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【佳學(xué)基因檢測(cè)】癌癥序列變異解釋與報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)指南:如何高效腫瘤基因檢測(cè)的正確性?

【佳學(xué)基因】癌癥序列變異解釋與報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)指南 ASCO和CAP聯(lián)合推薦 1. 引言 基于二代測(cè)序技術(shù)的腫瘤檢測(cè)已越來(lái)越多的應(yīng)用于臨床實(shí)驗(yàn)室中,但目前在不同實(shí)驗(yàn)室間存在檢測(cè)方法、報(bào)告內(nèi)容等方


佳學(xué)基因檢測(cè)】癌癥序列變異解釋與報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)指南:如何高效腫瘤基因檢測(cè)的正確性?

ASCO和CAP聯(lián)合推薦

肺癌基因檢測(cè)單位選擇標(biāo)準(zhǔn)簡(jiǎn)介

肺癌是中國(guó)先進(jìn)大發(fā)病率癌癥,佳學(xué)基因投入大量人力物力專注于良性、惡性腫瘤的產(chǎn)生原因、阻抑方式、靶向藥物及免疫藥物的選擇和使用方法。提出基因解碼是腫瘤早期預(yù)測(cè)、個(gè)性化治好的信息依據(jù),并指出基因解碼解密基因序列變異與腫瘤診斷與治療的關(guān)系要優(yōu)先于基于數(shù)據(jù)庫(kù)比對(duì)的基因檢測(cè)。關(guān)于癌癥序列變異解釋與報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)指導(dǎo)是將整個(gè)行業(yè)推向正確方向的先進(jìn)步。

 

1. 引言

基于二代測(cè)序技術(shù)的腫瘤檢測(cè)已越來(lái)越多的應(yīng)用于臨床實(shí)驗(yàn)室中,但目前在不同實(shí)驗(yàn)室間存在檢測(cè)方法、報(bào)告內(nèi)容等方面的差異,這對(duì)遺傳檢測(cè)的解讀以及普及應(yīng)用造成了一定的影響。因此,在不同實(shí)驗(yàn)室間建立統(tǒng)一的分子檢測(cè)結(jié)果的解讀和報(bào)告標(biāo)準(zhǔn),及建立行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),顯得尤為迫切。

在2015年春天,在美國(guó)專門成立了一個(gè)以臨床實(shí)驗(yàn)室為核心的工作組,其組成包含了分子病理協(xié)會(huì)(AMP)、美國(guó)醫(yī)學(xué)遺傳學(xué)與基因組學(xué)協(xié)會(huì)(ACMG)、美國(guó)臨床腫瘤學(xué)會(huì)(ASCO)與美國(guó)病理學(xué)家協(xié)會(huì)(CAP)的一線專家,該工作組的主要工作為對(duì)腫瘤及疑似腫瘤相關(guān)的序列變異檢測(cè)建立檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)并在行業(yè)達(dá)成共識(shí)。

該工作組首先對(duì)北美地區(qū)超過(guò)40家的臨床檢測(cè)實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行了問(wèn)卷調(diào)查,結(jié)果顯示不同實(shí)驗(yàn)室在檢測(cè)組織類型、檢測(cè)基因數(shù)量、是否檢測(cè)腫瘤組織全外顯子組或全基因組、以及其他細(xì)節(jié)方面都存在較大差別,此外在不同單位的檢測(cè)報(bào)告的報(bào)告內(nèi)容方面也存在較多差異。該工作組認(rèn)為,為醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供分類的遺傳變異報(bào)告對(duì)病人及整個(gè)醫(yī)療行業(yè)都極為重要,包括:提供正確的腫瘤對(duì)靶向治療反應(yīng)性信息;建立先進(jìn)別的醫(yī)療指南;以及與臨床試驗(yàn)合作,對(duì)建立不同實(shí)驗(yàn)室間的通用標(biāo)準(zhǔn)提供支持?;谝陨线@些考量,工作組專家們根據(jù)已有數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)報(bào)道和專業(yè)知識(shí),給出以下指南建議。

圖1 AMP對(duì)NGS技術(shù)及NGS結(jié)果解讀的調(diào)研

 

圖注:
A: MAF閾值;B: 變異分類數(shù)目;C:報(bào)告中是否包含治療性建議;D: 報(bào)告中是否包含潛在的生殖細(xì)胞突變;
E: 報(bào)告是否包含變異等位頻率Variant allele frequency (VAF);F: 報(bào)告是否包含基因組坐標(biāo);
G: 報(bào)告是否包含轉(zhuǎn)錄本ID(Transcript accession);H: 報(bào)告是否包含不符合質(zhì)控的基因/區(qū)間。

 

 

2. 術(shù)語(yǔ)

dbSNP, The Database of Short Genetic Variation;

ExAC, Exome Aggregation Consortium;

IARC, International Agency for Research on Cancer;

NCBI, National Center for Biotechnology Information;

SNV, single-nucleotide variant;

UCSC, University of California, Santa Cruz;

WHO, World Health Organization;

FDA, Food and Drug Administration;

CNV, copy number variation;

COSMIC, Catalog of Somatic Mutations in Cancer;

HGMD, Human Gene Mutation Database;

indel, insertion and deletion;

LOF, loss of function;

MAF, minor allele frequency;

PG, professional guideline;

TCGA, The Cancer Genome Atlas;

VAF, variant allele frequency.
 

3. 數(shù)據(jù)庫(kù)

3.1 基因組數(shù)據(jù)庫(kù)
3.1.1 大型腫瘤基因組數(shù)據(jù)庫(kù)

1. The National Cancer Institute’s Genome Data Commons:

  • The Cancer Genome Atlas(TCGA)
  • Therapeutically Applicable Research to Generate Effective Therapies(TARGET)
  • the Cancer Genome Characterization Initiative

2. Catalog of Somatic Mutations in Cancer

3.1.2 體細(xì)胞序列變異解釋相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)

表1 體細(xì)胞序列變異解釋相關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)

Utility/function Database Location (web address)
Population databases to exclude polymorphisms √1000 Genomes Project16√ http://browser.1000genomes.org
Exome Variant Server http://evs.gs.washington.edu/EVS
√dbSNP17√ http://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp
dbVar18√ http://www.ncbi.nlm.nih.gov/dbvar
ExAC√ http://exac.broadinstitute.org
Cancer-specific variant databases √Catalog of Somatic Mutations in Cancer19√ http://cancer.sanger.ac.uk/cosmic
My Cancer Genome http://www.mycancergenome.org
Personalized cancer therapy, MD Anderson Cancer Center https://pct.mdanderson.org
cBioPortal, Memorial Sloan Kettering Cancer Center20 http://www.cbioportal.org
Intogen21 https://www.intogen.org/search
ClinicalTrials.gov https://clinicaltrials.gov
IARC (WHO) TP53 mutation database22 http://p53.iarc.fr
Pediatric Cancer Genome Project (St. Jude Children’s Research Hospital–Washington University) http://explorepcgp.org
International Cancer Genome Consortium23√ https://dcc.icgc.org
Sequence repositories and data hosts NCBI Genome http://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome
RefSeqGene24 http://www.ncbi.nlm.nih.gov/refseq/rsg
Locus Reference Genomic25 http://www.lrg-sequence.org
UCSC table browser26 https://genome.ucsc.edu/cgi-bin/hgTables
Ensemble BioMart27√ http://useast.ensembl.org/biomart/martview
Other disease/mutation databases useful in the context of variant interpretation for cancer genomics √ClinVar28√ http://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar
√Human Gene Mutation Database29√ http://www.hgmd.org
Leiden Open Variation Database30 http://www.lovd.nl
dbNSFP (compiled database of precomputed in silico prediction scores for nonsynonymous SNVs)31√ https://sites.google.com/site/jpopgen/dbNSFP
Ensemble Variant Effect Predictor15 http://www.ensembl.org/info/docs/tools/vep/index.html

表注:
表格為不有效統(tǒng)計(jì),賊后更新日期2016年6月7日。

3.1.3 臨床實(shí)驗(yàn)室在應(yīng)用公共數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)一般的注意事項(xiàng)

1. 了解數(shù)據(jù)庫(kù)內(nèi)容及數(shù)據(jù)組織形式;

2. 特別注意數(shù)據(jù)庫(kù)的限制,避免檢測(cè)結(jié)果過(guò)度解讀;

3. 注意基因組與轉(zhuǎn)錄組的組裝版本,應(yīng)與Human Genome Variation Society (HGVS)注釋一致;

4. 根據(jù)已有資源評(píng)估基因組測(cè)序質(zhì)量;

5. 確認(rèn)用于病理診斷的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

3.2 參考序列數(shù)據(jù)庫(kù)

常見(jiàn)參考序列數(shù)據(jù)庫(kù)用于人類基因組組裝及相關(guān)信息,包括基因組坐標(biāo),轉(zhuǎn)錄本編號(hào)與版本,外顯子邊界等等。常見(jiàn)的有:

  • √RefSeq (National Center for Biotechnology Information Reference Sequence Database,https://www.ncbi.nlm.nih.gov/refseq, last accessed January 2, 2016),
  • √Ensembl (http://www.ensembl.org/index.html, last accessed January 2, 2016),
  • Locus Reference Genomic (https://www.lrg-sequence.org,last accessed February 2, 2016)
3.3 人群數(shù)據(jù)庫(kù)

人群數(shù)據(jù)庫(kù)提供基因多態(tài)性、人群等位基因頻率等信息,用于區(qū)分測(cè)序結(jié)果中的多態(tài)性與突變,常見(jiàn)的有:

  • The Database of Short Genetic Variation (the National Center for Biotechnology Information database of genetic variation)
  • Exome Variant Server
  • √Exome Aggregation Consortium
3.4 腫瘤特異性數(shù)據(jù)庫(kù)

腫瘤特異性數(shù)據(jù)庫(kù)提供匯總之后的不同腫瘤類型及亞型間的序列變異發(fā)生率,還包括發(fā)表的文獻(xiàn)、臨床試驗(yàn)、成果數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù),見(jiàn)表1 Cancer-specific variant databases。

3.5 原發(fā)性變異數(shù)據(jù)庫(kù)

原發(fā)性變異數(shù)據(jù)庫(kù)(Constitutional Variant Databases)主要用于區(qū)分生殖系變異與體細(xì)胞變異,常用的有:

  • √Human Gene Mutation Database
  • √ClinVar (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/clinvar)
3.6 內(nèi)部數(shù)據(jù)庫(kù)(實(shí)驗(yàn)室產(chǎn)生)

臨床實(shí)驗(yàn)室根據(jù)內(nèi)部資源獨(dú)立建立的數(shù)據(jù)庫(kù),可用于變異注釋,指南鼓勵(lì)將這些體細(xì)胞變異的注釋數(shù)據(jù)逐步整合到公共數(shù)據(jù)庫(kù)資源中去促進(jìn)體細(xì)胞變異的解釋。

 

4. 生物信息學(xué)預(yù)測(cè)算法

生物信息學(xué)預(yù)測(cè)算法常用于預(yù)測(cè)基因中核苷酸的變化是否會(huì)影響基因的結(jié)構(gòu)和蛋白質(zhì)的功能,總體上看,目前的生物信息學(xué)算法還無(wú)法高效足夠高的特異性(大約60%-80%),因此建議不要將預(yù)測(cè)結(jié)果作為臨床分類與臨床決策的證據(jù)。

表2 預(yù)測(cè)序列突變對(duì)基因結(jié)構(gòu)和蛋白質(zhì)功能影響的算法

Utilsity/function Algorithm/software Location (web address)
Missense SNV √PolyPhen237√ http://genetics.bwh.harvard.edu/pph2
√SIFT38√ http://sift.jcvi.org
MutationAssessor39√ http://mutationassessor.org
MutationTaster41√ http://www.mutationtaster.org
PROVEAN45 http://provean.jcvi.org/index.php
Condel46 http://bg.upf.edu/blog/2012/12/condel-for-prioritization-of-variants-involved-in-hereditary-diseases-and-transfic-for-cancer
CoVEC40 https://sourceforge.net/projects/covec/files
CADD47√ http://cadd.gs.washington.edu
GERP++48√ http://mendel.stanford.edu/sidowlab/downloads/gerp/index.html
PhyloP and PhastCons49√ http://compgen.bscb.cornell.edu/phast
Splice site prediction Human Splicing Finder42 http://www.umd.be/HSF3
MaxEntScan43 http://genes.mit.edu/burgelab/maxent/Xmaxentscan_scoreseq.html
NetGene244 http://www.cbs.dtu.dk/services/NetGene2
NNSplice50 http://www.fruitfly.org/seq_tools/splice.html
GeneSplicer51 http://www.cbcb.umd.edu/software/GeneSplicer/gene_spl.shtml

表注:
表格為不有效統(tǒng)計(jì),賊后更新日期2016年6月7日。

 

5. 變異鑒定與注釋

通常由軟件來(lái)鑒定和注釋變異,比如點(diǎn)突變、插入缺失、結(jié)構(gòu)變異和拷貝數(shù)變異。臨床實(shí)驗(yàn)室需注意軟件工具的局限性。測(cè)序深度、等位基因頻率等信息需加以考慮,在腫瘤異質(zhì)性評(píng)估中等位基因頻率對(duì)體細(xì)胞突變的解讀尤為重要,特別是在缺乏配對(duì)正常樣本的時(shí)候。目前較為通行的注釋文件格式為VCF格式,可從中分析相關(guān)信息。常見(jiàn)軟件有:

表3 突變注釋軟件

Software Location (URL)
Annovar√ http://annovar.openbioinformatics.org/en/latest/
snpEff http://snpeff.sourceforge.net/
SeattleSeq http://snp.gs.washington.edu/SeattleSeqAnnotation138/
AnnTools http://anntools.sourceforge.net/
NGS-SNP https://www.ualberta.ca/~stothard/downloads/NGS-SNP/
VEP (Variant Effect Predictor) http://useast.ensembl.org/info/docs/tools/vep/index.html

表注:
表格為不有效統(tǒng)計(jì),賊后更新日期2016年6月7日。

 

表4 突變解析軟件

Variant  caller Location  (URL)
MuTect v1.1.555 https://www.broadinstitute.org/cancer/cga/mutect
GATK – MuTect v2 https://www.broadinstitute.org/gatk/guide/tooldocs/org_broadinstitute_gatk_tools_walkers_cancer_m2_MuTect2.php
VarScan 256 http://dkoboldt.github.io/varscan/
VarDict57 https://github.com/AstraZeneca-NGS/VarDict
Sterlka58 https://sites.google.com/site/strelkasomaticvariantcaller/
FreeBayes59 https://github.com/ekg/freebayes
Scalpel60 http://scalpel.sourceforge.net/
Pindel61 http://gmt.genome.wustl.edu/packages/pindel/
SAMtools62 http://samtools.sourceforge.net/
Torrent Suite Variant Caller https://github.com/iontorrent/TS
SomaticSniper63 http://gmt.genome.wustl.edu/packages/somatic-sniper/

表注:
表格為不有效統(tǒng)計(jì),賊后更新日期2016年6月7日。

 

6. 基于證據(jù)的體細(xì)胞變異分類的指導(dǎo)意見(jiàn)

基于循證醫(yī)學(xué)的體細(xì)胞變異分類的指導(dǎo)意見(jiàn)(Proposed Guideline for Evidence-Based Categorization of Somatic Variants),根據(jù)文獻(xiàn)報(bào)道及工作組專家共識(shí),提議將基因檢測(cè)相關(guān)臨床及實(shí)驗(yàn)證據(jù)分為4級(jí):

表5 臨床及實(shí)驗(yàn)證據(jù)分類

Category Therapeutic Diagnosis Prognosis
Level A Biomarkers that predict response or resistance to FDA-approved therapies for a specific type of tumor Biomarkers included in professional guidelines as diagnostic for a specific type of tumor Biomarkers included in professional guidelines as prognostic for a specific type of tumor
Biomarkers included in professional guidelines that predict response or resistance to therapies for a specific type of tumor
Level B Biomarkers that predict response or resistance to therapies for a specific type of tumor based on well-powered studies with consensus from experts in the field Biomarkers of diagnostic significance for a specific type of tumor based on well-powered studies with consensus from experts in the field Biomarkers of prognostic significance for a specific type of tumor based on well-powered studies with consensus from experts in the field
Level C Biomarkers that predict response or resistance to therapies approved by the FDA or professional societies for a different type of tumor Biomarkers of diagnostic significance based on the results of multiple small studies Biomarkers of prognostic significance based on the results of multiple small studies
Biomarkers that serve as inclusion criteria for clinical trials
Level D Biomarkers of prognostic significance based on the results of multiple small studies Biomarkers that may assist disease diagnosis themselves or along with other biomarkers based on small studies or a few case reports Biomarkers that may assist disease prognosis themselves or along with other biomarkers based on small studies or a few case reports

表注:
A級(jí):可作為FDA批準(zhǔn)治療某種特異性腫瘤的生物標(biāo)志物(biomarker),或被收錄于某些特殊類型腫瘤的診斷、治療、預(yù)后評(píng)價(jià)的權(quán)威指南;
B級(jí):可作為基于強(qiáng)力臨床試驗(yàn)證據(jù)和專家共識(shí)的治療某種特異性腫瘤的生物標(biāo)志物,或用于診斷、預(yù)后評(píng)估;
C級(jí):可用于指導(dǎo)FDA批準(zhǔn)的標(biāo)注外用藥,或基于多個(gè)小規(guī)模研究的證據(jù)的診斷/預(yù)后評(píng)估;
D級(jí):結(jié)果不確定的臨床前研究,可作為輔助標(biāo)志物,基于小規(guī)模研究且未達(dá)成共識(shí)。

 

圖2 基于證據(jù)體細(xì)胞變異分類(臨床影響力)

圖注:
I級(jí):具有強(qiáng)臨床意義的變異(A級(jí)和B級(jí)證據(jù));

 

II級(jí):具有潛在臨床意義的變異(C級(jí)或D級(jí)證據(jù));

III級(jí):變異的臨床意義不確定;

 

IV級(jí):與良性或疑似良性相關(guān)的變異。


 

7. 檢測(cè)結(jié)果報(bào)告與解讀

  • 所有檢測(cè)到的變異都需要根據(jù)臨床影響力4級(jí)分級(jí)系統(tǒng)進(jìn)行分級(jí)標(biāo)識(shí);
  • 所有檢測(cè)到的變異都需要按照HUGO基因命名委員會(huì)規(guī)則注釋與報(bào)告,報(bào)告中也應(yīng)包含其他必要信息;
  • 生殖系變異在報(bào)告中可不加以區(qū)分,若報(bào)告生殖系變異需符合當(dāng)?shù)胤膳c政策(患者需簽署知情同意書等);
  • 報(bào)告檢測(cè)到變異的臨床意義;
  • 報(bào)告可隨相關(guān)醫(yī)學(xué)知識(shí)的更新而發(fā)生變化,當(dāng)有特殊需求時(shí)可考慮更新報(bào)告;
  • 實(shí)驗(yàn)方法應(yīng)隨檢測(cè)結(jié)果一同報(bào)告;
  • 可將檢測(cè)報(bào)告與電子病歷系統(tǒng)整合。

注:

1. NGS分析無(wú)法區(qū)分體系變異與生殖系變異;

2. 生殖系變異的報(bào)告需要依據(jù)ACMG/AMP指南。

 

 

8. 結(jié)論

在癌癥基因組譜中越來(lái)越多地使用NGS技術(shù),給臨床實(shí)驗(yàn)室?guī)?lái)了新的挑戰(zhàn)。分子專業(yè)人員的關(guān)鍵任務(wù)之一是,基因測(cè)序檢測(cè)到的癌癥相關(guān)序列變體的解釋和報(bào)告的標(biāo)準(zhǔn)化。擬議的“癌癥序列變異解釋與報(bào)告標(biāo)準(zhǔn)指南”代表了工作組成員的專家一致意見(jiàn)及他們代表的利益相關(guān)者的意見(jiàn)。該建議描述了一個(gè)基于證據(jù)的變量分類系統(tǒng),以及變量注釋,分類和報(bào)告的過(guò)程。該報(bào)告還列出了常用于NGS數(shù)據(jù)分析的有用的生物信息學(xué)工具和數(shù)據(jù)庫(kù)。這些建議應(yīng)作為臨床實(shí)驗(yàn)室專業(yè)人員和腫瘤學(xué)家的教育資源,以輔助變體解釋和臨床決策。我們希望本文提供的指南將在癌癥基因組學(xué)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用,并推動(dòng)癌癥患者的基因組檢測(cè)和正確治療實(shí)踐。

 

9. 免責(zé)聲明

分子病理學(xué)協(xié)會(huì)(AMP)臨床實(shí)踐指南和報(bào)告的開(kāi)發(fā),旨在為實(shí)踐和特定領(lǐng)域的實(shí)踐提供指導(dǎo)和建議,幫助實(shí)驗(yàn)室和其他衛(wèi)生保健專業(yè)人員。指南或報(bào)告不應(yīng)被視為包括所有正確的方式或方法,或排除其他方式或方法。指南或報(bào)告不能高效任何具體結(jié)果,也不能建立一種護(hù)理標(biāo)準(zhǔn)。指南或報(bào)告不是要指定對(duì)特定患者的治療。治療決定必須基于健康護(hù)理提供者和每個(gè)患者的個(gè)體情況的獨(dú)立判斷。 AMP對(duì)本指南或報(bào)告不作任何明示或暗示的高效,特別不包括任何對(duì)特定用途或目的適銷性或適用性的高效。 AMP對(duì)與使用本文所含信息相關(guān)的直接,間接,特殊,偶然或繼發(fā)性損失概不負(fù)責(zé)。

 

10. 參考資料

http://jmd.amjpathol.org/article/S1525-1578(16)30223-9/fulltext#appsec1

 

 

 

 

(責(zé)任編輯:佳學(xué)基因)
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