基因融合可产生新生抗原？且看基因融合在人类肿瘤发展及治疗中的重大意义！
这是一篇内容新颖的文章，主要介绍基因融合在人类肿瘤发展及治疗中的重大意义，同时向大家介绍如何通过基因融合产生的新生抗原来预测免疫检查点抑制剂（ICIs）的疗效，先列出几个精彩花絮，如感兴趣，建议深读！
1，基因融合代表了一类重要的肿瘤改变；
2，基因融合与肿瘤关系：原癌基因融合表达增加，抑癌基因融合表达减少；
3，基因融合通常发生在前列腺癌，膀胱癌，乳腺癌和肺癌中；
4，甲状腺癌的发病率明显增高与激酶区域基因融合相关；
5，每个肿瘤中最常见的基因融合类型；
6，肿瘤驱动融合主要包含三大类；
7，发生基因融合的肿瘤具有较低的肿瘤突变负荷（TMB-L）；
8，基因融合可产生新生抗原，预测免疫治疗疗效；
9，一叶博士建立基因融合产生新生抗原预测Pipeline的结果Demo展示；
融合基因（Gene fusion），是指将两个或多个基因的编码区首尾相连，置于同一套调控序列（包括启动子、增强子、核糖体结合序列、终止子等）控制之下，构成的嵌合基因。
基因融合可以创造全新的和改良的蛋白质，这些蛋白可以帮助我们适应我们的环境；但是，大多数情况下，融合基因（尤其是控制细胞生长的基因发生融合）可以导致异常序列或功能蛋白质的产生，或者某些基因表达的失调，从而导致或促进肿瘤的发生，我们可以称之为驱动融合（Driver fusion）。
TCGA项目组通过系统分析来自33种肿瘤类型的9624例肿瘤样本的基因融合，发现有16.5%的肿瘤样本中存在驱动融合，尤其1%肿瘤样本是以驱动融合作为唯一肿瘤驱动因素。
点图显示了在每种肿瘤类型中发现的经常出现融合的频率及每个肿瘤类型中最常见的基因融合类型
那么什么是驱动融合（Driver fusion）呢？我们可以认为肿瘤驱动基因的融合都算是驱动融合（驱动融合至少包含一个驱动基因，另一个partner基因可以是其他的，比如EML4-ALK融合，ALK是Driver Gene，EML4是Partner Gene），所以原癌基因和抑癌基因发生的融合就是驱动融合了。
如果还不懂的话，那么给大家打个比喻：我们可以将原癌基因比喻成驾驶员；抑癌基因比喻成教练员；将细胞比喻成车子。
比如一个人正在学习驾照的科目三（大路），此时驾驶员需要与教练员一起练车，车子的方向（细胞生长的方向）往好的方向或者坏的方向走，是由驾驶员和教练员说的算的。
正常来说，驾驶员都是好的，所以车子的行驶方向都是正确的（正常细胞的生长方向），但是由于某些原因，驾驶员变坏了（原癌基因融合了），这个车子可能就会出现问题（正常细胞变成癌细胞）；如果教练员变坏了（抑癌基因融合了），这个车子也可能迟早会出现问题（正常细胞变成癌细胞）；如果驾驶员和教练都变坏了，这个车子很快就会出现问题（正常细胞变成癌细胞）。所以要让这个车子停下来（癌细胞终结），不让它发生重大事故，就要把变坏的人（融合基因）干掉，这就是我们常说的针对基因融合的靶向治疗。（自编自导自演）
TCGA项目组在29种肿瘤类型中发现潜在的可药用融合蛋白，经常性基因融合可用药的主要目标为：PRAD（前列腺癌）（TMPRSS2，205个样本），THCA（甲状腺癌）（RET，33个样本）和LAML（骨髓癌）（PML-RARA，16个样本），见下图A。
总的来说，共发现6.0％的样本（9,624个样本中的574个）可能被一个或多个针对基因融合的靶向药物进行治疗。 进一步研究人类肿瘤基因的融合将促进精确肿瘤的发展治疗。
可用药的基因融合：（A）条形图显示可根据融合状态潜在治疗的样本数量。（B）已知吸烟状况的LUAD样品的百分比。（C）ESR1结构域保持在ESR1融合体中跨越癌症类型。（D）表明ALK融合状态的各种癌症类型的ALK表达。
肿瘤的驱动融合主要有三大类：
a). 增强致癌基因的过度表达，比如：TMPRSS2-ETS融合等；
b). 引入移码框变化导致TSG不能正常翻译，比如PPP2RA-CHEK2融合等；
c)＆d). 形成新的激酶活性增强的异常蛋白，比如BCR-ABL1和FGFR3-TACC3融合等；
在前面我们有说过：免疫治疗反应的生物标志物不是MSI，不是dMMR，甚至也不是TMB，而是肿瘤细胞产生的新生抗原，肿瘤细胞产生的新生抗原则是可以直接评估免疫治疗响应的。
当时，我们我们介绍的新生抗原主要是针对点突变，插入/删除及移码突变（市场也都是这么做的），那么针对基因融合产生的新生抗原，目前市场还没有人做，今天我们来了解基因融合与新生抗原之间的关系：
2016年Bobisse等人证实基于肿瘤特异性新生抗原的免疫疗法在肿瘤患者的治疗中是有效的。在肿瘤细胞中发现的基因融合可以产生多态，这可能会成为新生抗原的候选物。虽然已知的是，肿瘤患者如果发生驱动融合，那么可能不会获益于免疫治疗，因为他们减少了肿瘤突变负荷（TMB），但是没有明确的免疫细胞浸润和总体免疫功能的证据。（这就类似于高频的Driver gene突变（如EGFR的L858R突变的患者），一般TMB都比较低一样，不会受益于免疫治疗，高频的Driver fusion也可能产生同样的结果）
作为一项探索性和推测性分析，Andreatta and Nielsen在2016年调查了由基因融合产生的新生抗原，平均而言，在不同的肿瘤类型中，每种融合物有1.5个预测的新生抗原。每个基因融合的预测新抗原的平均数目范围从KICH的0.33到THYM的2.88，同时他们也比较了非移码融合和移码融合产生的新抗原的数量，结果显示产生移码基因融合比非移码基因融合产生更多的免疫原性表位（平均值）2.25与0.97，这与新生抗原在移码小片段插入缺失相比非移码小片段插入缺失以及点突变上得到的结论一致。（如果看不懂，需要去前面看看历史消息里面关于新生抗原的内容了）
非移码和移码融合的新抗原的数量，结果显示可能产生移码融合比非移码基因融合产生显著更多的免疫原性表位（平均值）2.25与0.97
进一步调查发现，7个基因融合中至少4个基因融合具有一个或多个新抗原候选物。特别是TMPRSS2-ERG，CCDC6-RET，和FGFR3-TACC3具有预测的新抗原候选物的最高数目。
一叶博士（笔名：一叶；不熟悉的小伙伴，可以看看本公众号的“一叶知因”科普系列）开发的基于基因融合产生的新生抗原预测pipeline，可以预测基因融合产生的新生抗原, 这为肿瘤疫苗开发提供了新的resource。结合基于WES检测到的体细胞SNVs/INDELs产生的新生抗原, 可以更全面的计算新生抗原负荷来衡量免疫获益性。
此方法通过RNAseq检测到基因融合，预测任一条包含融合断点的突变肽，以及对应5，端以及3，端两条野生型突变肽，然后通过 NetMHC4.0 预测突变多肽及两条野生突变肽与HLA的亲和力（常看IC50值，代表与50%的等位基因所编码的HLA蛋白结合时的肽段浓度，单位为nM，一般≤500nM；Rank（%），亲和力相对百分排位，≤2%）。进而筛选出潜在的新生抗原。Demo中展示是EML4-ALK, CCDC6-RET, FGFR3-TACC3等基因融合产生的部分潜在新生抗原结果。
一叶博士关于基因融合预测新生抗原pipeline的Demo结果展示
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