Nature|癌症非整倍体形成的主要驱动力

　　尽管非整倍体（此处定义为整个染色体或整个染色体臂DNA的失衡）存在于约90%的肿瘤中，并且是癌症中首次提出的体细胞改变，但其普遍发生的原因及其在驱动癌症中的作用仍不清楚。有研究表明，非整倍体的普遍发生可能反映了频繁的染色体错误分离、重排或中心体畸变（机械偏倚），或与非整倍体相关的适合性优势（选择偏倚）。然而，在低细胞应激条件下，酵母、小鼠和人癌细胞系中的非整倍体通常会降低增殖率并增加细胞衰老，只有在进一步进化后才会挽救增殖率。此外，在酵母和人类细胞中，非整倍体被发现在某些类型的细胞应激或基因缺陷的背景下是有益的，并且非整倍体的一般状态也被发现有助于肿瘤的进化和耐药性【1-3】。然而，在人类肿瘤的自然环境下，人们并没有全面了解个体染色体臂水平体细胞拷贝数改变（arm-SCNA，从端粒延伸到着丝粒的SCNA）对适应性的积极或消极影响，其中一个很重要的原因在于评估arm-SCNA功能后果的实验方法在技术上存在困难，且很少在人类细胞中进行。

　　近日，来自美国麻省理工学院和哈佛大学的Broad研究所的Rameen Beroukhim团队在Nature上在线发表了题为Cancer aneuploidies are shaped primarily by effects on tumour fitness的文章，开发了一种方法—BISCUT（breakpoint identification of significant cancer undiscovered targets，重大癌症未发现靶点的断点识别），可通过分析端粒或着丝粒有限拷贝数事件的长度分布来识别受适应性优势或劣势影响的基因位点，显著丰富了已知的癌症驱动基因；同时，利用该方法也系统地表征了选择性和机械性偏倚对癌症内部和癌症之间染色体臂非整倍体模式的影响，发现染色体臂水平拷贝数变化率与其对细胞适应性的影响高度相关，由此为非整倍体背后的驱动力及其对肿瘤发生的贡献提供了新见解。

　　本文研究人员对TCGA数据库中涵盖了33种癌症类型的10,872个肿瘤进行分析发现，arm-SCNA是癌症中最常见的体细胞遗传改变，其构成了25个最常见事件中的23个，而且比任何其他类型的体细胞遗传改变包含了更多的癌症基因组。那么不同arm-SCNA的频率是主要取决于它们产生的机械容易程度，还是取决于它们对进化适应性的影响呢？又是哪些基因位点参与了arm-SCNA对进化适应性的影响呢？本文研究人员推测，特定基因位点中断点的富集可能有助于深入了解机械偏差和选择所起的作用以及正在进行选择的特定遗传元件，因此，研究人员开始通过检测起始于端粒或着丝粒的SCNA断点的位置（分别称为tel-SCNA和centi -SCNA，统称为partial-SCNA）（图1）来解决上述问题。

SCNA分类（发生拷贝数变化的DNA为绿色）

　　首先，研究人员分析了着丝粒内与染色体臂内断点的相对密度，以显示对arm-SCNA有利或不利的机械偏差。结果显示在所有染色体臂和肿瘤类型中，39%的tel-SCNA终止于着丝粒——相对于染色体臂内，着丝粒中的断点密度增加了四倍，但着丝粒断点的频率似乎与着丝粒的长度无关。因此，研究人员随后探讨了染色体间着丝粒断裂率的差异，结果发现与arm-SCNA一样，partial-SCNA的振幅（获得或删除的拷贝数）往往低于间质型SCNA（interstitial SCNA），表明partial-SCNA对其包含的基因座的影响与arm-SCNA相似。当对所有染色体臂和癌症类型进行汇总时，partial-SCNA遵循几乎均匀的长度分布，研究人员认为这些是在没有适应性影响情况下的“背景”partial-SCNA分布。可以想见，如果基因座的改变增加了细胞适应性（即积极选择的“驱动”事件），那么更多的partial-SCNA将包含该基因座，反之亦然。因此，当将染色体臂特异性partial-SCNA长度分布与背景分布进行比较以检测受选择影响的基因组位点时，理应观察到与所选基因位点相邻的partial-SCNA断点频率的突然跳跃或下降。事实也确实如此，研究人员观察到四种模式：1）没有偏离背景模型，没有提供选择的证据；2）偏离背景模型的单个基因位点，可能代表受可检测的正向或负向选择影响的单个基因位点；3）有多个这样的基因位点，对应于多焦点选择；4）与背景相反方向的基因位点，表明均衡选择。基于此原理，研究人员开发了BISCUT。

　　当把BISCUT应用于TCGA生成的10,872个癌症拷贝数谱时，检测到193个基因组位点处于明显的选择下，这些峰值位点显著富集了 COSMIC Cancer Gene Census中已知的癌基因和肿瘤抑制因子，并且在受到正向或负向选择的基因中均存在。与此同时，BISCUT的结果与非同义突变和同义突变的归一化比率（dN/dS ratio）的适应性估计一致。对于所有截断突变类型（无义突变和剪接位点），del-neg峰中的基因倾向于具有较低的dN/dS评分（表明负向选择），而del-pos峰的基因在所有突变类型中具有较高的dN/dS评分（表明正向选择）。由此可见，BISCUT峰值富集了癌症驱动因子，并提供了局部SCNA（focal SCNA）分析以外的宝贵信息，而且特定于遗传或组织背景的分析也可在选择中发现额外的位点，通常具有谱系特异性。

　　为了验证没有已知癌基因或肿瘤抑制因子的 BISCUT 峰值中的基因，研究人员利用永生化的肺上皮细胞，对其进行染色质臂水平8p缺失的同源改造（染色体臂8p在癌症类型中经常被删除，但尚未在8p上检测到典型的肿瘤抑制因子）。在3个8p del-pos峰中，在8p12中的最小峰包含2个蛋白质编码基因，以其中之一的解旋酶编码基因WRN为研究对象，实验结果发现，WRN的部分抑制足以减少细胞死亡，而且WRN的半合子缺失与特定的突变特征有关，包括微卫星不稳定（MSI）的缺乏，由此证实BISCUT发现的WRN是染色体8p上的一个单倍不足肿瘤抑制基因，WRN的拷贝丢失可能是8p丢失细胞适应性增加的部分原因。与此同时，研究人员还验证了del-neg峰中的基因，证明BISCUT检测到的del-neg峰通常含有敲低后对细胞生长有害的基因，这些基因对癌细胞是必需的，它们的缺失会降低细胞的适应性。进一步地，利用BISCUT通过评估峰值上断点频率的变化来估计每个峰值基因座产生的细胞适应性变化的幅度，研究人员还正式量化了选择和机械偏倚在驱动非整倍体中的作用，发现arm-SCNA的变化率与其对细胞适应性的影响高度相关，选择是染色体臂之间和不同癌症类型之间相对arm-SCNA比率的主要决定因素。

　　综上所述，本研究开发的BISCUT与其他体细胞遗传事件的复发分析不同，因为它依赖于染色体臂上断点的分布，而不是改变的最大频率。利用BISCUT，本研究直接解决了癌症中非整倍体是否被积极选择这一长期存在的问题，强有力的证明SCNA介导的细胞适应性效应与癌症的非整倍体率高度相关，且通常存在组织特异性。同时也发现了arm-SCNA负向选择的证据，证明正向和负向选择在SCNA背景下都是显著的。此外还证明低幅度端粒和着丝粒结合的SCNA（以前未被充分认识的体细胞改变亚群）的长度分布为检测癌症中选择下的位点提供了新信息。