探索PDAC癌前病变

写在前面

你现在看到的是文献俱乐部2019年笔记分享第一弹，我将会在春节7天连续分享，目录如下：

• 2019年1月份第1周（总第49周）单细胞转录组探索CAFs的功能和空间异质性

• 2019年1月份第2周（总第50周）异常CRC病人的突变时空异质性与免疫

• 2019年1月份第3周（总第51周）探索PDAC癌前病变

• 2019年1月份第4周（总第52周）TCGA计划的ATAC-seq数据发布

• 2019年2月份第1周（总第53周）胃癌类器官

• 2019年2月份第2周（总第54周）测173个成年人的大脑的102个基因

• 2019年2月份第3周（总第55周）2.5万汉族人的GWAS乳腺癌风险基因

因为学业需要，我阅读的大量文献都是NGS组学相关，所以会涉及到很多数据处理，而这些文献基于的生物信息学数据处理技巧，我都在过去的5年里以各种形式分享讲解过，也有系列视频，希望你可以在方便的时候再次学习一遍，查漏补缺。也欢迎推荐给有需要的朋友

如果，你不仅仅是对NGS组学应用文献感兴趣，也欢迎加入我们文献阅读小组分享自己的主页领域文献。

逆向收费读文献社群（第二年通知）

今天是大年初三，给大家带来的是探索PDAC癌前病变，希望你能学到知识。

文献概要

本研究测序量不大，但是发表在nature杂志， Published: 03 September 2018 ，题目是；Precancerous neoplastic cells can move through the pancreatic ductal system 应该是因为研究者试图解决的生物学问题很精彩，同样的摸索，有一个单细胞转录组研究也做过，发在CCR上面，跟这个差的有点远。

背景知识

胰腺癌，胰腺导管内腺癌pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC)

上皮内瘤变是一个用于描述“细胞或结构发生改变的一系列疾病”的术语，它被认为反映了潜在的分子生物学异常，此种分子生物学的异常可导致上皮内瘤变进展为浸润癌。

关于胰腺上皮内瘤变 pancreatic intraepithelial neoplasia (PanIN) 分类：

• low-grade PanINs (LG-PanIN, PanIN-1 and PanIN-2)

• higher-grade PanINs (HG-PanIN, PanIN-3)

通常PanIN都是有KRAS突变，而高级别的HG-PanIN是有TP53, CDKN2A, and SMAD4这些重要基因的突变，而且PanINs and neighbouring PDACs非常类似，所以主流认为PDACs arises from adjacent PanINs

疾病发展的3个假设

同一患者胰腺的PanIN和PDAC之间存在3种可能的发生发展关系:

• 假设1：PanIN和PDAC不存在共同的体细胞基因突变，正常胰腺细胞在不同的驱动基因突变D1和D2作用下分别发展为PanIN和PDAC。

• 假设2：正常胰腺细胞经历了一组共同的突变（包括驱动基因突变和乘客基因突变，即D1）形成MRCA，在此基础上MRCA发生基因突变D2发展为PDAC，而未发生基因突变D2的演变为PanIN。

• 假设3：PanIN和PDAC共同经历了成为恶性肿瘤所需的所有的基因突变，包括所有的驱动基因突变和一些乘客基因突变（即D1、D2），却分别发展为PanIN和PDAC。

如下图：

蓝色细胞代表种系细胞（Germline），即正常胰腺细胞，橙色细胞代表PanIN和PDAC最近的共同祖细胞（most recent common ancestor, MRCA）。

实验设计

筛选出100多个切除的胰腺，确定其中至少有一个LG-PanIN（低度PanIN，低到中度细胞异形，PanIN-2级别）或HG-PanIN（高度PanIN，严重细胞异形，PanIN-3级别）的样本在解剖学上与PDAC不同且远离PDAC的区域。

排除有PDAC个人或家族史的患者。最终确定了8名患者，使用LCM镭射激光显微切割取样做WES研究，平均测序深度高达250X，12个PanINs和8个PDAC被用于当前研究。（这个LCM技术值得重点强调，其实它主要是应用于多位点取样，这里之所以使用LCM，是因为胰腺癌的特殊性）

测序数据上传到了EBI， EGAS00001002778， 需要申请才能下载。

对来自每个患者的病变和正常组织进行测序，通过比较病变和其匹配的正常DNA，鉴定出2886个体细胞SNV和INDEL，还从外显子测序数据中分析了体细胞CNA。

PanIN 和PDAC进展模式结果

通过全外显子测序获得PanIN和PDAC体细胞的基因突变，如KRAS,CDKN2A, TP53, SMAD4, U2AF1，KMT2D，再通过Treeomics系统发育分析方法根据单核苷酸变异（single nucleotide variation，SNV）及插入和缺失（insertion or deletion，INDEL）推断同一个体不同位置的PanIN和PDAC之间的发展关系，8名患者胰腺癌系统发育结果如图2所示。

其中：

• 2名患者（PIN102和PIN105）结果支持假设1

• 4名患者（PIN101、PIN103、PIN104和PIN108）结果支持假设2

• 2名患者（PIN106和PIN107）结果支持假设3

具体如下：

从假设2的结果可以推测，解剖上不同区域的PanIN和PDAC各自的基因突变集存在交集，即存在共同的基因突变，这可能的解释是正常胰腺细胞经历了一个共同突变克隆，并沿着胰腺导管系统扩散产生了共同的肿瘤病变，此共同的肿瘤病变再经历不同的基因突变发展成PanIN和PDAC，而不是既往研究所认为的由PanIN发展为PDAC。

拷贝数变异结果如下：

胰腺癌进展的时间模型

使用 treeomics 建立模型，推测疾病发生发展所需要时间。（这个部分其实是重点，但是算法上面很难理解）

研究亮点

关于恶性肿瘤进展模式，对比既往的研究结果，该研究指出，恶性肿瘤并不一定是由癌前病变发展而来，在胰腺癌的发展过程中，PanIN和PDAC不能认为是局部的病变，它们可以通过胰腺导管系统进行扩散和发展，这一结论更好地解释了临床上高级别PanIN或PDAC术后复发高风险的原因。

此外，该文章根据胰腺癌进展过程中发生的乘客基因突变，建立了一个胰腺癌进展的时间模型，通过该模型可以推断出PanIN和PDAC的进展时间，这为研究胰腺癌进展提供了一个新的思路。

后记

如果你完全没有看懂文章说了些什么，却仍然坚持到了最后，说明你有可能对生物信息学感兴趣，你缺乏的是一个入门的契机！

也欢迎推荐你身边的朋友参与我们的线下培训，如果有缘的话