循环肿瘤细胞(CTC)发纯生信10+你敢信？

2022-08-10 12:01:52, Eric

Hello小伙伴们早上好，我是你们本期的热点讲解员Eric。

液体活检（Liquid Biopsy），相比于组织或穿刺活检，液体活检具有无创、操作简单、能重复取样、成本更低等特点，对于实体肿瘤的早期诊断、用药动态监控、预后判断、克服肿瘤异质性等方面在临床中的应用日趋成熟。

不知道大家是否还记得3月的时候给大家讲解了关于液体活检的热点之一：外泌体。据小编统计热点推出后到今天已经有好几篇相关文章见刊。这不，小编给大家带来了液体活检新一期的热点解读——循环肿瘤细胞(CTC；circulating tumor cell)，搬上小凳子记好笔记了。

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循环肿瘤细胞是什么？

循环肿瘤细胞是指在肿瘤形成和发展过程中，从实体肿瘤病变脱落并进入血流循环的肿瘤细胞。CTC是肿瘤发生发展的直接证据，真实反映了肿瘤负荷和特征，并可以提示疗效及预后。

肿瘤早期发现的“侦查兵”

肿瘤长到2mm时，就能在血液中检出肿瘤细胞，但此时影像学或者其他检查指标可能还未出现异常，因为影像学检查通常只能发现大于2mm的肿瘤。对于大众，尤其是高危人群，可以定期做CTC检测，以便早发现肿瘤，及早治疗。

肿瘤患者：复发、疗效“监控”

手术无法彻底清除癌细胞，复发是一个长期的过程，在早期更多是肿瘤细胞的增多，是微观的变化。传统监测方法（影像学等）不能及时发现疾病复发情况。CTC检测直接检测肿瘤细胞，其动态结果可以反映患者血液中肿瘤细胞微观变化、突变负荷特征，从而可监测复发，且可比影像学早发现疾病复发情况。

肿瘤患者预后“预言家”

研究表明，治疗前CTC水平高的患者总生存期更短，复发风险更高，预后更差，因此治疗前CTC水平高的患者需要更加密集的随访检查。

刚刚简单的为大家总结了循环肿瘤细胞对临床的重要意义，那么CTC怎么应用于科研呢？在对CTC相关文章大海捞针后，小编终于找到了一篇完美的生信分析结合CTC临床应用的文章例子，最适合大家参考。文章于今年8月发表于International Journal of Biological Sciences杂志（IF：10.750 Q2；PS：去年6分）。

背景：

肿瘤转移是影响肺腺癌预后的一个重要因素。研究表明，循环肿瘤细胞 (CTC) 中的异常DNA 甲基化与肿瘤转移有关。基于在DNA甲基化中起重要作用的CTC表达基因，希望建立一个风险模型来预测LUAD预后并提供治疗策略。

研究概况流程图：

一个结构清晰、逻辑紧密的流程图是很有必要的

数据：

CTC样本队列（GSE74639 ）；训练队列（TCGA-LUAD）；验证队列（GSE72094、GSE42127）

免疫治疗队列（GSE126044 、GSE135222 、IMvigor210）

结果：

1、鉴定差异甲基化驱动基因

图A：筛选CTC vs原发样本差异基因火山图

图BC：上下调基因的功能、通路富集分析

图D：TCGA转移vs 非转移样本差异甲基化基因火山图

图EFG：AD差异基因交集韦恩图得到DNA甲基化驱动基因DMGs（图E）；在CTC vs 原发、转移和非转移样本中的热图展示（图FG）

图H-M：top6基因表达和甲基化相关性散点图展示

2、构建CTC相关的DNA甲基化风险预后模型

图AB：基于甲基化驱动基因筛选预后marker

图CD：基于高斯混合模型结合C-inedx得到最优组合模型

图E：TCGA、GEO验证队列风险评分模型的AUC值

图H-G：TCGA-LUAD队列风险评分模型1、3、5年的ROC曲线、K-M曲线、高低风险样本分布展示

3、CTC相关的DNA甲基化风险评分是肺腺癌独立的预后因子

图A：高低风险评分组临床特征的差异

图B：TCGA队列临床特征和风险评分对肺腺癌的预后预测准确性

图CD：TCGA、GEO队列单、多因素cox回归分析结果表明风险评分是肺腺癌的独立预后因子

图E-H：结合临床特征和风险评分构建了列线图，评估了列线图的效能

4、风险模型包含基因的功能富集

图A：模型基因在肺腺癌中的免疫组化展示

图B-D：模型基因表达与甲基化相关性散点图

图E：模型基因拷贝数变化

图FG：风险评分高低组功能、通路富集（高风险组主要富集了细胞周期、DNA复制等通路；低风险组主要富集了抗原呈递、免疫反应等相关通路）GSEA富集分析有同样的结果（图HI）与高风险组有更差的预后、低风险组预后相对更好呼应

5、风险评分高低风险组免疫特征

图AB：风险评分与免疫评分呈负相关（逻辑自洽）；免疫评分、基质评分、ESTIMATE、肿瘤纯度在风险评分高低组都存在显著差异

图CD：免疫激活特征在低风险组有更高活性

图EF：高低风险组肿瘤免疫微环境中细胞浸润差异（箱线图和热图）

图G：高低风险组免疫检查点表达差异

图H：与50 hallmark 通路的相关性分析发现风险评分与多种促癌途径相关

综上，高风险组中富集了更多的免疫抑制因素，而低风险则倾向于免疫激活

6、风险评分高低风险组基因组突变特征

图ABC：风险评分与突变数、非同义突变数、同义突变数的相关性分析（都为正相关）

图DE：高低风险组突变瀑布图（细节差异间补充表5）

图F：高低风险组top23突变频率存在差异基因

图G：top23基因的共突变展示

图ABC：高低风险组CNV扩增、缺失展示

综上，CTC相关的DNA甲基化风险评分高低风险组在基因组上有显著的差异，并与预后结果相符

7、肺腺癌潜在有效小分子和化疗耐药性预测

图AB：低风险评分组中潜在的小分子药物和药理值

图CD：Paclitaxel 、docetaxel证明对高低风险组有效

图E：5种常见化疗药物的IC50值在高低风险组中均显著差异

8、CTC相关的DNA甲基化风险评分预测免疫治疗反应

图ABC：肺癌免疫治疗队列K-M曲线、队列耐药和敏感组风险评分差异展示、高低风险组耐药和敏感组样本比例差异展示

图DEF：IMvigor 210膀胱癌免疫治疗队列中风险评分作为免疫治疗效果预测因子的评估

图GH：TIDE方法预测的结果与免疫治疗队列结果相符

每次小编在给大家分享完文章后都会问自己，这么讲作为不了解生信分析的医生科研工作者看完后是否能理解，说到底生信分析只是一个研究科研问题的工具（除非要发方法类的文章），所以重点还是在研究的方向上，明确自己要解决什么样的临床问题即可，所以再强调下本期重点：循环肿瘤细胞。至于怎么研究、有哪些方法可以用就交给生信人吧！

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撰稿 ▎Eric

排版 ▎CY.

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