使用下一代测序技术对具有复杂染色体异常的患者进行嵌合体分析所面临的挑战

《Human Immunology》：Challenges of chimerism analysis using Next-Generation sequencing in a patient with complex chromosomal alterations

　　

李星|埃罗斯·卡玛|KH拉梅什|克里蒂卡·克里希纳穆尔蒂|阿布尔·卡拉姆·阿扎德|查乌德里·奈姆|莫妮卡·帕罗德|王彦华|门德尔·戈尔德芬格|丹尼斯·库珀|D.伊茨查克·戈尔德斯坦|阿德里亚娜·I.科洛瓦伊

美国纽约州布朗克斯市蒙特菲奥雷医疗中心病理学系，东210街111号，中央303室，邮编10467

摘要

下一代测序（NGS）在嵌合体分析中的影响尚未得到充分研究。本文报道了一例皮肤T细胞淋巴瘤（CTCL）/塞扎里综合征病例，该病例由于白血病细胞的基因型异常而表现出异常的嵌合现象。细胞遗传学分析显示患者具有近三倍体核型，并伴有多种数量和结构上的异常。考虑进行异基因干细胞移植。嵌合体检测采用基于NGS的One Lambda Devyser嵌合体检测方法。在含有白血病细胞的移植前样本中，嵌合体分析显示11个杂合DNA标记中有9个的等位基因频率超出正常范围。相比之下，未检测到白血病细胞的移植前样本显示等位基因比例正常。移植后，由于循环中的白血病细胞消失，能够准确评估供体的嵌合情况。然而，在后续检测中需考虑白血病复发可能对嵌合体结果准确性的影响。

引言

皮肤T细胞淋巴瘤（CTCL）是一组异质性的非霍奇金淋巴瘤，其特征是恶性T淋巴细胞的克隆性增殖，主要累及皮肤。其中，塞扎里综合征（SS）是一种侵袭性较强的白血病类型，表现为红皮病、全身淋巴结肿大以及具有脑样核的克隆性T细胞[1][2]。CTCL的分子特征包括显著的基因组异质性，涉及影响T细胞受体信号传导、NF-κB激活、DNA损伤修复、JAK/STAT信号传导和表观遗传调控的关键通路的体细胞突变和拷贝数改变[3][4]。这种基因组多样性解释了患者之间的临床和生物学差异[5][6]。

尽管新型治疗方法不断涌现，但对于晚期或难治性CTCL患者而言，异基因造血干细胞移植（allo-HSCT）仍是唯一可能实现治愈的选项[5][7]。移植后准确评估供体嵌合情况对于确认移植成功、检测复发及指导后续治疗至关重要[8][9]。传统的嵌合体检测依赖于毛细管电泳技术进行短串联重复序列（STR）分析，而基于下一代测序（NGS）的平台则具有更高的灵敏度、重复性和多重检测能力[10][11]。然而，在基因组不稳定的血液系统恶性肿瘤背景下，NGS嵌合体检测的实际效果仍不明确。

先前的研究已经描述了体细胞DNA改变对STR方法嵌合体分析的影响[12][13]。Olieslager等人[14]发现，在176名接受allo-HSCT的患者中，6%的患者在STR区域存在体细胞变异。这些变异包括第三个等位基因的出现、等位基因显著失衡或完全丢失。移植后使用改变的标记物进行嵌合体检测可能导致结果不准确，因为这种检测依赖于受体和供体等位基因的正常表达。为准确评估供体嵌合情况，通常会在移植后排除移植前样本中显示等位基因显著失衡的标记物[15]。不过，肿瘤特异性标记物的变异可用于检测残留或复发的疾病[12]。由于嵌合体检测通常无法区分受体肿瘤细胞和正常造血细胞，因此针对肿瘤特异性标记物的检测可为嵌合体分析提供额外的诊断价值。

本文描述了一例具有复杂核型的CTCL/塞扎里综合征病例，移植前的NGS嵌合体检测显示存在多种基因型失衡，这表明广泛的染色体不稳定性会干扰分子嵌合体的解读。

章节摘录

病例描述

一名49岁男性被诊断为CTCL/塞扎里综合征，在一年内接受了多轮治疗。由于皮肤和外周血液中持续存在白血病细胞，患者符合接受HLA匹配的亲属供体进行allo-HSCT的条件[1]。患者此前未接受过HSCT，接受了包括氟达拉滨、美法仑和全身放疗在内的预处理方案。完成该方案后，患者的白细胞计数

核型分析与荧光原位杂交（FISH）

对刺激和未刺激的外周血培养样本进行核型分析，发现患者具有近三倍体核型，并伴有多种数量和结构异常（图1）。同时进行的外周血流式细胞术分析显示81%的T细胞具有先前诊断的CTCL的表型特征。检测到的异常包括5q（q13q33）区域的间缺失以及由长臂间的不平衡易位形成的衍生染色体8

讨论

本案例展示了染色体复杂性对基于NGS的嵌合体检测结果产生的诊断和方法学影响。患者具有近三倍体核型及多种结构和数量异常，这些异常与CTCL/塞扎里综合征的侵袭性和不良预后相关[4][21]。据我们所知，这是首次报道基因改变对嵌合体分析影响的案例

CRediT作者贡献声明

李星：撰写初稿、方法学设计、概念构思。埃罗斯·卡玛：项目管理、方法学设计、数据管理。KH拉梅什：撰写初稿、方法学设计、数据分析。克里蒂卡·克里希纳穆尔蒂：研究工作、数据分析。阿布尔·卡拉姆·阿扎德：方法学设计、数据管理。查乌德里·奈姆：资源协调、数据分析。莫妮卡·帕罗德：研究工作、概念构思。王彦华：方法学设计、数据管理。门德尔·戈尔德芬格：撰写、审稿与编辑、概念构思。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。

致谢

本研究未获得公共部门、商业机构或非营利组织的任何特定资助。