在复杂的基因组改变和生物标志物，却难以通过现有手段充分分析。

德国癌症研究中心（DKFZ）、国家肿瘤疾病中心（NCT）和德国癌症联盟（DKTK）开展的分子辅助分层肿瘤根除计划（MASTER），利用 WES、WGS 和 TS 来识别罕见肿瘤或 51 岁以下晚期肿瘤患者的治疗相关基因改变。与之对比，基因 panel 测序虽应用广泛，但存在局限性，其覆盖基因数量有限，且无法标准化评估同源重组缺陷（HRD）、进行种系评估，也难以获取复合基因组图谱和 RNA 表达信息。目前，WES/WGS 联合 TS 与基因 panel 测序在临床实践中的直接比较数据匮乏，这一现状促使了本研究的开展。

二、研究材料与方法

（一）研究对象

研究选取了 20 例患者，其中 1 例患有血液系统疾病（急性粒单核细胞白血病），18 例患有不同类型的晚期实体瘤，包括唾液腺癌、甲状腺癌、卵巢癌等。这些患者均参与了 DKFZ/NCT/DKTK MASTER 项目，并在 2015 年 10 月至 2020 年 12 月期间接受了多中心分子肿瘤委员会（MTB）的讨论。患者的中位年龄为 46 岁，既往接受系统治疗的中位次数为 1 次。所有患者均签署了知情同意书，同意进行肿瘤和正常组织测序，并允许将测序及临床数据用于研究。

（二）测序方法

原始测序：对患者的肿瘤 DNA 和 RNA 分别进行 WES（5 例）或 WGS（15 例）以及 TS（18 例），同时对实体瘤患者的血液 DNA（19 例）或血液系统恶性肿瘤患者的唾液 DNA（1 例）进行生殖系测序。

Panel 测序：使用 Illumina 的 TSO500 和 TST170 检测试剂盒，对上述 20 例患者的肿瘤和正常组织 DNA 及肿瘤 RNA 进行重测序。其中，RNA 测序成功覆盖了所有 20 例患者，包括 MASTER 1 中 TS 未成功的 2 例患者。

重分析：为使 WES/WGS ± TS 测序数据更统一、更新，2023 年 6 月利用 MASTER 项目当前的生物信息学流程对原始测序数据进行重分析（MASTER 2）。

（三）数据分析

由经过精准肿瘤学培训的医生评估 panel 测序和 MASTER 2 数据，并结合患者病史给出治疗建议（TR）。将 MASTER 项目测序产生的 TR 及其潜在生物标志物（BM）与 panel 测序的结果进行对比，分析两者的异同。

三、研究结果

（一）治疗建议和生物标志物汇总

MASTER 1 分析共产生 68 条治疗建议，中位值为每位患者 3.5 条，基于 176 个生物标志物，涵盖 14 种不同类型的改变；MASTER 2 分析产生 61 条治疗建议，中位值为每位患者 3.0 条，基于 124 个生物标志物；Panel 测序分析产生 51 条治疗建议，中位值为每位患者 2.5 条，基于 75 个生物标志物，涵盖 7 种不同类型的改变。

（二）相同的治疗建议

在第一轮比较中，MASTER 1 的治疗建议有 47.1%（32/68）与 Panel 分析的治疗建议匹配，其中 90.6%（29/32）基于相同的生物标志物；在第二轮比较中，MASTER 2 的治疗建议有 45.9%（28/61）与 Panel 的治疗建议一致，96.4%（27/28）基于相同的生物标志物。

（三）不同的治疗建议

Panel 未覆盖的生物标志物：MASTER 1 和 MASTER 2 分析中，分别有 26.5%（18/68）和 36.1%（22/61）的治疗建议基于 Panel 未覆盖的生物标志物。其中，72.2%（13/18）和 59.1%（13/22）完全基于 RNA 表达数据，还有部分基于 Panel 目标捕获区域外的基因改变。例如，患者 11 的 FLT3-ITD 变异因 Panel 分析中覆盖不足未被检测到；部分基因的扩增、缺失及融合等变异也未被 Panel 覆盖。

可回顾性检测的拷贝数变异：MASTER 1 和 MASTER 2 中，分别有 10.3%（7/68）和 6.6%（4/61）的治疗建议基于的生物标志物是 CNV，这些 CNV 可通过标准化 bin count 分析在 Panel 测序数据中回顾性检测到。但由于 Panel 生殖系分析的局限性，部分 CNV（如 NF1 基因）的生殖系缺失未被准确检测。

其他差异：MASTER 1 分析中，2.9%（2/68）的治疗建议基于 Panel 未检测到的生物标志物。在第一轮比较中，MASTER 1 和 Panel 分别有 2.9%（2/68）和 3.9%（2/51）的治疗建议基于相同的生物标志物却产生了不同的治疗建议。此外，在两轮比较中，Panel 测序均产生了较多的额外治疗建议。

（四）治疗实施差异

MASTER 1 分析的 9 条治疗建议在 8 例患者中实施了 10 种治疗；MASTER 2 分析推荐了 MASTER 1 中的 8 条治疗建议，在相同 8 例患者中实施了 9 种治疗；Panel 测序分析与 MASTER 1 中 6 例患者的 7 条治疗建议一致，还为 1 例患者提供了额外的 mTOR 抑制治疗建议。部分患者接受的治疗（如 pazopanib 治疗）主要或仅由 RNA 表达数据支持，而这些数据在 Panel 分析中未得到充分体现。

四、研究结论与讨论

本研究首次直接对比了 WES/WGS 联合 TS 与覆盖 500 多个基因的综合 DNA/RNA 基因 Panel 测序的临床影响。研究表明，WES/WGS 和 TS 相较于大型 Panel 测序具有优势，RNA 表达数据、无基因数量限制以及复合生物标志物（如 DNA 突变特征和 HRD 评分）的存在，能够为罕见和晚期肿瘤患者拓展有限的治疗选择。

Panel 测序也有自身优势，比如可使用存档的福尔马林固定组织，物流更简便；从 DNA/RNA 提取到获得分子结果的周转时间通常较短，成本较低。在肿瘤细胞含量满足要求时，其 dropout 率与 WGS 和 RNA 测序相当。然而，Panel 测序存在检测局限性，如对 CNV 的检测受限，仅报告 59 个基因的 CNV 扩增，难以全面分析基因组；生殖系分析也存在不足，易遗漏部分致病生殖系变异。

总体而言，本研究为精准肿瘤学中测序技术的选择提供了重要参考。未来，还需开展更大规模患者队列的随机对照试验，以全面评估选择 WES/WGS + TS 相较于大型 panel 测序在社会经济和临床方面的实际影响。WGS 结合多种分析技术，能够实现对肿瘤的多维特征分析，为开发更有效的靶向治疗提供可能，有望推动精准肿瘤学领域的进一步发展。