摘要
引言
基因组不稳定性在癌症中十分常见，其形成机制多样，且通常与疾病的进展阶段相关。光学基因组测序技术能够检测全基因组的平衡与非平衡结构重排情况，从而帮助了解基因组的复杂性。
研究目的
为探究光学基因组测序在脑肿瘤特征分析中的应用价值，我们针对43例经过充分研究的病例进行了初步研究，这些病例多为儿童患者，涵盖不同组织类型，其中30例为存在基因融合的肿瘤。
研究结果
在43个样本中有37个存在结构重排现象，根据这些重排在染色体上的数量和分布情况，可将它们分为三类：染色体断裂型（11例）、高复杂度结构重排型（11例）以及低复杂度结构重排型（21例）。此外，还通过拷贝数改变的数量来评估基因组复杂性：在染色体断裂型样本中，仅考虑那些未参与染色体断裂的拷贝数改变情况——15例没有拷贝数改变，19例有1到9处拷贝数改变，3例有10到49处拷贝数改变，6例有50处及以上拷贝数改变。在分析结构重排与拷贝数改变之间的关系时，发现拷贝数改变的数量与存在结构重排的染色体数量之间存在正相关关系（斯皮尔曼相关系数为0.588，p值仅为0.0001），而断裂点数量与之关联较弱；染色体断裂现象仅出现在低拷贝数复杂度组中（p值为0.0836）。基因组复杂性模式与肿瘤类型也存在关联，弥漫性高级别胶质瘤的基因组复杂性较高，而婴儿型半球性胶质瘤、大多数低级别胶质瘤以及胚胎性肿瘤的基因组复杂性则较低。值得注意的是，染色体断裂型病例属于低级别或中级别的基因融合驱动型肿瘤，其拷贝数改变情况为平衡或接近平衡状态。光学基因组测序技术在30例样本中的24例中检测出了基因融合，另有6例未能检测出。当将该技术与RNA测序结合使用时，能够在所有病例中明确基因融合的形成机制：包括染色体断裂（11例）、孤立的染色体异常（12例）以及全基因组范围的改变（7例）。
结论
光学基因组测序技术能够揭示不同的基因组复杂性模式，同时有助于更精准地定义染色体断裂现象，从而加深我们对肿瘤发生机制的理解。
要点总结
- 光学基因组测序技术在脑肿瘤特征分析中的应用价值目前尚未得到充分探索。
- 为评估该技术在儿童中枢神经系统肿瘤特征分析中的作用，我们分析了43例不同类型的病例，其中包括常见和罕见的肿瘤类型，其中许多病例通过RNA测序被检测出存在基因融合。
- 光学基因组测序技术能够揭示不同的基因组复杂性模式，这些模式由结构重排和拷贝数改变的数量及分布决定，从而为染色体断裂现象的分析提供更全面的依据。
- 虽然光学基因组测序技术并非检测基因融合的理想方法，但将其与RNA测序结合使用后，就能够明确基因融合形成的具体机制。
利益冲突声明
作者声明不存在任何利益冲突。
数据可用性说明
NGS数据、甲基化分析数据、染色体微阵列分析数据以及光学基因组测序数据均可向作者请求获取。
