《Signal Transduction and Targeted Therapy》：Concordance analysis of DNA and RNA profiling: The MD Anderson IMPACT2 study in precision oncology
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本期刊物推荐一项探讨DNA与RNA检测在临床实践中一致性及预后价值的前瞻性研究。为解决肿瘤DNA检测未能完全满足临床需求的问题，研究人员在IMPACT2（NCT02152254）临床试验框架下，对829名患者开展DNA与RNA综合分析，发现TP53基因突变与VEGFA过表达存在显著关联，并证实表达失调基因≥6个的患者总生存期缩短，从而揭示了整合RNA分析在补充DNA信息、改善治疗选择与预后评估方面的潜力。
在精准医学时代，DNA测序（DNA sequencing）已成为肿瘤治疗决策的“罗盘”，帮助医生锁定可靶向的基因突变，从而为患者选择最有效的药物。然而，这个“基因蓝图”并非总能揭示肿瘤的全部秘密。许多患者的DNA检测找不到“可成药”的靶点，或者找到的突变对治疗效果影响不明。这是因为DNA是相对静态的指令手册，而真正驱动肿瘤生长、转移和耐药行为的，是DNA指令被翻译执行后活跃的转录本（transcript）和蛋白质。于是，科学家们将目光投向了能够反映肿瘤动态生物学状态的RNA表达谱（RNA profiling），试图从“施工图纸”的活跃程度中寻找新线索。但RNA检测在临床上仍处于探索阶段，其与DNA检测结果的一致性如何，能否真正用于指导治疗、预测患者预后，是亟待解答的关键问题。为了解答这些疑问，MD安德森癌症中心的研究团队基于一项名为IMPACT2的前瞻性、随机临床试验，对829名晚期癌症患者进行了深入分析，其研究成果发表在《Signal Transduction and Targeted Therapy》上，为我们理解DNA与RNA在肿瘤中的复杂对话提供了宝贵洞见。
为开展此项研究，研究人员主要运用了以下几个关键技术方法：
- 1.
前瞻性临床队列与样本：研究基于IMPACT2（NCT02152254）临床试验的B部分队列，该部分自2019年4月至2023年10月入组了438名连续患者，所有患者均计划进行肿瘤活检，并优先进行DNA和PD-L1检测。最终，在829名总患者中有253名有足够剩余肿瘤组织的患者接受了RNA测序分析。
- 2.
DNA与RNA分子谱分析：对肿瘤组织使用Tempus xT检测法进行DNA下一代测序（next-generation sequencing），以识别基因组改变。RNA分析同样由Tempus在DNA测序完成后进行，采用基于测序的全转录组RNA测序，无需匹配的正常组织对照。
- 3.
数据分析与统计学方法：使用Python（Jupyter, NumPy, pandas等包）处理和分析数据。一致性分析采用Fisher精确检验评估每个DNA报告基因与每个RNA报告基因之间的关联显著性，并对多重检验进行Benjamini-Hochberg校正。总生存期（OS）分析采用Kaplan-Meier方法和log-rank检验，并基于表达失调基因数量对患者进行分层（0-2个，3-5个，≥6个）。
研究结果
患者人口统计学和基线特征
共有829名患者参与了IMPACT2研究。在获得RNA分析结果的253名患者中，中位年龄为60岁，52%为女性。最常见的肿瘤类型是结直肠癌（21%）、头颈癌（12%）和肉瘤（12%）。用于DNA和RNA分析的样本主要来自肝、软组织和淋巴结等部位。与剩余185名因肿瘤组织不足而未进行RNA分析的患者相比，两组在人口学和基线特征上无显著差异，表明接受RNA分析的253名患者能代表B部分的总患者群体。
DNA和RNA分析检测到的改变分布
在253名接受RNA分析的患者中，DNA检测在242个独特基因中报告了改变，RNA表达分析则在52个独特基因中报告了改变。每名患者的基因组改变中位数为4个基因，表达改变中位数为2个基因。DNA报告的事件中，移码或终止增益占42.9%，拷贝数事件占30.4%。RNA报告的事件中，87.7%为过表达。此部分的关联性分布通过热图清晰展示。
DNA和RNA分析报告改变的一致性
在253名同时接受DNA和RNA分析的患者中，有50名患者表现出一致性，即在同一基因中同时存在基因组改变和表达改变。这50名患者中共发生了58个一致事件，涉及23个基因。拷贝数事件构成了大部分（78%）的一致事件。一致性状态因肿瘤类型和肿瘤纯度而异，具有一致事件的样本通常具有更高的肿瘤纯度。
DNA和RNA分析所识别改变之间的显著关联
对所有DNA和RNA报告基因组成的12,584个基因对进行关联性检验，发现其中123个基因对存在显著关联。值得注意的是，TP53基因改变与VEGFA基因过表达之间存在高度显著的关联，这可能在部分上解释了TP53突变患者对贝伐珠单抗（bevacizumab）的肿瘤反应。对123个显著关联基因对的通路注释分析显示，它们与PI3K/AKT信号通路有强烈关联。
肿瘤转录负担与总生存期
研究人员分析了肿瘤转录负担（Tumor Transcriptional Burden, TTB，即每位患者表达失调的基因数量）对总生存期（OS）的影响。结果发现，表达失调基因数量越多的患者预后越差：拥有0-2个、3-5个和≥6个表达失调基因的患者，其中位OS分别为9.8个月、11.9个月和6.7个月。这一生存差异具有统计学显著性。
此外，研究还探讨了TTB与PD-L1状态的关系。PD-L1阴性肿瘤的患者往往比PD-L1阳性肿瘤的患者拥有更多表达失调的基因，尽管这种趋势未达到统计学显著性，但可能提示高TTB的肿瘤具有更具侵袭性、免疫排斥的表现。
研究结论与意义
本研究通过对IMPACT2前瞻性临床试验数据的回顾性分析，系统评估了DNA与RNA分子谱在临床中的关联及其预后价值，为RNA分析在精准肿瘤学中的应用提供了新的证据。
首先，研究发现DNA与RNA改变在AR、AKT2、CDK4、CDKN2A、CDKN2B、ESR1、KRAS和TP53等关键驱动基因子集中存在显著一致性，其中拷贝数事件占主导。这支持了基因扩增常导致RNA过表达的已知观点，也说明了在部分情况下，DNA改变可直接影响转录水平。
其次，一个关键发现是TP53基因改变与VEGFA过表达之间存在显著关联。VEGFA是TP53已知的转录靶点，其过表达可能部分解释了TP53突变肿瘤对抗血管生成药物（如贝伐珠单抗）产生反应的原因。这凸显了RNA分析在揭示DNA数据中不易察觉的、具有临床意义的基因-基因相互作用方面的潜力。
第三，研究提出了“肿瘤转录负担”这一概念，并证实TTB≥6与更短的总生存期显著相关。这表明全局性的转录组失调可能反映了更具侵袭性的肿瘤生物学特性或对治疗的耐药性，TTB有望成为一个值得进一步研究的预后生物标志物。
最后，尽管PD-L1阴性状态与高TTB的关联未达统计学意义，但这可能指向一种更“冷”的肿瘤免疫微环境，值得在更大队列中验证。
总而言之，尽管RNA检测尚未获得监管批准用于治疗选择，但本研究结果表明，RNA分析能够捕获DNA分析无法完全反映的肿瘤生物学复杂性。它尤其可能在缺乏经典DNA可操作突变的肿瘤中，为治疗决策提供补充性、甚至具有指导意义的见解。未来，随着人工智能和机器学习技术的发展，整合DNA、RNA等多组学数据，将有望进一步优化治疗选择，从而最终改善患者结局。
