在与癌症抗争的漫长旅程中，精准的诊断是制定有效治疗方案的基石。恶性肿瘤的发生与发展，往往伴随着复杂的基因改变，其中不仅包括微小的单核苷酸突变和短插入缺失，更有规模庞大、结构多样的结构变异（SVs）。这些结构变异，从简单的缺失、扩增到复杂的染色体大片段重排，在癌变过程中扮演着至关重要的角色。据最新研究显示，约50%的癌症驱动基因突变与此类结构变异紧密相关，凸显了其在癌症基因检测中的核心地位。
传统基因检测的局限性：为何复杂结构变异难以捕捉？
尽管近二十年来，二代测序技术的飞速发展已能高效检测出肿瘤中的单核苷酸突变和短插入缺失，并已在临床广泛应用，但对于体细胞结构变异的深入研究和理解却相对滞后。这主要源于现有方法学的限制：传统的肿瘤基因组研究多依赖于短读长测序，这种技术在分析染色体结构，特别是发生在基因组重复区域的复杂改变时，存在天然的不足。近年来，以Oxford Nanopore Technologies和Pacific Biosciences为代表的长读长测序技术虽然为染色体结构分析提供了强大工具，并被应用于多种肿瘤染色体改变的分析，但在变异识别算法方面仍存在空白，尤其对于体细胞水平的结构变异，其检出效率仍有待提升。
Severus算法：长读长测序在癌症诊断中的突破
为了攻克这一诊断难题，美国国立卫生研究院（NIH）的Ayse G. Keskus及其团队在国际顶尖期刊《Nature Biotechnology》上发表了题为《Severus detects somatic structural variation and complex rearrangements in cancer genomes using long-read sequencing》的重磅研究。他们成功开发出一种名为Severus的全新算法，旨在解决长读长测序在肿瘤基因组分析中体细胞水平染色体结构改变检出不足的问题。
Severus算法的核心优势在于其基于断点图的分析方法，并巧妙地利用匹配的正常组织样本来提高肿瘤体细胞变异的检出率。它能够支持不平衡癌症核型分析，识别复杂的多断点结构变异模式，并生成单倍型特异性结果。在多项细胞系数据集的测试中，Severus算法在结构变异检测的综合评分上，均显著优于其他长读和短读测序方法，展现出卓越的性能。
Severus算法能够鉴定出多种多样的复杂结构变异，其识别能力远超传统方法，为深入理解肿瘤基因组的复杂性提供了前所未有的视角。
图1 每种连接类型的简单和复杂结构变异示例：头对头（类似缺失）、尾对尾（类似重复）、头对头 / 尾对尾（类似倒位）和染色体间（类似易位）。每个带颜色的箭头代表一个基因组片段，箭头的方向表示片段的方向。红色虚线表示连接点。简单结构变异用灰色框标出，不包括在断点图构建中；Ref，参考序列。
Severus算法的临床实战：精准诊断改变患者命运
那么，这款在“考试”中表现优异的Severus算法，在真实的临床检测“实战”中能否发挥同样价值，为患者带来新的希望呢？为了验证其临床效能，研究人员在三个儿童血液肿瘤临床病例中进行了测试：包括两例急性髓系白血病（AML）（CM1和CM2）以及一例间变性大细胞淋巴瘤（ALCL）样本（CM3）。这三例患儿此前均已接受过标准的临床检测流程，如核型分析、荧光原位杂交、微阵列分析和全基因组二代测序等。
对于已知结构变异阳性的CM3样本和已知阴性的CM1样本，Severus分析结果与“标准答案”完全吻合，充分证明了算法的高特异性。在CM3样本中，Severus成功鉴定出2号染色体（chr2）和5号染色体（chr5）之间的单一相互易位事件，导致了NPM1-ALK融合，这与之前的临床核型分析和荧光原位杂交检测结果一致，因为t(2;5)(p23;q35)易位正是间变性大细胞淋巴瘤的标志性特征。在CM1样本中，Severus未发现任何复杂的变异簇，也与该急性髓系白血病病例细胞遗传学特征正常且CEBPA基因存在双等位基因突变的临床检测结果相符。
最令人振奋的是，对于此前遗传驱动因素尚未明确的CM2病例，Severus算法取得了突破性进展。它鉴定出一个单一的类似染色体交织事件，涉及10号染色体（chr10）和11号染色体（chr11），包含五个断点，预计最终会导致KMT2A-MLLT10融合（图2）。这种复杂的重排此前被荧光原位杂交（FISH）和核型分析所遗漏，甚至在Illumina测序的结构变异检测结果中也未完整呈现。识别出这种融合具有极其重要的临床意义，它将该病例的遗传学诊断从“未确定类型（not otherwise specified）”转变为预后不良的“KMT2A融合型急性髓系白血病”。这一精准的遗传分型，使得临床医生能够强化造血干细胞移植并增加吉妥珠单抗的靶向治疗，从而有望显著改善患儿的预后。
图2 CM2 病例中发现的复杂染色体重排改变导致KMT2A-MLLT10融合
展望未来：Severus算法与癌症治疗新希望
在临床实践中，许多肿瘤病例暂时无法找到明确的致病性遗传改变，其中很大一部分可能正是由体细胞染色体结构异常所导致。本研究开发的基于长读长测序的Severus算法，不仅填补了这一技术空白，更成功帮助一名急性髓系白血病患儿获得了正确的遗传学诊断，为后续的靶向治疗提供了明确方向。这无疑是癌症精准诊断领域的一大进步。
我们期待，随着基础研究的不断深入和此类方法的持续改进，Severus算法及其后续迭代版本能够更加广泛地应用于肿瘤临床实践中，让更多癌症患者从精准的基因检测中获益，从而获得更有效的抗癌药治疗方案，改善预后。
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