通过RNA测序整合基因表达谱分析和突变分析：将基于95个基因的分类方法应用于早期HR+/HER2阳性乳腺癌的下一代检测平台

《Breast Cancer》：Integration of gene expression profiling and mutation analysis via RNA sequencing: transitioning the 95-gene classifier to a next-generation platform in early-stage HR+/HER2- breast cancer

本研究评估RNA测序能否替代微阵列计算乳腺癌95GC评分，并分析突变谱的临床应用。结果显示，RNA测序计算的95GC评分与微阵列高度相关（培训集R=0.96，验证集R=0.95），并鉴定出8个高频突变基因（如SCAMP1、FLNB），为下一代多基因检测提供方向。

　　

摘要

背景

Curebest? 95GC是一种在日本独立开发的多基因检测方法，它利用DNA微阵列技术来分析乳腺癌组织中95个基因的表达模式。该方法计算出一个95GC评分，并将术后复发风险分为两类：低风险和高风险。本研究旨在评估是否也可以使用RNA测序（RNAseq）来计算95GC评分，并评估从RNAseq数据中获得的突变谱的临床实用性。

方法

为了将95GC评分方法从微阵列技术过渡到RNAseq技术，我们分析了共计151例乳腺癌病例，其中包括34例训练集和117例验证集。在微阵列分析后，使用剩余的RNA样本进行了全RNAseq检测。将RNAseq计算出的95GC评分与微阵列技术得到的评分进行了比较，并进行了全面的突变分析。

结果

在训练集（R = 0.96，R2 = 0.93）和验证集（R = 0.95，R2 = 0.90）中，95GC评分（微阵列）与95GC评分（RNAseq）之间的相关系数均较高。全面的突变分析确定了8个频繁发生突变的基因（每个基因在超过10%的病例中发生突变）：SCAMP1（66%）、FLNB（61%）、TTN（40%）、BLCAP（31%）、FLNA（25%）、PIK3CA（18%）、CDK13（11%）和OBSCN（10%）。此外，还能够分析FoundationOne^?CDx检测面板中包含的309个基因以及OncoGuide? NCC Oncopanel系统中包含的124个基因的突变情况。

结论

本研究展示了基于RNAseq的分析在乳腺癌复发风险预测和治疗选择中的伴随诊断方面的潜力，为下一代多基因检测方法的开发指明了新的方向。需要进一步积累病例数据，以评估DNAseq和RNAseq在乳腺癌相关基因上的突变谱的一致性。