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深度分享 | 国内NGS-MRD检测技术流派之争:个体化Panel or 固定化Panel?

2022-5-28 01:24| 编辑: 小桔灯网| 查看: 2201| 评论: 0|来源: 测序中国丨作者:iseqer

摘要: 微小残留病灶(MRD)是肿瘤根治后复发的主要原因,最初用于血液系统恶性肿瘤。近年来,实体瘤MRD检测技术及临床研究取得飞速进展,国内外多个大型临床研究表明基于ctDNA检测的MRD状态与复发风险密切相关,可靠的检测 ...


微小残留病灶(MRD)是肿瘤根治后复发的主要原因,最初用于血液系统恶性肿瘤。近年来,实体瘤MRD检测技术及临床研究取得飞速进展,国内外多个大型临床研究表明基于ctDNA检测的MRD状态与复发风险密切相关,可靠的检测技术获得的MRD是一个良好的预后指标。然而,目前国内不同测序公司关于MRD检测的技术策略不尽相同,行业内和临床界对此广泛讨论,也引起了很多争论,甚至成为近2年肺癌和结直肠癌等领域热度最高、讨论最多的话题之一。今天就让我们来聊聊MRD检测的不同技术策略和各自的优劣势。


MRD的定义 

首先我们再来回顾一下MRD的定义。MRD主要指癌症患者经过治愈性治疗后,传统影像学或实验室方法不能发现,但通过液体活检发现癌来源的细胞或者异常分子。它有多种不同表述,美国NCCN指南同时使用了“Minimal Residual Disease”和“Measurable Residual Disease”。此外,临床专家和一些文献也会使用“Molecular Residual Disease”一词,即分子残留病灶。目前,在实体瘤中所说的MRD通常指的是分子残留病灶,也就是通过血液检测ctDNA。


NGS-MRD检测技术的不同流派 

目前行业内将基于NGS-MRD检测的技术划分为两大技术流派:(1) Tumor-informed assays:也有人称之为Tumor-Bespoke assays,即需要先对原发肿瘤组织进行全面的基因组测序,确定患者特异的基因突变结果,然后定制个性化Panel对组织中的一定数量的突变位点进行后续的ctDNA检测;(2) Tumor-naïve assays也有人称之为Tumor-uninformed assays或Tumor-agnostic assays,可不依赖于原发肿瘤组织,通过一组预先设计的与癌种相关的固定化Panel进行ctDNA检测。

但纵观国内肿瘤基因检测公司宣传或推广的MRD检测策略来看,其实并不能完全单纯划分为Tumor-informed assays和Tumor-naïve assays。因为有些检测公司非完全Tumor-naïve assays策略,他们在MRD监测过程中仍旧会对基线肿瘤组织样本进行测序并侧重关注、跟踪这些肿瘤组织中携带的基因突变,只是额外还会关注一些肿瘤组织没有的、新发的等级比较高的变异,而不是抛弃肿瘤组织单纯依赖于血浆检测。因此,对于国内肿瘤基因检测公司的不同MRD检测策略应该聚焦于患者个体化Panel还是固定化Panel,这可能是更为合适的一种说法或者分类方式。


患者个体化Panel vs 固定化Panel 

个体化Panel技术最经典的代表就是Natera公司的Signatera,通过每个患者组织样本WES检测结果,设计并定制后续追踪的含16个突变位点的Panel进行MRD监测。固定化Panel技术的经典代表是CAPP-seq,采用固定化Panel,利用分子标签结合超高深度测序提高单个位点灵敏度。关于固定化Panel和患者个体化Panel的优劣势,可以从以下几个方面进行对比分析。

1.监测突变数量:个体化Panel优于固定化Panel

患者个体化Panel覆盖的位点数量由方法学设定,常见的个体化Panel监测MRD选择监测16个或更多的突变。而固定化Panel 监测MRD的突变数量在不同患者中存在较大差异,不同癌种患者突变图谱存在较大差异,相同癌种不同患者间突变同样存在异质性,CAPP-seq技术采用肺癌Panel,平均每位患者检测到4个突变[1]。综合对比,我们不难发现个体化Panel监测的突变数量往往会优于固定化Panel,而监测的突变数量可能会影响MRD监测的灵敏度,监测的突变数量越多,灵敏度也会越高。

2.监测突变质量:固定化Panel优于个体化Panel

固定化Panel是预先选择与癌种相关的基因并设计为固定的Panel,这些基因是驱动或潜在驱动基因,或至少与肿瘤的发生发展密切相关。而患者个体化Panel需要先进行WES测序,众所周知WES测序往往会检测到一些罕见或从未见过的陌生基因,针对这些陌生基因设计患者个体化的Panel存在不确定性,因为这些基因与肿瘤发生发展的相关性有多高,究竟在肿瘤中发挥什么样的作用都可能不得而知、不够明确。另一方面,WES检测的突变数量往往较多,具体选择哪些突变进行追踪也可能存在主观性或随意性,在如此短的周期内恐怕难以很好的进行筛选。因此,在监测的突变对象方面,固定化Panel可能存在一定的优势。

3.监测panel的质控:固定化Panel优于个体化Panel

我们都知道临床上成熟的NGS检测Panel需要经历探针设计、探针合成、探针库优化、性能验证等各个复杂环节,全程至少需要耗时数月甚至更长时间,来保证不同位点组合整体均一性,以确保检测结果的可靠性和稳定性。固定化Panel在临床推广前经过长周期严格的探针设计、流程优化和反复验证等工作,Panel的性能相对稳定、可靠。而患者个体化Panel在WES测序完成后,要在短周期内完成个体化探针的设计和临床检测,对追踪位点检测的质量控制带来了巨大挑战,这种快速设计Panel的可靠性和稳定性也值得商榷。因此,患者个体化Panel的策略在检测性能可靠性和稳定性方面存在不足,劣于固定化Panel。

4.肿瘤时空异质性克服:固定化Panel优于个体化Panel

首先,由于肿瘤异质性,部分患者特定肿瘤组织样本检测到的突变信息可能无法很好地反映肿瘤整体的以及未来远处转移部位的基因突变情况,因此基于局部肿瘤组织信息定制的Panel代表性可能存在不足,会漏检部分突变;其次,原发肿瘤基因组图谱会随着临床治疗和疾病的进展发生改变,同时肿瘤克隆也可能一直处于不断进化当中,个体化Panel只顾及了原来肿瘤组织中的突变,而无法对一些新发的突变进行覆盖,也可能使得MRD的后续监测准确性有所下降。反观固定化Panel覆盖的基因数量更多,除了检测肿瘤组织携带的突变外对于肿瘤新进化的新发突变也可能能够覆盖和检测。因此,在这方面固定化Panel也存在一定优势。

图1. 实体瘤NGS-MRD患者个性化Panel对比癌种固定化Panel[2]


MRD技术流派之争或止于临床验证

国内外大型研究均已证实MRD在预测肿瘤术后复发风险中的价值,但目前关于ctDNA-MRD的技术策略尚未达成统一标准,对于技术的选择也一直争论不休。之前Natera和Guardant Health更是因为各自公司采用的MRD技术性能及市场宣传发生了争论。其实,既往文献报道显示,这两种MRD检测技术在检测性能上非常接近。成熟的患者个体化Panel(Signatera)和固定化Panel(Capp-seq)在肺癌术后ctDNA检出率及MRD预后监测性能各方面相当(图2)[3,4]目前国内肿瘤基因检测公司推出的MRD检测产品也丰富多样,临床医生可优先考虑经过临床性能验证且有相应重磅科研成果发表的检测产品。

图2.两种MRD技术研究数据对比

总而言之,正如前文所述,MRD检测的不同技术流派都有各自的优缺点,并非说哪一种策略一定优于另一种策略,而临床实践是检测技术的唯一标准。现阶段MRD在不同实体瘤中的研究多集中在预后方面,而且偏向于观察性质的研究,基于MRD的干预性研究还鲜有数据报道。希望依托于MRD技术的不断发展成熟,在未来能有更多的前瞻性、干预性研究来检验MRD技术可靠性的同时,进一步证明MRD的临床预测价值和临床决策参考价值。

参考文献:

1. An ultrasensitive method for quantitating circulating tumor DNA with broad patient coverage. Nat Med. 2014 May;20(5):548-54. doi: 10.1038/nm.3519.

2. Webinar #3: Opportunities and Challenges Toward the Clinical Application of ctDNA MRD Testing in Solid Cancers. Speaker: Everett Moding, MD PhD. Date: Tuesday September 28, 2021 at 2:00pm Eastern. Meeting: Utility of Cell-free DNA in the Clinic: Current State and Future Directions

3. Aadel A Chaudhuri, Jacob J Chabon, Alexander F Lovejoy, et al. Early Detection of Molecular Residual Disease in Localized Lung Cancer by Circulating Tumor DNA Profiling. Cancer Discov. 2017 Dec;7 (12):1394-1403. doi: 10.1158/2159-8290.CD-17-0716.

4. Christopher Abbosh, Nicolai J Birkbak, Gareth A Wilson, et al. Phylogenetic ctDNA analysis depicts early-stage lung cancer evolution. Nature. 2017 Apr 26;545 (7655):446-451. doi: 10.1038/nature22364.


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