Nature | 持续倍增，步步为营——单细胞视角下的卵巢癌全基因组倍增演化与免疫逃逸

撰文 |咸姐

如果把肿瘤进化比作一场旷日持久的“军备竞赛”，全基因组倍增（WGD）就是其中最猛烈的一次“扩军”。 超过三成的实体瘤里都能检测到这种四倍体乃至更高倍性的“超级细胞”，它们往往携带 TP53 突变，像失去刹车的战车般狂奔——染色体错误分离、胞质分裂失败，产生多倍体细胞，持续驱动染色体不稳定性（CIN）与核型多样化，进而催生出转移、耐药和极差的预后。此外，伴随的染色质和表观遗传代偿性变化、复制应激及细胞周期失调又可使 WGD 细胞得以存活【1,2】。然而，现有 “批量”全基因组测序（bulk-WGS）无法识别WGD 亚克隆，这无疑限制了目前人们对WGD在肿瘤演化、癌细胞表型及肿瘤微环境中的影响的认识。 虽然来自体外和患者来源的异种移植物（PDX）模型的研究表明，WGD的时间和进化动态可以在单细胞分辨率下捕获【3】，但在 真正的病人肿瘤中，WGD 究竟是偶发的“一次性事件”，还是在肿瘤生命周期内持续发生的“可演化过程”，仍缺乏直接证据。

近日，来自美国纪念斯隆·凯特琳癌症中心的Sohrab P. Shah团队在Nature上在线发表题为Ongoing genome doubling shapes evolvability and immunity in ovarian cancer的文章，以高 CIN 特征的高级别浆液性卵巢癌（HGSOC）为模型，在单细胞分辨率下评估了患者肿瘤中WGD对体细胞进化和免疫逃逸的影响，证明WGD 是一个持续发生的突变过程，其促进了HGSOC的进化能力，并导致免疫调控失常。研究成果将 WGD 从“静态标签”转变为“动态进程”，不仅深化了对肿瘤演化规律的理解，更为 HGSOC 精准治疗开辟了基于“基因组倍增状态”的新型分层范式。

本文研究人员 对41例未经治疗的 HGSOC 进行了多模态分析，通过单细胞全基因组测序（scWGS）对70个多部位样本进行了研究，同时结合多重免疫荧光和单细胞RNA测序（scRNA-seq）(图1)。研究 队列包括18例同源重组缺陷-重复型（HRD-Dup，富集重复事件，类似BRCA1突变）、8例同源重组缺陷-缺失型（HRD-Del，富集缺失事件，类似BRCA2突变），以及14例同源重组功能正常的折返倒位（FBI）型肿瘤和1例串联重复型肿瘤。 通过流式分选去除CD45+免疫细胞后，采用直接文库制备（DLP+）方法生成scWGS数据，经过严格质量控制，包括过滤非恶性细胞和双细胞，最终保留了30,260个高质量肿瘤细胞基因组用于分析。研究结果显示，scWGS数据的拷贝数景观与HGSOC预期一致，并与临床bulk测序和匹配的bulk WGS数据高度相关。此外，通过scWGS数据推断的每个肿瘤细胞的WGD事件数量（WGD多重性）与线粒体DNA拷贝数、重叠读段比例和细胞大小等正交验证指标相关，进一步证实了核基因组扩增的已知相关性。

图1

基于前述对 30,260个肿瘤细胞的单细胞WGD状态判定，研究人员发现40/41例患者肿瘤里同时存在0×、1×、2×WGD细胞，且多部位样本也呈混合倍性，提示WGD的动态性。 根据细胞WGD比例，研究人员将肿瘤分为 WGD-high（>85%细胞至少1×WGD，27例）和WGD-low（<15%细胞至少1×WGD，14例），其中WGD-high肿瘤更常见于FBI和HRD-Del突变背景且患者年龄更大。 这些结果表明，WGD在HGSOC患者中普遍存在，且作为持续突变过程在肿瘤演化中发挥作用。

随后，研究人员对每个肿瘤的进化历程和WGD时间进行了推断，以表征WGD在HGSOC克隆进化中的作用。他们 开发了名为doubleTime的计算方法，利用体细胞单核苷酸变异（SNV）来推断WGD事件的演化时间和克隆扩张模式。通过分析39例患者，研究人员识别出四种WGD演化类型：truncal WGD（21例，早期单一WGD事件且无残留0×WGD细胞）、parallel WGD（2例，多个独立WGD克隆共存）、subclonal WGD（5例，WGD克隆与0×WGD细胞共存）和unexpanded WGD（11例，无明显WGD克隆但存在少量1×WGD细胞）。 以年龄相关 C>T CpG 突变计数为“分子钟”，推断每个 WGD 事件在发育树中的发生时机发现 ，在8/25例WGD-high肿瘤中，WGD事件发生在肿瘤演化晚期（>50%进化时间之后），其中3例还保留着0×WGD细胞群体。此外，37/41例患者中存在“额外WGD细胞”（比主要群体多一次WGD），其中部分形成了具有共享突变的小克隆，表明 WGD 是贯穿肿瘤生命史的持续过程，且其时机与克隆扩张成败密切相关。

那么，WGD如何促进基因组多样化和进化性呢？研究人员 采用最近邻拷贝数差异 （NND）评估细胞间基因组异质性，发现WGD 多重性越高，基因组差异越大，其中额外WGD细胞的多样性最高 。设定 99% 分位阈值定义“极端偏离细胞”（divergent cell）， 这些细胞（占所有细胞的2.6%）表现出显著的染色体和臂水平改变 ，且多见于WGD-high与晚期WGD克隆。通过MEDICC2谱系树追溯每个细胞的祖先后裔拷贝数差异，计算染色体、臂、>15 Mb 片段的得失事件，并经倍性归一化后证实，WGD-high细胞的得失率显著高于 WGD-low，提示WGD本身放大了系统不稳定性。高分辨率免疫荧光量化cGAS ⁺ 破裂微核进一步验证，WGD-high组织的微核率升高3.3倍，与scWGS结果一致。这些结果表明，染色体错误分离、灾难性有丝分裂及微核破裂等多种形式的CIN在 WGD 细胞中均显著升高，证明WGD与 HGSOC中 CIN 加剧及细胞基因组多样化密切相关。

鉴于WGD导致CIN加剧的事实，研究人员进一步利用基于scWGS的系统发育树来研究这种不稳定性对肿瘤演变的影响。研究人员 将位于祖先（root）分支上的拷贝数变异（CNA）事件分为三类：在 WGD-high 肿瘤祖先分支中发生于WGD之后的事件（post-WGD）、发生于WGD之前的事件（pre-WGD），以及发生在WGD-low肿瘤祖先分支上的事件（non-WGD）。分析结果显示，post-WGD染色体获得事件显著多于pre-WGD，而染色体与臂的丢失事件普遍比获得事件高一个量级。truncal WGD克隆的post-WGD丢失数目明显高于 subclonal WGD， 表明逐渐积累的渐进性丢失（而非灾难性改变）更有利于WGD克隆的扩张。值得注意的是，WGD后改变的数量与WGD事件发生后的突变时间（C>T CpG计数）呈正相关，说明WGD克隆的适应性与其逐步积累基因组改变的能力相关。 模拟实验进一步确认，HGSOC 常见的“假三倍体”核型并非通过二倍体背景上的逐步获得形成，而是由WGD叠加pre-与post-WGD的大量丢失形成。这些结果支持一个适应性模型：WGD细胞若能逐步累积post-WGD的染色体丢失，则更易实现克隆扩张；相反，经历极端偏离细胞所呈现的大规模改变则不利于扩张。可见， WGD通过增加CIN促进肿瘤演化，但克隆的成功扩张依赖于逐步而非剧烈的基因组改变。

最后，研究人员利用此前已发表的患者及部位匹配的scRNA-seq数据，研究了WGD对癌细胞内在、基质和免疫细胞转录状态的表型影响。首先，研究人员 分析比较WGD-high与WGD-low肿瘤中癌细胞的周期分布，发现前者肿瘤 表现出显著的细胞周期失调特征，包括G1期细胞比例增加和S期比例减少，同时MCM复合体 及 G1/S 相关 基因在G1/S转换期提前表达，以适应更大基因组的复制需求。尽管WGD-high肿瘤具有更高的CIN，但其干扰素信号通路（包括I型和II型干扰素）和TNF-κB信号通路活性显著降低，特别是STING1表达受到明显抑制。 STING1是一种由胞质DNA激活的固有免疫应答基因，其表达受抑制是逃避CIN免疫刺激效应的一种已确定的机制。 在WGD-low肿瘤中，染色体丢失率与STING1表达呈正相关，而WGD-high肿瘤中呈负相关，表明WGD-high肿瘤通过转录重编程（包括下调STING1）来适应高CIN状态。体外实验进一步证实，在TP53敲除的RPE-1和FNE1细胞系中， 药物诱导CIN后非WGD细胞STING1上调，但 WGD细胞在药物诱导的CIN条件下仍维持较低的STING1表达， 且细胞周期无G1阻滞， 验证了WGD介导的免疫信号抑制是细胞自主性的， WGD可独立于微环境抑制STING通路并重塑细胞周期程序。

综上所述，本研究系统揭示了WGD在HGSOC中的动态演化规律及其多维度影响。研究发现WGD不仅是肿瘤演化的关键驱动因素，通过增加CIN促进基因组多样性，还通过重塑细胞周期调控和抑制STING1介导的免疫通路，创造有利于肿瘤进展的微环境。研究创新性地描绘了WGD从早期克隆扩张到晚期亚克隆形成的全过程，并阐明其通过"渐进式基因组改变"而非"灾难性突变"实现克隆优势的机制，为理解肿瘤异质性和免疫逃逸提供了新视角，也为开发针对WGD肿瘤的治疗策略奠定了理论基础。

https://doi.org/10.1038/s41586-025-09240-3

制版人： 十一

参考文献

1. Bielski, C. M. et al. Genome doubling shapes the evolution and prognosis of advanced cancers.Nat. Genet.50, 1189–1195 (2018).

2. Baslan, T. et al. Ordered and deterministic cancer genome evolution after p53 loss.Nature608, 795–802 (2022).

3. Funnell, T. et al. Single-cell genomic variation induced by mutational processes in cancer.Nature612, 106–115 (2022).

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