恶性肺结节的多组学特征分析及基于甲基化的诊断模型的开发

《Journal of Translational Medicine》：Multiomic characterization of malignant pulmonary nodules and development of a methylation-based diagnostic Model

　　

摘要

背景

良性与恶性肺结节之间的分子差异仍然是诊断上的一个重大挑战。尽管基因组驱动因素已经得到了充分研究，但将表观遗传-转录景观的多组学整合以及将其转化为无创工具的工作仍显不足。

方法

我们对158个肺结节进行了多组学特征分析（包括基因组、表观基因组和转录组分析）。通过无监督因子分析整合了这些数据层以识别核心调控轴。我们开发并验证了一种基于9个基因的无细胞DNA（cfDNA）甲基化分类器，该分类器在血液和组织队列中均表现出良好的性能。

结果

基因组分析显示，EGFR突变（仅存在于恶性结节中）和MYC扩增是恶性肿瘤发生的基本诱因。多组学因子分析（因子1）揭示了显著的遗传-表观遗传协同作用：这些改变导致了一个允许性甲基化组，进而引起染色质可及性的异常表观遗传编程，以及表观遗传-转录效应：细胞周期基因启动子区域的低甲基化增强了这些基因的表达，而免疫相关通路基因位点的高甲基化则抑制了它们的转录。这种效应促成了促增殖性（E2F靶点/G2M检查点）和“免疫冷型”恶性表型的形成，其特征是Treg/CD8+比例升高以及成纤维细胞的募集。值得注意的是，我们观察到从癌前病变到侵袭性病变的过程中甲基化异常逐渐累积（腺癌原位[AIS]→微浸润性腺癌[MIA]→腺癌[ADC]），这表明表观遗传失调的进展是肿瘤侵袭性的标志。全局甲基组重塑通过高甲基化介导的肿瘤抑制因子（RASA3和PPARG）沉默以及低甲基化激活的致癌轴（特别是GDF15轴）来推动腺癌的进展，这些因素在TCGA队列中独立预测了患者的不良预后。我们将这些来自组织的见解转化为一个基于9个基因的cfDNA甲基化分类器，该分类器在多个独立队列中均表现出极高的诊断准确性（训练AUC=1.00；测试AUC=0.93；组织AUC=0.96）。这一分类器基于组织的生物学“真实情况”，专门用于检测核心细胞周期和增殖通路的功能状态，为基于生物学信息的肺结节风险评估提供了一个稳健的无创工具。

结论

本研究描绘了一个驱动结节恶性的表观遗传-转录调控网络。我们的发现为肺结节的精确、无创诊断提供了坚实的理论基础和高效的技术支持。