正常细胞也会突变？体细胞突变是常态 | 肿瘤全外专题

一直以来，人们都致力于寻找肿瘤细胞发出的信号。其中通过体液活检来尝试找出癌细胞特有的突变的方法被认为前途无量。事实上，人们也确实通过研究，发现了很多与癌症相关的基因及其突变。但是我们还面临另外一个问题：

癌细胞很可能带有这些突变，但是带有这些突变的细胞一定是高风险的细胞吗？

目前，对于正常组织是否会发生体细胞突变以及突变频率的研究仍然较少而且不成系统，并且正常组织来源的DNA数据仍然较少，这给研究工作带来了更大的困难。不过研究者们另辟蹊径，通过数据库中海量正常组织的RNA数据，来对体细胞突变进行研究，并且发现了惊人的结论：正常组织中也会发生体细胞突变甚至癌症相关突变，并且它的频率比我们想象的要高。

从RNA数据中挖掘体细胞突变信息通常非常困难，使用现有的基于DNA的突变挖掘方法来对RNA数据进行分析，可能会得到大量的假阳性结果。所以想要使用RNA数据来进行体细胞突变研究，开发可靠的基于RNA的突变挖掘流程成了开展研究的前置条件。研究者使用TCGA数据库中 243个肿瘤样本共提取得到的DNA和RNA数据作为训练集，开发了RNA-MuTect流程。

这个流程包含数个对于RNA分析来说非常关键的过滤步骤：分别是使用不同的比对软件过滤掉比对错误、使用位点特异纠错模型消除测序错误以及使用已知数据库来消除RNA编辑位点带来的影响。经过训练之后，流程可以得到0.7左右的灵敏度中位数，以及0.9左右的精度中位数。

之后研究者使用了TCGA数据库中303个肿瘤样本的RNA数据使用RNA-MuTect进行了验证分析，并且得到了与训练数基本一致的精度和灵敏度结果，证实了RNA-MuTect可以用于从RNA数据中进行体细胞突变的挖掘。不过从最保守的角度考虑，研究者将深度足够的DNA中未检出而RNA中检出的突变均视为假阳性，尽管这可能是由于提取DNA的组织中包含该突变的细胞过少导致的。根据这一保守判断，研究者将RNA检测体细胞突变可能出现的假阳性数量估计为每样本2-4个——尽管实际可能出现的假阳性突变数量会更少。

RNA-MuTect在训练数据和验证数据中都得到了相对较好的结果

在得到可靠的RNA检测突变工具之后，研究者使用RNA-MuTect对GTEx数据库中的RNA数据进行了分析。研究者挑选了6707个RNA样本，使用配对的血液DNA对体细胞突变进行了分析。这些样本来源于488个个体的29个组织。研究者在37%的样本中检测出了体细胞突变，覆盖了95%的个体。其中24个组织的374个样本包含超过4个体细胞突变。

在检测到的体细胞突变中，绝大部分突变的等位基因占比（allele fraction）都比较低。同时等位基因占比与测序深度也有显著的负相关关系，原因是更深的测序才更可能检测出比例更少的突变细胞产生的reads。

各组织中检出体细胞突变的数量

等位基因比例（allele fraction）与突变数量和测序深度呈负相关

包含体细胞突变数量最多的组织是皮肤，肺和食道。与这些组织的癌症发病风险相关的因素包括紫外辐射、空气污染、吸烟和不良饮食习惯。而在这些组织中，不同的因素也会对体细胞突变的数量带来影响，例如皮肤是否经常受到阳光照射是一个显著的影响因素。

研究对体细胞突变在正常组织中积累的因素进行了分析。分析发现与体细胞突变积累最相关的因素分别为年龄、DNA损伤积累以及组织形成宏观克隆的倾向。年龄是其中一项重要的影响因素，在高于45岁的个体中，CpG>T突变数量（衰老的标志突变）以及总的突变数量都显著高于那些更年轻的个体。并且在食道和皮肤两种组织中，体细胞突变的数量与个体的年龄呈现出明显的正相关。其他组织中突变数量与年龄相关性低的原因可能是这些组织的细胞有较低的增殖率。细胞增殖同样也与突变积累有关，MKI67基因（细胞增殖的标志基因）的表达量也和组织中突变的数量呈现正相关关系。这可以反映出，细胞经历的增殖次数越多，积累的突变数量可能就越多。

个体年龄与体细胞突变数量之间的正相关关系

细胞增殖标志基因（MKI67）的表达量与体细胞突变数量呈正相关

研究者还针对一些被证实与癌症相关的基因以及这些基因上的热点突变进行了分析，并且发现在这些正常组织中有许多与癌症相关的基因（Cancer Gene Census genes），例如TP53、NOTCH1等基因发生了突变，在3%的组织和33%的个体中检测到了这些基因的突变，其中TP53基因发生的突变超过一半是癌症相关热点突变。从突变发生的数量上看，发生突变数量最多的也是TP53和NOTCH1这两个基因，与之前的研究结果一致。更深入的研究发现，TP53发生突变的样本有更高的等位基因比例并且含有更多的体细胞突变。而从发生癌症相关热点突变的组织来看，食道和皮肤依然是发生频率最高的组织。

各个CGC基因发生的突变数量及其在各个组织的分布

本研究对人的正常组织中发生的体细胞突变进行了系统的梳理，并且利用RNA数据进行了可靠的体细胞突变挖掘。从研究中我们可以看出，体细胞突变在人体的正常组织中并非罕见，而与癌症相关的突变也可能在组织中发生。但是研究者同时也提到，从发生癌症相关突变到产生癌细胞，中间还需要经历很多复杂的生物过程，并不是发生了相关突变就一定会发展成癌组织。而在实际检测应用中，随着检测范围的拓宽，发现的体细胞突变数量也会更进一步增加，所以使用癌症相关的体细胞突变作为筛查癌症的标准是不准确的。而与此同时，如何准确地理解癌前变化的机制，区分“携带癌症相关突变的正常细胞”和“即将变成癌细胞的细胞”，能够使我们对癌症的了解更加深入。

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