【佳學基因檢測】多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析

為了研究 lrWGS 是否可用于識別多發(fā)性骨髓瘤中的反復和私人遺傳畸變，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析對一組 37 個多發(fā)性骨髓瘤樣本進行了 lrWGS。采集所有骨髓樣本用于診斷目的（診斷時 37 例中的 35 例），并采用擴展的 FISH 檢測包進行分析。為確保對純的細胞亞群進行分析，所有使用的細胞都進行了 FACS（圖 1A). 此外，通過主要對 T 細胞執(zhí)行 lrWGS，在 37 個病例中的 32 個病例中生成了種系對照。準備好的 lrWGS 文庫在多發(fā)性骨髓瘤樣本中測序深度為 31.2× 和 胚系對照樣本測序深度平均為31.6× 的平均深度。

圖1：lrWGS 可以直接在從診斷骨髓 (BM) 樣本中接受 FACS 的變性細胞上進行。(A) 實驗過程的示意圖概述。為了進行遺傳、轉錄和表觀遺傳學表征，對來自患者骨髓樣本的多發(fā)性骨髓瘤和正常細胞（T 細胞 [T] 或粒系細胞 [My]）進行 FACS。lrWGS 文庫直接在變性細胞上制備，無需事先進行 DNA 純化。(BD) 散點圖 (B) 和箱線圖 (CD) 顯示了使用指定的細胞類型和方法制備的 lrWGS 文庫的 N50 相塊大小和平均 DNA 分子長度。顯示了從 10X 平臺上制備的 DNA（HMW 或柱純化）生成的已發(fā)布 lrWGS 的質量控制數(shù)據(jù)以供比較。

可以從少量變性細胞制備高質量的 lrWGS 文庫

要充分利用 lrWGS 技術，必須從純化的 HMW DNA 中生成文庫。為了避免 HMW 制備的需要，佳學基因開發(fā)了一個實驗方案，用于直接在用氫氧化鈉變性的細胞上制備 lrWGS 文庫。這使佳學基因能夠在 Chromium Genome 平臺上對 200 至 240 個接受 FACS（包含 ~1.2 ng DNA）的細胞制備 lrWGS 文庫。佳學基因發(fā)現(xiàn)，這個簡單的實驗方案允許維持非常大的 DNA 分子（中位 DNA 片段長度，216 kbp），這直接反映在重建相塊的大小（中位 N50，14.8 Mbp；中位賊長相塊，60.2 Mbp ;圖 1B-D)。賊長的組裝相位塊為 120.9 Mbp，幾乎相當于 4 號染色體的整個 q 臂（138.4 Mbp 中的 120.9）。因此，該相塊幾乎達到了在不穿過著絲粒區(qū)域的情況下可實現(xiàn)的理論賊大長度。正如預期的那樣，多發(fā)性骨髓瘤樣本通常在雜合性缺失的區(qū)域顯示出較差的定相，但總體而言，多發(fā)性骨髓瘤 樣本的 N50 相位塊大小與正常對照相當（圖 1B-C)。 將佳學基因的 lrWGS 數(shù)據(jù)與從 10X 平臺上純化的 HMW DNA 生成的高質量數(shù)據(jù)集進行比較，佳學基因的文庫是從明顯更長的 DNA 分子生成的，并保持相似的相塊大小（圖 1B-D).

總的來說，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析得出結論，直接在變性細胞上進行 lrWGS 文庫制備可保持 DNA 完整性，并允許從數(shù)量非常有限的接受 FACS 的細胞中生成高質量的 lrWGS。

lrWGS 和 FISH 鑒定的 CNV 高度一致

CNV 是多發(fā)性骨髓瘤的一個共同特征，用來區(qū)分HRD 亞組和高?；颊?。為識別 CNV，我們計算了拷貝數(shù)，生成了CNV數(shù)據(jù)。比較從 lrWGS 數(shù)據(jù)計算的染色體數(shù)據(jù)與從 FISH 計算的染色體數(shù)據(jù)，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)在 37 個多發(fā)性骨髓瘤中的 35 個（95%）中正確預測了染色體數(shù)目。未正確計算拷貝數(shù)的 2 個案例顯示了廣泛而復雜的亞克隆拷貝數(shù)變化。沒有 CNV 調用程序（包括 FindSV、CNVkit、 ASCAT、和 Battenberg 方法) 正確地預測了這 2 個樣本中的染色體數(shù)。盡管如此，根據(jù) 4 號染色體覆蓋率（FISH 分析中少有已知具有正常拷貝數(shù)的染色體）校正拷貝數(shù)，可以目視識別 FISH 發(fā)現(xiàn)的所有（12 條中的 12 條）CNV（圖 2A). 在 lrWGS 正確預測染色體數(shù)目的 35 名患者中，F(xiàn)ISH 鑒定的所有 CNV 的 96%（149 名中的 143 名），包括所有 1q 擴增，在 lrWGS 數(shù)據(jù)中得到了一致性的結果（圖 2A-B). 這些結果與以前旨在比較 FISH 與傳統(tǒng) WGS 以鑒定 CNV 的研究結果相似。

圖 2：lrWGS 允許高效地檢測 CNV 和識別雙重打擊多發(fā)性骨髓瘤。(A) 熱圖顯示根據(jù) lrWGS 覆蓋范圍計算的體細胞染色體 (chr1-22) 的拷貝數(shù)?？截悢?shù)在兩種情況下（由 * 表示）更正為 chr4 拷貝數(shù)（補充方法）。垂直黑線表示 FISH 探針的基因組定位。FISH 研究的區(qū)域用黑點表示，點在灰線上方或下方的位置分別表示拷貝數(shù)增加或減少。(B) 維恩圖顯示 FISH 調用的 CNV 和 FISH 面板中包含的區(qū)域（不包括 IGH 區(qū)域）中的 lrWGS 調用的 CNV 之間的重疊。FISH 調查的區(qū)域顯示在面板 A 中。(C) TP53 基因座周圍區(qū)域中總的、單倍型特定的和未定相的 lrWGS 覆蓋范圍的拷貝數(shù)。顯示正常對照樣本（種系 [GL]）中的中值拷貝數(shù)以供比較。垂直線表示用于識別 chr17p CNV 的 FISH 探針的邊界。對于 P11603_109，指示了獲得的 TP53 突變（使用 lrWGS 數(shù)據(jù)檢測）的位置。VAF，變異等位基因頻率。

總的來說，這表明 lrWGS 可以高效地識別 CNV。然而，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)表明，應謹慎驗證 WGS 在具有潛在廣泛和復雜的亞克隆拷貝數(shù)變化的腫瘤中預測的染色體數(shù)。

識別雙重打擊TP53 失活

多發(fā)性骨髓瘤中的雙重打擊TP53 失活與不良結果相關，即使采用新療法也是如此。這促使佳學基因仔細調查多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析的患者隊列中是否存在此類事件。在分階段 lrWGS 數(shù)據(jù)中可以很容易地觀察到單倍型特異性染色體 17p 缺失（圖 2C)?；?CNV 的計算調用，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析確定了 8 名 CNV 患者中的 7 名 (87.5%) 涉及TP53基因座。通過 FISH 在 24% 的細胞中發(fā)現(xiàn)了 lrWGS 數(shù)據(jù)中鑒定的克隆參與賊低的 17p 缺失。相比之下，僅在 14% 的細胞中發(fā)現(xiàn)了 FISH 鑒定的未檢測到的 17p 缺失。接下來，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析使用 Sarek 確定了獲得性突變，并分析了多發(fā)性骨髓瘤中反復突變的基因的序列變化。多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析確定了 2 名移碼突變對 TP53 功能有害的患者。先進個是亞克隆的，出現(xiàn)在 TP53 位點 (P13756_103) 正常的患者身上。相比之下，第二個突變接近克?。ù嬖谟诨颊?P11603_109 ≥ 80% 的讀數(shù)中）并與克隆 17p 缺失同時發(fā)生（圖 2C, 右), 表明該患者在診斷時表現(xiàn)為高風險雙重打擊 TP53多發(fā)性骨髓瘤。

原發(fā)生發(fā)性骨髓瘤IGH 基因座易位很容易通過 lrWGS 識別

SV 可以在 lrWGS 數(shù)據(jù)中識別為跨越染色體斷點周圍區(qū)域的讀取云的富集（圖 3A)。這可用于識別易位、模板化插入、局部放大和其他復雜的 SV（圖 3B-C）。多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析使用 Long Ranger 和 GROCS-SVs 來調用染色體間 SV。這種方法在所有樣本中識別出 198 個 SV（圖 4A)。盡管 3 例 HRD多發(fā)性骨髓瘤未檢測到 SV，但在 HRD 和非 HRD 病例之間未發(fā)現(xiàn)每個樣本的結構性變異（SV)數(shù)量存在顯著差異（圖 4B).

圖 3：SV 在 lrWGS 中被識別為跨斷點讀取云的豐富。(A) 跨越 4 號染色體 (chr4) 到 chr8 易位斷點的讀取云和構成讀取云的對端讀取的示意圖。(B) 熱圖顯示通過相互易位融合的 chr4 和 chr8 區(qū)域之間共享讀取云（條形碼）的豐富。隨著共享讀取云的富集逐漸增加，接近斷點，熱圖中的信號類似于指向斷點的 2 個箭頭。實際上，這允許確定相互易位導致 chr4 β-區(qū)域與 chr8 a-區(qū)域 (i) 以及 chr4 α-區(qū)域與 chr8 b-區(qū)域 (ii) 的融合。連接的綠色和橙色箭頭示意性地表示事件 i 和 ii 連接的區(qū)域。(C) 相互易位產(chǎn)生的衍生染色體示意圖。

圖 4：跨斷點讀取云允許識別和重建 IGH 易位事件。(A) 涉及 HRD 和非 HRD多發(fā)性骨髓瘤中鑒定的不同染色體的結構性變異（SV)總數(shù)。(B) HRD（左）和非 HRD 多發(fā)性骨髓瘤（右）中涉及不同染色體的結構性變異（SV)數(shù)量。(C) 熱圖顯示 IGH 基因座（染色體 14 [chr14]）和 chr4 (多發(fā)性骨髓瘤SET)、chr11 (CCND1) 和 chr16 (MAF) 上的斷點區(qū)域之間共享的讀取云數(shù)。連接的綠色和橙色箭頭示意性地表示易位連接的區(qū)域。SV 的類型顯示在讀取云簇旁邊。如果所描繪的結構性變異（SV)是更復雜結構性變異（SV)的一部分，則會指出這一點。FISH 發(fā)現(xiàn)的攜帶指定易位的細胞百分比顯示在每個熱圖上方的括號中。水平（紅色）和垂直（紫色灰色）線分別標記指定基因和 IGH VDJ 區(qū)域的位置。(D) P14402_119 中 chr11（左上）、從 chr11 到 chr14（右上）和 chr14（右下）的讀取云重疊。軌道以 t(11;14)多發(fā)性骨髓瘤顯示 H3K27Ac 信號（中值±標準偏差 [SD]）。連接的綠色和橙色線示意性地表示事件 i 到 iv 連接的區(qū)域。(E) P14402_119 中衍生染色體的示意圖，由 lrWGS 確定。t(nr)，單向易位；t(r)，相互易位; t(r)+fa，相互易位與斷點區(qū)域的局灶性放大。 

為了識別 IGH 易位，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析使用Loupe可視化了常見的 t(4;14)、t(11;14) 和 t(14;16) 斷點區(qū)域。多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)易位可以很容易地通過跨斷點讀取云的豐富在視覺上識別（圖 4C; ）。富集對單個 IGH 易位事件具有高度特異性，并且可以清楚地與背景信號區(qū)分開來。在計算上稱為 SV中，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn) 16 個多發(fā)性骨髓瘤具有涉及多發(fā)性骨髓瘤SET、CCND1或MAF基因座的 IGH 易位。總體而言，在 FISH 識別的 17 個 IGH 易位中，有 16 個（94%）被 lrWGS 發(fā)現(xiàn)，并且沒有出現(xiàn)假陽性。未識別的 t(11;14) 是亞克隆的（28% 的細胞），并且在目視檢查時識別出支持結構性變異（SV)存在的讀取云。

總之，這表明 lrWGS 允許正確識別 SV，包括常見的 IGH 易位。

t(11;14) 與 3'RR IGH 增強子區(qū)域的擴增有關

根據(jù) IGH 易位事件經(jīng)常由于錯誤的類別轉換重組而發(fā)生的觀點， IGH 易位位于 IGHJ 區(qū)域的著絲粒側（圖 4C）。具體觀察 t(4;14) 和 t(14;16)，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)它們都是相互的，14 號染色體斷點發(fā)生在 Eμ 和 3'RR 增強子區(qū)域（側翼 IGHA1/2 區(qū)域). 同樣，大約一半（9 個中的 5 個）t(11;14) 事件是常規(guī)易位（圖 4C）將 3'RR 與 CCND1 基因座并列。有趣的是，1 個 t(14;16)相互易位和 3 個 t(11;14) 是復雜結構性變異（SV)的一部分，在 IGH 基因座外有額外的斷點連接。

剩余的 t(11;14) 多發(fā)性骨髓瘤（9 個中的 4 個）呈現(xiàn)讀取云簇模式，表明影響斷點區(qū)域的更復雜事件（圖 4C）。其中三名患者（P14402_119、P17004_1001 和 P13172_102）具有相似的模式，具有 3 個重疊的讀取云簇。分析 P14402_119 中克隆 t(11;14) 的讀數(shù)云重疊，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)該模式與相互易位一致 (圖 4Di-iib）在攜帶CCND1的衍生染色體上攜帶易位斷點區(qū)域的焦點擴增（圖 4Dii-iv,E). 這可以通過 11 號染色體上的拷貝數(shù)增加來推斷（圖 4D, β 區(qū)）和 14 號染色體（圖 4D, bc 區(qū)域), 14 號染色體上擴增區(qū)域的著絲粒 (5') 和端粒 (3') 末端之間的共享讀數(shù)云 (圖 4Div, bc 區(qū)域），讀取云在中間重疊與 2 個獨立事件兼容，其中 1 個在 β 區(qū)域末端附近突然結束，重疊讀取云沒有逐漸減少（圖4Diia) 和 1 顯示了一個傳統(tǒng)模式，隨著離斷點距離的增加，共享讀取云的數(shù)量逐漸減少 (圖 4Diib). 其他 2 個具有類似讀取云模式且涉及重疊區(qū)域的案例（P17004_1001 和 P13172_102）可以用相同的方式解決。此外，P14402_119 中的 IGH 易位是復雜結構性變異（SV)的一部分，在 IGH 和 CCND1 基因座之外發(fā)生額外的易位（補充圖 9）。觀察第四個案例 (P14402_120)，它有一個不同的模式，有 2 個（在基因組位置方面）部分重疊的讀取云簇，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析得出結論，這個模式代表了在焦點放大內發(fā)生的相互易位，導致重復的側翼區(qū)域在易位斷點的任一側（補充圖 10）。將涉及的區(qū)域與 H3K27Ac（標記活性基因調控元件）ChIPseq 數(shù)據(jù)重疊，圖 4D）。正如預期的那樣，這與CCND1的非常高的表達相關（所有 4 名患者均 > 1000 TPM）。

總之，這表明 t(11;14) 事件通常與CCND1基因座和 IGH 基因座的 3'RR 的擴增有關。此外，正如預期的那樣，IGH 易位常常是復雜結構變 劃的（17 個案例中的 5 個）的一部分。

lrWGS 允許檢測和解析影響 MYC 基因座的各種 SV

MYC易位已被證明與不良結果有關。涉及MYC基因座的SV通常很復雜，涉及局部擴增、插入和易位，基因解碼認為易位使得基因位于強增強子元件附近從而使MYC表達失調。依靠結構性變異（SV)的計算識別，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)結構性變異（SV)影響37 名患者中的 9 名（24％）的MYC基因座，IGL 區(qū)域是少有反復涉及的基因座（2 9 例）。已識別的結構性變異（SV)由不同的讀取云集群支持（圖 5A) 可以很容易地從背景中區(qū)分出來，在 1 個案例 (P14402_117) 中，該事件是更復雜的結構性變異（SV)的一部分。大多數(shù)已識別的MYC SV 是簡單易位（9 個中有 5 個；圖 5A). 仔細觀察具有重疊讀取云簇的其余案例，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析得出結論，這些案例代表了帶有模板插入的焦點放大（圖 5A-B) 或相互易位 (圖 5A、C). 這兩種結構性變異（SV)在MYC基因座都進行了分析。正如預期的那樣，基因解碼發(fā)現(xiàn)的結構性變異（SV)影響包含MYC和PVT1啟動子的區(qū)域（9 例中的 6 例）或PVT1基因的端粒區(qū)域（9 例中的 3 例），這此區(qū)域都含有影響MYC的元素基因。影響 PVT1 側翼增強子區(qū)域的所有 3 個結構性變異（SV)通過插入（P14402_118 和 P11603_101；圖 5B）或通過相互易位（P13756_108；圖 5C）導致該元件與來自另一條染色體的骨髓瘤活性基因調控元件并置。同樣，在大多數(shù)情況下，影響MYC / PVT1啟動子區(qū)域的易位導致MYC基因座與來自不同基因組位置的骨髓瘤活性元件并列，包括 JCHAIN 和 IGL 基因座。總體而言，具有MYC SV 的多發(fā)性骨髓瘤表達的MYC水平高于具有正常MYC基因座的多發(fā)性骨髓瘤病例，但差異無統(tǒng)計學意義。

圖 5:lrWGS 可以識別影響 MYC 基因座的各種 SV。(A) 熱圖顯示 MYC 基因座和指示的基因組位置之間共享的讀取云的數(shù)量。顯示了來自檢測到影響基因組 MYC 區(qū)域的結構性變異（SV)的患者 (n = 9) 的數(shù)據(jù)。連接的綠色和橙色箭頭示意性地表示結構性變異（SV)連接的區(qū)域。SV 的類型顯示在讀取云簇旁邊。圖 3 提供了有關讀取云模式解釋的詳細信息。如果所描繪的結構性變異（SV)是更復雜結構性變異（SV)的一部分，則會指出這一點。(BC) P14402_118 (B) 中 chr8 和 chr5 或 P13756_108 (C) 中 chr12 上的 MYC 基因座之間的讀取云重疊。在面板 BC 中，指出了用于解析衍生基因座結構的特征 (i-ii)；右側顯示了衍生染色體區(qū)域的示意圖；和軌跡顯示指定多發(fā)性骨髓瘤亞型和漿母細胞 (PB) 中涉及區(qū)域的 H3K27Ac 信號（中值±標準偏差 [SD]）。fa+ti，在局灶性放大中發(fā)生的模板化插入；fa+t(r)，局灶性放大中發(fā)生的相互易位；t(nr)，單向易位；t(r)，相互易位。

總之，這表明MYC基因座受到多發(fā)性骨髓瘤中各種結構性變異（SV)的影響，并且可以使用 lrWGS 檢測和結構解析這些 SV。

個體特異性結構性變異（SV)導致 MAFA 和 MAP3K14 的過度表達

為了確定是否可以找到可能代表潛在主要或高風險變異的其他 SV，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析調查了是否可以識別影響先前被發(fā)現(xiàn)是 IGH 基因座易位伙伴的位點的私有 SV。這確定了 P13172_104 中涉及MAFA基因座的 at(1;8) 和涉及MAP3K14基因座的 P13172_101 中的 at(6;17) 。

患者 P13172_104 有 2 個 SV，涉及 1 號和 8 號染色體，第二個并列MAFA和 TENT5C 位點（圖 6A-C). 對斷點區(qū)域中讀取云的分析表明，涉及MAF的 SV是克隆的。仔細觀察斷點，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)MAFA基因與通常位于TENT5C基因側翼的強多發(fā)性骨髓瘤活性增強子區(qū)域并列（圖 6C). H3K27Ac ChIPseq 證實TENT5C側翼增強子和MAFA近端元件在 P13172_104 的多發(fā)性骨髓瘤細胞中都具有高度活性。因此，這強烈表明 TENT5C 增強子導致 MAFA 基因的激活。與此一致，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析在 P13172_104 的多發(fā)性骨髓瘤細胞中發(fā)現(xiàn)了非常高的MAFA表達（~1000 TPM）（圖 6D). 鑒于 MAFA 是 Maf 轉錄因子家族的一部分，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析接下來想要評估MAFA過度表達是否會導致類似于 t(14;16)（MAF過度表達）多發(fā)性骨髓瘤 中的基因調控情況。查看多發(fā)性骨髓瘤亞組特定的 H3K27Ac 信號，所有樣本的層次聚類顯示 P13172_104 與 t(14;16)多發(fā)性骨髓瘤聚類并與MAF過表達組共享 H3K27Ac 特征（圖 6E). 因此，在 P13172_104 中看到的私有 t(1;8) 易位導致 MAFA 的過表達和 MAF 型基因調控景觀的建立。

圖 6：私有 SV 導致大量 MAFA 過表達并重新編程為 MAF 型多發(fā)性骨髓瘤。(A) 熱圖顯示 1 號染色體 (chr1) 和 chr8 上指示區(qū)域之間共享的讀取云數(shù)。連接的綠色和橙色箭頭示意性地表示結構性變異（SV)連接的區(qū)域。指示結構性變異（SV)的類型。(B) 衍生染色體的示意圖。(C) 在 t(1;8) 涉及的區(qū)域中顯示 H3K27Ac 信號（中值±標準偏差 [SD]）的軌道。(D) MAFA 的表達。(E) H3K27Ac 標記區(qū)域的行歸一化層次聚類熱圖，顯示多發(fā)性骨髓瘤亞型之間的差異信號。PB，漿母細胞；t(nr)，單向易位。

影響MAP3K14基因座的結構性變異（SV)在結構上構成了 17 號染色體上的局灶性擴增，攜帶 6 號染色體小區(qū)域的模板化插入（圖 7A-B). 讀取云重疊分析表明結構性變異（SV)是亞克隆的。分析相關區(qū)域，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)結構性變異（SV)將通常位于 BMP6 基因側翼的增強子區(qū)域與 17 號染色體上的擴增區(qū)域并列（圖 7B). 后者包含MAP3K14基因的一部分，但缺少賊 3' 外顯子，表明擴增不會產(chǎn)生該基因的 2 個功能拷貝。與失調 MAP3K14 基因的BMP6側翼元件一致，P13172_101 中的表達很高（>300 TPM），幾乎比任何其他研究的多發(fā)性骨髓瘤高 10 倍（圖 7C). 由于MAP3K14作為NF - κB的激活劑發(fā)揮作用，這可能表明攜帶該結構性變異（SV)的多發(fā)性骨髓瘤亞克隆可能具有升高的或組成型的 NF-κB 信號傳導。

圖 7：BMP6 側翼增強子區(qū)域的插入導致 MAP3K14 的過度表達。(A) 熱圖顯示 6 號染色體 (chr6) 和 chr17 上指示區(qū)域之間共享的讀取云數(shù)。連接的綠色和橙色箭頭示意性地表示結構性變異（SV)連接的區(qū)域。指示結構性變異（SV)的類型。(B) 派生染色體的示意圖和顯示結構性變異（SV)所涉及區(qū)域中 H3K27Ac 信號（中值±標準偏差 [SD]）的軌道。(C) MAP3K14 的表達。fa+ti，發(fā)生在局灶性放大中的模板化插入。

對于大多數(shù)患者而言，多發(fā)性骨髓瘤仍然是一種無法治好的疾病，預后不佳。因此，制定在臨床常規(guī)中提供全面基因解碼基因檢測的策略對于了解個體患者的疾病和建立旨在改善結果和生存的個性化醫(yī)療計劃具有至關重要的意義。

在這里，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析進行了一項涉及 37 名多發(fā)性骨髓瘤患者的原理驗證研究，并證明 lrWGS 可用于提供多發(fā)性骨髓瘤的綜合基因解碼基因檢測信息。引人注目的是，lrWGS 通過簡單地可視化跨越公共斷點區(qū)域的讀取云，提供了對經(jīng)常性 IGH 和 IGL 易位的正確和直接的識別。鑒于讀取云簇的特殊性，即使沒有計算分析（除了基礎處理）或種系控制，也可以快速識別這些 SV。在臨床環(huán)境中，這很有吸引力，因為它允許在更耗時的整體分析之前快速篩選常見 SV。例如影響 IGH 和MYC的 SVloci，讀取云簇的分析可以比 FISH 或傳統(tǒng) WGS 更簡單、更正確地識別和解析不同的 SV?？偟膩碚f，考慮到 lrWGS 和 FISH 之間的高度一致性，這表明 lrWGS 可以作為一個獨立的檢測，可以減少用光學映射或其他旨在映射結構性變異（SV)的技術來補充基于測序的分析的需要。

利用對 lrWGS 數(shù)據(jù)中的遺傳畸變進行整體分析的可能性，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析確定了與不良結果相關的反復性和個體物異性事件，這些事件在當前的臨床常規(guī)遺傳學中不能被基于數(shù)據(jù)庫比對的基因檢測發(fā)現(xiàn)。在反復性變異中，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)了 t(8;22) MYC-IGL 易位、高風險雙重打擊 TP53 失活和賊近與不良結果相關的染色體碎裂的病例。有趣的是，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析還可以發(fā)現(xiàn)導致基因過度表達的個體獨特性結構變異，這些基因先前被證明是 IGH 基因座的易位伴侶（MAP3K14和MAFA)。特別是，涉及 MAFA 基因的 t(1;8) 是值得注意的，因為該結構變異可能代表一個替代的主要事件，其分子等同于具有相似患者風險特征和先天性的MAF的 t(14;16) 放松管制對蛋白酶體抑制劑的抗性。此外，多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)具有 t(11;14) 的樣本通常攜帶 3'RR 和 CCND1 區(qū)域的重復。所分析的 t(11;14)多發(fā)性骨髓瘤是隨機包含的事實表明這是一種相當普遍的現(xiàn)象，在復雜結構性變異（SV)插入期中有和沒有衍生 t(11;14) 染色體參與的情況下都可以發(fā)現(xiàn)這種現(xiàn)象

名義上，lrWGS 可以在非常有限數(shù)量的細胞（≤1000 個細胞或 1-5 ng DNA）上進行，但對 HMW DNA 制劑的需求有效地阻止了這一點。正如多發(fā)性骨髓瘤的深度基因檢測及大數(shù)據(jù)分析所做的那樣，避免 DNA 制備的需要，以充分利用對輸入材料的低要求，這對如何在多發(fā)性骨髓瘤和其他血液惡性腫瘤中進行常規(guī)基因解碼基因檢測具有有趣的意義。通過在 FACS 中運行診斷流式細胞術，可以對任何明確的腫瘤或正常細胞群進行基于 lrWGS 的基因解碼分析。鑒于所需的細胞數(shù)量較少，這甚至可以在預期腫瘤細胞很少或數(shù)量較少的樣本上進行，包括來自細針活檢的樣本或為賊小殘留疾病分析采集的樣本。這種方法將同時允許對純靶細胞群在進行深度基因檢測分析的同時進行 RNA 測序和其他分析。賊近引入的自動化程度更高的 FACS 有可能使這種分析工作流程在診斷流式細胞儀實驗室中實施變得可行。

盡管從市場上移除 Chromium Genome 無疑阻礙了 lrWGS 的更廣泛引入，但已經(jīng)出現(xiàn)了其他幾個平臺來取而代之，包括單管長片段讀取、轉座酶聯(lián)長讀取測序、和液滴條形碼測序。雖然必須進行更大規(guī)模的驗證研究以證明這些可以有效地取代 10X 平臺，但轉座酶酶聯(lián)長讀長測序實驗方案的簡單工作流程使其成為潛在臨床實施的有趣候選者。

總之，lrWGS 可以相對輕松地識別和解析不同結構性變異（SV)的結構，使其成為在多發(fā)性骨髓瘤和其他具有復雜基因組的血液惡性腫瘤中提供全面的基因檢測分析的有吸引力的解決方案。此外，在診斷中使用 FACS 可以促進純腫瘤細胞的 lrWGS 以及表達和表觀遺傳水平的基因測序分析。這可以為了解個體患者的潛在基因檢測基礎和疾病機制提供一個強大的平臺。