摘要：微卫星与癌症风险分类
        肺癌是一种发病率和死亡率都很高的癌症。之前的研究更多关注了肺癌中单核苷酸的变异，而忽略了重复的DNA片段差异，即微卫星序列（MST）长度变化与肺癌之间的联系。最近的一篇Oncogene文章，就揭示出高深度、高精度微卫星基因分型可以帮助我们更加精确的进行肺癌风险分类，具有十分重要的理论研究和临床指导意义。

发表时间：2017年7月发表期刊：Oncogene影响因子：7.519
研究背景：
        微卫星是一些包括短重复单位（1~6 bp）的串联DNA序列。最近的研究表明，微卫星在多种癌症的遗传发生的复杂过程中起了重要的作用。
        本研究的目的是通过比较肺癌患者与正常人群生殖细胞外显子序列，发现可以用于肺癌风险分类评估的一些微卫星markers。
研究方法：
         TCGA肺癌特异性MSI位点挖掘+347个位点的靶向捕获芯片定制+30个肺癌样本及89个对照样本的捕获测序+位点的基因分型及肺癌风险分类分析
研究内容：
         本研究的流程如下（图1）：

        该项工作主要分为两个阶段，即（1）MST位点识别阶段和（2）标记验证阶段。阶段1：通过对来自TCGA中的488个非小细胞肺癌生殖细胞肿瘤样本和从1000 genomes中获得的399个非癌对照样本数据进行分析，发现癌症和对照样本中有显著基因型差异的119个MST位点。用相同方法发现其他癌症中的144个MST标记。阶段2：将263（119+144）个MST标记外加84个对照MST标记定制目标富集试剂盒，进行靶向捕获测序。对30份肺癌样本和89份非癌症对照样本的高深度测序（579x ± 315），发现在这263个MST标记中，有21（13+8）个MST标记具有明显的不同。
          本研究分析了两种肺癌中具有的MST位点数及风险值。图2中蓝色条代表对照样本，橙色条代表肺癌样本。其中图2-a中，当样品中存在39%（经ROC分析得到的垂直的黑线）及其以上的LUAD特意MST位点时，则该样品认为“存在肺腺癌风险”。同样，图2-b中，当样品中存在37%及其以上的LUSC特异MST位点时，则该样品认为“存在肺鳞癌风险”。
 
        最近研究表明，不同的癌症类型可以具有一些共同的致癌特征谱。本研究除了从肺癌及非癌症数据中发现13个可用于肺癌风险分类的MST位点之外，还从乳腺癌、卵巢癌、黑色素和髓母细胞瘤等癌症中筛选出144个MST位点，经过验证发现8个可以用于肺癌风险分类中。

          图3中蓝色条代表非癌症样本，红色条代表肺癌样本。其中图3-a表明，当具有肺癌表型样品中存在13个特异性MST位点中的61%（经ROC分析得到的垂直的黑线）及其以上时，则该样品被认为“存在肺癌风险”，其灵敏性达到0.90，特异性达到0.94。同样，图3-b中，当具有肺癌表型样品中存在21个特异性MST位点中的57%（经ROC分析得到的垂直的黑线）及其以上时，则该样品认为“存在肺癌风险”，其灵敏性达到0.93，特异性达到0.97。
          通过对13个MST位点深入研究发现，这13个MST都处于基因的Intron区域。之前的研究发现Intron区域的MST可以影响基因的选择性剪接和转录过程，通过对DAVID数据库中这13个基因聚类分析发现，它们选择性剪接和剪接产物都有显著富集情况。
        对这13个基因与肺癌的关联分析发现，只有REL和ARID1B在以前的研究中与癌症有关。TCGA分析暗示了REL和ARID1B可能通过DNA损伤和染色质重塑机制导致肺癌的发生（图4）。
结论：
       通过分析TCGA和1000 genomes中癌症相关数据，发现癌症和对照样本中有显著基因型差异的263（119+144）个MST位点。
       通过靶向捕获测序，对这些MST位点进行样本验证，发现21（13+8）个与肺癌可以较好的进行肺癌风险分类。
       对筛选出来的13个MST位点进行聚类及富集分析，发现可能通过REL和ARID1B影响DNA损伤和染色质重塑机制，最终导致肺癌的发生。
       这些MST位点的发现具有潜在的临床价值，在新的治疗靶点发现、肺癌预测以及癌症风险评估等方面具有非常重要的意义。