Basic Information

• 英文標題： Integrated genomic analyses of ovarian carcinoma
• 中文標題：卵巢癌的綜合基因組分析
• 發(fā)表日期：29 June 2011
• 文章類型：Article
• 所屬期刊：Nature
• 文章作者：The Cancer Genome Atlas Research Network
• 文章鏈接：https://www.nature.com/articles/nature10166

Abstract

1. 編制導致卵巢癌的分子異常目錄對于開發(fā)和應用能改善患者生活的療法至關(guān)重要加缘。
2. 癌癥基因組圖譜項目已經(jīng)分析了489例高級別漿液性卵巢腺癌中的信使RNA表達愈污、微RNA表達、啟動子甲基化和DNA拷貝數(shù)，并對其中316例腫瘤的編碼基因外顯子的DNA序列進行了分析仁堪。
3. 我們在此報告悍及，高級別漿液性卵巢癌的特點是幾乎所有腫瘤中都存在TP53突變（96％）酗失；在另外九個基因中出現(xiàn)了低頻率但統(tǒng)計上顯著的體細胞突變姐霍，包括NF1、BRCA1盯荤、BRCA2馋吗、RB1和CDK12；113個顯著的焦點DNA拷貝數(shù)異常秋秤；以及涉及168個基因的啟動子甲基化事件宏粤。
4. 分析界定了四種卵巢癌轉(zhuǎn)錄亞型脚翘、三種微RNA亞型、四種啟動子甲基化亞型以及與生存期相關(guān)的轉(zhuǎn)錄特征绍哎，并揭示了攜帶BRCA1/2（BRCA1或BRCA2）和CCNE1異常的腫瘤對生存的影響来农。
5. 途徑分析表明，在約一半分析的腫瘤中同源重組有缺陷崇堰，并且NOTCH和FOXM1信號通路參與了漿液性卵巢癌的病理生理過程沃于。

Main

1. 卵巢癌是美國女性癌癥死亡的第五大原因；2010年估計有21,880例新病例和13,850例死亡海诲。
2. 大多數(shù)死亡（約70%）發(fā)生在晚期繁莹、高級別漿液性卵巢癌患者中。
3. 標準治療包括積極手術(shù)后配合鉑類-紫杉烷化療饿肺。
4. 治療后蒋困，大約25%的患者在六個月內(nèi)出現(xiàn)鉑類耐藥性癌癥復發(fā)。
5. 總體五年生存率是31%敬辣。
6. 大約13%的高級別漿液性卵巢癌可歸因于BRCA1/2胚系突變。
7. 較小比例的病例可歸因于其他胚系突變零院。
8. 然而溉跃，大多數(shù)卵巢癌可以歸咎于越來越多的體細胞異常。
9. 缺乏成功的治療策略促使癌癥基因組圖譜（TCGA）的研究人員全面測量了臨床注釋的高級別漿液性卵巢癌（HGS-OvCa）樣本中的基因組和表觀基因組異常告抄，以識別影響病理生理學撰茎、影響預后并構(gòu)成治療靶點的分子異常。
10. 微陣列分析產(chǎn)生了489個HGS-OvCa腫瘤的mRNA表達打洼、微小RNA（miRNA）表達龄糊、DNA拷貝數(shù)和DNA啟動子甲基化的高分辨率測量。
11. 大規(guī)模平行測序結(jié)合雜交親和力捕獲技術(shù)為其中316個樣本提供了全外顯子DNA序列信息募疮。

Samples and clinical data

1. 本文報告了對489例臨床注釋的II至IV期高級別漿液性卵巢癌（HGS-OvCa）樣本及其相應正常DNA的分析（補充方法炫惩，第1節(jié)，及補充表1.1）阿浓。
2. 患者反映了通常被診斷為HGS-OvCa個體的診斷年齡他嚷、疾病階段、腫瘤分級和手術(shù)結(jié)果芭毙。
3. 臨床數(shù)據(jù)截至2010年8月25日筋蓖。
4. HGS-OvCa樣本在系統(tǒng)治療前通過手術(shù)切除，但所有患者均接受了鉑類藥物治療退敦，其中94％的患者還接受了紫杉烷類藥物治療粘咖。
5. 該隊列的中位無進展生存期和總生存期與先前發(fā)表的試驗相似。
6. 25％的患者在最后一次隨訪時仍無疾病復發(fā)侈百，45％的患者仍然存活瓮下，而31％的患者在完成基于鉑類藥物的治療后六個月內(nèi)出現(xiàn)了疾病進展忠聚。
7. 中位隨訪時間為30個月（范圍，0-179個月）唱捣。
8. 用于TCGA分析的樣本選擇標準是腫瘤細胞核占比超過70％且壞死組織比例低于20％两蟀。
9. 如表1所示，在獨立站點使用多種分子檢測方法進行了協(xié)調(diào)的分子分析震缭。
10. 本次分析的數(shù)據(jù)集可在TCGA網(wǎng)站（http://tcga-data.nci.nih.gov/docs/publications/ov_2011）獲取赂毯，分為兩個級別：公開訪問和受控訪問。
11. 公開訪問的數(shù)據(jù)集對公眾開放拣宰，而受控訪問的數(shù)據(jù)集包括可能識別出個體的臨床或基因組信息党涕，需要用戶按照上述網(wǎng)站所述進行認證。

Table 1 Characterization platforms used and data produced
表1 使用的表征平臺及產(chǎn)生的數(shù)據(jù)

Mutation analysis

1. 我們對從316個高級別漿液性卵巢癌樣本及其各自匹配的正常樣本中提取的DNA進行了外顯子捕獲和測序（補充方法巡社，第2節(jié)）膛堤。
2. 捕獲試劑針對大約18,500個基因中的約180,000個外顯子，總共有約33兆堿基的非冗余序列晌该。
3. 在Illumina GAIIx平臺（236個樣本對）或ABI SOLiD 3平臺（80個樣本對）上進行的大規(guī)模平行測序產(chǎn)生了每樣本約14千兆堿基的數(shù)據(jù)（總共約9乘以10的12次方個堿基）肥荔。
4. 平均而言，在腫瘤樣本和匹配的正常樣本中朝群，76%的編碼堿基被覆蓋到足夠的深度燕耿，以便能夠自信地檢測突變（補充方法，第2節(jié)姜胖，以及補充圖2.1）誉帅。
5. 我們注釋了19,356個體細胞突變（每個腫瘤約61個）；這些突變分類見補充表2.1右莱。
6. 通過尋找相對于背景顯著增加頻率的非同義或剪接位點突變蚜锨、將本研究中的突變與癌癥體細胞突變目錄及在線孟德爾遺傳人類數(shù)據(jù)庫中的突變進行比較、以及預測這些突變對蛋白質(zhì)功能的影響慢蜓，我們確定了可能在高級別漿液性卵巢癌病理生理學中重要的突變亚再。
7. 兩種不同的算法（補充方法，第2節(jié)）確定了九個基因（表2）胀瞪，這些基因的非同義或剪接位點突變數(shù)量顯著多于根據(jù)突變分布模型預期的數(shù)量针余。
8. 與已發(fā)表的結(jié)果一致，TP53基因在316個樣本中的303個樣本中發(fā)生突變（283個通過自動化方法檢測到凄诞，20個通過人工復審確認）圆雁，BRCA1和BRCA2分別在9%和8%的病例中有胚系突變，并且在另外3%的病例中顯示體細胞突變帆谍。
9. 我們還確定了六個其他統(tǒng)計上頻繁突變的基因：RB1伪朽、NF1、FAT3汛蝙、CSMD3烈涮、GABRA6和CDK12朴肺。
10. CDK12參與RNA剪接調(diào)控，并以前被發(fā)現(xiàn)在肺癌和大腸腫瘤中發(fā)揮作用坚洽。
11. 九個CDK12突變中有五個是無義突變或插入缺失突變戈稿，提示可能的功能喪失；四個錯義突變（Arg882Leu讶舰、Tyr901Cys鞍盗、Lys975Glu和Leu996Phe）集中在其蛋白激酶域。
12. GABRA6和FAT3均表現(xiàn)為顯著突變跳昼，但在高級別漿液性卵巢癌（HGS-OvCa）（補充圖2.1）或輸卵管組織中似乎未表達般甲，因此這些基因的突變不太可能在HGS-OvCa發(fā)展中扮演重要角色。

Table 2 Significantly mutated genes in HGS-OvCa
表2 顯著突變基因在高級別漿液性卵巢癌中的情況

1. 我們將本研究中的突變與癌癥索引17和在線孟德爾遺傳數(shù)據(jù)庫18中的突變進行了比較鹅颊，以識別更多在高級別漿液性卵巢癌中較少見的突變基因敷存。
2. 這些比較分別得到了477個和211個匹配項（補充表2.4），包括BRAF（天冬酰胺581絲氨酸）堪伍、PIK3CA（谷氨酸545賴氨酸和組氨酸1047精氨酸）锚烦、KRAS（甘氨酸12天冬氨酸）和NRAS（谷氨酰胺61精氨酸）等基因中的突變。
3. 這些突變已被證實具有轉(zhuǎn)化活性杠娱，因此我們認為這些突變雖然罕見但在高級別漿液性卵巢癌中是重要的驅(qū)動因素挽牢。
4. 我們結(jié)合了蛋白質(zhì)家族和整個脊椎動物基因組序列比對中的進化信息、預測的局部蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)以及人類SwissProt蛋白質(zhì)特征（補充方法摊求，第3節(jié)），在訓練已知致癌基因和腫瘤抑制基因突變的基礎(chǔ)上刘离，使用CHASM19,20來識別潛在的驅(qū)動突變室叉。
5. CHASM鑒定出了122個預測為致癌的錯義突變（補充表3.1）。
6. 通過比較蛋白質(zhì)家族序列比對和已知或基于同源性的三維蛋白結(jié)構(gòu)中的殘基位置硫惕，利用MutationAssessor分析所有已確認的體細胞錯義突變茧痕，推斷出由突變引起的蛋白質(zhì)功能變化（補充方法，第4節(jié)）恼除。
7. 預測有27%的錯義突變會影響蛋白質(zhì)功能（補充表2.1）

Copy number analysis

1. 識別并比較了489個高分級別漿液性卵巢癌(HGS-OvCa)基因組中的體細胞拷貝數(shù)改變(SCNAs)踪旷，并與多形性膠質(zhì)母細胞瘤的數(shù)據(jù)進行了對比（圖1a）。
2. SCNAs被分為影響廣泛染色體區(qū)域的區(qū)域性異常和影響較小的焦點性異常（補充方法豁辉，第5節(jié)）令野。
3. 對區(qū)域性異常進行的統(tǒng)計分析（補充方法，第5節(jié)）發(fā)現(xiàn)了8種重復增益和22種缺失徽级，這些之前均有報道（圖1b和補充表5.1）气破。
4. 其中5種增益和18種缺失在超過50%的腫瘤中出現(xiàn)。

Figure 1: Genome copy number abnormalities.

• a, 將489例高級別漿液性卵巢癌（HGS-OvCa）與197例多形性膠質(zhì)母細胞瘤（GBM）腫瘤的拷貝數(shù)譜進行比較47餐抢。沿著正诚质梗基因組的距離（垂直軸低匙，按染色體劃分），將拷貝數(shù)增加（紅色）和減少（藍色）繪制出來碳锈。
• b, 顯著且局灶性擴增（紅色）和缺失（藍色）區(qū)域沿基因組繪制顽冶。注釋包括20個最顯著的擴增和缺失區(qū)域、包含8個或更少基因的精確定位區(qū)域以及已知癌癥基因或全基因組失活篩選鑒定出的基因所在區(qū)域售碳。每個區(qū)域所含基因的數(shù)量用括號表示强重。FDR，假發(fā)現(xiàn)率团滥。
• c, 顯著擴增（紅色）和缺失（藍色）的染色體臂竿屹。PowerPoint幻燈片

1. 我們使用了GISTIC來識別反復出現(xiàn)的焦點SCNAs。
2. 這產(chǎn)生了63個焦點擴增區(qū)域（圖1c灸姊；補充方法拱燃，第5節(jié)；和補充表5.2）力惯，其中包括26個編碼了八個或更少基因的區(qū)域碗誉。
3. 最常見的焦點擴增編碼了CCNE1、MYC和MECOM父晶，每個基因在超過20%的腫瘤中高度擴增哮缺。
4. 在HGS-OvCa中發(fā)現(xiàn)的新緊密定位的擴增峰編碼了激活C-激酶受體ZMYND8、p53靶基因IRF2BP2甲喝、DNA結(jié)合蛋白抑制因子ID4尝苇、胚胎發(fā)育基因PAX8以及端粒酶催化亞單位TERT。
5. 我們使用了三個數(shù)據(jù)來源——Ingenuity Systems（http://www.ingenuity.com/）埠胖、ClinicalTrials.gov（http://clinicaltrials.gov）和DrugBank（http://www.drugbank.ca）——來確定可能的治療性抑制劑糠溜，針對擴增和過度表達的基因。
6. 從這次搜索中直撤，我們發(fā)現(xiàn)至少在10%的病例中擴增的22個基因是治療目標非竿，包括MECOM、MAPK1谋竖、CCNE1和KRAS（補充表5.3）红柱。
7. GISTIC 還識別出了 50 個焦點缺失（圖 1c）。
8. 已知的腫瘤抑制基因 PTEN蓖乘、RB1 和 NF1 在至少 2% 的腫瘤中位于純合缺失區(qū)域锤悄。
9. 值得注意的是，RB1 和 NF1 也位列顯著突變基因之中驱敲。
10. 其中一個缺失僅包含三個基因铁蹈，其中包括細胞周期調(diào)控關(guān)鍵基因 CREBBP，該基因有五個非同義突變和兩個移碼突變。

mRNA and miRNA expression and DNA methylation analysis

1. 我們結(jié)合了來自三個不同平臺（Agilent握牧、Affymetrix HuEx 和 Affymetrix U133A）的11,864個基因的表達測量數(shù)據(jù)容诬，用于亞型識別和預后預測。
2. 單個平臺的測量數(shù)據(jù)受到有限但統(tǒng)計學上顯著的批次效應的影響沿腰，而綜合數(shù)據(jù)集則沒有這種影響（補充方法览徒，第11節(jié)，以及補充圖11.1）颂龙。
3. 對綜合數(shù)據(jù)集的分析確定了大約1,500個固有可變基因（補充方法习蓬，第6節(jié)），這些基因被用于非負矩陣分解共識聚類措嵌。
4. 這一分析產(chǎn)生了四個聚類（圖2a和補充方法躲叼，第6節(jié)）。
5. 將相同的分析方法應用于一個公開可用的數(shù)據(jù)集也產(chǎn)生了四個聚類企巢。
6. 比較這兩組四個聚類顯示出了明顯的相關(guān)性（補充方法枫慷，第6節(jié)，以及補充圖6.3）浪规。
7. 因此或听，我們認為至少存在四種穩(wěn)健的表達亞型存在于高級別漿液性卵巢癌中。

Figure 2: Gene and miRNA expression patterns of molecular subtype and outcome prediction in HGS-OvCa.

• 根據(jù)基因表達笋婿，來自TCGA和參考文獻25的腫瘤被分為四個簇誉裆。
• 使用訓練數(shù)據(jù)集定義了一個預后基因特征，并將其應用于測試數(shù)據(jù)集缸濒。
• 對四個獨立的表達譜數(shù)據(jù)集進行Kaplan-Meier分析足丢，比較預測的高風險患者與低風險患者的生存情況。包括風險指數(shù)的單變量Cox P值庇配。
• 根據(jù)miRNA表達霎桅，腫瘤被分為三個簇，如所示與基于基因的簇有所重疊讨永。D表示分化；I表示免疫反應性遇革；M表示間質(zhì)性卿闹；P表示增殖（紅色字體表示高度重疊）。
• 基于miRNA的三個簇之間的患者生存差異萝快。

1. 我們根據(jù)聚類中的基因含量（補充方法锻霎，第6節(jié)）以及先前的觀察，將高級別漿液性卵巢癌的四個亞型分別命名為‘免疫反應型’揪漩、‘分化型’旋恼、‘增殖型’和‘間質(zhì)型’。
2. T細胞趨化因子配體CXCL11和CXCL10以及受體CXCR3定義了免疫反應型奄容。
3. 轉(zhuǎn)錄因子如HMGA2和SOX11的高表達冰更、卵巢腫瘤標志物（MUC1和MUC16）的低表達以及增殖標志物如MCM2和PCNA的高表達界定了增殖型产徊。
4. 分化型與MUC16和MUC1的高表達及分泌型輸卵管標記SLPI的表達相關(guān)，這表明了一個更為成熟的發(fā)育階段蜀细。
5. 間質(zhì)型的特點是HOX基因的高表達以及提示增加間質(zhì)成分的標記物如肌成纖維細胞（FAP）和微血管周細胞（ANGPTL2和ANGPTL1）的高表達舟铜。
6. 與輸卵管對照相比，在高級別漿液性卵巢癌樣本中奠衔，168個基因因DNA甲基化增加和腫瘤表達減少而被認為是表觀遺傳沉默谆刨。
7. 在整個樣本中，DNA甲基化與基因表達降低相關(guān)（補充方法归斤，第7節(jié)）痊夭。
8. AMT、CCL21和SPARCL1特別值得注意脏里，因為它們在絕大多數(shù)腫瘤中顯示出啟動子高甲基化她我。
9. 出乎意料的是，先前報道在卵巢癌中被擴增和過表達的RAB25似乎也在一部分腫瘤中表觀遺傳沉默膝宁。
10. BRCA1啟動子在489個腫瘤中的56個（11.5%）中被高度甲基化并沉默鸦难，這與先前報道一致（補充圖7.1）。
11. 根據(jù)腫瘤中的可變DNA甲基化進行共識聚類分析確定了四種亞型（補充方法员淫，第7節(jié)合蔽，和補充圖7.2），這些亞型與年齡差異介返、BRCA失活事件及生存率顯著相關(guān)（補充方法拴事，第7節(jié)）。
12. 然而圣蝎，這些簇群僅表現(xiàn)出適度穩(wěn)定性刃宵。
13. 在TCGA數(shù)據(jù)集中，轉(zhuǎn)錄亞型的生存期并無顯著差異徘公。
14. 增殖組顯示MYC擴增和RB1缺失的比例下降牲证，而免疫反應亞型則顯示出3q26.2 (MECOM)擴增頻率增加。
15. DNA甲基化聚類與基因表達亞型之間存在適度但顯著的重疊（P小于2.2×10的-16次方关面，卡方檢驗坦袍，調(diào)整后的Rand指數(shù)為0.07；補充方法部分7及補充表7.6）
16. 利用來自215個樣本的整合表達數(shù)據(jù)集等太，定義了一個預測總生存期的193基因轉(zhuǎn)錄特征捂齐。
17. 經(jīng)過單變量Cox回歸分析后，我們發(fā)現(xiàn)108個基因與較差的生存相關(guān)缩抡，而85個基因與較好的生存相關(guān)（P值截斷點為0.01奠宜；補充方法，第6節(jié)，以及補充表6.4）压真。
18. 我們在一個獨立的255個TCGA樣本集（圖2b）以及三個獨立的表達數(shù)據(jù)集上驗證了這一基因表達特征的預測能力娩嚼。
19. 每個驗證樣本都被賦予了一個預后基因評分，反映了其表達譜與預后基因特征之間的相似性（補充方法榴都，第6節(jié)）待锈。
20. 對這一特征進行的Kaplan-Meier生存分析顯示，在所有驗證數(shù)據(jù)集中均存在與生存顯著相關(guān)的關(guān)聯(lián)（圖2c和補充方法嘴高，第6節(jié)）竿音。
21. 對miRNA表達數(shù)據(jù)進行非負矩陣分解一致性聚類識別出了三種亞型（補充圖6.5）。
22. 值得注意的是拴驮，miRNA亞型1與mRNA增殖亞型重疊春瞬，而miRNA亞型2與mRNA間質(zhì)亞型重疊（圖2d）。
23. 不同miRNA亞型之間的生存期存在顯著差異：miRNA亞型1腫瘤患者的生存時間顯著更長（圖2e）套啤。

Pathways influencing disease

1. 幾項分析整合了來自316個完全分析病例的數(shù)據(jù)宽气，以確定對高級別漿液性卵巢癌(HGS-OvCa)產(chǎn)生貢獻的生物學機制。
2. 通過分析已知與癌癥相關(guān)的通路中出現(xiàn)一個或多個突變潜沦、拷貝數(shù)變化或基因表達變化的頻率萄涯，結(jié)果顯示RB1和PI3K/RAS通路分別在67%和45%的病例中受到調(diào)控失常（圖3a及補充方法，第8部分）唆鸡。
3. 利用HOTNET33在一個大型蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡32中搜索改變的子網(wǎng)絡涝影，識別出了幾個已知的通路（補充方法，第9部分）争占，其中包括在22%的HGS-OvCa樣本中發(fā)生變化的NOTCH信號傳導途徑34（圖3b）燃逻。

Figure 3: Altered pathways in HGS-OvCa.

• 通過精心分析確定的a、b臂痕、RB和PI3K/RAS途徑（a）伯襟，以及通過HOTNET分析確定的NOTCH途徑（b）常常發(fā)生改變。這些改變包括體細胞突變握童、DNA拷貝數(shù)變化或在某些情況下與二倍體腫瘤表達相比顯著上調(diào)或下調(diào)姆怪。改變頻率以所有病例的百分比表示；激活基因顯示為紅色澡绩，失活基因顯示為藍色片效。
• 同源重組（HR）途徑中的基因在高達51%的病例中發(fā)生改變。BRCA1/2狀態(tài)的生存分析表明英古，BRCA1/2突變病例（具有更高的總生存率）與BRCA1/2野生型相比有不同結(jié)局，并且BRCA1表觀遺傳沉默的病例預后較差昙读。FA召调，范可尼貧血。
• FOXM1轉(zhuǎn)錄因子網(wǎng)絡在84%的病例中被激活。每個基因被描繪為一個多環(huán)圓圈唠叛，其中其拷貝數(shù)（外環(huán)）和基因表達（內(nèi)環(huán)）被繪制出來只嚣，使得環(huán)中的每一條‘輻條’代表一個單獨的患者樣本，樣本按FOXM1表達增加的順序排列艺沼。從美國國家癌癥研究所途徑交互數(shù)據(jù)庫獲取的興奮性相互作用（紅色箭頭）和抑制性相互作用（藍色線）册舞。
• 虛線表示轉(zhuǎn)錄調(diào)控。PowerPoint幻燈片

1. 已發(fā)表的研究表明障般，BRCA1突變或甲基化以及BRCA2突變的細胞具有同源重組缺陷调鲸，并對聚ADP核糖聚合酶（PARP）抑制劑高度敏感。
2. 圖3c顯示挽荡，在我們研究的高級別漿液性卵巢癌（HGS-OvCa）樣本中有20%存在BRCA1/2的種系或體細胞突變藐石，11%通過DNA高甲基化丟失了BRCA1表達，并且BRCA1的表觀遺傳沉默與BRCA1/2突變是相互排斥的（P = 4.4 × 10^-4定拟，費舍精確檢驗）于微。
3. BRCA1/2狀態(tài)的單變量生存分析（圖3c）表明，BRCA1/2突變病例比BRCA1/2野生型病例有更好的總生存期青自。
4. 值得注意的是，表觀遺傳沉默的BRCA1病例的生存期與BRCA1/2野生型HGS-OvCa腫瘤相似（各自的中位總生存期分別為41.5個月和41.9個月，P = 0.69，對數(shù)秩檢驗商源；補充方法，第8節(jié)谋减，及補充圖8.13b）。
5. 這表明BRCA1通過基因組和表觀基因組兩種相互排斥的機制失活出爹，并且患者的生存期取決于失活機制庄吼。
6. 本研究中發(fā)現(xiàn)的可能使細胞對PARP抑制劑敏感的其他同源重組基因的基因組改變包括EMSY（也稱為C11orf30）的擴增或突變（8%），PTEN的焦點缺失或突變（7%），RAD51C的高甲基化（3%），ATM或ATR的突變（2%）套鹅，以及范可尼貧血基因的突變（5%）沉衣。
7. 總體而言豌习，大約一半的所有HGS-OvCa病例可能存在同源重組缺陷栋艳，這為針對這些與同源重組相關(guān)的異常的腫瘤開展PARP抑制劑臨床試驗提供了理論依據(jù)。
8. 將BRCA失活事件的完整集合與所有反復改變的拷貝數(shù)峰進行比較，結(jié)果顯示妄痪，在BRCA失活病例中CCNE1擴增的發(fā)生頻率意外地低（BRCA改變病例中有8%存在CCNE1擴增障簿，而BRCA野生型病例中有26%存在岂津；Q = 0.0048，已對假發(fā)現(xiàn)率進行了調(diào)整）契耿。
9. 正如先前報道的那樣瞒大，總體生存期傾向于在CCNE1擴增的患者中比在所有其他病例中的患者更低（P = 0.072，日志秩檢驗宵喂；補充方法糠赦，第8節(jié)，以及補充圖8.14a）锅棕。
10. 然而拙泽，在僅觀察BRCA野生型病例時，并未顯示出CCNE1擴增病例存在生存劣勢（P = 0.24裸燎，日志秩檢驗顾瞻；補充方法，第8節(jié)德绿，以及補充圖8.14b）荷荤，這表明先前報告的CCNE1生存差異可以通過BRCA突變病例的較高生存率來解釋退渗。
11. 最后，我們使用了一種概率圖模型（PARADIGM）來搜索美國國立癌癥研究所通路交互數(shù)據(jù)庫中的改變途徑蕴纳，并發(fā)現(xiàn)FOXM1轉(zhuǎn)錄因子網(wǎng)絡在87%的病例中顯著改變（補充方法会油，第10節(jié)，以及補充圖10.1–10.3）古毛。
12. FOXM1及其與增殖相關(guān)的靶基因AurB（AURKB）翻翩、CCNB1、BIRC5稻薇、CDC25和PLK1始終過表達嫂冻，但并未因DNA拷貝數(shù)變化而改變，這表明存在轉(zhuǎn)錄調(diào)控塞椎。
13. TP53在DNA損傷后抑制FOXM1桨仿，提示HGS-OvCa中TP53突變率高可能是導致FOXM1過表達的一個因素。
14. 在其他數(shù)據(jù)集中案狠，F(xiàn)OXM1途徑相對于鄰近上皮組織在腫瘤中顯著激活（補充方法服傍，第10節(jié)，以及補充圖10.4）莺戒，并且與HGS-OvCa相關(guān)（補充方法伴嗡，第10節(jié)，以及補充圖10.5）从铲。

Discussion

1. 這項TCGA研究提供了HGS-OvCa中異常情況的大規(guī)模綜合視圖瘪校。整體而言，突變譜出乎意料地簡單名段。
2. TP53中的突變占據(jù)主導地位阱扬，出現(xiàn)在至少96%的HGS-OvCa樣本中；BRCA1和BRCA2在22%的腫瘤中發(fā)生突變伸辟，這歸因于種系和體細胞突變的組合麻惶。
3. 另外識別出了七個顯著突變基因，但僅出現(xiàn)在2-6%的HGS-OvCa樣本中信夫。
4. 相比之下昌犹，HGS-OvCa顯示了顯著的基因組紊亂程度鸣奔。
5. SCNA的發(fā)生頻率與先前TCGA在膠質(zhì)母細胞瘤中的發(fā)現(xiàn)形成了鮮明對比腔丧，在膠質(zhì)母細胞瘤中葫哗，有更多頻繁突變的基因，而染色體臂水平或焦點SCNA的數(shù)量卻少得多（圖1a）振湾。
6. 潛在DNA修復基因（包括同源重組成分）中的高發(fā)突變和啟動子甲基化可能是SCNA高發(fā)的原因杀迹。
7. 突變譜使HGS-OvCa與其他卵巢癌組織學亞型完全不同。
8. 例如押搪，透明細胞卵巢癌腫瘤中很少有TP53突變树酪，但ARID1A和PIK3CA突變更頻繁浅碾。
9. 子宮內(nèi)膜樣卵巢癌腫瘤中CTNNB1、ARID1A和PIK3CA突變更常見续语，而TP53突變率較低垂谢。
10. 黏液性卵巢癌腫瘤中KRAS突變更普遍。
11. 這些卵巢癌亞型之間的差異可能反映了病因和血統(tǒng)效應的結(jié)合疮茄，并代表了通過亞型分層護理改善卵巢癌預后的機遇埂陆。
12. 識別新的治療策略是TCGA的核心目標之一。大約50%的高級別漿液性卵巢癌腫瘤存在同源重組缺陷娃豹，可能從PARP抑制劑中獲益。
13. 除此之外购裙，通常失調(diào)的途徑懂版，如RB、RAS/PI3K躏率、FOXM1和NOTCH躯畴，為治療提供了機會。
14. 最后薇芝，針對復發(fā)性擴增區(qū)域中的22個基因已經(jīng)存在抑制劑（補充方法蓬抄，第5節(jié)，及補充表5.3）夯到，對于這些目標基因擴增的高級別漿液性卵巢癌病例值得進行評估嚷缭。
15. 總體而言，這些發(fā)現(xiàn)為針對高級別漿液性卵巢癌的治療方法奠定了基礎(chǔ)耍贾，在這種方法中阅爽，檢測到異常的基因或網(wǎng)絡，并選擇有效的療法針對這些特定的異常進行治療荐开。

Methods Summary

1. 所有樣本均來自患者付翁，并已獲得相關(guān)機構(gòu)審查委員會的適當同意。
2. 使用Allprep試劑盒(Qiagen)從樣品中收集DNA和RNA晃听。
3. 我們采用商業(yè)技術(shù)捕獲并測序全基因組擴增腫瘤DNA和正常DNA的外顯子組百侧。
4. DNA序列與人類基因組NCBI Build 36比對；重復讀取被排除在突變調(diào)用之外能扒。
5. 突變驗證是在同一腫瘤DNA的單獨全基因組擴增上進行的佣渴。
6. 通過將顯著突變基因與基于確切測定的特定序列損傷率的預期模型進行比較來識別它們。
7. 使用CHASM20和MutationAssessor（補充方法赫粥，第4節(jié)）來識別功能突變观话。
8. 通過對Agilent 1M特征拷貝數(shù)的循環(huán)二進制分割數(shù)據(jù)進行GISTIC分析，并將其結(jié)果與其他平臺的結(jié)果進行比較越平，以識別復發(fā)峰频蛔，并確定可能的平臺特異性偽影灵迫。
9. 共識聚類方法用于分析mRNA、miRNA和甲基化亞型以及使用先前方法預測結(jié)果晦溪。
10. 使用HOTNET33來識別蛋白質(zhì)-蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡中事件發(fā)生概率超過偶然發(fā)生的部分瀑粥。
11. 對具有顯著可能性為有效的網(wǎng)絡進行了已知注釋比例增加的評估。
12. 使用PARADIGM41來估計整合途徑活性三圆，并識別高分級卵巢癌(HGS-OvCa)中網(wǎng)絡模型的不同激活部分

Accession codes

Data deposits

數(shù)據(jù)沉積

1. 此處報告的序列信息已提交至dbGaP狞换，登錄號為PHS000178。

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