基于DNA甲基化的儿童甲状腺癌风险分层与分类 可购买

《Clinical Cancer Research》：DNA Methylation-Based Risk Stratification and Classification of Pediatric Thyroid Carcinoma Available to Purchase

　　

摘要

目的：

准确评估儿童甲状腺癌的侵袭性对于避免不必要的手术和手术相关并发症至关重要。DNA甲基化是一种已被证实的癌症分类分子生物标志物，具有用于分层甲状腺癌风险的前景。本研究旨在确定儿童甲状腺癌的表观遗传特征，并探讨DNA甲基组分析是否是一种可行的方法，用于这种儿童疾病的术前风险分层。

实验设计：

我们分析了两个独立处理的儿童甲状腺癌队列的全基因组DNA甲基化谱型。参考队列包括100个样本，其中87个为分化良好的原发性肿瘤（77个乳头状甲状腺癌和10个滤泡状甲状腺癌）以及13个匹配的淋巴结转移灶。为了预测致癌驱动因子和肿瘤侵袭性（通过淋巴结转移的存在来定义），我们在参考队列上训练了两个分类器，然后在第二个包含84个样本（83个原发性肿瘤和1个淋巴结转移灶）的验证队列上评估了它们的性能。

结果：

我们发现了与肿瘤侵袭性和关键驱动突变相关的独特甲基化模式，包括BRAF p.V600E、RAS样突变、激酶融合以及DICER1突变。差异甲基化区域反映了炎症应激和甲状腺发育与功能的紊乱，这涉及到雄激素受体、Hippo和AP-1信号通路。利用这些表观遗传特征，我们开发并验证了两种基于甲基化的分类器，能够准确预测肿瘤侵袭性和致癌突变亚组。

结论：

在儿童甲状腺癌患者中，DNA甲基化检测能够准确预测肿瘤侵袭性和驱动突变。我们的发现强调了DNA甲基化分析在儿童甲状腺癌的风险分层和分类中的临床价值。

数据可用性

生成的甲状腺甲基组谱型可在Gene Expression Omnibus（RRID: SCR_005012）中找到，其超集访问号为GSE312914。阵列数据预处理和功能分析的相关信息可在R/Bioconductor软件包SeSAMe（版本3.22+）中获取：https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/sesame.html.训练模型以及训练和测试脚本可在https://github.com/jennyznli/2025_TC处获取。如需额外原始数据，可联系相应作者。