【佳学基因检测】基因解码基因检测如何区分影响基因组稳定性的突变及药物选择

MSI高突变组和极突变组的突变谱比较

《肿瘤突变效应的基因解码》分析了基因组稳定性突变病例中的突变类型和分布，重点是MSI高肿瘤中的频繁突变基因和信号通路中的致癌驱动因素改变。基因检测大数据及人工智能分中揭示MSI高组最常见的改变是移码缺失突变。其中CDH26（70%）、ACVR2A（65%）和RNF43（50%）是编码区均聚物序列突变频率最高的基因。为基因解码提供的有趣的发现是，在65%的病例（13/20）中检测到PIK3CA错义突变，其中11例为ONC/LO。在PIK3CA突变肿瘤中，结肠癌病例占优势（7/13，53%）。相比之下，POLE这一导致基因组不稳定的突变组表现出各种变化，包括常见肿瘤抑制基因的突变，如TP53（83%）和APC（49%），以及随后的KRAS（34%）和FBXW7（21%），尤其是在CRC中这一现象更为明确。观察到PIK3CA突变，但POLE突变组的突变频率远低于MSI高组（19%对65%）。就TMB而言，MSI高组的总体TMB显著高于极性突变组（TMB中位数为83.6 vs 12.5/Mb），插入/缺失（indel）突变数也高于极性突变组。因此，在解读同一类基因组不稳定性突变时，基因解码技术认为POLE突变肿瘤具有可变的TMB，而这双与POLE的突变位置和突变类型有关。
 

MSI高表达肿瘤在PI3K/AKT/mTOR通路中表现出频繁的基因组改变

《同类突变效应的高精度解析》进一步研究了RTK/RAS/MAP激酶、TGFβ/SMAD、PIK3/AKT/mTOR和β-连环蛋白/Wnt等典型途径的突变情况。致病基因突变分析发现MSI高组中有大量基因在PI3K/AKT/mTOR途径中发生突变，包括PI3K催化亚基基因（PIK3CB和PIK3CD）、PI3K调节亚基基因（PIK3R1和PIK3R2）、AKT/蛋白激酶B基因（AKT1、AKT2和AKT3）、RICTOR、mTOR和PTEN，影响20例患者中的17例（85%）。结合PI3KCA基因的致癌突变（65%），20例中的15例（75%）显示了涉及PI3K/AKT/mTOR通路的ONC/LO突变，表明PI3K/AKT/mTOR通路相关基因的任何基因改变在MSI高肿瘤的发病机制中起着重要作用。基因突变的类型及其临床效果算法智能项目组没有在其他途径中发现任何复发性和功能相关的突变模式。值得注意的是，PI3K/AKT/mTOR基因的改变与免疫细胞密度的增加没有显著相关性。