老年转移性乳腺癌患者的肿瘤基因组图谱

Tumor genomic landscape of older patients with metastatic breast cancer☆

作者信息H Gupta, K D Brantley, T Grinda, R A Freedman, A Kodali, G J Kirkner, M E Hughes, A Higgins, A B Newman, S Avdulla, J Files, G Suggs, S M Tolaney, D Dillon, L Sholl, A C Garrido-Castro, A D Cherniack, N U Lin
PMID42735455
期刊ESMO Open
发布时间2026-10
DOI10.1016/j.esmoop.2026.108540

实验完整度

中

基于2379例患者队列的靶向DNA测序(OncoPanel)分析,比较不同年龄组SNV、CNV、TMB及信号通路频率,属观察性基因组分析,无独立功能验证实验。

主要模型

转移性乳腺癌患者队列(EMBRACE队列,N=2379) 患者肿瘤样本(原发或转移灶) OncoPanel靶向DNA测序

重点核对

年龄分组:<50岁(n=853)、50-69岁(n=1311)、≥70岁(n=215) 检测样本类型:原发灶、局部复发灶或转移灶 OncoPanel版本:V1(277基因)、V2(302基因)、V3(447基因) TMB阈值:≥10突变/兆碱基定义为高TMB

摘要

背景:老年转移性乳腺癌(MBC)具有独特的临床和组织学特征。阐明MBC的基因组基础有助于确定改善老年MBC患者预后的潜在治疗靶点。患者和方法:利用前瞻性数据库和靶向DNA测序(OncoPanel),我们检查了老年MBC患者(MBC诊断时年龄≥70岁)的基因组图谱,并将发现与年轻患者(<50岁)和中年患者(50-69岁)进行比较。通过OncoKB将单核苷酸变异(SNV)和拷贝数变异(CNV)分类为致癌性后,使用Fisher精确检验按年龄组比较SNV和CNV的频率、肿瘤突变负荷(TMB)和致癌信号通路。我们通过多变量逻辑回归分析估计了MBC诊断时连续年龄与突变之间的关联,并针对种族、初始诊断分期、亚型、组织学和检测样本(原发与转移)进行了调整。结果:我们的研究纳入了2379名患者[853名(35%)年轻患者、1311名(55%)中年患者和215名(9%)老年患者],他们在2013年至2020年间接受了OncoPanel检测。老年患者中最常见的肿瘤改变是PIK3CA(44%)、TP53(33%)、CDH1(22%)的SNV和CCND1(18%)的扩增。调整后,较大年龄与CDH1[比值比(OR)=1.43,95%置信区间(CI)1.21-1.68,q<0.001]、MAP3K1[OR=1.30,95%CI 1.10-1.54,q=0.008]和PIK3CA[OR=1.21,95%CI 1.11-1.31,q<0.001]的SNV频率较高相关,而与TP53的SNV频率较低相关[OR=0.84,95%CI 0.77-0.91,q<0.001]。与最年轻的患者相比,老年组患者更可能具有≥10个突变/兆碱基的肿瘤(26%对17%,P=0.003)。结论:在这个大型MBC患者队列中,即使考虑了肿瘤亚型,老年患者和年轻患者的肿瘤基因组图谱仍存在差异。老年患者更可能具有高TMB和PIK3CA突变的肿瘤,突显了在该人群中进行基因组检测以指导治疗应用的重要性。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
老年转移性乳腺癌患者的肿瘤基因组图谱与年轻和中年患者相比是否存在差异,以及这些差异是否独立于肿瘤亚型。
核心机制
年龄较大与PIK3CA、CDH1和MAP3K1的SNV频率较高以及TP53的SNV频率较低相关,且老年患者更可能具有高TMB;PI3K致癌信号通路改变在老年患者中富集。
主要证据
在2379例MBC患者队列中,通过OncoPanel靶向DNA测序分析SNV、CNV和TMB,经多变量逻辑回归调整种族、分期、亚型、组织学和样本类型后,年龄与特定基因突变频率的关联仍显著。
研究意义
老年MBC患者更可能具有高TMB和PIK3CA突变肿瘤,突显了在该人群中进行基因组检测以指导治疗应用的重要性,并为老年MBC患者的精准医学方法提供依据。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

患者队列构建与年龄分组

建立不同年龄组的MBC患者队列以比较基因组特征。

从Dana-Farber癌症研究所前瞻性维护的EMBRACE队列数据库中提取临床和病理数据,纳入2013年7月1日至2020年12月31日期间接受OncoPanel检测的MBC患者,按转移诊断时年龄分为<50岁、50-69岁和≥70岁三组。

2

肿瘤靶向DNA测序与变异分类

获取肿瘤基因组变异谱并分类致癌性变异。

使用DFCI-Profile肿瘤-only NGS平台和验证的OncoPanel检测(277/302/447个癌症相关基因)进行靶向测序,捕获焦点CNV和SNV。通过OncoKB将突变分类为致癌性,鉴定抑癌基因的功能丧失突变,CNV根据扩增或缺失标准判定致癌性。TMB计算为总突变数除以panel大小。

3

年龄相关基因组差异的统计分析

评估年龄与基因突变频率、TMB及信号通路改变的关联。

使用Fisher精确检验比较各年龄组SNV和CNV频率、TMB高低比例及致癌信号通路改变频率;使用多变量逻辑回归分析连续年龄(每10年增加)与突变频率的关联,调整种族、TMB、组织学、亚型、初始诊断分期和样本类型。

4

敏感性分析

验证主要发现在不同样本亚组中的稳健性。

在仅转移活检样本亚组、已知无胚系致病/可能致病变异亚组、以及按既往治疗状态分层的复发MBC患者中重复所有分析。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
OncoPanel靶向测序检测Dana-Farber Cancer Institute--
OncoKB精准肿瘤学知识库Memorial Kettering Cancer Center--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
患者队列与年龄分组
年龄分组切点(<50岁、50-69岁、≥70岁);样本纳入时间范围2013年7月1日至2020年12月31日;样本来源(原发灶、局部复发灶或转移灶)
阅读提示:Methods中Patients and samples小节;Table 1
肿瘤靶向测序与变异分类
OncoPanel版本及对应基因数(V1=277、V2=302、V3=447基因);致癌性CNV判定标准(癌基因≥6拷贝扩增,抑癌基因两拷贝丢失);高TMB阈值≥10突变/兆碱基
阅读提示:Methods中Tumor sequencing小节
统计分析与多变量模型
多变量逻辑回归调整变量(种族、TMB、组织学、亚型、初始诊断分期、样本类型);多重比较校正方法(Benjamini-Hochberg);显著性阈值(P<0.05,q<0.10)
阅读提示:Methods中Statistical analysis小节
敏感性分析
转移样本亚组样本量(n=1607);无胚系P/LP变异亚组的确认方法;复发MBC患者既往治疗分层定义
阅读提示:Methods中Sensitivity analysis小节;Supplementary Tables S3-S4