Cell 观点 | 癌症基因突变上位效应研究中被忽视的干扰因素

原创伊凯 BioArt

撰文 | 伊凯

责编 | 兮

癌症的发生与发展是一个极其复杂的过程，很难用单一或某几种因素加以解释【1】。不过，若从细胞群体进化的角度考虑这一过程，一个显然的关键因素——体细胞突变（somatic mutation）赋予肿瘤细胞以适应性优势（fitness advantage），使其在细胞层面的“自然选择”中脱颖而出，得以扩增和进化【2】。尽管人们已经发现诸多对癌症发生具有重要推进作用的驱动突变（driver mutation），但同时也注意到了如下事实：同样的体细胞突变在不同的细胞现有遗传状态下可能产生截然不同的后果【3】。对这一特殊现象的理论性描述可以用进化生物学中的“上位效应”（epistasis）来概括，即遗传因素（在癌症进化中为体细胞突变）间的相互作用——表现为协同时为正上位效应，表现为抑制时则为负上位效应（下图左）【4】。一个例子是在皮肤黑色素瘤（cutaneous melanoma）中，同样属于有丝分裂原活化蛋白激酶（MAPK）信号通路的NRAS和BRAF蛋白的激活突变呈现相当强的“互斥”（mutually exclusive）效应，即不存在于同一癌细胞或样本中（下图右），其原因在于这两个蛋白由于处于同一信号通路的上下游而存在促癌功能上的冗余性。

显而易见的是，癌症进化中的体细胞突变上位效应往往指向两个基因在功能上的相关性，至少从癌细胞获得或失去适应性优势的角度来看是这样。例如，呈负上位效应的两个基因突变之所以在癌细胞中具有“互斥”的存在性，可能是由于：1）两个基因突变具有冗余的可替代的促癌功能，因而后一突变倾向于发生在不存在前一突变的细胞中；2）两个基因突变具有“合成致死”（synthetic lethal）效应，故不可能共存。不过，要深入研究具有“共存”（co-occurrence）或“互斥”存在性的上下位突变之间的功能性关联，首先则需要对其进行准确识别。考虑到癌细胞之间具有相当程度的突变模式异质性，且癌症发生发展过程会产生大量不相关的“过客突变” （passenger mutations），对真正具有上位效应的突变进行识别并不容易。近年来，研究界对这类配对突变的识别往往借助于对肿瘤基因组测序大数据的挖掘和简单的统计模型的利用，例如通过列联表精确检验计算两个突变的共同发生概率，与随机模拟得到的概率值相比，即可得知其倾向于共存还是互斥。然而，这类方法都基于一个显然不够准确的统计假设，即某个突变在癌症样本中的发生概率是独立且同分布的（independent and identically distributed, i.i.d.）。为了回应这一方法缺陷，一些研究提出了新的统计模型以使之更符合癌症基因突变的实际特征【5】。不过，这些方法仍然在很大程度上忽视了癌症进化中的多个潜在的“混杂因子”（confounding factor），而这可能会显著影响识别基因突变上位效应的准确性。

近期，来自加州大学圣地亚哥分校Trey Ideker和荷兰癌症研究所的Lodewyk F.A. Wessels在Cell上发表了观点文章Identifying Epistasis in Cancer Genomes: A Delicate Affair，系统分析和阐述了癌症基因突变上位效应研究中被忽视的干扰因素。

首先，作者认为，以往人们对癌症基因突变上位效应的研究往往都忽视了由肿瘤分子亚型和肿瘤突变负荷（tumor mutation load, TML）造成的“混杂效应”。如下图所示，不同肿瘤样本之间呈现的突变互斥存在性实际上可能是由于分子亚型的差异或突变负荷的整体上升而导致的。

为了探究由肿瘤分子亚型及可能与之直接关联的突变负荷导致的基因突变上位效应的错误识别的程度，作者分析了TCGA数据库中的结直肠癌（colorectal cancer, COADREAD）肿瘤样本，结果发现其分子亚型CMS1与CMS2/3/4相比具有显著更高的突变负荷，这直接导致了具有较长序列的基因如MUC16产生了更多的突变数，然而，CMS1中TP53的突变频率却是四个分子亚型里最低的，这就导致MUC16和TP53呈现出非常显著的“互斥”存在效应。但是，作者认为，这种效应不可能代表了真正的突变上位效应，亦即MUC16和TP53间并不存在与癌症进化相关的功能性关联，因为已有研究表明CMS1中MUC16上的绝大部分突变均属于过客突变。因此，这一案例直观地展示了仅仅考虑两个突变的统计概率互斥性而忽视其他对肿瘤样本本身具有显著影响的干扰因素，极有可能导致错误识别基因突变的上位效应。

接着，为了系统研究对癌症基因突变上位效应的识别被突变负荷干扰的程度，作者利用线性回归计算了单个突变的频率与突变负荷的相关程度，然后分析了这一相关性对突变被识别为具有上位效应的靶点的影响。结果发现，发生频率与整体突变负荷呈负相关的突变显著更易被多种现有统计方法识别为具有上位效应的突变（下图左），即使去除了肿瘤分子亚型带来的干扰因素之后，这一显著负相关性仍然存在（下图右）。因此，作者认为癌症突变负荷的确是一个显著干扰突变上位效应分析的因素，而肿瘤分子亚型的差异仅能部分解释这一混杂因子。

最后，作者综合前述的分析结果及前人有关癌症基因突变上位效应的文献报道，提出了决定癌症进化中基因突变表现出共存或互斥特征的复杂间接因素网络。例如，在突变发生过程（mutational process）对特定基因突变的影响方面，错配修复缺陷（mismatch repair deficiency）往往导致基因突变频率的普遍上升；反过来，BRCA1/2基因的突变又可以导致同源重组缺陷（homologous recombination deficiency）介导的DNA双链断裂的修复障碍。又如，在环境因素影响突变过程方面，一个例子是紫外线照射导致的DNA序列的C>T突变。

总之，作者认为，正因为癌症发生过程中存在大量错综复杂的可直接或间接影响特定基因突变模式的因素，研究者在试图寻找具有真正功能性关联的上位效应突变时，极有可能得到相当多的假阳性结果。因此，为避免这一情况，研究者应十分注意统计模型对各类潜在混杂因子的考虑程度是否符合事实，同时还要着重强调下游功能性实验验证的重要性。

原文链接：

https://doi.org/10.1016/j.cell.2019.05.005

制版人：珂

参考文献

1.Hanahan, D. & Weinberg, R. A. Hallmarks of cancer: the next generation. Cell (2011). doi:10.1016/j.cell.2011.02.013

2.Greaves, M. & Maley, C. C. Clonal evolution in cancer. Nature (2012). doi:10.1038/nature10762

3.Wang, X., Fu, A. Q., McNerney, M. E. & White, K. P. Widespread genetic epistasis among cancer genes. Nat. Commun. (2014). doi:10.1038/ncomms5828

4.Moore, J. H. A global view of epistasis. Nature Genetics (2005). doi:10.1038/ng0105-13

5.Canisius, S., Martens, J. W. M. & Wessels, L. F. A. A novel independence test for somatic alterations in cancer shows that biology drives mutual exclusivity but chance explains most co-occurrence. Genome Biol. (2016). doi:10.1186/s13059-016-1114-x

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