肿瘤组织中5-羟甲基胞嘧啶的稳定表观基因组变化实现cfDNA癌症检测

《Communications Biology》：5-hydroxymethylcytosine analysis reveals stable epigenomic changes in tumor tissue that enable cancer detection in cell-free DNA

本刊推荐：为开发无创多癌种早期检测方法，研究人员系统分析了5-羟甲基胞嘧啶(5hmC)在5种肿瘤组织(n=217)和循环游离DNA(cfDNA)样本(n=2687)中的表观基因组分布。研究发现肿瘤特异性5hmC特征在癌变早期即已建立并贯穿疾病全程，基于组织特异性差异羟甲基化区域(DhmR)构建的多项逻辑回归模型可准确预测cfDNA的肿瘤组织起源(TOTO)，准确率达85.2%，为液体活检提供了新型pan-cancer标志物。

　　

在癌症精准医疗时代，早期发现和准确识别肿瘤起源部位是提高患者生存率的关键。循环游离DNA(cfDNA)液体活检技术因其无创、可重复性高等优势，已成为癌症早筛的重要方向。然而，当前基于DNA甲基化(5mC)的检测方法在组织溯源准确性方面仍存在局限。作为5mC的氧化衍生物，5-羟甲基胞嘧啶(5hmC)在基因调控中扮演着关键角色，但其在肿瘤发生过程中的动态变化规律及其在cfDNA中的检测潜力仍有待系统揭示。

ClearNote Health研究所团队在《Communications Biology》发表的最新研究中，通过对乳腺癌、结肠癌、肺癌、卵巢癌和胰腺癌等5种高死亡率癌症类型的217例肿瘤组织、50例正常组织以及2687例cfDNA样本进行全基因组5hmC图谱分析，发现肿瘤特异性5hmC特征在癌变早期即已稳定建立，且能持续存在于疾病全过程。这一发现为开发基于5hmC的多癌种早期检测与组织溯源技术奠定了理论基础。

关键技术方法包括：通过点击化学法全基因组富集5hmC修饰片段；使用合成spike-in定量5hmC质量分数；采用MACS2进行peak calling分析；利用edgeR进行差异羟甲基化区域(DhmR)鉴定；结合glmnet包构建逻辑回归模型；采用20折嵌套交叉验证评估性能。临床样本来源于美国146个中心的前瞻性队列(NCT03869814)。

基因组分析揭示肿瘤特异性表观遗传变化

研究团队通过spike-in定量发现，所有肿瘤组织的全局5hmC丰度均显著降低(图1A)。基因组特征分布分析显示，肿瘤组织中基因区域(如外显子、启动子等)呈现低羟甲基化，而非基因区域(LINE、基因间区等)则呈现高羟甲基化趋势(图1C)。

基因体5hmC变化揭示pan-cancer与组织特异性模式

DhmR分析发现，各癌种间存在显著相关的5hmC变化模式(图2B)，其中140个基因在所有肿瘤类型中呈现一致性羟甲基化改变(图2C)。通路富集分析显示，这些基因显著富集于IL2-STAT5信号、KRAS信号、炎症反应等癌症相关通路(图2E)。2=0.68-0.89)(图3A)，且肿瘤分数估计值无显著差异(图3C)，表明5hmC表观遗传改变主要发生在肿瘤发生早期阶段。

肿瘤组织与cfDNA羟甲基化模式的比较分析

cfDNA中DhmR基因数量随癌症进展显著增加(图4A)，且与肿瘤组织共享大量oncogenic通路富集特征(图4E)。值得注意的是，胰腺癌cfDNA表现最显著的5hmC改变，而乳腺癌变化最小，可能与ctDNA释放量差异有关。

基于组织变异5hmC特征的TOTO多分类建模

UMAP可视化显示相同组织来源样本呈现明显聚类(图5A)。研究人员筛选5,268个组织变异基因作为特征，构建的二步预测模型在cfDNA中实现85.2%的TOTO预测准确率(图5D)。

本研究首次系统阐明5hmC在多种癌症类型中的动态变化规律，证实肿瘤特异性5hmC特征在癌变早期建立并保持稳定的重要特性。通过构建组织特异性DhmR特征模型，成功实现cfDNA中肿瘤起源的准确预测，为开发基于5hmC的多癌种液体活检技术提供新思路。值得注意的是，胰腺癌表现独特的5hmC重塑模式，而乳腺癌因ctDNA释放量较低导致组织-cfDNA一致性较弱，提示不同癌症类型需个性化分析策略。

尽管研究存在队列多样性有限等局限，但这项工作的创新性在于将肿瘤组织表观基因组特征与循环生物标志物检测有机结合，推动液体活检从"是否患癌"向"患何种癌"的精准诊断迈进。未来通过扩大样本量和人群多样性验证，5hmC检测有望成为癌症早筛和精准医疗的有力工具。