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      高通量測(cè)序技術(shù)在低頻突變檢測(cè)中的應(yīng)用

      2024-02-22 09:37:30欒洋尤馨悅楊勁
      遺傳 2024年2期
      關(guān)鍵詞:錯(cuò)誤率基因突變基因組

      欒洋,尤馨悅,楊勁

      綜 述

      高通量測(cè)序技術(shù)在低頻突變檢測(cè)中的應(yīng)用

      欒洋1,尤馨悅1,楊勁2

      1. 上海交通大學(xué)醫(yī)學(xué)院公共衛(wèi)生學(xué)院,上海 200025 2. 中國藥科大學(xué)藥學(xué)院,南京 210009

      體細(xì)胞突變的累積與衰老、腫瘤及多種疾病的發(fā)生密切相關(guān)。在正常組織細(xì)胞中,基因組中自發(fā)突變和誘發(fā)突變的變異等位基因頻率極低,對(duì)這類低頻突變的檢測(cè)一直面臨挑戰(zhàn)。第二代和第三代高通量測(cè)序(next-generation sequencing,NGS)技術(shù)的出現(xiàn),可以實(shí)現(xiàn)任意物種全基因組上變異的直接檢測(cè),克服傳統(tǒng)突變檢測(cè)技術(shù)的諸多局限性。但是常規(guī)NGS由于測(cè)序錯(cuò)誤率較高從而限制了其在低頻突變檢測(cè)上的應(yīng)用,基于分子一致性測(cè)序策略進(jìn)行錯(cuò)誤矯正的高準(zhǔn)確性NGS測(cè)序技術(shù)作為有效的低頻突變檢測(cè)工具,有望在環(huán)境誘變劑的評(píng)價(jià)與研究、細(xì)胞與基因治療藥物風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、人群健康風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)和生命科學(xué)基礎(chǔ)研究領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。本文對(duì)比經(jīng)典突變檢測(cè)方法,對(duì)基于NGS的低頻突變檢測(cè)技術(shù)研究進(jìn)展進(jìn)行綜述,并對(duì)應(yīng)用前景進(jìn)行展望,以期為該技術(shù)的進(jìn)一步開發(fā)、研究和在相關(guān)領(lǐng)域的應(yīng)用提供參考。

      高通量測(cè)序技術(shù);低頻突變;分子一致性測(cè)序;致突變;風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

      基因突變是指基因組中遺傳物質(zhì)發(fā)生的永久性改變。突變可因DNA復(fù)制或修復(fù)錯(cuò)誤等自發(fā)產(chǎn)生,也可被外源性因素如輻射、化學(xué)物質(zhì)、病原體、基因編輯和病毒載體轉(zhuǎn)入等誘導(dǎo)產(chǎn)生。發(fā)生在生殖細(xì)胞上的突變能夠傳遞給下一代,與遺傳性疾病的發(fā)生和進(jìn)化有關(guān);而體細(xì)胞上的突變雖不會(huì)遺傳,但與衰老、癌癥的發(fā)生發(fā)展以及神經(jīng)退行性疾病和心血管疾病等多種疾病密切相關(guān)[1~6]。因此,對(duì)突變進(jìn)行高效、準(zhǔn)確的檢測(cè)是實(shí)現(xiàn)人群風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)及預(yù)警的關(guān)鍵途徑。過去幾十年間,一系列依賴于特定的報(bào)告基因、基于表型檢測(cè)的突變檢測(cè)方法已得到充分驗(yàn)證,并被收入到相關(guān)毒性測(cè)試指南中,廣泛應(yīng)用于化學(xué)物致突變性評(píng)價(jià)。然而,上述方法大多需要使用特殊的細(xì)胞或者轉(zhuǎn)基因動(dòng)物模型,欠缺普適性,并且基于報(bào)告基因的方法有可能產(chǎn)生結(jié)果的偏倚。此外,致突變因素的暴露雖然會(huì)引起基因突變頻率的升高[7],但是在細(xì)胞表型和功能未發(fā)生變化時(shí),仍難以被現(xiàn)有技術(shù)檢測(cè)到。以腫瘤的發(fā)生為例,只有當(dāng)關(guān)鍵基因的癌基因或抑癌基因發(fā)生突變(驅(qū)動(dòng)基因突變)時(shí),才會(huì)使受到影響的細(xì)胞生長(zhǎng)失去控制,細(xì)胞因此獲得增殖優(yōu)勢(shì)形成克隆,從而最終發(fā)展為腫瘤(圖1A)。而絕大多數(shù)位點(diǎn)的突變(中性突變)并不能讓細(xì)胞獲得選擇性的生長(zhǎng)優(yōu)勢(shì)。因此,早期階段的細(xì)胞即使基因組突變頻率有所升高,但尚未被正向選擇因此在細(xì)胞群中占比很低,就難以被經(jīng)典的基于表型的突變檢測(cè)方法檢測(cè)到。

      第二代和第三代高通量測(cè)序(next generation sequencing,NGS)技術(shù)可對(duì)任意物種、組織在全基因組上進(jìn)行無偏倚測(cè)序,使得突變的直接檢測(cè)成為可能。但是,目前普遍使用的NGS測(cè)序錯(cuò)誤率很高,達(dá)到千分之幾,因此會(huì)掩蓋掉低頻發(fā)生的突變。腫瘤作為惡變細(xì)胞的克隆,相同的突變存在于多數(shù)樣本細(xì)胞中,測(cè)序錯(cuò)誤率并不影響結(jié)果判斷。因此,現(xiàn)行NGS技術(shù)多應(yīng)用于遺傳性基因改變的體細(xì)胞、腫瘤細(xì)胞以及體外誘導(dǎo)干細(xì)胞克隆或單細(xì)胞上的突變分析。然而,當(dāng)正常體細(xì)胞受到致突變因素作用后,全基因組上發(fā)生突變負(fù)荷的增加則難以通過現(xiàn)行NGS檢測(cè),因?yàn)樵谌祟?)和小鼠()樣本中,檢測(cè)到的自發(fā)突變頻率約為10–9~10–7,即平均每107~109堿基對(duì)中才會(huì)出現(xiàn)1個(gè)突變[8~11]。細(xì)胞受到誘變作用后,突變頻率即使增加幾百倍,差別仍然會(huì)被在~10–3數(shù)量級(jí)的測(cè)序錯(cuò)誤率所掩蓋。同樣,早期階段時(shí),細(xì)胞群體里僅有少數(shù)細(xì)胞發(fā)生惡性轉(zhuǎn)化,以這樣異質(zhì)細(xì)胞混合體來源的DNA作為測(cè)序樣本,其低頻度發(fā)生的突變也難以通過現(xiàn)行NGS檢測(cè)到。因此,只有開發(fā)錯(cuò)誤率足夠低的測(cè)序技術(shù),才能實(shí)現(xiàn)體細(xì)胞基因組上低頻突變的檢測(cè)[12](圖1B)。低頻突變的檢測(cè)一直是相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)難點(diǎn),但作為研究熱點(diǎn)近年來也取得了快速進(jìn)展。本文著重針對(duì)環(huán)境誘變劑和藥物風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估研究領(lǐng)域,概括介紹傳統(tǒng)突變檢測(cè)技術(shù),并就近年來基于NGS的低頻突變檢測(cè)方法進(jìn)展進(jìn)行綜述,并對(duì)其應(yīng)用和前景進(jìn)行展望。

      1 傳統(tǒng)的低頻突變檢測(cè)方法

      1.1 基于表型檢測(cè)的基因突變實(shí)驗(yàn)

      傳統(tǒng)的基因突變實(shí)驗(yàn)多基于報(bào)告基因進(jìn)行檢測(cè),通過分析基因組上內(nèi)源性或者外源性報(bào)告基因產(chǎn)生的可檢測(cè)表型變化來反映報(bào)告基因的突變情況。通常利用報(bào)告基因突變的細(xì)胞數(shù)目比例計(jì)算突變頻率,還可借助PCR方法擴(kuò)增突變細(xì)胞內(nèi)的報(bào)告基因序列,結(jié)合PCR產(chǎn)物測(cè)序獲得突變特征。常見的基因突變實(shí)驗(yàn)包括經(jīng)典的基于細(xì)菌模型的細(xì)菌回復(fù)突變實(shí)驗(yàn)(Ames實(shí)驗(yàn)),利用哺乳動(dòng)物細(xì)胞模型進(jìn)行檢測(cè)的基因突變實(shí)驗(yàn)、基因突變實(shí)驗(yàn)和基因突變實(shí)驗(yàn)等;利用轉(zhuǎn)基因動(dòng)物模型(如Big Blue大鼠/小鼠、MutaMouse小鼠和delta轉(zhuǎn)基因大鼠/小鼠等)的體內(nèi)基因突變實(shí)驗(yàn),如基因突變實(shí)驗(yàn)、基因突變實(shí)驗(yàn)和基因突變實(shí)驗(yàn)等。此外還有近年來發(fā)展起來的外周血/基因突變實(shí)驗(yàn)[13~18]。/基因位于X染色體上,編碼了細(xì)胞表面的糖基磷脂酰肌醇錨定蛋白,該基因發(fā)生突變時(shí),錨定蛋白連接的細(xì)胞表面分化抗原會(huì)缺失,利用流式細(xì)胞術(shù)可以實(shí)現(xiàn)快速檢測(cè),從而推算/基因突變頻率[15],該實(shí)驗(yàn)?zāi)壳耙延糜趪X類動(dòng)物致突變性評(píng)價(jià)和人群風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

      圖1 普通NGS對(duì)腫瘤細(xì)胞不同進(jìn)展階段和低頻突變的檢測(cè)能力

      A:細(xì)胞發(fā)生惡性轉(zhuǎn)化與不同階段的檢測(cè)技術(shù)。B:傳統(tǒng)NGS難以檢測(cè)體細(xì)胞超低頻突變。

      基因突變實(shí)驗(yàn)已被列入經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(Organisation for Economic Co-operation and Deve-lopment,OECD)化合物遺傳毒性測(cè)試指南[19~22]、國際人用藥品注冊(cè)技術(shù)要求國際協(xié)調(diào)理事會(huì)(The International Council for Harmonisation of Technical Requirements for Pharmaceuticals for Human Use,ICH)M7指導(dǎo)原則和我國各類化學(xué)品安全性評(píng)價(jià)的指南、程序或指導(dǎo)原則中。其中,Ames實(shí)驗(yàn)是最經(jīng)典也是應(yīng)用最為廣泛的突變檢測(cè)方法,具有較高靈敏性,通常在化學(xué)物致突變性的早期評(píng)價(jià)中使用。利用哺乳動(dòng)物細(xì)胞進(jìn)行的體外基因突變實(shí)驗(yàn)操作簡(jiǎn)單,但由于體外代謝活化系統(tǒng)與人體和其他生物體內(nèi)代謝活化系統(tǒng)的差異并不能完全或真實(shí)反映化學(xué)物在體內(nèi)代謝條件下的毒性特征以及靶器官的特異性。轉(zhuǎn)基因動(dòng)物體內(nèi)基因突變實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蚩朔w外實(shí)驗(yàn)的不足,可對(duì)轉(zhuǎn)基因動(dòng)物任意組織器官的突變進(jìn)行檢測(cè),但是其檢測(cè)需要將報(bào)告基因從基因組上切割并包裝為噬菌體,再轉(zhuǎn)染至細(xì)菌中,最終在細(xì)菌中檢測(cè)報(bào)告基因的突變情況[17,21,23],實(shí)驗(yàn)操作繁瑣、成本高、實(shí)驗(yàn)周期較長(zhǎng)。嚙齒類動(dòng)物外周血基因突變實(shí)驗(yàn)比轉(zhuǎn)基因動(dòng)物實(shí)驗(yàn)操作簡(jiǎn)便,并且可以整合到一般毒性實(shí)驗(yàn)中,因此開始被廣泛使用[24]。但由于使用的是外周血紅細(xì)胞,因此只能反映骨髓造血器官的基因突變頻率,并且因?yàn)榧t細(xì)胞無法獲得DNA從而無法進(jìn)行測(cè)序以考察突變特征。

      上述基于內(nèi)源或外源性報(bào)告基因的基因突變實(shí)驗(yàn)結(jié)果可能存在偏倚,因?yàn)閳?bào)告基因不能代表全基因組,并且因同義突變不改變表型從而導(dǎo)致突變頻率可能被低估;此外,對(duì)片段長(zhǎng)度較短的報(bào)告基因分析突變特征也不能反映突變?cè)谌蚪M位點(diǎn)、側(cè)翼序列和鏈的傾向性。最為關(guān)鍵的是,借助外源報(bào)告基因的體內(nèi)突變檢測(cè)方法只能依賴于特殊的轉(zhuǎn)基因動(dòng)物模型,并不能直接用于一般人群或普通動(dòng)物基因突變的檢測(cè)。

      1.2 基于基因型篩選的突變檢測(cè)方法

      基于基因型篩選的分子生物學(xué)方法也可用于低頻突變的檢測(cè),包括限制性片段長(zhǎng)度多態(tài)性/聚合酶鏈反應(yīng)技術(shù)(PCR-RFLP)[25]、隨機(jī)突變捕獲技術(shù)(random mutation capture,RMC)[8]和微滴式數(shù)字PCR技術(shù)[26,27]等。前兩者利用限制性內(nèi)切酶酶切位點(diǎn)在突變前后經(jīng)限制性內(nèi)切酶酶切效果的不同進(jìn)行突變的檢測(cè),后者通過對(duì)目標(biāo)序列模板在單分子水平逐一進(jìn)行PCR反應(yīng),從而對(duì)目標(biāo)序列上的突變進(jìn)行檢測(cè)。與基于表型篩選的基因突變實(shí)驗(yàn)不同,這類方法直接對(duì)堿基序列進(jìn)行分析,可以檢測(cè)到108個(gè)堿基對(duì)中的1個(gè)突變,準(zhǔn)確性較高[8,25]。但上述方法可檢測(cè)的突變位點(diǎn)有限,PCR-RFLP和RMC只能對(duì)限制性內(nèi)切酶酶切位點(diǎn)的突變進(jìn)行檢測(cè),微滴式數(shù)字PCR主要用于對(duì)已知的突變進(jìn)行定量檢測(cè),并且方法檢測(cè)通量均較低。因此,與基因突變實(shí)驗(yàn)類似,上述方法仍然不能完全反映真實(shí)狀態(tài)下全基因組水平的突變情況以及突變的序列偏向性。

      綜上所述,無論是基于表型篩選的基因突變實(shí)驗(yàn)還是基于基因型篩選的分子生物學(xué)檢測(cè)方法,盡管準(zhǔn)確性較高,能夠?qū)崿F(xiàn)達(dá)到自發(fā)突變水平的低頻突變的檢測(cè),但由于對(duì)報(bào)告基因或序列的依賴,都會(huì)導(dǎo)致分析結(jié)果存在偏倚,也很難實(shí)現(xiàn)任意物種和任意組織細(xì)胞的全基因組水平的突變檢測(cè),限制了其在更為一般的低頻突變檢測(cè)場(chǎng)景的應(yīng)用。

      2 NGS應(yīng)用于低頻突變檢測(cè)

      1990年啟動(dòng)的人類基因組計(jì)劃(Human Genome Project,HGP)正式開啟了應(yīng)用測(cè)序技術(shù)解析基因組序列、探究生命奧秘的大門。在HGP 計(jì)劃完成之后出現(xiàn)的NGS技術(shù),革命性地推動(dòng)了基因研究領(lǐng)域的發(fā)展,實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化、高通量和低成本檢測(cè),使其成為目前生命科學(xué)研究的常規(guī)手段,廣泛應(yīng)用于宏基因組學(xué)、進(jìn)化研究、產(chǎn)前診斷和腫瘤研究等領(lǐng)域。NGS技術(shù)可對(duì)任一物種或組織細(xì)胞全基因組的序列進(jìn)行高通量檢測(cè),直接獲得核苷酸序列的變異信息,因此有可能直接對(duì)外源致突變劑誘導(dǎo)的突變進(jìn)行定性和定量分析。理論上,NGS可以克服傳統(tǒng)的突變檢測(cè)手段對(duì)報(bào)告基因或檢測(cè)位點(diǎn)的依賴性,是一種非常有潛力的手段,但因?yàn)槌R?guī)NGS的隨機(jī)測(cè)序錯(cuò)誤率約為10–3~10–2[28,29],這樣高的測(cè)序錯(cuò)誤率限制了其在低頻突變檢測(cè)中的應(yīng)用。NGS測(cè)序前樣本采集和DNA提取、文庫制備過程過程中的DNA片段化和DNA擴(kuò)增、測(cè)序中的堿基識(shí)別過程以及測(cè)序后的生物信息學(xué)分析過程都有可能引入錯(cuò)誤,從而影響突變檢測(cè)的準(zhǔn)確性[30~35]。千分之幾的測(cè)序錯(cuò)誤率不會(huì)影響NGS檢測(cè)胚系突變和本質(zhì)上屬于細(xì)胞克隆的腫瘤細(xì)胞基因突變,通過提高NGS的測(cè)序深度仍然可以獲得可信的變異信息。但是,正常體細(xì)胞突變的發(fā)生率及變異等位基因頻率(variant allele frequency,VAF)很低,Lynch等[8]報(bào)道哺乳動(dòng)物細(xì)胞每分裂一次,自發(fā)突變發(fā)生的概率約為10–9~10–8。在人類和小鼠樣本中,檢測(cè)到積累的自發(fā)突變頻率約為10–9~10–7,即平均每107~109堿基對(duì)中才會(huì)出現(xiàn)1個(gè)突變[9~12]。在腫瘤高發(fā)的Tg-rasH2轉(zhuǎn)基因小鼠模型中,即使給予致突變劑處理后,基因上絕大多數(shù)突變的VAFs值也只達(dá)到~10–4水平,且僅在單個(gè)DNA片段中被檢測(cè)到[36]。相比于這些驅(qū)動(dòng)基因上的誘發(fā)突變,正常組織細(xì)胞中自發(fā)的體細(xì)胞突變其VAFs值可能會(huì)更低,甚至僅在少數(shù)幾個(gè)細(xì)胞中存在。也就是說,對(duì)于每個(gè)位點(diǎn)而言,其由于測(cè)序錯(cuò)誤導(dǎo)致的變異的比例約為0.1%~1%;當(dāng)突變的VAF值遠(yuǎn)低于1%時(shí),常規(guī)NGS很難對(duì)真實(shí)的變異進(jìn)行識(shí)別。

      單細(xì)胞測(cè)序技術(shù)(single cell sequencing,SCS)可以在單一細(xì)胞水平實(shí)現(xiàn)精確的低頻突變檢測(cè)[37~39],包括單細(xì)胞測(cè)序[37],以及通過體外培養(yǎng)獲得單細(xì)胞來源的細(xì)胞克隆[40]。如前所述,因?yàn)轶w細(xì)胞突變發(fā)生的豐度很低,并且對(duì)于正常組織每個(gè)細(xì)胞的突變都是唯一,而腫瘤組織也是異質(zhì)性細(xì)胞克隆組成的混合體,經(jīng)擴(kuò)增后測(cè)序,突變與測(cè)序錯(cuò)誤難以區(qū)分。克服這個(gè)問題的一種方法是使用基于單細(xì)胞的測(cè)序方法。SCS首先將單一的細(xì)胞從細(xì)胞群中分離出來,再進(jìn)行全基因組擴(kuò)增以獲得足夠的DNA用于文庫制備及測(cè)序。進(jìn)行突變分析時(shí),以人類基因組為例,其基因組為二倍體;當(dāng)發(fā)生體細(xì)胞突變時(shí),其測(cè)序數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)位點(diǎn)的堿基信息將由純合變?yōu)闉殡s合的,即~50%比對(duì)到參考基因組的序列信息為正常堿基,~50%為突變堿基信息。隨著測(cè)序深度的增加,待測(cè)位點(diǎn)突變堿基的變異等位基因頻率趨近于50%,遠(yuǎn)高于該位點(diǎn)NGS隨機(jī)測(cè)序錯(cuò)誤的發(fā)生率(~1%);因此,此時(shí)可以忽略隨機(jī)測(cè)序錯(cuò)誤的影響,得到可信度較高的突變信息。在一些研究中,利用SCS進(jìn)行突變檢測(cè)的錯(cuò)誤率可以低至10–7~10–9水平[40]。然而,利用SCS進(jìn)行突變檢測(cè)仍然面臨著諸多問題[41]。制備細(xì)胞懸液從中分離單個(gè)細(xì)胞是SCS的第一步。對(duì)于大量的實(shí)體組織而言,分離出具有良好擴(kuò)增效率的單細(xì)胞仍存在一定的技術(shù)限制。此外,與常規(guī)測(cè)序方法不同,SCS是對(duì)單個(gè)細(xì)胞進(jìn)行測(cè)序,因此很容易受到選擇偏倚的影響。利用常規(guī)的機(jī)械法或酶法破碎組織、制備單細(xì)胞懸液時(shí),會(huì)損失細(xì)胞在原始組織結(jié)構(gòu)中的信息,例如發(fā)生組織病理學(xué)改變的區(qū)域與正常組織區(qū)域的細(xì)胞難以區(qū)分,導(dǎo)致在選擇單細(xì)胞進(jìn)行測(cè)序時(shí)產(chǎn)生偏倚,最終可能影響結(jié)果的分析。基因組擴(kuò)增也是導(dǎo)致SCS突變分析產(chǎn)生偏倚的一個(gè)重要原因。由于SCS是從單個(gè)細(xì)胞進(jìn)行擴(kuò)增,加之PCR擴(kuò)增反應(yīng)固有的偏向性,很容易出現(xiàn)擴(kuò)增產(chǎn)物的不均勻以及基因組覆蓋度不足等問題,從而引起假陽性錯(cuò)誤或者假陰性結(jié)果[39,42]。一些研究的結(jié)果顯示,基因組擴(kuò)增會(huì)產(chǎn)生較高水平(15%~64%)的假陰性結(jié)果[40]。另外,在實(shí)踐中,為了降低SCS可能產(chǎn)生的偏倚,往往需要對(duì)多個(gè)單細(xì)胞進(jìn)行測(cè)序,由此會(huì)帶來相應(yīng)的測(cè)序成本的升高。

      針對(duì)單細(xì)胞測(cè)序的覆蓋度低和錯(cuò)誤率高等缺點(diǎn),研究近年來也取得一定進(jìn)展。單個(gè)細(xì)胞在全基因組進(jìn)行擴(kuò)增時(shí)容易引起核苷酸序列中產(chǎn)生錯(cuò)誤,導(dǎo)致測(cè)序錯(cuò)誤掩蓋真實(shí)發(fā)生的突變。2017年,美國愛因斯坦醫(yī)學(xué)院的Jan Vijg博士發(fā)表了一種能夠準(zhǔn)確鑒定單細(xì)胞基因組基因突變(單核苷酸變異分析)的新方法[37],該方法結(jié)合單細(xì)胞多重置換擴(kuò)增(multiple displacement amplification,MDA)和單細(xì)胞變異鑒定(single-cell-variant caller,SCcaller),經(jīng)驗(yàn)證可以修復(fù)基因擴(kuò)增過程中發(fā)生的核苷酸序列錯(cuò)誤、從而從單個(gè)細(xì)胞準(zhǔn)確鑒定整個(gè)基因組的單核苷酸突變。該方法能夠?qū)讉€(gè)單細(xì)胞進(jìn)行測(cè)序,檢測(cè)細(xì)胞中基因突變發(fā)生的頻率,從而對(duì)患癌早期風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。此外,該方法還可以幫助揭示基因突變?cè)谌梭w衰老中的作用[43]。2023年,He等[44]發(fā)表了一項(xiàng)單細(xì)胞全外顯基因組測(cè)序研究策略,將MDA與基因組多位點(diǎn)qPCR檢測(cè)結(jié)合,通過單細(xì)胞分選、全基因組擴(kuò)增、擴(kuò)增均勻性評(píng)估和全外顯子文庫構(gòu)建到測(cè)序分析,在外顯子組捕獲之前就排除有潛在擴(kuò)增偏倚風(fēng)險(xiǎn)的單個(gè)細(xì)胞樣本,顯著提高了外顯子組的覆蓋率。該策略用于研究肝母細(xì)胞瘤腫瘤微環(huán)境,提升了腫瘤中的低頻突變檢出率。上述單細(xì)胞測(cè)序改進(jìn)方案在檢測(cè)人類疾病的低頻突變、揭示疾病遺傳異質(zhì)性等方面的穩(wěn)定性及重要性,為疾病演進(jìn)的研究以及臨床診斷和治療提供有效的參考及指導(dǎo)。

      2.1 校正測(cè)序錯(cuò)誤的NGS技術(shù)(error-corrected next generation sequencing,ecNGS)

      降低NGS測(cè)序錯(cuò)誤率的策略主要包括建庫實(shí)驗(yàn)條件優(yōu)化、生物信息學(xué)分析方法改進(jìn)和分析一致性測(cè)序。實(shí)驗(yàn)條件優(yōu)化是針對(duì)測(cè)序過程中可能導(dǎo)致測(cè)序錯(cuò)誤的實(shí)驗(yàn)步驟(DNA片段化過程和 PCR 擴(kuò)增過程等),以減少文庫制備和測(cè)序過程引入的錯(cuò)誤,例如利用高保真酶進(jìn)行 PCR 擴(kuò)增以減少 PCR 擴(kuò)增時(shí)引入的堿基錯(cuò)配、使用溫和的文庫制備條件或者加入 DNA 修復(fù)酶以減少文庫制備過程帶來的堿基損傷等[45];生物信息學(xué)分析方法改進(jìn)包括對(duì)測(cè)序數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾,利用高質(zhì)量的堿基/序列進(jìn)行分析、優(yōu)化序列比對(duì)算法,減少比對(duì)錯(cuò)誤、根據(jù)突變堿基在讀段的分布進(jìn)行過濾,減少讀段末端因比對(duì)錯(cuò)誤導(dǎo)致的錯(cuò)配、要求突變出現(xiàn)在同一位點(diǎn)多條具有不同比對(duì)方向的獨(dú)立讀段上,減少單鏈損傷導(dǎo)致的測(cè)序錯(cuò)誤以及利用平行對(duì)照樣本進(jìn)行系統(tǒng)誤差的校正等[45]。然而,上述兩種策略提高NGS突變檢測(cè)準(zhǔn)確性的能力仍然非常有限,僅能降低測(cè)序錯(cuò)誤率至10–3左右。采用分子一致性測(cè)序策略(molecular consensus sequencing strategy)進(jìn)行測(cè)序錯(cuò)誤校正的分子一致性測(cè)序具有很高準(zhǔn)確性,可實(shí)現(xiàn)在單個(gè)DNA分子水平上準(zhǔn)確的突變檢測(cè)[45],目前被認(rèn)為是最有效的降低NGS測(cè)序錯(cuò)誤率的策略。

      該策略的基本原理是:利用同一模板來源的多個(gè)拷貝的測(cè)序信息(即多次測(cè)量)進(jìn)行測(cè)序錯(cuò)誤的校正,從而降低NGS的錯(cuò)誤率(圖2)。分子一致性測(cè)序通常使用PCR擴(kuò)增來獲得一條模板的多個(gè)拷貝片段,并利用模板上的分子標(biāo)簽(molecular barcodes)識(shí)別和標(biāo)記這些從一條模板來源的拷貝片段的測(cè)序信息。隨后,對(duì)這些拷貝片段分別進(jìn)行測(cè)序并進(jìn)行比對(duì)。理論上,這些同一模板來源的拷貝片段是同質(zhì)的,其序列信息應(yīng)當(dāng)是完全一致的。同一位點(diǎn)上一致的堿基信息代表了該位點(diǎn)真實(shí)的堿基信息,其中少數(shù)不一致的變異信息則提示可能源于測(cè)序錯(cuò)誤。通過這種比對(duì),可以去除大量因隨機(jī)測(cè)序錯(cuò)誤導(dǎo)致的變異位點(diǎn),得到與模板信息高度一致的序列信息用于突變檢測(cè)。根據(jù)待檢測(cè)的模板的不同,一致性測(cè)序分析又進(jìn)一步可以分為基于單鏈的一致性測(cè)序方法(single strand consensus sequencing,SSCS)[46,47]和基于DNA互補(bǔ)雙鏈的一致性測(cè)序方法(duplex consensus sequencing,DCS)[45]。DCS對(duì)DNA雙鏈模板的兩條單鏈同時(shí)進(jìn)行測(cè)序錯(cuò)誤的校正,能夠進(jìn)一步剔除在SSCS中不能去除的單鏈損傷所導(dǎo)致的測(cè)序錯(cuò)誤,從而進(jìn)一步提高了一致性測(cè)序分析的準(zhǔn)確性,理論上可以將NGS堿基識(shí)別的錯(cuò)誤率降低至10–9[48]。

      圖2 分子一致性測(cè)序策略原理圖

      對(duì)待測(cè)模板添加外源性分子標(biāo)簽后進(jìn)行PCR擴(kuò)增及NGS測(cè)序,根據(jù)分子標(biāo)簽提取同一模板來源的PCR拷貝的序列。理論上,真實(shí)的變異(黃色圓點(diǎn))會(huì)隨著PCR擴(kuò)增而在絕大多數(shù)拷貝中被觀察到,而隨機(jī)測(cè)序錯(cuò)誤導(dǎo)致的變異(紅色圓點(diǎn))只會(huì)出現(xiàn)在部分拷貝中。利用這種區(qū)別,可以識(shí)別和去除由于隨機(jī)測(cè)序錯(cuò)誤導(dǎo)致的變異,從而提高NGS進(jìn)行突變檢測(cè)的準(zhǔn)確性。當(dāng)使用內(nèi)源性標(biāo)簽時(shí),無需另外添加分子標(biāo)簽,直接使用序列在基因組上的比對(duì)坐標(biāo)作為分子標(biāo)簽提取同一模板來源的PCR拷貝序列。

      2.2 分子一致性測(cè)序技術(shù)的研究進(jìn)展

      2012年,Schmitt等[48]首次報(bào)道了基于分子一致性策略的低頻突變檢測(cè)方法,即Duplex sequencing (DupSeq)。該方法引入了雙鏈的單分子標(biāo)簽(unique molecular barcodes,UMIs)對(duì)DNA雙鏈模板同時(shí)進(jìn)行標(biāo)記,從而將DNA雙鏈的拷貝片段的信息結(jié)合起來進(jìn)行測(cè)序錯(cuò)誤校正,其可以將NGS的錯(cuò)誤率降低至10–7以下[48,49]。DupSeq目前已經(jīng)商業(yè)化,并被廣泛用于對(duì)各種致突變劑和致癌物誘發(fā)突變的檢測(cè)[34,50,51]。但是,DupSeq利用PCR擴(kuò)增來獲得大量目標(biāo)基因片段的拷貝片段來進(jìn)行測(cè)序錯(cuò)誤校正,相對(duì)于常規(guī)的測(cè)序來說測(cè)序深度和測(cè)序成本很高,因此迄今為止主要用于對(duì)于少數(shù)目標(biāo)基因片段或者較小的基因組范圍進(jìn)行檢測(cè)。針對(duì)這一不足,Hoang等[52]采用Bottleneck sequencing system (BotSeqS)通過在進(jìn)行PCR 擴(kuò)增前對(duì)文庫片段進(jìn)行稀釋的策略以及利用DNA片段的斷裂位點(diǎn)作為內(nèi)源性的UMIs,實(shí)現(xiàn)了對(duì)于人類基因組全基因組范圍上的自發(fā)突變的檢測(cè)。Matsumura等[53]采用與BotSeqS類似的策略,開發(fā)了Hypothesis alignment with weak overlap (Hawk-SeqTM),并應(yīng)用于檢測(cè)小鼠基因組上誘發(fā)突變的檢測(cè)。作者團(tuán)隊(duì)也經(jīng)過多年研究,利用了縮短的測(cè)序文庫經(jīng)雙端測(cè)序產(chǎn)生的重疊片段,開發(fā)了一種不依賴于PCR擴(kuò)增的DCS檢測(cè)方法:DNA互補(bǔ)鏈雙端測(cè)序一致性測(cè)序方法,命名為PECC-Seq (paired-end and complementary consensus sequen-cing)。技術(shù)原創(chuàng)點(diǎn)包括截短片段,PCR-free文庫制備,DNA互補(bǔ)雙鏈通過雙端測(cè)序產(chǎn)生4條重疊片段,與參考基因組比對(duì)進(jìn)行錯(cuò)誤校正[54]。該策略降低了NGS測(cè)序的錯(cuò)誤率,同時(shí)提高了測(cè)序效率從而降低了測(cè)序成本。后續(xù)又經(jīng)深入分析,找到測(cè)序錯(cuò)誤主要來源于文庫制備過程中發(fā)生單鏈損傷,在末端修復(fù)過程中可能會(huì)向模版中引入難以去除的末端修復(fù)錯(cuò)誤,從而干擾DCS檢測(cè)的準(zhǔn)確性,據(jù)此在文庫制備時(shí)利用單鏈特異性的核酸酶對(duì)末端修復(fù)位點(diǎn)進(jìn)行特異性切除,測(cè)序錯(cuò)誤率進(jìn)一步降低至~3.7×10–8[55]。Otsubo等[56]也報(bào)道了類似發(fā)現(xiàn)并采取相應(yīng)優(yōu)化措施,如使用單鏈特異性核酸酶的Jade-SeqTM(基于Hawk-SeqTM)。采用雙脫氧核苷酸阻斷損傷位點(diǎn)合成的NanoSeq (基于BotSeqS)由Sanger研究所開發(fā),將NGS錯(cuò)誤率進(jìn)一步降低至~5×10–9,并且測(cè)序效率高,目前代表了本領(lǐng)域最前沿水平[57]。Bae等[58]提出Concatenating original duplex for error correction (CODEC)嘗試了另一種思路,通過將DNA雙鏈串聯(lián)成單鏈進(jìn)行DCS分析,可以同時(shí)兼容全基因組測(cè)序和靶向測(cè)序的策略。

      此外,第三代測(cè)序平臺(tái)的PacBio single-molecule real-time sequencing (SMRT)測(cè)序也可實(shí)現(xiàn)基于DCS的低頻突變檢測(cè)。三代測(cè)序邊合成邊測(cè)序,可提供目前最長(zhǎng)的讀取長(zhǎng)度。將樣本中的雙鏈DNA通過兩端加上接頭構(gòu)建啞鈴狀分子結(jié)構(gòu),得到圓環(huán)結(jié)構(gòu)分子可進(jìn)行滾環(huán)復(fù)制,通過對(duì)環(huán)狀文庫分子循環(huán)測(cè)序即可消除測(cè)序錯(cuò)誤率[41]。基于上述原理的三代測(cè)序技術(shù) High-fidelity sequencing (HiFi sequencing)已被證明可以在全基因組水平上檢測(cè)細(xì)菌、線蟲和哺乳動(dòng)物細(xì)胞上的低頻突變,測(cè)序準(zhǔn)確性達(dá)到自發(fā)突變頻率的水平[41]。利用同樣策略加發(fā)夾結(jié)構(gòu)接頭、利用滾環(huán)復(fù)制擴(kuò)增和錯(cuò)誤校正的還有SMM-seq,該技術(shù)使用具有強(qiáng)鏈置換活性的人工耐熱聚合酶對(duì)環(huán)狀DNA單鏈分子進(jìn)行有效且無偏倚放大后測(cè)序,應(yīng)用在誘變劑和衰老研究中已實(shí)現(xiàn)了準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)高效的測(cè)序[59]。

      分子一致性測(cè)序策略能夠顯著提高NGS用于低頻突變檢測(cè)的準(zhǔn)確性,已應(yīng)用于人群、小鼠和微生物等諸多場(chǎng)景的自發(fā)突變檢測(cè)和致突變劑誘發(fā)突變的低頻突變檢測(cè)[50,52,53,57]。但是相較于常規(guī)的NGS檢測(cè),其所需的測(cè)序深度和測(cè)序成本很高。在常規(guī)的NGS測(cè)序中,理論上每一個(gè)模板至多只應(yīng)當(dāng)被檢測(cè)一次以避免PCR重復(fù)片段帶來的偏倚。而在分子一致性測(cè)序中,同一個(gè)模板來源的多個(gè)拷貝需要被測(cè)序以進(jìn)行錯(cuò)誤校正,因此分子一致性測(cè)序方法的測(cè)序深度比常規(guī)的NGS要高很多,由此帶來測(cè)序成本昂貴的問題使得該技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用受限,現(xiàn)階段大多報(bào)道僅用于靶向測(cè)序或用于小型基因組物種上的測(cè)序。因此,對(duì)于大型基因組(如人類和大小鼠基因組)全基因組范圍的突變檢測(cè),如何降低分子一致性測(cè)序成本成為一個(gè)亟需解決的問題,例如BotSeqS和NanoSeq對(duì)文庫片段依據(jù)算法進(jìn)行稀釋[52,57]、PECC-Seq利用PCR-free策略減少拷貝數(shù)[54,55],都是提高測(cè)序效率、降低測(cè)序成本的策略。在低頻突變檢測(cè)中,單一方法可能很難同時(shí)滿足低頻突變檢測(cè)的廣度和深度兩個(gè)維度,需要根據(jù)具體研究目的進(jìn)行方法的選擇和設(shè)計(jì)。

      3 低頻突變NGS檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用展望

      3.1 外源化學(xué)物的致突變性評(píng)價(jià)

      長(zhǎng)期以來,基于表型篩選的突變檢測(cè)方法是最常用的評(píng)價(jià)外源化合物致突變性的手段[20~22],但是如前所述,均存在諸多局限性,低頻突變NGS檢測(cè)技術(shù)未來有望與一般毒性實(shí)驗(yàn)整合,替代經(jīng)典體內(nèi)致突變實(shí)驗(yàn)用于外源化學(xué)物致突變性的評(píng)價(jià)。將測(cè)序技術(shù)整合現(xiàn)有毒性檢測(cè)終點(diǎn),不僅能夠用突變頻率進(jìn)行受試物致突變性的定性評(píng)價(jià),還能通過定量分析推算安全閾值,最后還能進(jìn)行突變特征分析更好地理解誘變機(jī)制。目前,已有關(guān)于ecNGS被用于細(xì)菌、哺乳動(dòng)物細(xì)胞和小鼠模型中環(huán)境誘變劑誘發(fā)突變檢測(cè)的研究報(bào)道[34,53,54]。作者團(tuán)隊(duì)在前期工作中,在delta轉(zhuǎn)基因小鼠模型中同時(shí)應(yīng)用PECC-Seq和基因突變實(shí)驗(yàn)對(duì)誘變劑馬兜鈴酸I誘導(dǎo)的突變進(jìn)行檢測(cè),發(fā)現(xiàn)與基因突變實(shí)驗(yàn)相比,PECC-Seq在突變頻率檢測(cè)上表現(xiàn)出更高的靈敏度和特異性。此外,鑒定的化合物突變特征與臨床馬兜鈴酸相關(guān)腫瘤上檢測(cè)到的突變標(biāo)簽高度接近,而這樣的突變譜是難以通過報(bào)告基因PCR產(chǎn)物測(cè)序(基因長(zhǎng)度僅為456 bp)獲得[55]。目前,國際多機(jī)構(gòu)已經(jīng)開展了對(duì)于ecNGS在致突變性和致癌性評(píng)價(jià)應(yīng)用的討論[60]。2023年,國際健康與環(huán)境科學(xué)研究機(jī)構(gòu)(Health and Environmental Sciences Institute,HESI)下屬的遺傳毒性測(cè)試專家工作組開展了評(píng)估,隨后,國際相關(guān)研究機(jī)構(gòu)、多國制藥企業(yè)和安評(píng)機(jī)構(gòu)于2023年5月聯(lián)合在雜志上發(fā)表評(píng)論文章[61],呼吁采取行動(dòng),進(jìn)一步表征ecNGS并將其標(biāo)準(zhǔn)化,使其盡早成為被監(jiān)管機(jī)構(gòu)認(rèn)可的重要遺傳毒性測(cè)試方法列入指南,用于藥物研發(fā)或環(huán)境誘變劑的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。

      3.2 細(xì)胞與基因編輯藥物的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

      細(xì)胞與基因編輯作為革命性技術(shù)在全球范圍內(nèi)高速推進(jìn),在不同適應(yīng)癥領(lǐng)域內(nèi)均展示巨大應(yīng)用潛力,全球首款CRISPR基因編輯治療藥物Exa-cel在2023年底獲批用于治療鐮狀細(xì)胞性貧血病,成為領(lǐng)域的里程碑事件。與此同時(shí),細(xì)胞與基因編輯治療藥物潛在的健康風(fēng)險(xiǎn)也愈發(fā)引起關(guān)注,近期FDA調(diào)查CAR-T治療后有T細(xì)胞惡性腫瘤的嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn),提示上述藥物潛在的細(xì)胞惡性轉(zhuǎn)化、基因編輯的插入突變和脫靶效應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)亟需評(píng)估。但是,針對(duì)上述風(fēng)險(xiǎn)的篩查方案尚未達(dá)成普遍共識(shí)。目前多采納的計(jì)算機(jī)預(yù)測(cè)工具(prediction,ISP)基于算法對(duì)sgRNA人類基因組同源性可能的錯(cuò)配序列進(jìn)行比對(duì)和預(yù)測(cè),結(jié)合靶向測(cè)序技術(shù)或全基因組測(cè)序考察可能的切割位點(diǎn),以評(píng)估脫靶風(fēng)險(xiǎn)。但是由于現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)量有限、個(gè)體差異的存在和NGS高成本和高錯(cuò)誤率,使監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)上述方案的檢測(cè)能力存在擔(dān)憂,而新興的低錯(cuò)誤率和低成本的ecNGS作為替代工具被期待,被國際領(lǐng)域?qū)<衣?lián)合呼吁盡早進(jìn)行驗(yàn)證研究[61]。此外,針對(duì)基因修飾的免疫細(xì)胞或干細(xì)胞的成瘤性/致瘤性風(fēng)險(xiǎn),目前體外細(xì)胞評(píng)價(jià)普遍采用的技術(shù)包括核型分析(評(píng)估遺傳毒性)、軟瓊脂克隆形成實(shí)驗(yàn)(檢測(cè)轉(zhuǎn)化細(xì)胞)、端粒酶活性檢測(cè)和數(shù)字PCR(檢測(cè)未分化iPSCs或ESCs)。上述技術(shù)檢測(cè)到的細(xì)胞多為表型已發(fā)生改變,而基因組上突變負(fù)荷的增加,或驅(qū)動(dòng)基因已發(fā)生突變但是細(xì)胞尚未惡性轉(zhuǎn)化的早期狀態(tài)則無法被上述技術(shù)檢測(cè)到。在體外培養(yǎng)階段對(duì)細(xì)胞全基因組范圍進(jìn)行ecNGS,可考察基因突變發(fā)生頻率是否升高,結(jié)合針對(duì)遞送載體序列整合到宿主基因組中的預(yù)期位點(diǎn)進(jìn)行靶向ecNGS,都有望在早期識(shí)別細(xì)胞致瘤性/成瘤性風(fēng)險(xiǎn)。

      3.3 腫瘤發(fā)生發(fā)展的機(jī)制研究

      腫瘤的發(fā)生是環(huán)境因素和遺傳因素相互作用的結(jié)果。人類腫瘤的發(fā)生90%與環(huán)境因素有關(guān),但真實(shí)世界中人類接觸的環(huán)境物質(zhì)極為復(fù)雜,闡明復(fù)雜環(huán)境因素與人類相關(guān)腫瘤的關(guān)聯(lián)及機(jī)制是科學(xué)家持續(xù)努力解決的科學(xué)問題。不同的環(huán)境誘變因素會(huì)誘導(dǎo)各自不同的突變類型,包括堿基突變類型、突變發(fā)生的序列偏向性和突變發(fā)生的鏈偏向性等。科學(xué)家通過對(duì)大量腫瘤樣本進(jìn)行基因組測(cè)序和突變分析,得出的特征性印記被稱為突變標(biāo)簽(mutational signature),突變標(biāo)簽對(duì)于了解腫瘤的發(fā)生機(jī)制、診斷和治療具有重要意義。迄今已鑒定出超過50種的突變標(biāo)簽,例如吸煙可以引起以非轉(zhuǎn)錄鏈上G>T為主的突變(COSMIC數(shù)據(jù)庫突變標(biāo)簽4);而中藥致癌成分馬兜鈴酸暴露可以引起以T>A為主的顛換突變,并且易發(fā)生于非轉(zhuǎn)錄鏈的5′-CpApG-3′序列上(COSMIC數(shù)據(jù)庫突變標(biāo)簽22)[1,62~64]。然而,上述突變標(biāo)簽是從腫瘤組織的突變數(shù)據(jù)中通過非負(fù)矩陣分解的統(tǒng)計(jì)方法分離的[65],其可能混雜了不同的致突變過程的作用、測(cè)序錯(cuò)誤和數(shù)據(jù)分析引入的偏倚等,并不一定真實(shí)反映單一誘變因素的不良結(jié)局,仍有許多致突變過程和其突變特征之間尚未建立聯(lián)系。將動(dòng)物實(shí)驗(yàn)與人群流行病研究結(jié)果整合分析,有可能為闡明復(fù)雜環(huán)境因素與人類相關(guān)腫瘤發(fā)生的關(guān)聯(lián)提供重要參考。借助基于NGS的低頻突變檢測(cè)手段,可以對(duì)實(shí)驗(yàn)動(dòng)物給予單個(gè)誘變劑或混合物,在正常靶器官基因組上進(jìn)行基因組的突變頻率與突變特征分析。同時(shí)結(jié)合流行病學(xué)研究,在相關(guān)癌癥患者上進(jìn)行內(nèi)暴露檢測(cè)或DNA加合物組研究以分析致癌物暴露特征,利用NGS技術(shù)分析腫瘤組織基因組突變特征,與COSMIC數(shù)據(jù)庫中的突變標(biāo)簽進(jìn)行比對(duì),同時(shí)把實(shí)驗(yàn)動(dòng)物研究結(jié)果與臨床研究數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,有可能鑒定出與腫瘤發(fā)生最為相關(guān)的環(huán)境因素。

      低頻突變檢測(cè)技術(shù)對(duì)腫瘤的多階段發(fā)展研究也具有潛在價(jià)值。不同階段的突變特征動(dòng)態(tài)地記錄了機(jī)體經(jīng)歷的不同誘變過程,例如貫穿整個(gè)生命周期的胞嘧啶自發(fā)脫氨基作用、個(gè)體既往或者正在經(jīng)歷的外源性誘變劑的暴露和由于突變積累導(dǎo)致的DNA修復(fù)酶缺陷等[62,65]。同時(shí),一些與疾病發(fā)生密切相關(guān)的關(guān)鍵基因的突變也提示了疾病發(fā)生發(fā)展過程中經(jīng)歷的關(guān)鍵步驟[66]。通過監(jiān)測(cè)腫瘤發(fā)生發(fā)展過程中基因組上突變特征的動(dòng)態(tài)變化以及關(guān)鍵基因的突變情況,將有可能揭示整個(gè)疾病發(fā)展過程中不同階段不同致突變因素的作用情況,以及影響疾病發(fā)生進(jìn)展的關(guān)鍵步驟,從而闡明腫瘤發(fā)生發(fā)展的機(jī)制以及可能的防治靶點(diǎn)。

      3.4 人群腫瘤風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)

      生物學(xué)標(biāo)志對(duì)于外源致癌物的暴露評(píng)估、致癌風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估和癌癥早期診斷和預(yù)防等方面具有重要作用,其主要包括效應(yīng)標(biāo)志、暴露標(biāo)志和易感標(biāo)志[67]?;蛲蛔兪悄[瘤發(fā)生的起始事件,尤其是腫瘤相關(guān)基因上的驅(qū)動(dòng)突變的不斷積累意味著個(gè)體遠(yuǎn)期腫瘤發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的增加。目前,ecNGS檢測(cè)低頻突變的錯(cuò)誤率可達(dá)10–7以下,接近人類基因組的自發(fā)突變水平[45,48,49,55,57,58],表明低頻突變檢測(cè)方法可以用于一般人群的體細(xì)胞的突變檢測(cè)。基因組上突變頻率的升高可以作為腫瘤早期效應(yīng)標(biāo)志用于預(yù)測(cè)患病風(fēng)險(xiǎn)。因此,對(duì)于暴露于特定環(huán)境致癌因素下的人群,例如高污染地區(qū)、職業(yè)暴露的健康高風(fēng)險(xiǎn)人群,或使用具有誘變作用藥物治療疾病的患者,在致癌因素相對(duì)已知的情況下,對(duì)其外周血或者尿液樣本來源DNA,通過基于NGS的低頻突變檢測(cè)技術(shù)考察基因組上突變負(fù)荷的升高、與特定致癌物突變標(biāo)簽相關(guān)聯(lián)的突變特征、疾病相關(guān)易感基因的突變狀態(tài)等,將有助于監(jiān)測(cè)其健康狀態(tài)以及預(yù)測(cè)遠(yuǎn)期疾病風(fēng)險(xiǎn)。

      除健康高風(fēng)險(xiǎn)人群外,低頻突變檢測(cè)技術(shù)還有望用于腫瘤患者的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè),因?yàn)榈皖l突變與腫瘤的復(fù)發(fā)和耐藥性的產(chǎn)生密切相關(guān)。微小殘留病灶(minimal residual disease,MRD)是癌癥患者在經(jīng)過治療后體內(nèi)仍然存在難以被常規(guī)醫(yī)學(xué)手段鑒別的殘留腫瘤細(xì)胞,通過液體活檢才能被發(fā)現(xiàn)[68]。治療中可先對(duì)原發(fā)腫瘤測(cè)序篩查患者特異性突變的基因,術(shù)后對(duì)外周血中凋亡腫瘤細(xì)胞釋放入血的DNA片段通過PCR技術(shù)或基于NGS的低頻突變檢測(cè)技術(shù)進(jìn)行分析,評(píng)估腫瘤復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。MRD檢測(cè)最早應(yīng)用于血液腫瘤,目前用于實(shí)體瘤的臨床實(shí)踐研究也廣泛開展。由于NGS成本的限制,很難實(shí)現(xiàn)全基因組或全外顯子組超高深度測(cè)序,因此多利用靶向測(cè)序策略,例如CAPP-Seq通過篩選139個(gè)肺癌相關(guān)高頻突變基因,縮小測(cè)序片段大小進(jìn)而實(shí)現(xiàn)高準(zhǔn)確性的超深度測(cè)序[69];Tam-Seq通過設(shè)計(jì)特異性引物對(duì)靶基因的目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行PCR擴(kuò)增之后再測(cè)序[70];Safer-Seq利用分子條形碼以及巢式PCR區(qū)分正反義鏈,識(shí)別PCR及測(cè)序錯(cuò)誤,進(jìn)一步提高ctDNA突變檢測(cè)的靈敏度及特異度[71]。近年來采用ecNGS技術(shù)的還有用于評(píng)估急性髓細(xì)胞性白血病MRD的報(bào)道,可以識(shí)別到VAFs在0.05%~0.10% 的相關(guān)突變,并提示了MRD狀態(tài)與疾病復(fù)發(fā)和預(yù)后的相關(guān)性[72~74]。類似檢測(cè)用于術(shù)后也有可能檢測(cè)到治療藥物耐藥性的發(fā)生,以此依據(jù)選擇最佳用藥方案?,F(xiàn)階段MRD檢測(cè)仍然面臨很多挑戰(zhàn),包括ctDNA豐度過低導(dǎo)致假陰性結(jié)果,腫瘤時(shí)空異質(zhì)性導(dǎo)致所檢測(cè)樣本難以反映腫瘤整體情況,以及MRD的腫瘤細(xì)胞與原發(fā)腫瘤的突變發(fā)生變化等;另外,將低頻突變檢測(cè)技術(shù)用于人群的相關(guān)研究報(bào)道還很有限,還需要更多的人群研究結(jié)果挖掘其潛在應(yīng)用價(jià)值。

      3.5 生命科學(xué)研究及其他領(lǐng)域

      以ecNGS為代表的低頻突變檢測(cè)技術(shù)的出現(xiàn),為生命科學(xué)領(lǐng)域待解難題的體細(xì)胞突變、發(fā)育與衰老的深入研究提供了重要研究工具。2021年的一期雜志連續(xù)刊發(fā)四篇相關(guān)論文揭示人體體細(xì)胞突變規(guī)律。其中,利用NanoSeq技術(shù)的團(tuán)隊(duì)對(duì)人體不同組織進(jìn)行突變分析,發(fā)現(xiàn)生殖細(xì)胞獲得突變的速度異常的低,可能由于基底精原細(xì)胞的細(xì)胞分裂率較低,而結(jié)腸組織自發(fā)突發(fā)頻率相對(duì)其他組織更高[75]。來自中國的研究團(tuán)隊(duì)則利用顯微切割技術(shù)對(duì)腫瘤組織取樣進(jìn)行低頻突變測(cè)序,發(fā)現(xiàn)不同正常組織器官的體細(xì)胞均存在大量的突變積累,而體細(xì)胞突變負(fù)荷及等位基因突變頻率表現(xiàn)出明顯的器官差異性,其中正常肝組織的體細(xì)胞突變負(fù)荷最高,而胰腺實(shí)質(zhì)細(xì)胞中的突變負(fù)荷是最低的[76]。此外,在許多需要對(duì)高異質(zhì)性樣本檢測(cè)的場(chǎng)景,例如對(duì)環(huán)境中耐藥菌株的監(jiān)測(cè)等,基于NGS的低頻突變檢測(cè)方法都可能成為新的檢測(cè)和研究工具。

      綜上所述,經(jīng)典的突變檢測(cè)技術(shù)已得到廣泛應(yīng)用和驗(yàn)證,方法簡(jiǎn)便,可對(duì)外源化學(xué)物在早期突變篩查中進(jìn)行快速檢測(cè),因此可針對(duì)不同目的與NGS技術(shù)進(jìn)行互補(bǔ)使用?;贜GS的低頻突變檢測(cè)技術(shù)具有更高的準(zhǔn)確性、更豐富的數(shù)據(jù)輸出以及跨物種和跨位點(diǎn)的適用性,隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,有望在藥物研發(fā)領(lǐng)域、環(huán)境科學(xué)和生命科學(xué)基礎(chǔ)研究領(lǐng)域不斷擴(kuò)大應(yīng)用空間,為解明生命現(xiàn)象和活動(dòng)規(guī)律、疾病準(zhǔn)確診斷、降低環(huán)境健康風(fēng)險(xiǎn)以及保障臨床用藥安全等方面發(fā)揮更重要的作用,成為突變研究、監(jiān)管安全測(cè)試和新興臨床應(yīng)用的強(qiáng)大新工具。

      感謝中國人民解放軍海軍軍醫(yī)大學(xué)的張?zhí)鞂毥淌趯?duì)文章給予的建議和討論。

      [1] Alexandrov LB, Nik-Zainal S, Wedge DC, Aparicio SAJR, Behjati S, Biankin AV, Bignell GR, Bolli N, Borg A, B?rresen-Dale AL, Boyault S, Burkhardt B, Butler AP, Caldas C, Davies HR, Desmedt C, Eils R, Eyfj?rd JE, Foekens JA, Greaves M, Hosoda F, Hutter B, Ilicic T, Imbeaud S, Imielinski M, J?ger N, Jones DTW, Jones D, Knappskog S, Kool M, Lakhani SR, López-Otín C, Martin S, Munshi NC, Nakamura H, Northcott PA, Pajic M, Papaemmanuil E, Paradiso A, Pearson JV, Puente XS, Raine K, Ramakrishna M, Richardson AL, Richter J, Rosenstiel P, Schlesner M, Schumacher TN, Span PN, Teague JW, Totoki Y, Tutt ANJ, Valdés-Mas R, van Buuren MM, van 't Veer L, Vincent-Salomon A, Waddell N, Yates LR, Australian Pancreatic Cancer Genome Initiative, ICGC Breast Cancer Consortium, ICGC MMML-Seq Consortium, ICGC PedBrain, Zucman-Rossi J, Futreal PA, McDermott U, Lichter P, Meyerson M, Grimmond SM, Siebert R, Campo E, Shibata T, Pfister SM, Campbell PJ, Stratton MR. Signatures of mutational processes in human cancer.,2013, 500(7463): 415–421.

      [2] Haradhvala NJ, Polak P, Stojanov P, Covington KR, Shinbrot E, Hess JM, Rheinbay E, Kim J, Maruvka YE, Braunstein LZ, Kamburov A, Hanawalt PC, Wheeler DA, Koren A, Lawrence MS, Getz G. Mutational strand asymmetries in cancer genomes reveal mechanisms of DNA damage and repair., 2016, 164(3): 538–549.

      [3] Burrell RA, McGranahan N, Bartek J, Swanton C. The causes and consequences of genetic heterogeneity in cancer evolution.,2013, 501(7467): 338–345.

      [4] Beckman RA, Loeb LA. Evolutionary dynamics and significance of multiple subclonal mutations in cancer.,2017, 56: 7–15.

      [5] Schmitt MW, Loeb LA, Salk JJ. The influence of subclonal resistance mutations on targeted cancer therapy.,2016, 13(6): 335–347.

      [6] Martincorena I, Campbell PJ. Somatic mutation in cancer and normal cells., 2015, 349(6255): 1483–1489.

      [7] Kucab JE, Zou XQ, Morganella S, Joel M, Nanda AS, Nagy E, Gomez C, Degasperi A, Harris R, Jackson SP, Arlt VM, Phillips DH, Nik-Zainal S. A compendium of mutational signatures of environmental agents., 2019, 177(4): 821–836.e16.

      [8] Bielas JH, Loeb LA. Quantification of random genomic mutations., 2005, 2 (4): 285–290.

      [9] Roach JC, Glusman G, Smit AFA, Huff CD, Hubley R, Shannon PT, Rowen L, Pant KP, Goodman N, Bamshad M, Shendure J, Drmanac R, Jorde LB, Hood L, Galas DJ. Analysis of genetic inheritance in a family quartet by whole-genome sequencing.,2010, 328(5978): 636–639.

      [10] Milholland B, Dong X, Zhang L, Hao XX, Suh YS, Vijg J. Differences between germline and somatic mutation rates in humans and mice., 2017, 8: 15183.

      [11] Besenbacher S, Liu SY, Izarzugaza JMG, Grove J, Belling K, Bork-Jensen J, Huang SJ, Als TD, Li ST, Yadav R, Rubio-García A, Lescai F, Demontis D, Rao JH, Ye WJ, Mailund T, Friborg RM, Pedersen CNS, Xu RQ, Sun JH, Liu H, Wang O, Cheng XF, Flores D, Rydza E, Rapacki K, Damm S?rensen J, Chmura P, Westergaard D, Dworzynski P, S?rensen TI, Lund O, Hansen T, Xu X, Li N, Bolund L, Pedersen O, Eiberg H, Krogh A, B?rglum AD, Brunak S, Kristiansen K, Schierup MH, Wang J, Gupta R, Villesen P, Rasmussen S. Novel variation andmutation rates in population-wideassembled Danish trios.,2015, 6: 5969.

      [12] Salk JJ, Kennedy SR. Next-generation genotoxicology: using modern sequencing technologies to assess somatic mutagenesis and cancer risk.,2020, 61(1): 135–151.

      [13] White PA, Luijten M, Mishima M, Cox JA, Hanna JN, Maertens RM, Zwart EP.mammalian cell mutation assays based on transgenic reporters: a report of the international workshop on genotoxicity testing (IWGT).,2019, 847: 403039.

      [14] Kirkland D, Uno Y, Luijten M, Beevers C, van Benthem J, Burlinson B, Dertinger S, Douglas GR, Hamada S, Horibata K, Lovell DP, Manjanatha M, Martus HJ, Mei N, Morita T, Ohyama W, Williams A.genotoxicity testing strategies: report from the 7th international workshop on genotoxicity testing (IWGT).,2019, 847: 403035.

      [15] Gollapudi BB, Lynch AM, Heflich RH, Dertinger SD, Dobrovolsky VN, Froetschl R, Horibata K, Kenyon MO, Kimoto T, Lovell DP, Stankowski LF Jr, White PA, Witt KL, Tanir JY. ThePig-a assay: a report of the international workshop on genotoxicity testing (IWGT) workgroup.,2015, 783: 23–35.

      [16] Nohmi T. Past, present and future directions ofdelta rodent gene mutation assays.,2016, 4(1): 1–13.

      [17] Nohmi T, Masumura K, Toyoda-Hokaiwado N. Transgenic rat models for mutagenesis and carcinogenesis.,2017, 39: 11.

      [18] Ames BN, Lee FD, Durston WE. An improved bacterial test system for the detection and classification of mutagens and carcinogens., 1973, 70(3): 782–786.

      [19] OECD/OCDE. Test no. 470: mammalian erythrocyte Pig-a gene mutation assay, OECD guidelines for the testing of chemicals, section 4.,2022.

      [20] OECD/OCDE. Test no. 471: bacterial reverse mutation test, OECD guidelines for the testing of chemicals, section 4.,2020.

      [21] OECD/OCDE. Test no. 488: transgenic rodent somatic and germ cell gene mutation assays, OECD guidelines for the testing of chemicals, section 4.,2020.

      [22] OECD/OCDE. Test no. 490:mammalian cell gene mutation tests using the thymidine kinase gene, OECD guidelines for the testing of chemicals, section 4.,2016.

      [23] Nohmi T, Masumura K. Gpt delta transgenic mouse: a novel approach for molecular dissection of deletion mutations.,2004, 38: 97–121.

      [24] Dertinger SD, Bhalli JA, Roberts DJ, Stankowski LF Jr, Gollapudi BB, Lovell DP, Recio L, Kimoto T, Miura D, Heflich RH. Recommendations for conducting the rodent erythrocyte Pig-a assay: a report from the HESI GTTC Pig-a workgroup.,2021, 62(3): 227–237.

      [25] Parsons BL, Heflich RH. Genotypic selection methods for the direct analysis of point mutations.,1997, 387(2): 97–121.

      [26] Postel M, Roosen A, Laurent-Puig P, Taly V, Wang-Renault SF. Droplet-based digital PCR and next generation sequencing for monitoring circulating tumor DNA: a cancer diagnostic perspective., 2018, 18(1): 7–17.

      [27] Hindson BJ, Ness KD, Masquelier DA, Belgrader P, Heredia NJ, Makarewicz AJ, Bright IJ, Lucero MY, Hiddessen AL, Legler TC, Kitano TK, Hodel MR, Petersen JF, Wyatt PW, Steenblock ER, Shah PH, Bousse LJ, Troup CB, Mellen JC, Wittmann DK, Erndt NG, Cauley TH, Koehler RT, So AP Dube S, Rose KA, Montesclaros L, Wang SL, Stumbo DP, Hodges SP, Romine S, Milanovich FP, White HE, Regan JF, Karlin-Neumann GA, Hindson CM, Saxonov S, Colston BW. High-throughput droplet digital PCR system for absolute quantitation of DNA copy number.,2011, 83(22): 8604–8610.

      [28] Chen LX, Liu PF, Evans TC Jr, Ettwiller LM. DNA damage is a pervasive cause of sequencing errors, directly confounding variant identification.,2017, 355(6326): 752–756.

      [29] Costello M, Pugh TJ, Fennell TJ, Stewart C, Lichtenstein L, Meldrim JC, Fostel JL, Friedrich DC, Perrin D, Dionne D, Kim S, Gabriel SB, Lander ES, Fisher S, Getz G. Discovery and characterization of artifactual mutations in deep coverage targeted capture sequencing data due to oxidative DNA damage during sample preparation.,2013, 41(6): e67.

      [30] Do HD, Dobrovic A. Sequence artifacts in DNA from formalin-fixed tissues: causes and strategies for minimization., 2015, 61(1): 64–71.

      [31] Peng Q, Xu C, Kim D, Lewis M, DiCarlo J, Wang YX. Targeted single primer enrichment sequencing with single end duplex-UMI.,2019, 9(1): 4810.

      [32] The Somatic Mutation Working Group of the SEQC-II Consortium. Achieving reproducibility and accuracy in cancer mutation detection with whole-genome and whole-exome sequencing.,2019, 626440.

      [33] Maslov AY, Quispe-Tintaya W, Gorbacheva T, White RR, Vijg J. High-throughput sequencing in mutation detection: a new generation of genotoxicity tests?.,2015, 776: 136–143.

      [34] Valentine CC 3rd, Young RR, Fielden MR, Kulkarni R, Williams LN, Li T, Minocherhomji S, Salk JJ. Direct quantification ofmutagenesis and carcinogenesis using duplex sequencing.,2020, 117(52): 33414–33425.

      [35] Fox EJ, Reid-Bayliss KS, Emond MJ, Loeb LA. Accuracy of next generation sequencing platforms., 2014, 1: 1000106.

      [36] Shendure J, Ji H. Next-generation DNA sequencing.,2008, 26(10): 1135–1145.

      [37] Dong X, Zhang L, Milholland B, Lee M, Maslov AY, Wang T, Vijg J. Accurate identification of single- nucleotide variants in whole-genome-amplified single cells.,2017, 14(5): 491–493.

      [38] Zong CH, Lu SJ, Chapman AR, Xie XS. Genome-wide detection of single-nucleotide and copy-number variations of a single human cell.,2012, 338(6114): 1622– 1626.

      [39] Gonzalez-Pena V, Natarajan S, Xia YT, Klein D, Carter R, Pang YK, Shaner B, Annu K, Putnam D, Chen WA, Connelly J, Pruett-Miller S, Chen X, Easton J, Gawad C. Accurate genomic variant detection in single cells with primary template-directed amplification.,2021, 118(24): e2024176118.

      [40] Gawad C, Koh W, Quake SR. Single-cell genome sequencing: current state of the science.2016, 17 (3): 175–188.

      [41] Revollo JR, Miranda JA, Dobrovolsky VN. PacBio sequencing detects genome-wide ultra-low-frequency substitution mutations resulting from exposure to chemical mutagens.,2021, 62(8): 438–445.

      [42] Bai X, Li YX, Zeng XM, Zhao Q, Zhang ZW. Single-cell sequencing technology in tumor research.,2021, 518: 101–109.

      [43] Zhang L, Lee M, Maslov AY, Montagna C, Vijg J, Dong X. Analyzing somatic mutations by single-cell whole-genome sequencing.,2023.

      [44] He J, Meng M, Zhou XC, Gao R, Wang H. Isolation of single cells from human hepatoblastoma tissues for whole- exome sequencing.,2023, 4(1): 102052.

      [45] Salk JJ, Schmitt MW, Loeb LA. Enhancing the accuracy of next-generation sequencing for detecting rare and subclonal mutations.,2018, 19(5): 269– 285.

      [46] Lou DI, Hussmann JA, McBee RM, Acevedo A, Andino R, Press WH, Sawyer SL. High-throughput DNA sequencing errors are reduced by orders of magnitude using circle sequencing.,2013, 110(49): 19872–19877.

      [47] Kinde I, Wu J, Papadopoulos N, Kinzler KW, Vogelstein B. Detection and quantification of rare mutations with massively parallel sequencing.,2011, 108(23): 9530–9535.

      [48] Schmitt MW, Kennedy SR, Salk JJ, Fox EJ, Hiatt JB, Loeb LA. Detection of ultra-rare mutations by next-generation sequencing.,2012, 109(36): 14508–14513.

      [49] Kennedy SR, Schmitt MW, Fox EJ, Kohrn BF, Salk JJ, Ahn EH, Prindle MJ, Kuong KJ, Shen JC, Risques RA, Loeb LA. Detecting ultralow-frequency mutations by duplex sequencing., 2014, 9(11): 2586–2606.

      [50] Chawanthayatham S, Valentine CC 3rd, Fedeles BI, Fox EJ, Loeb LA, Levine SS, Slocum SL, Wogan GN, Croy RG, Essigmann JM. Mutational spectra of aflatoxin B1establish biomarkers of exposure for human hepatocellular carcinoma.,2017, 114(15): E3101–E3109.

      [51] LeBlanc DPM, Meier M, Lo FY, Schmidt E, Valentine C 3rd, Williams A, Salk JJ, Yauk CL, Marchetti F. Duplex sequencing identifies genomic features that determine susceptibility to benzo(a)pyrene-inducedmutations.,2022, 23(1): 542.

      [52] Hoang ML, Kinde I, Tomasetti C, McMahon KW, Rosenquist TA, Grollman AP, Kinzler KW, Vogelstein B, Papadopoulos N. Genome-wide quantification of rare somatic mutations in normal human tissues using massively parallel sequencing.,2016, 113(35): 9846–9851.

      [53] Matsumura S, Sato H, Otsubo Y, Tasaki J, Ikeda N, Morita O. Genome-wide somatic mutation analysisHawk- SeqTMreveals mutation profiles associated with chemical mutagens.,2019, 93(9): 2689–2701.

      [54] You XY, Thiruppathi S, Liu WY, Cao YY, Naito M, Furihata C, Honma M, Luan Y, Suzuki T. Detection of genome-wide low-frequency mutations with paired-end and complementary consensus sequencing (PECC-Seq) revealed end-repair-derived artifacts as residual errors.,2020, 94(10): 3475–3485.

      [55] You XY, Cao YY, Suzuki T, Shao J, Zhu BZ, Masumura K, Xi J, Liu WY, Zhang XY, Luan Y. Genome-wide direct quantification ofmutagenesis using high-accuracy paired-end and complementary consensus sequencing.,2023, 51(21): e109.

      [56] Otsubo Y, Matsumura S, Ikeda N, Yamane M. Single-strand specific nuclease enhances accuracy of error-corrected sequencing and improves rare mutation-detection sensitivity..2022, 96(1): 377–386.

      [57] Abascal F, Harvey LMR, Mitchell E, Lawson ARJ, Lensing SV, Ellis P, Russell AJC, Alcantara RE, Baez-Ortega A, Wang YC, Kwa EJ, Lee-Six H, Cagan A, Coorens THH, Chapman MS, Olafsson S, Leonard S, Jones D, Machado HE, Davies M, ?bro NF, Mahubani KT, Allinson K, Gerstung M, Saeb-Parsy K, Kent DG, Laurenti E, Stratton MR, Rahbari R, Campbell PJ, Osborne RJ, Martincorena I. Somatic mutation landscapes at single-molecule resolution.,2021, 593(7859): 405–410.

      [58] Bae JH, Liu RL, Roberts E, Nguyen E, Tabrizi S, Rhoades J, Blewett T, Xiong K, Gydush G, Shea D, An ZY, Patel S, Cheng J, Sridhar S, Liu MH, Lassen E, Skytte AB, Grońska-P?ski M, Shoag JE, Evrony GD, Parsons HA, Mayer EL, Makrigiorgos GM, Golub TR, Adalsteinsson VA. Single duplex DNA sequencing with CODEC detects mutations with high sensitivity.,2023, 55(5): 871–879.

      [59] Maslov AY, Makhortov S, Sun SX, Heid J, Dong X, Lee M, Vijg J. Single-molecule, quantitative detection of low-abundance somatic mutations by high-throughput sequencing., 2022, 8(14): eabm3259.

      [60] Lynch AM, Zanoni TB, Salk JJ, Martincorena I, Young RR, Kucab J, Valentine CC, Yauk C, Escobar PA, Witt KL, Fr?tschl R, Reed SH, Ashford A. Next generation sequencing workshop at the royal society of medicine (London, May 2022): how genomics is on the path to modernizing genetic toxicology.,2023, 38(4): 192–200.

      [61] Marchetti F, Cardoso R, Chen CL, Douglas GR, Elloway J, Escobar PA, Harper T, Heflich RH, Kidd D, Lynch AM, Myers MB, Parsons BL, Salk JJ, Settivari RS, Smith-Roe SL, Witt KL, Yauk C, Young RR, Zhang SF, Mino-cherhomji S. Error-corrected next-generation sequencing to advance nonclinical genotoxicity and carcinogenicity testing.,2023, 22(3): 165–166.

      [62] Helleday T, Eshtad S, Nik-Zainal S. Mechanisms underlying mutational signatures in human cancers.,2014, 15(9): 585–598.

      [63] Alexandrov LB, Kim J, Haradhvala NJ, Huang MN, Tian Ng AW, Wu Y, Boot A, Covington KR, Gordenin DA, Bergstrom EN, Islam SMA, Lopez-Bigas N, Klimczak LJ, McPherson JR, Morganella S, Sabarinathan R, Wheeler DA, Mustonen V, PCAWG Mutational Signatures Working Group, Getz G, Rozen SG, Stratton MR, PCAWG Consortium. The repertoire of mutational signatures in human cancer.,2020, 578(7793): 94–101.

      [64] Alexandrov LB, Ju YS, Haase K, Van Loo P, Martincorena I, Nik-Zainal S, Totoki Y, Fujimoto A, Nakagawa H, Shibata T, Campbell PJ, Vineis P, Phillips DH, Stratton MR. Mutational signatures associated with tobacco smoking in human cancer., 2016, 354(6312): 618–622.

      [65] Nik-Zainal S, Kucab JE, Morganella S, Glodzik D, Alexandrov LB, Arlt VM, Weninger A, Hollstein M, Stratton MR, Phillips DH. The genome as a record of environmental exposure., 2015, 30(6): 763– 770.

      [66] Martínez-Jiménez F, Mui?os F, Sentís I, Deu-Pons J, Reyes-Salazar I, Arnedo-Pac C, Mularoni L, Pich O, Bonet J, Kranas H, Gonzalez-Perez A, Lopez-Bigas N. A compendium of mutational cancer driver genes., 2020, 20(10): 555–572.

      [67] He YD. Genomic approach to biomarker identification and its recent applications.,2006, 2(3–4): 103–133.

      [68] Yin JA, O'Brien MA, Hills RK, Daly SB, Wheatley K, Burnett AK. Minimal residual disease monitoring by quantitative RT-PCR in core binding factor AML allows risk stratification and predicts relapse: results of the United Kingdom MRC AML-15 trial., 2012, 120(14): 2826–2835.

      [69] Gale D, Lawson ARJ, Howarth K, Madi M, Durham B, Smalley S, Calaway J, Blais S, Jones G, Clark J, Dimitrov P, Pugh M, Woodhouse S, Epstein M, Fernandez-Gonzalez A, Whale AS, Huggett JF, Foy CA, Jones GM, Raveh- Amit H, Schmitt K, Devonshire A, Green E, Forshew T, Plagnol V, Rosenfeld N. Development of a highly sensitive liquid biopsy platform to detect clinically- relevant cancer mutations at low allele fractions in cell-free DNA., 2018, 13(3): e0194630.

      [70] Newman AM, Bratman SV, To J, Wynne JF, Eclov NCW, Modlin LA, Liu CL, Neal JW, Wakelee HA, Merritt RE, Shrager JB, Loo BW Jr, Alizadeh AA, Diehn M. An ultrasensitive method for quantitating circulating tumor DNA with broad patient coverage.,2014, 20(5): 548–554.

      [71] Cohen JD, Douville C, Dudley JC, Mog BJ, Popoli M, Ptak J, Dobbyn L, Silliman N, Schaefer J, Tie J, Gibbs P, Tomasetti C, Papadopoulos N, Kinzler KW, Vogelstein B. Detection of low-frequency DNA variants by targeted sequencing of the watson and crick strands., 2021, 39(10): 1220–1227.

      [72] Patkar N, Kakirde C, Shaikh AF, Salve R, Bhanshe P, Chatterjee G, Rajpal S, Joshi S, Chaudhary S, Kodgule R, Ghoghale S, Deshpande N, Shetty D, Khizer SH, Jain H, Bagal B, Menon H, Khattry N, Sengar M, Tembhare P, Subramanian P, Gujral S. Clinical impact of panel-based error-corrected next generation sequencing versus flow cytometry to detect measurable residual disease (MRD) in acute myeloid leukemia (AML)., 2021, 35(5): 1392–1404.

      [73] Hourigan CS, Dillon LW, Gui GG, Logan BR, Fei MW, Ghannam J, Li YS, Licon A, Alyea EP, Bashey A, Deeg HJ, Devine SM, Fernandez HF, Giralt S, Hamadani M, Howard A, Maziarz RT, Porter DL, Scott BL, Warlick ED, Pasquini MC, Horwitz ME. Impact of conditioning intensity of allogeneic transplantation for acute myeloid leukemia with genomic evidence of residual disease.,2020, 38(12): 1273–1283.

      [74] Balagopal V, Hantel A, Kadri S, Steinhardt G, Zhen CJ, Kang WJ, Wanjari P, Ritterhouse LL, Stock W, Segal JP. Measurable residual disease monitoring for patients with acute myeloid leukemia following hematopoietic cell transplantation using error corrected hybrid capture next generation sequencing., 2019, 14(10): e0224097.

      [75] Moore L, Cagan A, Coorens THH, Neville MDC, Sanghvi R, Sanders MA, Oliver TRW, Leongamornlert D, Ellis P, Noorani A, Mitchell TJ, Butler TM, Hooks Y, Warren AY, Jorgensen M, Dawson KJ, Menzies A, O'Neill L, Latimer C, Teng M, van Boxtel R, Iacobuzio-Donahue CA, Martincorena I, Heer R, Campbell PJ, Fitzgerald RC, Stratton MR, Rahbari R. The mutational landscape of human somatic and germline cells.,2021, 597(7876): 381–386.

      [76] Li RY, Di L, Li J, Fan WY, Liu YC, Guo WJ, Liu WL, Liu L, Li Q, Chen LP, Chen YM, Miao CW, Liu HJ, Wang YQ, Ma YL, Xu DS, Lin DX, Huang YY, Wang JB, Bai F, Wu C. A body map of somatic mutagenesis in morphologically normal human tissues.2021, 597 (7876): 398– 403.

      Application of next-generation sequencing in the detection of low-abundance mutations

      Yang Luan1, Xinyue You1, Jin Yang2

      Mutation accumulation in somatic cells contributes to cancer development, aging and many non-malignant diseases. The true mutation frequency in normal cells is extremely low, which presents a challenge in detecting these mutations at such low frequencies. The emergence of next-generation sequencing (NGS) technology enables direct detection of rare mutations across the entire genome of any species. This breakthrough overcomes numerous limitations of traditional mutation detection techniques that rely on specific detection models and sites. However, conventional NGS is limited in its application for detecting low-frequency mutations due to its high sequencing error rate. To address this challenge, high-accuracy NGS sequencing techniques based on molecular consensus sequencing strategies have been developed. These techniques have the ability to correct sequencing errors, resulting in error rates lower than 10–7, are expected to serve as effective tools for low-frequency mutation detection. Error-corrected NGS (ecNGS) techniques hold great potential in various areas, including safety evaluation and research on environmental mutagens, risk assessment of cell and gene therapy drugs, population health risk monitoring, and fundamental research in life sciences. This review highlights a comprehensive review of the research progress in low-frequency mutation detection techniques based on NGS, and provides a glimpse into their potential applications. It also offers an outlook on the potential applications of these techniques, thereby providing valuable insights for further development, research, and application of this technology in relevant fields.

      next-generation sequencing; low-abundance mutations; molecular consensus sequencing; mutagenesis; risk assessment

      2023-12-14;

      2024-01-14;

      2024-01-15

      國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(編號(hào):82304267)資助[Supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 82304267)]

      欒洋,博士,研究員,研究方向:遺傳毒理學(xué)。E-mail: yluan@sjtu.edu.cn

      10.16288/j.yczz.23-309

      (責(zé)任編委: 盧大儒)

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