循环肿瘤DNA中体细胞变异呈现类癌片段组学特征：整合基因组与片段组学分析揭示癌症诊断新策略

《Advanced Science》：Cancer-Like Fragmentomic Characteristics of Somatic Variants in Cell-Free DNA

本综述系统阐述了循环肿瘤DNA（cfDNA）中体细胞变异的片段组学特征及其在癌症液体活检中的价值。研究发现，即便在非癌个体中，携带体细胞变异的cfDNA分子也表现出类癌特征（如片段缩短、末端基序改变等），这些特征在癌症患者中更为显著。通过人工智能整合基因组（COSMIC突变特征）、片段组学（片段大小、末端基序）和表观基因组（DNA甲基化）特征，开发的FreeSV/FreeSV+模型在泛癌队列中展现出0.81-0.99的AUC值，凸显了多组学整合在癌症早诊中的潜力。

　　

体细胞变异在低深度cfDNA数据中的基因组与片段组学特征

研究团队首先在肝细胞癌（HCC）队列（56例患者+24例对照）中分析了低深度（3-5×）cfDNA测序数据。通过严格过滤，每个样本获得10万-15万个体细胞变异位点。主成分分析（PCA）和无监督聚类显示，HCC样本的突变谱与对照存在系统性差异（如C[C>T]G、G[C>T]G等突变类型在HCC中显著富集）。通过将突变谱与COSMC数据库（共67个特征）及对照组背景特征进行解卷积，发现HCC样本的COSMC特征贡献度显著高于对照（P= 0.0052），其总贡献度与肿瘤DNA分数呈正相关（P= 6.8×10^?4），SBS1、SBS12、SBS16等HCC相关特征尤为突出。

cfDNA携带体细胞变异的片段组学特征分析

对比变异等位基因（Mut-DNA）与参考等位基因（Wt-DNA）覆盖的cfDNA片段，发现Mut-DNA普遍更短（短片段比例更高，P< 10^?10），且差异在HCC患者中更显著（Diff-size指标AUC=0.68）。末端基序分析显示，Mut-DNA中5’-CCCA末端基序和CT-5’-CC断点基序的使用率均降低（HCC样本中P< 0.001）。此外，Mut-DNA的E-index值（反映片段末端分布一致性）显著低于Wt-DNA（P< 10^?10），且核小体内末端比例在HCC样本中更高（Diff-nucleosome指标AUC=0.68）。这些特征在小鼠模型和非癌人群（如克隆性造血来源变异）中同样存在，证实其与肿瘤起源无关而是cfDNA生物学固有特性。

多癌种验证与EM-seq数据拓展

在Liang等（含HCC、肺癌）和Bie等（7癌种+对照）公开数据集中，Mut-DNA的类癌片段组学特征（如缩短、基序异常）在泛癌种中重现。EM-seq数据进一步揭示Mut-DNA的DNA甲基化水平显著低于Wt-DNA（P< 10^?8），且启动子、基因体等区域的甲基化差异（Diff-methylation）在癌组中更明显（基因体CpG的AUC=0.62–0.72）。

AI驱动的诊断模型构建与性能

基于上述特征，研究团队开发了FreeSV（仅用体细胞变异相关特征）和FreeSV+（整合全基因组特征）模型。在Bie等数据集中，FreeSV+在测试组达到99%特异性时，灵敏度达81.3%（显著高于THEMIS模型的74.4%），对早期癌（I/II期）的检测灵敏度提升至71.6%。模型特征重要性分析显示，片段大小差异（Diff-size）、CT-5’-CC基序变化（Diff-CTCC）和基因体甲基化差异（Diff-methylation）是关键贡献因子。

结论与展望

本研究首次系统揭示了cfDNA中体细胞变异的类癌片段组学特征，证实其可作为独立于肿瘤DNA分数的诊断标志。通过多组学整合与AI建模，为低深度cfDNA数据的癌症早诊提供了新范式，尤其适用于资源有限场景。未来需在更大队列中验证其临床适用性，并探索特征与特定生物学机制（如克隆性造血驱动片段化）的关联。