MyClone：快速精准重构肿瘤克隆种群结构的新方法，为癌症精准治疗提供新工具

本研究针对肿瘤异质性解析中克隆重建方法计算效率低、准确性不足的问题，开发了基于深度测序数据的概率统计方法MyClone。该方法通过贝叶斯推断和模块化设计，实现了对靶向测序和高深度肿瘤测序数据的高精度克隆重建，在模拟和真实临床数据中均显示出优越的聚类准确性、癌症细胞分数(CCF)预测能力和计算速度，为癌症进化研究和临床治疗决策提供了有力工具。

　　

癌症发展遵循达尔文进化过程，由连续的体细胞突变和亚克隆选择驱动，导致肿瘤由多个遗传学上不同的细胞群体组成。这种肿瘤异质性对癌症治疗构成重大障碍，增加了恶性进展风险，是治疗耐药的主要驱动因素。准确重建肿瘤克隆结构能够提供关于肿瘤如何响应治疗的关键见解，识别驱动癌症进展或引起治疗耐药的突变，并为设计更有效的治疗策略提供信息。

然而，精确的肿瘤克隆重建通常需要空间多样化的肿瘤采样和先进的单细胞测序技术，通过临床测量进行精确克隆重建仍然具有挑战性。当前策略通常将下一代测序(NGS)与概率计算方法相结合，但这些方法存在计算密集、速度慢、对拷贝数异常(CNAs)处理不足等局限性。

为了解决这些问题，来自清华大学和中国医学科学院肿瘤医院的研究团队在《BMC Bioinformatics》上发表了题为"MyClone: rapid and precise reconstruction of clonal population structures for tumors"的研究论文，开发了一种新型概率方法MyClone，用于从深度测序基因组数据中重建克隆结构。

研究人员开发了MyClone的四个核心模块：基础聚类模块使用变分期望最大化(EM)算法进行初始聚类；克隆分割模块根据样本向量和拷贝数向量分离可能被错误聚类的突变；肿瘤纯度校正模块通过主克隆的癌症细胞分数(CCF)预测肿瘤纯度；克隆合并模块为拷贝数异常突变预测真实CCF并将其分配到正确的簇中。

研究结果显示，MyClone在模拟靶向测序数据上表现卓越。在模拟单样本深度靶向测序数据中，MyClone的中位V-measure得分为0.893，优于所有其他方法；中位CCF偏差为0.014，低于其他方法；中位运行时间仅0.204秒，显著快于其他方法。

在模拟多样本深度靶向测序数据中，MyClone同样表现出色，中位V-measure得分为0.949，中位CCF偏差为0.011，中位运行时间为0.375秒，均优于竞争方法。

MyClone also performs best on bulk tumor data with deep sequencing coverage

MyClone在高深度测序的批量肿瘤数据上也表现最佳。使用TRACERx模拟框架生成的批量肿瘤数据测试中，MyClone的中位V-measure得分为0.802，中位CCF偏差为0.037，中位运行时间为3.741秒，均优于其他比较方法。

MyClone is only suitable for high-depth sequencing data

研究发现MyClone仅适用于高深度测序数据。在测序深度为60×和200×的模拟数据上，MyClone的性能明显下降，表明该方法最适合高深度测序数据，如靶向测序或经过深度重测序的突变数据。

Robustness of myclone to mutation loss caused by sparsity

MyClone对稀疏性引起的突变丢失具有鲁棒性。在下采样实验中，保留20%的突变后，MyClone的聚类准确性和CCF预测准确性变化很小，证明该方法能够有效处理突变丢失情况。

MyClone performs precise clonal reconstruction on real breast cancer data

在真实乳腺癌数据上的应用表明，MyClone能够进行精确的克隆重建。与PyClone相比，MyClone推断的克隆数量相近但更为精确，单细胞测序数据验证表明MyClone的克隆分配更加准确。

MyClone helps to discover new drug-resistant and drug-sensitive genes in metastatic breast cancer

应用MyClone分析139例转移性乳腺癌患者的循环肿瘤DNA(ctDNA)测序数据，发现了10个可能与药物耐药性或敏感性相关的突变基因。研究发现化疗药物如紫杉醇可能与TP53突变相关，氟维司群耐药也可能与TP53相关；ESR1突变可能与托瑞米芬耐药相关；PTEN突变患者在接受西罗莫司治疗后CCF下降。

MyClone helps to Decode the mechanism of drug resistance in metastatic breast cancer

进一步研究发现，亚克隆突变与CCF增加显著相关，符合达尔文进化理论。例如，吡咯替尼和卡培他滨治疗后TP53亚克隆的CCF显著增加，表明TP53亚克隆比原始主克隆更具优势并导致耐药性；来曲唑和氟维司群治疗后PIK3CA亚克隆的CCF增加，表明PIK3CA亚克隆在耐药性中获得优势。

研究结论表明，MyClone作为一个克隆重建方法具有全面能力，能够处理多样本数据，自动推断肿瘤纯度，并校正拷贝数异常。它在靶向测序数据和高深度测序的批量肿瘤数据上表现出最先进的性能，可运行于组织活检和ctDNA的测序结果进行克隆推断。凭借其快速运行时间和高重建准确性，MyClone有潜力在临床癌症治疗中广泛使用。

该研究的重要意义在于为肿瘤异质性研究提供了高效准确的工具，特别适用于临床广泛使用的靶向测序数据。MyClone不仅能够识别潜在的耐药和敏感基因，还能揭示肿瘤发展进程，为理解肿瘤进化机制、监测治疗反应和制定个性化治疗策略提供了有力支持。此外，该方法在ctDNA数据分析中的应用展示了其在液体活检领域的潜力，为无创性肿瘤监测和进化研究开辟了新途径。

研究的主要局限性在于MyClone依赖于一些强假设，如假设突变的VAF遵循二项分布，在某些模块中假设突变是杂合且拷贝数为2。这些假设有助于方法实现，但在遇到极其复杂突变模式的基因组时可能导致一些偏差。作者表示未来工作将把生物学先验纳入统计假设中，以增强方法的稳定性和可解释性。