2019年5月21日，国际专业临床及基础医学研究期刊Clinical Cancer Research在线发表了北京大学生命科学学院、生物医学前沿创新中心白凡研究员、谢晓亮教授团队与中国医学科学院肿瘤医院王洁教授课题组合作的题为“Inferring the Evolution and Progression of Small-Cell Lung Cancer by Single-Cell Sequencing of Circulating Tumor Cells”研究成果。研究团队通过使用单细胞基因组测序技术，深入探索了小细胞肺癌（SCLC）循环肿瘤细胞（CTC）基因组变异特征、演化过程和临床应用价值等。

研究人员将循环肿瘤细胞中探测到的体细胞突变与同一患者肿瘤组织中突变进行对比，发现在CTC中能准确检测到肿瘤组织大部分基因突变。他们对来自48位小细胞肺癌患者CTC的拷贝数变化（CNA）进行分析，并结合临床治疗信息，构建了基于CNA评分的化疗疗效预测模型。通过对其中一位患者不同治疗阶段CTC的等位基因特异性CNA分析，他们发现了CNA异质性的演化规律。研究人员还发现CTCs主要来自原发灶，且CTC、转移灶及复发肿瘤组织中DNA复制修复通路相关基因频繁发生突变，与SCLC的疾病进展和转移密切相关。

肺癌是世界上发病率最高的癌症，其中13%的肺癌患者被诊断为小细胞肺癌（SCLC）。SCLC是一种侵袭性极强、极易转移的恶性肿瘤。由于多数患者初治即为晚期，SCLC组织标本获取常常受限，探索通过替代标本进行SCLC基因分析是重要的研究方向。此外，对于治疗过程中SCLC基因组的演变规律的研究也极其有限。循环肿瘤细胞（CTC）是游离于癌症病人外周血中的肿瘤细胞，通过CTC进行单细胞基因检测，是对SCLC病人基因变异及疾病进展进行监控的一种有效方式。

在CTC中能检测到绝大多数原发灶和转移灶肿瘤组织中含有的基因突变

研究团队系统分析了SCLC患者CTCs中单核苷酸变异（SNVs）和拷贝数变化（CNAs）在治疗过程中的动态变化。为了评估CTC中基因突变情况，研究人员对10位同时取得CTC及匹配原发灶或转移灶肿瘤组织的患者样本进行外显子测序，对比发现在CTC中能检测到绝大多数肿瘤组织中所携带的基因突变（68%-99%）。这预示着通过CTC单细胞基因组测序能够反映肿瘤组织的基因突变状况，进一步推进CTC在“液体活检”中的应用。对CTC进行全基因组拷贝数变化分析同样具有重要的临床应用价值。研究团队对来自48位小细胞肺癌患者CTCs的CNA进行深入分析，绘制了精度更高的SCLC基因组CNA变化图谱。进一步结合患者一线化疗疗效及中位生存时间等临床指标，研究人员构建了一个基于10个特定基因组区间CNA状态的分类模型，能有效区分SCLC一线化疗难治组及敏感组，并能够对SCLC的一线无疾病进展生存期以及总体生存时间进行预测。这项研究有望将小细胞肺癌的治疗带入精准医学时代。

基于CTC中特定基因区域CNA变化进行化疗疗效预测

基因组异质性是肿瘤的重要特征之一。现在被普遍接受的观点是，肿瘤异质性是基因组变异在不同区域不断产生和积累的结果。这项研究通过对一个SCLC患者病程发展过程中四个时间点（化疗前、一线化疗过程中、二线化疗前、三线化疗中）的CTC的等位基因特异性CNA分析发现：早期癌细胞的CNA很一致，随着病程进展不同，癌细胞维持早期较一致的处于亚稳态的变异区域的能力有差别，导致这些区域进一步产生差异性的拷贝数缺失。研究人员提出了新的CNA演化模式：癌症产生的早期事件导致细胞与细胞之间较一致的CNA, 随着时间推演，每个癌细胞保持一致CNA的能力不同，造成肿瘤的基因组异质性。

肿瘤发展过程中拷贝数异质性演化规律

为分析与转移或疾病进展相关的突变过程，研究团队分析了转移灶、CTC以及复发病灶中增加的突变基因，发现BRCA1/2、TOP2A及PRKDC等与DNA复制修复通路相关基因突变高频出现，可能与SCLC的进展和转移紧密相关。

这项研究开辟了一条新的描述单个CTC的基因组图谱和进化历史的途径。通过对CTC单细胞测序数据的生物信息学分析，研究团队展示在小细胞肺癌CTC中可以获取病人关键基因突变信息，并对病人的化疗治疗疗效进行预测。以CTCs检测为代表的癌症“液体活检”技术，可以避免反复穿刺给病人带来的伤害和痛苦，能动态反映病人的疾病进程以及治疗过程中的疗效和预后，具有重大的临床应用价值。

白凡、谢晓亮以及王洁为该论文的共同通讯作者。北京大学苏哲、高妍博士，哈佛大学倪晓晖博士，中国医学科学院肿瘤医院王志杰、段建春博士是这篇论文的并列第一作者。该研究得到科技部863计划、精准医学重大专项、国家杰出青年基金以及北京市科委的经费支持。