Cell Report：数量相差近3个数量级！WGS数据分析全面表征不同儿童脑肿瘤类型体细胞SV特征

脑癌和中枢神经系统癌症是儿童中最常见的癌症，也是儿童癌症相关死亡的主要原因。儿童脑肿瘤约有100多种，其5年生存率虽为75%，但幸存者往往终生遭受疾病带来的影响。因此，目前亟需深入了解该疾病机制并制定新的治疗策略，以进一步提高生存率并改善患者生活质量。

癌症的基因改变包括单核苷酸变异（SNV）、拷贝数变异（CNV）和结构变异（SV），儿童脑肿瘤相比其他儿童癌症携带了更多的体细胞SV，了解这些突变背后的机制有望发现新的治疗机会。2018年，儿童脑肿瘤图谱（PBTA）计划发布，共纳入涵盖30多种肿瘤类型的1,000多份儿童脑肿瘤样本，为科研人员提供了丰富的数据资源。突变特征已被广泛用于研究成人肿瘤SNV、CNV、SV和复杂SV的分子机制，但目前仍缺乏对儿童脑肿瘤中体细胞SV特征的全面研究。

美国芝加哥大学研究团队在Cell Reports上发表了题为“Somatic structural variation signatures in pediatric brain tumors”的文章。研究团队分析了PBTA中744个儿童脑肿瘤样本的全基因组序列，共检测到13,199个高置信度的体细胞SV；进一步分解简单和复杂SV特征以推断其突变机制，发现不同肿瘤类型的SV特征存在巨大的异质性。此外，儿童脑肿瘤和成人癌症中的体细胞SV特征模式也存在很大不同。

文章发表在Cell Reports

总研究概要图

儿童脑肿瘤中的复杂SV

PBTA中有744个样本有全基因组测序数据，研究团队对这些样本进行了分析，并重点关注了低级别星形细胞瘤（LGAT）、髓母细胞瘤、高级别胶质瘤（HGG）等在内的14种肿瘤类型（图1）。最终共检测到13,199个高置信度SV，每个样本中位数为3个SV；在不同类型的儿童脑肿瘤中，每个样本的体细胞SV数量相差近三个数量级，这表明着不同肿瘤类型间存在相当大的异质性。

图1. 744例儿童脑肿瘤中的体细胞SV和复杂SV。

为更好地推断儿童脑肿瘤中的SV特征，研究团队基于非负矩阵分解（NMF）方法，分别研究了成簇的复杂SV、非成簇的复杂SV和简单SV。使用近2,500例成人肿瘤报告了6个成簇的复杂SV特征，以及两个非成簇的复杂SV特征chromoplexy和cycle of templated insertions。

在上述13,199个SV中，57.6%为成簇复杂SV，18.0%为非成簇复杂SV，24.4%为简单SV。进一步分析显示，HGG和髓母细胞瘤携带几乎所有类型的复杂SV特征，而其他肿瘤类型仅携带几种复杂SV特征。对于非成簇复杂SV，许多不同肿瘤类型均存在“chromoplexy”特征，其中HGG、间叶肿瘤中最多。综上，不同类型的儿童脑肿瘤通常携带不同的复杂SV特征。

儿童脑肿瘤中的简单SV

接下来，研究团队对简单SV进行了分析，共发现9种特征，包括Del0（＜1 kb的缺失）、Del1（1-5 kb的缺失）、Del2（＞5 kb且＜10 Mb的缺失）、TD（＜10 Mb的串联重复）、Unbal inv、large mix、Recip、Unbal tra以及BRAF fusion（图2）。HGG比其他肿瘤类型具有更多的简单SV；大多数表现为简单SV的肿瘤会携带几种不同的简单SV特征，并且能够观察到明显的富集。

上述复杂SV和简单SV特征分析表明，许多突变机制在儿童脑肿瘤中活跃，可导致基因组不稳定性，不同肿瘤类型中存在独特的分子机制。

图2. 简单SV及其分布。

 与SV特征相关的基因组特征

体细胞SV在基因组中的分布并不均匀，许多因素（如复制时间、GC含量等）都与SV断点分布有关，研究团队调查了儿童脑肿瘤中31个基因组特征与体细胞SV的关系。

结果显示，与成人癌症相比，儿童脑肿瘤中成簇复杂SV特征（如ecDNA、“Chr bridge”和“Large gain”特征）的断点在晚期复制区域显著富集，并且都明显更接近端粒。对于非成簇复杂SV，成人癌症中chromoplexy断点和相互易位具有相似的模式，而儿童脑肿瘤的chromoplexy断点在早期复制区域富集，相互易位在复制时间上无偏倚。此外，儿童脑肿瘤的简单SV断点分布也与成人肿瘤存在明显不同。

上述结果表明，儿童脑肿瘤中复杂和简单体细胞SV的形成机制可能与成人肿瘤不同。

图3. SV 特征与31个基因组特征的关联

SV热点和肿瘤驱动因素

SV断点的热点通常代表了正向选择下的遗传改变和驱动疾病的基因。在将参考基因组分成1-Mb windows并计算SV发生次数后，研究团队发现不同的SV特征具有截然不同的热点。

MYCN和MYC是儿童脑肿瘤中两个经常扩增的癌基因，研究团队对其进行了分析（图4）。结果显示，MYCN在HGG 中仅通过“ecDNA”扩增，在髓母细胞瘤中主要通过“Large gain”扩增，当两种特征都聚集在MYCN扩增上时，这是HGG和髓母细胞瘤的主要致癌事件；“TD”和FGFR1扩增是胚胎发育不良性神经上皮肿瘤（DNET）的主要致癌事件。有趣的是，多个SV特征在11号染色体上存在热点，并且这些热点仅在室管膜瘤中被发现。

图4. SV结构热点

与临床特性相关的SV

研究团队评估了体细胞SV是否影响儿童脑肿瘤患者的生存（图5）。结果显示，肿瘤中具有“Del2”和“Unbal tra”特征的 HGG患者的生存率明显较差，而具有“Del1”和“Large mix”特征的患者的生存率稍差。这表明与其他肿瘤类型相比，在HGG肿瘤起始细胞中SV形成机制相对更活跃。此外，成簇复杂SV在肿瘤发生过程中可能很罕见，在肿瘤基因组中观察到的复杂SV可能处于正选择状态，因此，成簇复杂SV的存在与否对患者生存没有显著影响。

研究团队还评估了体细胞SV是否与诊断年龄相关。在非典型性类畸胎瘤样横纹肌瘤（ATRT）中，非成簇复杂SV特征与老年患者相关。在HGG中，复杂SV与诊断年龄无关，而各种简单SV特征，包括“Del1”、“Del2”、“TD”、“Unbal inv”和“Large mixture”与老年患者的诊断相关。在LGAT中，“BRAF fusion”与年轻患者相关，这与BRAF融合是主要癌症驱动因素一致。

图5. 与患者生存相关的SV特征

结 语

脑癌是儿童癌症死亡的主要原因，但由于该疾病异质性以及较少的样本数量，人们对其了解仍然很少。该研究在744个儿童肿瘤样本中检测到13,199个高置信度体细胞SV，并分别分析了不同类型SV的突变特征，发现许多肿瘤类型携带独特的SV特征集，这表明不同的分子机制塑造了不同肿瘤类型的基因组不稳定性；儿童脑肿瘤中体细胞SV特征也与成人癌症不同。此外，研究团队还报告了儿童脑肿瘤中体细胞SV与基因组和临床特性之间的许多关联，为之后的相关研究提供了丰富的数据资源。

参考文献：

Yang Y, Yang L. Somatic structural variation signatures in pediatric brain tumors. Cell Rep. 2023 Oct 17;42(10):113276. doi: 10.1016/j.celrep.2023.113276.

https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(23)01288-3