NF1相关外周神经鞘肿瘤的综合基因组分析：更新版生物样本库数据集揭示治疗新靶点

本研究针对神经纤维瘤病1型(NF1)相关外周神经鞘肿瘤(PNST)的治疗瓶颈，通过建立约翰霍普金斯大学NF1生物样本库，整合73例RNA测序(RNAseq)和114例全外显子测序(WES)数据，系统解析了PNST的基因组特征。研究发现NF1和SUZ12基因变异在恶性外周神经鞘肿瘤(MPNST)中显著富集，并通过转录组分析揭示了H3K27me3通路异常和上皮-间质转化(EMT)激活的关键作用。该数据集通过NF Data Portal开放共享，为NF1肿瘤的精准治疗开发提供了重要资源。

　　

神经纤维瘤病1型(NF1)是一种常染色体显性遗传病，患者易发生多种外周神经鞘肿瘤(PNST)，包括从良性的丛状神经纤维瘤(PNF)到高度恶性的恶性外周神经鞘肿瘤(MPNST)。尽管NF1发病率达1/3000，但相关肿瘤的治疗进展长期受限，主要归因于原发性肿瘤样本的稀缺性和基因组异质性。更棘手的是，约50%的MPNST患者对现有疗法无响应，5年生存率不足20%。这种严峻现状亟需建立标准化的生物样本库和全面的基因组图谱，以揭示NF1肿瘤恶化的分子机制并开发靶向疗法。

针对这一挑战，约翰霍普金斯大学医学院(Johns Hopkins University School of Medicine)的研究团队在《Scientific Data》发表了更新版NF1肿瘤生物样本库数据集。该研究整合了390例临床注释样本，包括91例PNF、66例MPNST和118例皮肤神经纤维瘤(CNF)，并采用WES和RNAseq技术对187例样本进行基因组分析。通过建立标准化的NF Data Portal数据共享平台，研究者为全球科学界提供了可直接用于计算的预处理数据，显著降低了NF1研究的准入门槛。

关键技术方法包括：1) 采用IDT xGen Exome Hyb Panel v1.0进行全外显子捕获和NovaSeq 6000测序(100X覆盖度)；2) 使用Strelka2和Mutect2双算法进行体细胞变异检测，并通过SomaticSeq获得高置信度变异集；3) 基于nf-core/rnaseq流程进行转录组定量，结合ComBat算法校正批次效应；4) 利用Somalier软件验证样本间遗传相关性；5) 通过GSEA分析差异表达通路，所有数据均通过Synapse平台开放获取。

数据记录与质量控制
研究团队建立了严格的样本质控体系：手术标本经病理学家即时评估后，分装为5-10mm组织块，以冷冻、RNAlater或福尔马林固定等多种形式保存。通过H&E染色和病理复核确保诊断准确性。WES数据分析显示，31%的PNF和26%的MPNST携带NF1基因体细胞突变，与临床诊断相符。样本间遗传相关性验证证实，除3例衍生细胞系外，所有配对样本的Somalier相关系数均>0.9，确保了数据可靠性。

基因组变异特征
通过多算法共识分析发现，NF1和SUZ12是变异频率最高的基因(图2C)。NF1变异主要分布在GAP相关结构域(图3)，其中35%的样本携带预测为中度或高度影响的变异(如p.R1306^*无义突变)。值得注意的是，虽然所有患者均符合NF1临床诊断标准，但WES仅能检测到35%样本的NF1变异，凸显了当前技术对大片缺失/重复检测的局限性。在MPNST中，PRC2复合体成员SUZ12/EED的失活突变占21%，与H3K27me3表观修饰丢失显著相关。

转录组通路分析
PCA分析显示MPNST与PNF存在部分转录组重叠(图4A)，提示PNF可能存在恶性转化潜能。差异表达分析鉴定出CCNB2、TWIST1等促癌基因在MPNST中上调2.1-3.5倍，而髓鞘相关基因(CNP、PMP22)则显著下调。GSEA分析揭示，H3K27me3相关通路在MPNST中富集程度最高(图4C)，其中"Meissner Brain HCP with H3K27me3"基因集的NES值达2.89(FDR<0.001)。免疫组化证实14例MPNST中11例完全缺失H3K27me3表达(图4F)，为PRC2失活提供了功能证据。此外，EMT和ECM组织通路显著激活，COL6A3和MMP2等基因表达升高3.2倍，可能驱动MPNST的侵袭转移。

这项研究通过建立迄今最全面的NF1肿瘤基因组资源，解决了该领域样本可及性的关键瓶颈。创新性地采用多组学整合策略，不仅验证了PRC2-H3K27me3轴在MPNST发生中的核心地位，还揭示了EMT通路激活的新型治疗靶点。数据集特有的临床注释信息(如ANNUBP等罕见亚型)为解析NF1肿瘤演进谱系提供了独特视角。更重要的是，标准化数据处理流程和开放获取模式显著提升了数据重用效率，已有80余项研究申请使用该资源。这些发现为开发针对NF1肿瘤的表观遗传疗法和联合治疗策略奠定了分子基础，对改善这类难治性肿瘤的临床预后具有重要转化价值。