《Lung Cancer》：Germline testing in lung cancer: evidence of enrichment without a standardized selection strategy – a systematic review
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背景：种系检测正日益整合到肿瘤学实践中，但其在肺癌中的作用仍未明确。尽管种系易感性在多种恶性肿瘤中具有临床意义，但肺癌主要由环境因素驱动，且以致病性种系变异（PGVs）患病率相对较低为特征。患者选择策略是否能提高种系变异的检出率仍是一个有待解决的问题。方法：研
背景：种系检测正日益整合到肿瘤学实践中，但其在肺癌中的作用仍未明确。尽管种系易感性在多种恶性肿瘤中具有临床意义，但肺癌主要由环境因素驱动，且以致病性种系变异（PGVs）患病率相对较低为特征。患者选择策略是否能提高种系变异的检出率仍是一个有待解决的问题。方法：研究人员对报告肺癌中PGVs和可能致病性种系变异（LPGVs）的研究进行了系统综述。根据患者选择对研究进行分类。鉴于预期的异质性，研究人员采用描述性方式综合数据，未进行正式的比较检验。结果：共纳入49项研究：10项泛癌研究、21项非选择肺癌研究和18项选择肺癌队列。PGVs/LPGVs患病率在各项研究间显示出显著变异性。非选择队列的中位患病率约为6%，选择队列约为27%。在非小细胞肺癌特异性分析中也观察到类似模式，选择人群显示出更高的患病率。选择策略高度异质，各项研究间无标准化方法。家族史的收集不一致，且很少被用作正式的选择标准。探索性分析提示潜在的地域变异性。结论：种系变异在肺癌中可被检测到，但非选择人群中的患病率相对较低，限制了通用检测策略的潜在产出。患者选择可能提高检出率，但当前方法异质且未标准化。富集策略可能提高种系检测效率。定义可重复的选择框架可能是将种系检测纳入肺癌诊疗的关键一步，对针对性预防和家族风险评估具有潜在意义。
1 引言
肺癌（LC）仍然是全球癌症相关死亡的主要原因。虽然环境暴露，特别是吸烟，是其发病的主要驱动因素，但传统和电子香烟都与疾病风险增加持续相关。因此，一级预防策略主要集中于减少可改变风险因素的暴露，戒烟干预已显示出对临床预后的明确影响。同时，LC分子特征分析的进展提高了对不可改变的构成性风险因素作用的兴趣。其中，癌症家族史（FHC）与LC易感性增加相关，但其在临床实践中的评估仍主要为回顾性且收集不一致。这引出了一个更广泛的假设：种系遗传易感性可能至少在部分程度上促成了LC风险。种系检测目前被推荐用于多种恶性肿瘤，包括三阴性乳腺癌、胰腺癌、前列腺癌和卵巢癌，在这些癌症中，致病性种系变异（PGVs）具有治疗和家族意义。相比之下，LC传统上不被视为种系驱动的疾病。然而，累积证据表明，LC，尤其是非小细胞肺癌（NSCLC），可能属于遗传性癌症易感性综合征的表型谱。此外，某些体细胞发现，如已知癌症易感基因中的高变异等位基因频率，可能提示潜在的种系改变并促使进一步遗传评估。尽管有这些新见解，种系检测在LC中的作用仍不清楚。通用种系筛查在泛癌环境中被提出作为可能具有成本效益的策略，但其现实世界的影响受到级联检测率低和特定肿瘤类型临床效用不确定的限制。在LC中，大多数PGVs相对较低的外显率进一步使识别可能受益于检测的患者复杂化。在此背景下，关键临床问题不仅在于LC是否应进行种系检测，还在于如何选择患者。基于风险因素的方法可能代表一种富集种系突变携带者的策略；然而，此类选择标准的一致性和临床适用性仍不确定。本系统综述的目的是评估LC中种系易感性的证据，特别关注是否可识别有临床意义的患者选择策略。研究人员分析了不同研究环境下PGV和可能致病性种系变异（LPGV）的患病率，并检查了临床因素（包括FHC和其他富集标准）如何影响检出率。通过这样做，研究人员试图确定当前证据是否支持一种可重复的LC种系检测患者选择方法。
2 方法
2.1 文献检索与研究选择
研究人员在PubMed和Scopus中进行了系统文献检索，以识别调查肺癌（LC）种系改变的研究。为最大限度地提高敏感性并确保对现有证据的全面覆盖，研究人员采用了广泛包容的检索策略，无时间限制且语义约束最小。在Scopus中使用的检索词为：“Non Small Cell Lung Cancer” OR “NSCLC” OR “Lung Cancer” AND “PGV” OR “Pathogenic Germline Variant” OR “Germline Variant” OR “Germline mutation”；在PubMed中为：“Non Small Cell Lung Cancer”[MeSH Terms] OR NSCLC OR “Lung” AND “Germ-Line Mutation”[MeSH Terms] OR PGV OR “Pathogenic Germline Variant” OR “Germline Variant” OR “Germline mutation”。重要的是，检索策略有意不基于基因驱动，未对特定基因或预定癌症易感基因面板施加限制，目的是捕获所有报道LC中PGVs/LPGVs的研究，无论涉及哪个基因或分子通路。去重后，对标题和摘要进行相关性筛选，随后进行全文评估以确定资格。纳入标准为：研究在包括LC患者的队列中报告了种系分析，并提供队列水平的PGVs/LPGVs患病率数据。排除标准包括：仅研究体细胞改变的研究、关注单一基因或特定分子通路的研究、病例报告、社论、信件、会议摘要或书籍章节、综述和荟萃分析、未报告种系患病率数据的临床试验、临床前或体外研究、未涉及LC易感性的研究、非英文文章、仅关注多基因风险评分的研究、未报告PGVs/LPGVs患病率的研究、样本量不足（<21名受试者）的研究。研究选择由两位作者独立进行，分歧通过与第三位审稿人讨论解决。整体选择过程总结于PRISMA流程图（图1）。
2.2 数据提取与综合
数据提取旨在捕获与LC种系检测相关的定量和背景变量。对于每项研究，研究人员收集了：a) 人群特征（种族/民族、地理来源）；b) 样本量和受试者人数；c) 测序平台和基因面板特征；d) FHC的记录和定义；e) 患者选择标准（如适用）；f) PGVs和LPGVs的患病率；g) 最常突变基因的分布。与研究非基因驱动的设计一致，所有报告的PGVs和LPGVs均根据原始研究的定义进行提取，无论涉及哪个特定基因或通路。变异分类基于研究水平的定义，通常与ACMG标准一致，尽管研究间在分类框架和报告实践中存在预期变异性。
2.3 数据综合与分析框架
鉴于研究间在患者选择、测序平台和基因面板方面的预期异质性，研究人员有意避免正式的荟萃分析。相反，采用结构化描述性综合，旨在识别异质数据集间的一致模式。根据潜在的患者选择策略对研究进行分类：•泛癌队列，从中提取LC病例；•非选择LC队列，无论临床特征如何均进行种系检测；•选择LC队列，检测由预设的临床或生物学标准驱动。这一分类是研究的主要分析框架，用于探索不同选择策略如何影响种系变异的检测。鉴于研究间在患者选择、测序平台、基因面板和人群特征方面的显著异质性，采用描述性方法。PGVs/LPGVs患病率用中位数和范围总结，优先采用对极端值不敏感的指标。有意避免推断性统计比较，以防止对可能由方法学而非生物学变异性驱动的差异进行过度解读。因此，组间比较以背景化和临床导向的方式解释。额外探索性分析评估了种族和地理来源的潜在影响，以及各研究中FHC数据的可用性和质量。总体而言，这种背景导向且非基因驱动的分析方法旨在提供LC种系变异检测的全面概述，并评估当前证据是否支持临床可重复的患者选择策略。患病率估计应被视为上下文依赖的检出产量指标，而非研究间直接可比的流行病学测量。所有统计分析使用R Studio
?软件进行。由于系统综述设计，无需伦理批准和知情同意。研究方案已在PROSPERO注册，注册号为CRD420261279158。
3 结果
3.1 记录识别、筛选与选择
共纳入49项研究，包括10项泛癌队列、21项非选择LC研究和18项选择LC研究（表1、表2、表3）。泛癌研究提供了更广泛肿瘤人群中LC病例的数据，而非选择和选择研究则根据不同的纳入策略专门关注LC患者。文献检索从Scopus识别出983条记录，从PubMed识别出1705条。去除278条重复后，筛选了1427条独特记录的标题和摘要，排除了1293项不符合纳入标准的研究。主要排除原因包括非英文语言、非原创文章、临床试验、临床前或分子生物学研究、与LC易感性无关、关注体细胞或预测因素、综述或荟萃分析、以及限于单一基因或通路的研究。共134条记录进行了全文评估。一篇文章无法获取，另手动纳入了一篇相关研究。全文评估后，85项研究因缺乏与综述范围相关的数据而被排除。最终，49项研究符合纳入资格（图1）。
3.2 纳入研究中的患者选择策略
根据潜在的患者选择策略将研究分为三组：泛癌队列、非选择LC队列和选择LC队列。选择研究应用了预设的临床或生物学标准，包括年龄、癌症家族史、吸烟状态或组织学亚型，旨在富集具有更高种系变异风险的患者。相比之下，非选择研究不考虑临床特征纳入患者，而泛癌研究则在更广泛的肿瘤人群中提供LC数据。在所有类别中，患者群体高度异质，反映了研究设计、地理环境和纳入标准的差异。混合和单一种族队列均有代表，在地理定义环境中进行的研究中，亚洲人群占主导地位（补充表4）。
3.3 不同研究环境下的PGVs/LPGVs患病率
非选择队列中检测的患者数量高于选择和泛癌研究，反映了无选择标准以及泛癌研究中包含多种肿瘤类型的情况。PGVs/LPGVs患病率在各研究间显示出显著变异性（图2），表明LC队列间存在实质异质性。值得注意的是，这种变异性可能既反映了真实的临床异质性，也反映了显著的方法学差异，包括基因面板组成和变异解释标准。最相关的差异出现在非选择和选择人群之间（图3），中位值分别约为6%和27%。选择队列中观察到的患病率范围较广表明富集策略可能提高检测产量，但也凸显了选择驱动估计膨胀的风险。相比之下，泛癌研究报告的中位患病率约为10%，略高于非选择LC队列，可能反映了部分研究纳入了基于年轻年龄选择的患者（表4）。尽管存在整体异质性，选择队列始终显示出比非选择队列更高的患病率，支持了富集策略可提高种系检测产量的概念。总体而言，这些发现表明，LC中的种系变异检测高度依赖于背景，并受临床和方法学因素的强烈影响。
3.4 NSCLC特异性队列中的PGVs/LPGVs患病率
研究人员进一步提取了与NSCLC相关的数据（如有）。在几项研究中，组织学被纳入入组标准；然而，根据组织学亚型的PGVs/LPGVs患病率差异很少报告（补充表5）。当将分析限制于确认的NSCLC病例时（补充表6），观察到了与整体分析一致的模式。选择队列的PGVs/LPGVs中位患病率（约22%）仍高于非选择队列（约6%）。这些发现表明，即使在更临床同质的NSCLC人群中，患者选择对种系变异检测的影响仍然存在，强化了富集策略在不同研究环境中的作用。
3.5 研究间的地域变异性
为探索潜在的地理影响，研究人员单独分析了亚洲队列（因最常见）。在受试者数量方面未观察到跨区域的显著差异，而PGVs/LPGVs患病率在非亚洲队列中似乎更高（补充表4）。这些发现应谨慎解释，因为它们可能反映了基因面板组成、变异注释实践以及参考数据库中非西方人群代表性不足的差异，而非真正的生物学变异。总体而言，这一探索性分析进一步突出了研究间的异质性以及方法学和人群特异性因素对报告种系变异患病率的潜在影响。
3.6 研究中的家族史评估
FHC在少数研究中被报告，且很少被用作种系检测中患者选择的正式标准（补充表7）。当可用时，FHC数据通常以异质和非标准化的方式收集，主要出于描述目的。报告常缺失关键细节，如癌症类型、亲属关系程度和诊断年龄。在几种情况下，FHC评估似乎依赖于回顾性和非结构化的患者报告，限制了准确性和研究间的可比性。只有一小部分研究将FHC纳入选择策略，即使在这些情况下，标准也定义不一致。总体而言，有限的报告、方法学异质性和缺乏标准化评估显著降低了各研究中FHC的可解释性。因此，FHC目前不能被认为是指导LC种系检测的临床可靠标准。
4 讨论
本系统综述表明，肺癌中的种系变异检测可能受患者选择策略影响。在各研究间，选择队列的PGVs/LPGVs患病率倾向于高于非选择人群，表明应用预设的临床或生物学标准可富集携带种系变异可能性较高的个体。然而，在选择性方法中观察到显著异质性，现有证据未出现一致或标准化的策略。从更广泛的角度看，当代肿瘤学治疗方法强调提供量身定制和精准干预的重要性，种系突变也可能在LC患者抗癌治疗的临床结局中发挥作用，尽管其影响相较于其他恶性肿瘤仍不太明确。在此背景下，非选择LC人群中种系变异相对较低的基线患病率是实施通用种系检测的关键限制。若无富集策略，整体诊断产量有限，可能降低通用检测方法的可扩展性和成本效益。关于种系筛查是否对所有癌症患者成本有效，或是否应特别针对高风险人群，仍存在争议。研究表明，针对年轻成人中高风险癌症相关基因组突变的种系检测策略不会增加整体医疗成本，因为具有早期干预的潜力。在其他环境中，已知种系突变的家族背景下高度选择的方法已能够识别携带种系变异的LC患者。在此情况下，基于临床风险因素的选择可能代表一种提高易感条件检测的实用方法。研究人员的发现支持这一假设，因为在根据风险因素选择的队列中持续观察到较高的中位PGVs/LPGVs患病率，尽管这一模式出现在研究间显著变异性的背景下。这种变异性可能反映了患者选择标准、测序平台、基因面板和人群特征的差异。值得注意的是，种系检测更常用于非选择人群，而选择驱动队列中观察到更高的检出率。这一模式在NSCLC特异性分析中也得以维持，表明富集策略可能独立于组织学异质性发挥作用。多项研究表明，体细胞和种系基因组特征可能因祖先和地理来源而异。特别是，亚洲人群被报告具有独特的临床和生物学特征，超出吸烟习惯和体细胞突变患病率的差异。在研究人员的分析中，受试者数量在区域间未见相关差异，而PGVs/LPGVs患病率在非亚洲人群中似乎更高。这些发现应谨慎解释。大多数研究依赖于基于美国医学遗传学与基因组学学院（ACMG）推荐的变异分类框架，该框架主要源自西方人群数据集。此外，地理来源和祖先从研究水平信息推断，可能引入错误分类并限制这些观察的稳健性。在本综述纳入的研究中，FHC通常作为回顾性病史数据收集，很少作为正式选择标准。在24项有可用FHC数据的研究中，只有3项将肿瘤家族史作为入组标准。此外，仅有1项研究报告了家族史的详细特征，包括癌症类型和诊断年龄。FHC评估受到若干限制，包括原发肿瘤的错误分类和报告准确性的变异性。此外，人口和社会经济因素如性别、教育水平和经济状况可能影响家族健康信息的可靠性。尽管FHC与LC个体风险增加相关，支持潜在种系易感性的假说，但当前证据不支持将其作为患者独立的可靠标准，尤其是在非标准化收集时。值得注意的是，迄今为止尚无研究系统评估全面且前瞻性收集的家族史或此背景下的家族聚集模式。本综述存在若干限制。特别是，基因面板组成、测序方法和变异分类框架的差异可能显著影响报告的患病率，从而限制跨研究可比性。此外，各研究间对临床相关种系发现缺乏标准化定义，这是无法在汇总分析中完全解释的额外变异性来源。研究纳入未考虑发表日期、测序平台、基因面板组成和患者种族。已知PGVs和LPGVs的数量随时间增加，且目前大多数表征的变异源自西方人群，这可能影响患病率估计和变异解释（补充表1-3）。由于这种异质性，研究人员未进行测序平台的详细比较分析。尽管存在这些限制，本研究利用包容性选择策略并系统评估患者选择方法、种系患病率和家族史评估，提供了当前证据的全面概述。当可用时，仅限于NSCLC人群的分析进一步增强了发现的临床相关性。从临床角度看，早期识别种系易感性可能支持LC中更有效预防和管理策略的开发。特别是，识别携带致病性种系变异的个体可在高危亲属中实施针对性监测或筛查策略，可能超越主要基于吸烟暴露的传统风险模型。在此背景下，基于风险因素的富集方法可能是提高种系检测效率的必要步骤，尤其是在通用筛查不可行的环境中。研究人员的团队先前假设基于风险因素的分层可能提高种系突变的可检测性。这一假设正通过构建复合风险评分进行前瞻性评估，该评分整合了人口学、临床和家族史相关变量，以根据患者携带种系变异的可能性进行分层，并富集NSCLC队列以进行针对性种系检测。总体而言，当前证据不支持存在一种可重复且临床验证的LC种系检测选择策略。种系变异可被检测到，但非选择人群中患病率相对较低。虽然患者选择策略可能提高检出率，但其应用仍然异质且未标准化，可能部分反映选择偏倚。这些发现强调需要进行前瞻性和方法学标准化的研究，以定义临床适用的选择框架，并验证能够识别最可能受益于种系检测患者的富集策略。
