癌症的真相之肿瘤基因组融合基因检测技术

肿瘤基因组中发生的突变除了体细胞突变(SNP/Indel)、拷贝数变异(CNV)，还有一种与其发生和发展相关的结构变异即基因融合。基因融合通常是由于染色体重排等因素导致的两个不同基因断裂后融合到一起，组成新基因的过程。基因融合作为染色体结构变异的一种产物，已被证明和某些癌症的产生有关，可作为癌症的起始事件和特定肿瘤分子治疗的靶点。

一些重要基因的融合，会导致原基因功能的丧失或得到新蛋白产物，从而引起癌症的发生。当调控细胞增殖、分化和凋亡的基因发生融合，会直接影响下游信号传递途径，导致细胞增殖能力增强、凋亡障碍，分化障碍等，影响细胞正常的表达，引发癌症[1]。

基因融合过程示意图 (图片来https://www.tumorfusions.org/)

当前检测基因融合的技术主要包括荧光原位杂交、免疫组化和新一代测序等。不同的技术采用不同原理，本专题对肿瘤融合基因检测的相关技术进行介绍。

1.1 免疫组化免疫组化(immunohistochemistry, IHC)又称免疫细胞化学是将带显色剂标记的特异性抗体在组织细胞原位通过抗原抗体反应和组织化学的呈色反应，对相应抗原进行定位、定性、定量测定的一项新技术。它把免疫反应的特异性、组织化学的可见性巧妙地结合起来，借助显微镜的显像和放大作用，在细胞、亚细胞水平检测各种抗原物质。该技术已成为常规病理诊断的传统辅助诊断技术，具有简便、经济和快速的特点。

免疫组化流程示意图

1.2 荧光原位杂交荧光原位杂交技术(Florescence In-Situ Hybridization, FISH)是一种利用非放射性的荧光信号对原位杂交样本进行检测的技术。通过特殊荧光素直接或者间接标记的DNA探针与检测样本的DNA进行原位杂交，在荧光显微镜下对荧光信号进行辨别和计数，从而对染色体或基因异常的细胞、组织切片样本进行检测和诊断，为各种基因相关疾病的分型、预前和预后提供准确的依据。该方法具有良好的灵敏度、稳定性好、成本低，但是检测通量较小。

荧光原位杂交技术示意图

1.3 新一代测序技术

新一代测序技术(Next Generation Sequencing, NGS)的快速发展也给融合基因检测提供了全新的思路和解决方案，从而加快了癌症治疗的研究速度。由于肿瘤基因组的复杂性，相比传统的免疫组化(IHC)，荧光原位杂交（FISH）和反转录-聚合酶链反应（RT-PCR）等方法，利用NGS检测融合基因可以做到一次实验检测多个基因，具有通量更高，灵敏度高，获得的结果更加全面的优势。NGS检测融合基因主要分为DNA和RNA两个层面，根据检测区域大小又可以分为全基因组/全转录组和目标区域测序，具体优点和不足如下表所示。DNA层面检测出的基因融合，能够确定在基因组层面发生突变引起的，但是如果没有RNA层面的数据，就无法准确判断融合后产生的新基因是否能够表达，或者表达量高低，有条件的可以同时结合DNA和RNA测序数据来鉴定基因融合，从而获得更准确、全面的检测结果[2]。

基于NGS的融合基因检测方法[3]

最适合临床检测的目标区域靶向法检测基因融合有多种靶向富集的策略[4]，主要包括杂交捕获和扩增子捕获。杂交捕获法主要是通过杂交步骤与目标区域互补的探针进行基因特异性的富集，而基于扩增子的方法则多依赖于多重PCR技术，每个靶点均设计有特异性的引物。

基于NGS靶向方法的靶向富集策略

以上便是检测基因融合的主要方法，尽管高通量测序并不是唯一可用于基因融合检测的技术，但是随着测序技术的不断发展，测序成本的不断降低，NGS的优势会越来越明显，特别是在临床检测中，可以不断加入新发现的基因融合标志物，并且在融合基因分析方面的相关软件更新很快，灵敏度和特异性均有不错的表现，续篇小编将介绍相关的分析软件。相信在不久的将来，NGS检测基因融合会成为新的金标准。

参考文献：[1] 谢仲秋, 曾勇. 融合基因与肿瘤. 肿瘤药学, 2014, 06期(06):402-404.[2] Danielle Cohen , Liesbeth M Hondelink , Nienke Solleveld-Westerink, et al. Optimizing Mutation and Fusion Detection in NSCLC by Sequential DNA and RNA Sequencing. J Thorac Oncol, 2020 ,15(6):1000-1014.[3] Rossella Bruno1 and Gabriella Fontanini. Next Generation Sequencing for Gene Fusion Analysis in Lung Cancer: A Literature Review. Diagnostics (Basel),2020,10(8):521.[4] Schröder J, Kumar A, Wong S Q. Overview of Fusion Detection Strategies Using Next-Generation Sequencing. Methods Mol Biol, 2019:125-138.

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