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Nature重磅发布!1364例迄今为止最大规模的乳腺癌全基因组测序研究,全面揭示基因组特征

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近日,国际知名期刊《Nature》发表一项重磅研究:韩国研究团队通过对1364例乳腺癌患者进行全基因组测序(WGS),并结合详细临床数据,揭示了乳腺癌基因组特征与临床结局之间的复杂联系,是迄今为止最大规模的乳腺癌全基因组测序研究。研究表明,全基因组测序能够识别传统方法难以发现的基因组特征,包括结构变异、拷贝数变异和突变特征等。这些特征为理解肿瘤异质性、治疗反应差异以及预后评估提供了宝贵信息。


乳腺癌驱动基因图谱

乳腺癌基因组研究的背景与挑战


乳腺癌的突变特征

乳腺癌是全球女性中最常见的恶性肿瘤。尽管乳腺癌诊疗取得了显著进步,但复发和转移仍然常见。研究表明,肿瘤异质性是治疗失败的主要因素之一。不同乳腺癌患者的肿瘤基因组存在显著差异,甚至同一肿瘤内的不同细胞也具有不同的基因组特征。

传统基因检测方法(如基因芯片和靶向测序)仅能覆盖有限基因信息。而全基因组测序技术提供了全面审视癌症基因组的可能性,能够检测点突变、结构变异、拷贝数变异和突变特征等多种基因组改变。

基因组不稳定性在乳腺癌早期即出现


全基因组结构变异图谱

研究发现,乳腺癌的基因组不稳定性可能在诊断前几十年就已出现。通过对拷贝数变异获得时间的分析,研究人员发现大多数长片段拷贝数变异在分子时间轴的早期(约20%)已经获得。

这表明乳腺癌的基因组不稳定性是一个早期事件,可能在青春期就开始积累,而完全癌变则需要数十年时间。这一发现对乳腺癌的早期干预和预防策略具有重要意义。

研究还观察到,同源重组缺陷(HRD)的乳腺癌具有不同的拷贝数变异获得模式。HRD肿瘤在后期显示出加速的拷贝数变异获得率,表明HRD表型可能进一步促进基因组不稳定性。

基因组特征与临床结局的关联


乳腺癌拷贝数变异(CNAs)的临床与进化意义

研究团队鉴定了41个乳腺癌驱动基因,包括4个新型驱动基因和已知的TP53、PIK3CA和GATA3等基因。TP53突变与基因组不稳定性增高显著相关。

研究还发现,肿瘤内异质性评分(MATH)与临床结局相关。较高的MATH评分(≥40)与HER2阳性乳腺癌患者接受一线抗HER2治疗的无进展生存期较差相关。

突变特征分析揭示了多种突变过程在乳腺癌中的作用。同源重组缺陷相关的突变特征在约23%的病例中被发现,这些特征可能作为PARP抑制剂敏感性的生物标志物。

治疗反应预测的新见解


基于全基因组测序(WGS)的转移性乳腺癌一线姑息治疗生物标志物

研究团队还探索了全基因组特征预测治疗反应的能力。在75名接受TCHP新辅助治疗的HER2阳性乳腺癌患者中,ERBB2高拷贝数(≥33)与病理完全缓解率显著相关。

值得注意的是,染色体碎裂在病理完全缓解组中更为常见(71.1% vs 43.2%)。将染色体碎裂状态加入分层分析,提高了对TCHP治疗反应预测的精确度和特异性。

对于激素受体阳性乳腺癌,研究发现高肿瘤突变负荷和同源重组缺陷状态与CDK4/6抑制剂加内分泌治疗的无进展生存期较差相关。多变量分析显示,同源重组缺陷是预测治疗反应的显著因素。

研究意义与未来展望

这项大规模研究展示了全基因组测序在乳腺癌精准医疗中的潜力。通过将全面基因组数据与详细临床信息相结合,研究人员能够识别出具有预后和预测价值的基因组特征。

随着全基因组测序成本的持续下降和分析工具的不断完善,未来乳腺癌患者的治疗可能不再仅仅依赖于传统的病理分型,而是结合个体肿瘤的全面基因组图谱来制定真正个性化的治疗方案。

https://www.nature.com/articles/s41586-025-09812-3

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