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为解决传统方法检测 ecDNA 的局限及相关研究难题，研究人员开展了利用 GCAP 从全外显子测序（WES）数据检测 ecDNA 的研究。结果显示，GCAP 可识别 ecDNA 相关基因，且 ecDNA 与多种癌症临床结局相关，这有助于肿瘤诊疗。
在癌症研究的神秘世界里，科学家们一直在寻找那些能够揭示肿瘤生长、发展和治疗奥秘的关键线索。额外染色体环状 DNA（ecDNA）便是其中备受瞩目的焦点。自 20 世纪 60 年代被发现以来，ecDNA 就像一个神秘的 “基因魔盒”，藏着许多与癌症紧密相关的秘密。它存在于大多数癌症类型中，拥有独特的结构和功能。
传统检测 ecDNA 的方法，如荧光原位杂交（FISH）和环形构象捕获（3C）分析，就像拿着简陋的工具在复杂的迷宫中探索，存在诸多局限。它们不仅通量低，而且无法在全基因组范围内对 ecDNA 进行全面的特征描述。基于下一代测序（NGS）开发的从头计算方法，如 AmpliconArchitect，虽然试图利用全基因组测序（WGS）或 Circle - Seq 数据重建 ecDNA 结构，但 WGS 在大多数临床队列中难以实现，ecDNA 复杂的结构和可变的拷贝数也增加了研究难度。外显子测序虽在临床上应用广泛，但 ecDNA 的断点常常位于捕获的外显子区域之外，现有的计算工具无法充分利用外显子数据推进 ecDNA 研究。由于缺乏合适的大规模基因组数据集和有效的系统分析方法，关于 ecDNA 的流行率、临床意义以及在癌症进化中的作用等关键问题，仍如同迷雾般未被完全揭开。
为了突破这些困境，中国医学科学院肿瘤医院（国家癌症中心 / 国家临床肿瘤医学研究中心）等单位的研究人员勇敢地踏上了探索之旅。他们开展了一项极具意义的研究，开发了一种名为 GCAP（基于机器学习的计算框架）的工具，旨在直接从全外显子测序（WES）数据中检测 ecDNA 扩增特征。
这项研究意义非凡。它为 ecDNA 研究打开了新的大门，让我们对 ecDNA 在肿瘤诊疗中的作用有了更深入的认识，有望推动癌症诊疗进入一个新的时代。该研究成果发表在《Holistic Integrative Oncology》杂志上。
研究人员在开展这项研究时，运用了多种关键技术方法。首先，利用 ASCAT 从 386 个肿瘤 - 正常外显子样本中推断出等位基因特异性拷贝数谱。然后，以匹配的全基因组数据生成的基因水平 ecDNA 状态作为训练标签，从拷贝数谱中提取多种分子特征，如拷贝数特征、肿瘤纯度估计值和非整倍体评分等。最后，利用这些特征训练 XGBoost 模型来推断基因水平的 ecDNA 状态 。此外，研究还使用了来自 TCGA 和 PCAWG 泛癌数据库的全外显子测序数据，以及 1015 例结直肠癌患者的真实世界队列数据进行分析。
研究结果
- ecDNA 与临床结局的关联：研究人员通过 GCAP 框架分析 TCGA 和 PCAWG 泛癌数据库的全外显子测序数据，发现携带环状 DNA 扩增的患者总体生存率和无进展生存率显著降低。在 1015 例结直肠癌患者的真实世界队列中，经多变量 Cox 回归分析进一步证实了 ecDNA 状态可作为独立的预后标志物，这对于细化风险分层、指导个性化治疗决策意义重大。例如，医生可以根据患者的 ecDNA 状态，更精准地判断患者的病情发展趋势，为其制定更具针对性的治疗方案。
- ecDNA 对肿瘤分子分型的影响：基于结直肠癌队列，研究人员在以往分子分型的基础上引入 ecDNA 扩增状态，成功地细化了结直肠癌分子分型。他们发现了以 ecDNA 扩增为特征的新亚型，这些亚型富含 APOBEC 诱导的突变和拷贝数特征 8（CN8）活性。其中，CIN - HR&Circ 亚型富集现象尤为显著，且该亚型排除了微卫星不稳定性（MSI），患者生存率较低。这一发现为结直肠癌的精准治疗提供了更详细的分子依据，有助于医生根据不同的亚型选择更有效的治疗方法。
- ecDNA 对预测治疗反应的作用：研究表明，ecDNA 上携带的特定基因能够预测疾病对化疗和免疫治疗的反应。将 GCAP 应用于免疫治疗临床试验发现，ecDNA 可作为晚期胃癌（SYSUCC AGC 队列和 SKKU AGC 队列）和鼻咽癌（SYSUCC NPC 队列）抗 PD1 单药治疗的负面和预后标志物。在接受化疗加免疫治疗的晚期食管癌患者（JUPITER - 06 ESCC 队列）中，具有细胞带 11q13 环状扩增的患者对治疗更敏感。这意味着医生可以通过检测患者的 ecDNA，提前预测治疗效果，从而及时调整治疗方案，提高治疗的有效性。
研究结论和讨论
综上所述，这项研究成功开发了 GCAP 工具，克服了以往从 WES 数据检测 ecDNA 的困难，为 ecDNA 研究提供了有力的技术支持。研究结果充分表明，ecDNA 在肿瘤的发生、发展、预后以及治疗反应预测等方面都发挥着至关重要的作用。它不仅可以作为独立的预后标志物，帮助医生更准确地评估患者的病情，还能为肿瘤分子分型提供新的依据，进一步细化肿瘤的分类，为个性化治疗提供更精准的指导。此外，ecDNA 上特定基因对治疗反应的预测功能，也为临床医生选择合适的治疗方案提供了重要参考。
然而，研究也存在一定的局限性。例如，GCAP 算法可能会将非 ecDNA 的局灶性扩增（如 BFB）误判为 ecDNA，导致假阳性结果；对于低拷贝数且未经历明显正选择压力的 ecDNA，可能会出现假阴性结果 。尽管如此，这些局限性并不影响该研究的重要价值。未来的研究可以进一步优化 GCAP 算法，提高检测的准确性。同时，还需要开展更多的临床研究，扩大样本量，深入探索 ecDNA 在不同癌症类型中的作用机制，以及如何将 ecDNA 检测更好地应用于临床实践，为癌症患者带来更多的希望。
总的来说，这项研究为 ecDNA 在肿瘤诊疗领域的广泛应用奠定了坚实的基础，为癌症研究开辟了新的方向，有望推动癌症诊疗技术的重大突破，让我们离攻克癌症这一难题又近了一步。
