神经母细胞瘤，作为儿童期常见的恶性实体肿瘤，尤其高危病例的预后不佳，五年总生存率仅为40-60%。面对这一严峻挑战，精准医疗和靶向治疗的探索变得尤为关键。本研究深入剖析了高危神经母细胞瘤患者的基因突变图谱，旨在识别新的生物标志物、驱动突变和潜在的可干预靶点，为改善患者的临床结局提供新思路。
研究背景：深入了解神经母细胞瘤的分子特征
神经母细胞瘤（NB）是婴幼儿最常见的实体瘤，其发病机制复杂，临床行为高度异质。尽管过去几十年治疗手段不断进步，但高危NB患者的生存率仍不理想，且常面临化疗耐药问题。因此，迫切需要识别新的生物标志物和治疗靶点，以指导个性化治疗策略。传统的基因组分析已发现MYCN扩增、染色体变异（如1p缺失、11q缺失、17q获得）等与NB预后相关，但这些不足以完全阐明其恶性转化机制。本研究通过全外显子组测序（WES），对48例高危神经母细胞瘤患者的肿瘤样本进行了全面分析，旨在揭示其独特的体细胞突变特征，并探索潜在的药物靶点，为克服化疗耐药提供新的治疗策略。
研究方法：全外显子组测序的实施
本研究对48份新鲜冷冻的神经母细胞瘤肿瘤样本进行了全外显子组测序（WES）。通过先进的生物信息学流程，研究人员识别并筛选了体细胞变异，分析了肿瘤突变负荷（TMB）、突变特征、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络，并进行了基因本体论（GO）和京都基因与基因组百科全书（KEGG）通路富集分析。特别地，研究利用癌症基因组解释器（Cancer Genome Interpreter, CGI）预测癌症驱动基因和可药用突变，以期为靶向治疗提供依据。
核心发现：神经母细胞瘤的基因突变图谱
高频突变基因及其分布
研究在47个样本中鉴定出995个体细胞突变，涉及572个癌症相关基因。其中，MUC4（70%）、MUC16（38%）和FLG（28%）是突变频率最高的基因。错义突变是最主要的变异类型。值得注意的是，MUC4和MUC16的突变频率显著高于既往研究，提示它们在神经母细胞瘤发生发展中的重要作用，尤其可能与肿瘤转移相关。
共现与互斥突变分析
研究发现，APOB和PREX2之间存在显著的共现突变关系，而MUC4突变与SETD2则呈互斥关系。这些发现为理解神经母细胞瘤的分子发病机制提供了新的视角，并可能揭示未知的基因功能相互作用。
突变基因与临床预后关联
尽管多数高频突变基因与患者总生存期（OS）无显著关联，但研究发现MUC4和LRRN3的组合突变与患者的生存期显著负相关，中位生存时间缩短至16.62个月，提示其可能作为神经母细胞瘤的负性预后生物标志物。
肿瘤突变负荷（TMB）分析
本研究队列的肿瘤突变负荷（TMB）中位值为4.22mut/Mb。虽然高TMB通常被认为是免疫治疗的潜在生物标志物，但本研究中高TMB组与低TMB组患者的OS无显著差异，且与年龄、性别或肿瘤原发部位无显著关联，这可能与样本量和患者群体差异有关。
突变特征揭示DNA损伤机制
研究揭示了神经母细胞瘤样本中多种突变特征，其中SBS5和SBS1最为常见，与患者年龄相关。此外，SBS6和SBS3分别与DNA错配修复失败和双链DNA同源重组修复失败相关，提示这些DNA损伤修复机制的缺陷是神经母细胞瘤突变发生的基础。
致癌信号通路富集
受影响最显著的致癌信号通路包括RTK-RAS、NOTCH和Hippo通路，它们分别与ALK、NCOR2和FAT2等基因的原发突变相关。这些通路在细胞分化、生长、增殖和存活中发挥关键作用，其异常与神经母细胞瘤的发生发展密切相关。
关键枢纽基因识别
通过蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络分析，研究识别出ATM、BRCA2、BRCA1、MLH1、ATRX、WRN、FANCM、RAD51C、CHEK2和RAD51D等作为神经母细胞瘤相关的潜在枢纽基因。这些基因在DNA修复、转录调控和细胞生长控制中发挥重要作用，为未来的研究提供了新的方向。
精准治疗新方向：驱动突变与潜在靶向药物
新型癌症驱动突变：CTNND1等
研究鉴定出122个候选“驱动”突变，其中MUC4、MUC16、ALK和CTNND1等5个变异在至少两个样本中反复出现。值得关注的是，CTNND1基因中的反复错义突变R439C被鉴定为神经母细胞瘤的一种新型驱动突变，可能成为早期诊断、预后判断和靶向治疗的新型生物标志物。
可干预突变与靶向药物（ALK、NF1、BRCA1等）
本研究鉴定出10个潜在的可干预突变，涉及NF1、ALK、SETD2、BRCA1、NOTCH1、ATR和FGFR1等7个基因。这些突变可能成为现有或正在临床试验中研究的药物靶点。例如，ALK F1174L突变可能对阿来替尼敏感，但可能导致克唑替尼耐药。NF1的致癌突变可能导致对维甲酸的耐药性。此外，预测对WEE1抑制剂有反应的驱动突变包括SETD2的P10L和Q1829E以及BRCA1的R612S。这些发现为海外购药和靶向药代购提供了重要的用药选择依据。
化疗耐药相关生物标志物与替代疗法
针对化疗耐药的神经母细胞瘤患者，研究发现OR4N2、MC1R和NUP214中的变异与化疗耐药显著相关。此外，研究还识别出与可用药物相关的癌症驱动突变，例如PALB2（p.A245V）和RAD51C（p.S16G）突变预测对奥拉帕利（一种PARP抑制剂）敏感。对于KRAS野生型患者，EGFR单克隆抗体抑制剂如西妥昔单抗和帕尼单抗也可能是对抗化疗耐药的潜在选择。这些发现为化疗耐药患者提供了新的治疗策略和购药渠道。
结论与展望：个性化治疗的未来
本研究首次在泰国患者中绘制了神经母细胞瘤的综合体细胞突变图谱，并鉴定出MUC4、MUC16等高频突变基因以及CTNND1中的新型驱动突变R439C。研究结果强调了全外显子组测序（WES）在预测肿瘤患者药物反应中的实用性，为临床医生提供了更精准的治疗方法。尽管存在样本量有限等局限性，本研究仍为化疗耐药的神经母细胞瘤患者提出了有前景的药物选择。未来，随着更多临床研究的深入，这些发现有望转化为更有效的个性化治疗方案，帮助全球的神经母细胞瘤患者获得更好的预后。对于需要海外靶向药代购服务的患者，了解这些前沿研究成果，将有助于他们做出更明智的购药决策。
表1
对从48份新鲜冷冻肿瘤样本中提取的DNA进行全外显子组测序。使用Qualimap软件（v.2.2.2）计算经indel重比对的bam文件的测序和映射指标。每个肿瘤样本平均包含5,676,815,827.75个高质量碱基，99.96–99.98%的序列读长映射到人类参考基因组的编码区。全外显子的覆盖深度范围为62.68×至105.09×，考虑所有肿瘤外显子序列时，平均覆盖深度为92.69×。
图1
图2
图3
图4
图5
图6
图7
图8
表2
表3
表4
图9
参考文献：
okchan, N.; Suthapot, P.; Choochuen, P.; Khongcharoen, N.; Hongeng, S.; Anurathapan, U.; Surachat, K.; Sangkhathat, S.; Thai Pediatric Cancer Atlas (TPCA) Consortium. Whole-Exome Sequencing Reveals Novel Candidate Driver Mutations and Potential Druggable Mutations in Patients with High-Risk Neuroblastoma. J. Pers. Med. 2024, 14, 950. https://doi.org/10.3390/jpm14090950
