基因组与转录组数据揭示中国卵巢癌患者同源重组缺陷亚组间的分子差异

（来源：医学界）

转自：医学界

卵巢癌是女性生殖系统死亡率最高的恶性肿瘤，其标准治疗方案为括肿瘤细胞减灭术联合以铂类为基础的化疗。近年来，聚腺苷二磷酸核糖聚合酶（PARP）抑制剂已成为卵巢癌治疗的重要突破，尤其在携带BRCA1/2突变或具有同源重组缺陷（HRD）的患者中展现出显著疗效。

HRD作为预测PARP抑制剂疗效的关键生物标志物，其评估已从单纯的BRCA1/2基因检测发展为整合基因组瘢痕的综合评分[1] 。尽管HRD状态对治疗选择具有指导意义，但不同HRD亚组之间驱动基因、信号通路和肿瘤微环境的异质性尚未被系统阐明，这限制了个体化治疗策略的进一步优化。此外，利用循环肿瘤DNA进行疾病动态监测在卵巢癌中的应用潜力仍有待挖掘[2] [3] 。基于此，Wang等人开展了一项多组学研究，旨在系统描绘中国卵巢癌患者不同HRD亚组的分子图谱，并为精准治疗提供新的见解[4] 。

图1 研究标题

研究方法

本研究共招募了143名于2021年10月至2023年3月期间在河北医科大学第四医院和河北省肿瘤医院确诊的中国卵巢癌患者。

• 样本采集与处理：收集配对的肿瘤组织（FFPE样本）和血浆样本。对70名接受术后辅助铂类化疗±PARP抑制剂治疗的患者进行了重点分析。

• 基因组测序与HRD评分：使用包含811个基因的Panel进行靶向捕获测序。通过BWA[6]、GATK等流程进行比对和变异检测，并利用Sequenza计算等位基因特异性拷贝数。HRD评分 通过scarHRD算法对端粒等位基因失衡、大尺度状态转换 和杂合性缺失 三个指标进行求和计算。通过ROC曲线分析，确定HRD评分的最佳分组阈值。

• 转录组分析：对17例接受辅助治疗的手术样本进行RNA测序。使用DESeq2进行差异表达基因分析，并通过KOBAS-i进行GO功能富集分析。利用CIBERSORT和ImmuCellAI算法评估免疫细胞浸润水平。

• ctDNA动态监测：对15名患者在术前（T0）、第一周期化疗后（T1）和化疗结束时（T2）采集的血浆进行ctDNA测序，分析bTMB、bMSI和maxVAF的动态变化。

• 外部数据验证：从TCGA-OV项目中获取357个样本的数据，用于验证本研究的核心发现。

• 统计分析：使用R语言进行统计。采用Wilcoxon检验或Mann-Whitney U检验进行组间比较，采用Kaplan-Meier法和log-rank检验进行生存分析。

研究结果

■ HRD分型阈值确立与基因组稳定性

研究首先在73名未接受辅助治疗的患者中确定了HRD评分的最佳分界值为43（AUC=0.95）。基于此阈值，68.5%的患者被划分为HRD-low/BRCA野生型，26.0%为HRD-high/BRCA突变型（图2C, D）。分析同时确认，当测序深度≥600X 且肿瘤纯度≥0.3 时，HRD评分结果稳定可靠（图2E, F）。

■ HRD亚组呈现互斥的驱动突变与通路富集

对70名接受辅助治疗患者的基线组织分析显示，最常见的体细胞突变基因包括TP53（71%）、ARID1A（27%）、PIK3CA（17%）和PTEN（11%）。其中，TP53突变与ARID1A、PIK3CA、PTEN突变表现出显著的相互排斥性（图3A, B）。TP53突变显著富集于HRD-high组，而ARID1A、PIK3CA和PTEN突变则主要存在于HRD-low组（图3C）。相互作用网络分析显示，TP53是HRD-high组的核心节点，而HRD-low组的突变基因间存在广泛的相互作用（图3D）。通路富集分析进一步揭示，HRD-high组的突变基因主要影响"干细胞多能性调控"和"肌动蛋白细胞骨架调控"通路；而HRD-low组则显著影响"细胞周期"和"细胞黏附"相关通路（图3E）。

■ HRD-high肿瘤表现出更强的免疫激活微环境

转录组分析共识别出452个差异表达基因。HRD-high组 的上调基因显著富集于"酸性代谢过程"、"细胞因子生物合成正调控"和"巨噬细胞趋化"等免疫相关通路（图4A, B）。在免疫相关基因中，STAT1 和 IFI27 在HRD-high组中表达显著上调，这一发现在TCGA-OV队列中得到验证（图4C, D）。生存分析表明，在HRD-high患者中，STAT1表达≥74 的患者拥有最长的总生存期（图4E）。此外，HRD-high组还表现出更强的HLA I类信号、IFN-γ信号 和CD8+效应T细胞信号（图4F, G）。在TCGA队列中，HRD-high且HLAI类信号高的患者预后最佳（图4H）。

■ M1巨噬细胞与Th1细胞浸润预示HRD-high患者良好预后

肿瘤微环境解析显示，M1巨噬细胞 在HRD-high组中的浸润比例显著高于HRD-low组（图5A, B）。高水平的M1巨噬细胞不仅能区分卵巢癌患者的预后，并且在HRD-high患者中，M1巨噬细胞高浸润与最长的总生存期相关（图5C, D）[6] 。类似地，Th1细胞 在HRD-high组中也更丰富，并且Th1细胞高浸润的HRD-high患者预后最好（图5E-G）。相反，单核细胞 在HRD-low组中比例更高，其高丰度与较差的3年生存率相关（图5H-J）。

图5 不同HRD分层卵巢癌患者的总生存期与肿瘤微环境的关系

■ ctDNA动态变化揭示HRD亚组的不同治疗应答

ctDNA与组织检测在TP53突变上具有高度一致性（11/12个位点重叠），且ctDNA能检测到更广泛的突变（图6A, B）。所有患者的bTMB在治疗初期（T0至T1）均显著下降。然而，bMSI 在HRD-high组中从T0到T1显著下降，而在HRD-low组中，bMSI在后续治疗（T1至T2）中呈现上升趋势（图6C, D）。对最大VAF 的动态监测发现，HRD-high组的maxVAF在治疗结束后（T2）未超过基线水平；相比之下，部分HRD-low患者在T2期表现出maxVAF的升高，提示可能出现耐药克隆（图6E, F）。

图6 卵巢癌患者外周血生物标志物的监测

文章小结

本研究系统描绘了中国卵巢癌患者HRD不同亚组的分子全景图，确立了HRD评分≥43作为有效的分型阈值。研究发现，HRD-high和HRD-low亚组在驱动基因（TP53 vs. ARID1A/PIK3CA/PTEN）、关键通路（免疫/代谢 vs. 细胞周期/黏附）及肿瘤免疫微环境（激活 vs. 抑制）方面存在根本性差异。其中，STAT1高表达（≥74） 是HRD-high患者可能从PARP抑制剂治疗中显著获益的潜在新型生物标志物[5] 。此外，ctDNA动态监测（特别是bMSI和maxVAF）能够有效反映治疗应答，并对HRD-low患者的早期耐药发出预警。这些发现为在中国卵巢癌人群中实施更精细化的分子分型与精准治疗提供了重要的理论依据和实践指导。

参考文献：

[1] Takamatsu S, Brown JB, Yamaguchi K, et al. Molecular classification of ovarian high-grade serous/endometrioid carcinoma through multi-omics analysis: JSGO3025-TR2 study. Br J Cancer. 2024;131(8):1340-1349.

[2] Liu JY, Moyer C, Li H, Yang B. Circulating tumor DNA monitoring for early recurrence detection in epithelial ovarian cancer. Gynecol Oncol. 2022;167(3):334-341.

[3] Chao A, Wu CC, Wang CH, et al. Mutation in Circulating tumor DNA detected in the postoperative period predict poor survival in patients with ovarian cancer. Biomed J. 2023;46(6):100606.

[4] Wang H, Zhao W, Zhou W, et al. Genomic and transcriptomic data reveal molecular differences between homologous recombination deficiency subgroups in Chinese ovarian cancer patients. Hum Genomics. 2025;19:104.

[5] Josahkani JA, Kitson SJ, Evans DG, Crosbie EJ. Increased STAT1 expression in high grade serous ovarian cancer is associated with a better outcome. Int J Gynecol Cancer. 2018;28(3):459-465.

[6] Zhou J, Tang Z, Gao S, Li C, Feng Y, Zhou X. Tumor-associated macrophages: recent insights and therapies. Front Oncol. 2020;10:188.

审批编号: CN-170825 有效期至:2026-03-05

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