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摘要
转移性乳腺癌(mBC)的管理依赖于基于组织的免疫组化亚型分析。然而,活检具有侵入性,可能无法捕捉到转移的异质性,并且亚型在治疗压力下可能会发生变化。在这里,我们开发了无细胞DNA(cfDNA)甲基化特征,用于实现微创的乳腺癌检测、区分以及雌激素受体(ER)状态的分类。我们对79名mBC患者的外周血血浆甲基组进行了分析,这些患者分别属于ER+/HER2-(n=45)、HER2+(n=13)和三阴性乳腺癌(TNBC;n=21)类型。为了获得与组织相关的乳腺癌和ER特异性特征,我们利用了公开的450K甲基化阵列数据(n=9730),并通过弹性网络正则化(GLMnet)结合交叉验证方法选择了特征。将这些与组织相关的特征转化为无细胞甲基化DNA免疫沉淀和测序(cfMeDIP-seq)技术,最终的特征在涵盖十种癌症类型的cfMeDIP-seq样本集(n=713)中得到了验证。在训练、验证和外部测试队列中,这些特征在乳腺癌检测、与其他多种恶性肿瘤的区分以及ER状态分类方面表现出高准确性。其性能在独立的cfMeDIP-seq队列中得到了泛化,并且与肿瘤比例相关。在肿瘤比例较低或仅限于骨骼的样本中,敏感性有所下降,但在转移性乳腺癌中常见的肿瘤比例下仍具有信息价值。启动子附近的特征区域为肿瘤表型提供了生物学见解。这一基于组织的、可跨平台应用的框架证明了基于cfDNA甲基化的分子分类在转移性乳腺癌中的可行性和可重复性。


