基于ONT自适应采样全基因组测序的儿科肿瘤单次快速分子分型研究

《Genome Medicine》：Accelerated and comprehensive pediatric cancer profiling using whole-genome sequencing with adaptive sampling

摘要

背景

及时而全面的分子分类对于儿科肿瘤治疗决策至关重要，然而当前的诊断流程依赖于多步骤、耗时且资源密集的测试策略。我们提出了一种基于Oxford Nanopore Technologies（ONT）的标准化自适应采样全基因组测序方法（AS-WGS），针对儿科癌症进行了优化，能够在单次检测中实现快速而全面的分子特征分析。

方法

我们设计了一个包含380个临床相关位点的AS-WGS面板，并将其应用于36个儿科癌症样本和对照样本的测序。为支持实时解读，我们开发了一个开源生物信息学分析流程（nf-core-oncoseq），能够在测序过程中实时进行分析。我们将AS-WGS结果与标准临床检测（包括外显子组和转录组测序）的结果进行了比较。

结果

AS-WGS在目标区域实现了体细胞级别的覆盖度（平均172X），同时保持了泛基因组覆盖度（18X），从而支持全基因组拷贝数和甲基化分析。AS-WGS可靠地检测了所有类别的临床可操作变异，包括融合基因（20/20）、小变异（SNV和indel，58/59个突变基因）和大片段拷贝数变异（20/21）。SNV在低至5%等位基因频率时仍能被稳健捕获，与临床外显子组测序相当。无PCR的工作流程支持基于甲基化的肿瘤分类，为11例急性淋巴细胞白血病中的9例和12例实体瘤中的8例提供了血液肿瘤和实体瘤亚型的正交验证。所有克隆性变异均在测序前24小时产生的数据中被识别出来，支持读数>5（20/20个融合基因和47/47个等位基因频率>25%的SNV），其中部分变异（如大片段拷贝数变异和甲基化预测）在首小时内即可检测。

结论

我们的结果表明，将AS-WGS应用于儿科血液肿瘤和实体瘤，能够在单次检测中快速识别所有类别的基因组变异，并实现基于甲基化的分类。未来旨在临床转化的研究将进一步确立其在当前多检测诊断格局中的地位。