基于低深度全基因组甲基化测序的髓母细胞瘤分子分型及无参考非整倍体检测新策略

本研究针对髓母细胞瘤(MB)分子分型依赖Illumina甲基化芯片的局限性，开发了低深度(<10x)全基因组甲基化测序(WGBS)分析流程。通过整合69例样本数据与MNP分类器，实现了97%的分子组别一致性，并显著提升SNCAIP等关键基因拷贝数变异的检测灵敏度，为临床诊断提供了平台独立的精准解决方案。

　　

髓母细胞瘤作为儿童最常见的恶性脑肿瘤之一，其精准诊断长期依赖Illumina甲基化芯片技术。然而该平台存在检测盲区、设备依赖性强等缺陷，尤其在检测MYC/MYCN扩增等关键变异时灵敏度不足。随着测序技术成本下降，如何利用全基因组甲基化测序(WGBS)实现更全面的分子诊断成为亟待解决的问题。

来自德国癌症研究中心(DKFZ)等机构的研究团队创新性地开发了低深度WGBS分析流程。通过对69例髓母细胞瘤样本(含35例10x低深度数据)的系统研究，证明该技术不仅能与现有甲基化芯片分类模型无缝整合，还能揭示传统方法难以检测的基因组异常。相关成果发表于《Acta Neuropathologica Communications》。

研究采用三大关键技术：1) 基于XGBoost算法的BoostMe甲基化数据插补方法处理低深度WGBS缺失值；2) 利用CNVKit优化无参考基因组拷贝数分析流程，检测灵敏度达96%；3) 通过32,000个特征位点将WGBS数据映射至MNP v12.8分类系统。样本队列包含国际癌症基因组联盟(ICGC)公开数据及机构内部样本，均匹配甲基化芯片数据作为金标准。

分子分型性能验证
低深度WGBS与甲基化芯片的跨平台相关性达0.94-0.98，经插补后维持0.93以上。在分子组别判定中，10x数据与芯片的总体一致性达97.1%，其中MB_WNT和MB_SHH组区分度最佳。值得注意的是，30x深度数据的分类概率(0.97)显著高于10x数据(0.92)，但后者仍满足临床诊断阈值。

基因组变异检测优势
优化的CNVKit流程成功识别出芯片未能检测的SNCAIP重复变异，对全染色体/臂级变异的检测灵敏度达94%。在12例匹配全外显子测序(WES)的样本中，WGBS检测到芯片遗漏的MYC/MYCN扩增事件，证实其在高价值临床标记物检测中的优越性。

甲基化全景图谱特征
分析10,000个变异最大的CpG位点发现，WGBS捕获的95%高变区域未被EPICv2.0芯片覆盖。这些位点主要分布于基因间区("open sea")，其中MB_Group3/MB_Group4的甲基化连续分布特征与转录组数据更吻合，提示现有分类可能过度依赖局部高密度探针区域。

该研究首次证实低深度WGBS可作为甲基化芯片的替代方案，其优势体现在：1) 平台独立性，避免芯片迭代带来的分类器重训练问题；2) 同步实现甲基化分析和全基因组CNV检测；3) 150ng低DNA起始量满足临床实践需求。特别重要的是，该方法可直接利用现有MNP分类器资源，无需重建模型，为测序时代分子诊断提供了平滑过渡方案。未来随着5碱基测序等技术的发展，这种整合甲基化与变异检测的一体化策略将展现更大临床价值。