最近因为做一个基因组的分析，所以就给大家分享写在17到18年发表在cell和cancer cell 的一些文章。
最近，给大家分享一篇探索乳腺癌转移和复发的基因组进化的文章，这篇文章在2017年的cancer cell上发表。
首先，我们看下这篇文章的通讯作者：
peter Campbell的研究方向专注于在我们的一生中，我们细胞中的基因组的改变，以及这些突变如何和我们的年龄，癌症，以及其他的疾病进展有关。
他最主要的兴趣就是癌症基因组，尤其是肿瘤中全基因组体细胞突变，他主要的感兴趣的领域是：发现新的和癌症有关的基因；找到肿瘤中突变的进程；癌症进化的特征，以及这些癌生物学的观点的转化可以更好的作用于病人。 他强烈的对除了癌症外的体细胞突变的角色感兴趣。 尤其是专注于体细胞突变如何阐明正常种群的克隆关系，以及体细胞突变如何影响正常细胞的行为。
这篇文章的coressponding author是在2010年获得临床血液学专科培训， 2003年在剑桥大学获得PHD学位。 2007年在sanger 研究所做博后，2010年是wellcome Trust Sanger institute的group leader。
In Brief：
通过对primary，局部复发，以及转移的乳腺癌测序，yate等人表明播散转移或复发的克隆在原发肿瘤晚期扩散，但继续获得突变，包括临床可操作的改变和突变，使SWI/SNF和JAK2STAT3通路失活。
Highlights：
1 转移灶大多从原发乳腺肿瘤晚期转移，保留了大部分驱动因素。
2 在复发样本里的驱动因素比原发灶来自于一个更宽广的癌症基因。
3 复发样本中富集了SWI-SNF复合物的突变，以及JAK-STAT 信号的失活。
4 在原发灶和转移灶的突变过程是相似的，放射治疗可能会摧毁基因组。
summary：
在乳腺癌原发灶和转移灶基因组进化的模式并没有被研究的很充分，尽管具有转移灶的乳腺癌病人具有较差的预后。 我们对170个具有局部复发和转移的乳腺癌病人的299个样本进行了全基因组或者365个panel的基因。 几条分析的线索证实了在原发灶晚期会发生克隆的转移和复发，而且会持续获得突变，大部分会加速在原发灶中相同的突变过程。 很多远端转移会获得原发灶没有的突变， 与早期的驱动因素相比，癌症基因的种类更为广泛。 这些包含很多临床可以改变的行为，以及SWI-SNF和JAK2-STAT2 pathways的突变的失活。
significant：
这些发现可以应用在乳腺癌的个体化医疗中，后期细胞传播产生转移和局部复发暗示了原发肿瘤可以在第一次诊断的时候代表传播细胞的基因组，支持了可以利用基因组测序方法去帮助更加精准的决定原发性乳腺癌的辅助治疗。 活检和转移的测序在一些病人里是十分有用的，因为大部分远端转移会获得原发灶没有的突变；这些通常包含这潜在的动作基因和细胞的pathways。 对局部复发进行测序可以区分真性复发和第二原发癌，这两种情况的治疗途径非常不同。
Introduction：
乳腺癌的转移在5-10年之间是非常致命的， 在过去的20-30年里一个比较惨淡的统计并非没有什么， 乳腺癌以两种形式复发：远端转移（骨，大脑，肝，肺和远端淋巴结）以及局部复发（在乳腺，胸壁，以及区域淋巴结）。 尽管对原发肿瘤进行了最佳的治疗，仍有大约10%的患者出现局部复发，分别有30%和60%的患者伴有或未来的远处转移性疾病。相反，在最初诊断时发现了区域淋巴结转移往往会通过手术和放疗治愈，但区域淋巴结是一个公认的预后不良的因素，与更高的癌症复发风险相关。
现在已经有了很多关于乳腺癌原发灶的大规模基因组和转录组的研究，但是关于转移灶的乳腺癌的研究比较少。 乳腺癌的分子分析通常集中在原发乳腺病变。基因表达谱将乳腺癌分为不同的亚型，临床试验表明，这些转录特征可用于支持原发性乳腺癌的治疗决定(Harris et al.， 2016)。目前已在数千例原发性乳腺癌中进行了大规模的基因组学分析，揭示了该疾病的复杂突变情况。这些研究得出的一般模式包括:雌激素受体(ER)阳性原发性乳腺癌具有一个特有的“腔内”转录谱，伴有频繁的体细胞突变，激活PI3KAKT信号通路，使GATA3和JUN激酶通路失活。扩增和/或过表达ERBB2(也称为HER2)的乳腺癌具有独特的转录和基因组特征，证实了ERBB2在这一亚型乳腺癌的发病机制中发挥的核心作用。ER、孕激素受体(PR)和HER2阴性的乳腺癌，即所谓的三阴性乳腺癌，其特征是“基底样”转录谱、频繁的TP53突变和广泛的拷贝数变异。大量研究显示原发性乳腺肿瘤中广泛的基因组异质性和系统治疗过程中亚克隆结构的变化(Balko等，2014;Gellert等人，2016;Miller等人，2016;Ng等，2015;Shah等人，2012年;Wang et al.， 2014;Yates et al.， 2015)。
虽然原发乳腺癌的基因组已经很好地描述了其特征，但对复发或转移性乳腺癌的分析却相当少。这些研究已经显示,转移与原发肿瘤克隆相关,共享的许多重要的突变,但转移灶通常会获得额外的在原发灶里面没有的突变。 由于样本量太小, 对于找出原发灶和复发的之间的基因模式是有困难的，留下了许多悬而未决的具有重要的生物和临床意义的问题。我们进行这项研究是为了解决其中的一些问题，包括转移与原发灶之间的关系有多密切;局部复发、腋窝淋巴转移和远处血行转移在进化上是否存在差异;转移与原发性癌症的驱动因素是否不同;以及是否有特定存在于转移的癌症基因。由于具有转移灶的乳腺癌患者的生存预后很差，因此确定转移中新出现的driver突变为个体化治疗提供了显得尤为重要的机会。
Results：
Patient Cohort
（病人种群）
之所以做这些研究包含了两个目的。 首先第一个， 为了定义原发灶和疾病过程的基因组的pattern， 我们对来组于17个病人的40个肿瘤样本做了测序深度是42X的全基因组测序，同相匹配的germline DNA 样本。 这17个病人包含3个临床特征， 同步腋窝淋巴结转移;原发肿瘤最终治疗后发生远处转移和局部复发。在所有除了一个case(PD11458), 原发性肿瘤样本没有被治疗，并且在诊断的时候取样，原发性肿瘤诊断后8-158个月获得复发样本。 远端转移样本从肺（n=1），肝（n=1），远端皮肤区域（n=2）， 胸腺（n=1）， 以及远端淋巴结（n=2）. 所有患者均接受标准治疗，包括根治性手术和局部放疗，辅助含蒽环类化疗，和/或适当的内分泌治疗。
另外一个目标去研究driver mutation 的分布在远端转移以及局部复发的乳腺癌。 为了获得这些，他们分析了227个复发的样本来自于163个病人，去探测点突变和拷贝数的改变在365个已知的癌基因，平且测序深度是467X. 对于46个病人，2-5个复发的样本被测，允许复发样本的异质性被探索。 对于51个个体，相匹配的原发灶也被测序。
样本是在临床相关 的场景获得，包括第一次复发和转移，以及后续的系统性治疗。所有的样本都可以代表临床的疾病的过程。 126个样本都有记录全身治疗的进展过程，包括内分泌治疗(n = 43)、蒽环类药物(n = 45)、紫杉类药物(n = 12)和其他化疗方案。样本中位数为2次全身治疗(范围，0-5)和39个月后(范围，0-196)的原发性癌症诊断(表S1)。根据肿瘤的原发TNM分期、组织学类型、分级以及是否存在雌激素受体(ER)、孕激素受体(PR)和ERBB2 (HER2)扩增进行分类。
Evolution between Primary Breast Cancer and Metastasis/Relapse
（在原发性乳腺癌和转移灶中的进化）
用全基因组测序，我们探索了横跨了17个病人的在三个临床场景的基因组模式。 其中有8个病人在诊断原发灶的时间点判断具有淋巴结，有4个病人在明显的原发灶治疗后具有局部复发； 以及7个病人具有远端转移。 我们平均在每一个病人的基因组中找到了9，545个替换（1，792-25，471），1098个indels（60-12，786）， 以及245个结构变异（range，6-786）。 我们对14，80个点突变和indel 通过传统的capture pull-down 或者capillary sequencing进行验证，证明了其中有1,436个（97%）点突变是确实存在的。我们重点对存在一个样本的点突变进行验证证实了我们找出子克隆种群的能力。 通过可视化验证断点相关的拷贝数变异进行了重排的验证。
我们利用了以前文章描述过的生物信息和演绎法(Nik-Zainal et al., 2012; Yates et al., 2015)，构建了为了在疾病过程下进行系统发生树的构建。 我们用了多维度的Bayesian Dirichlet 过程关于他们的突变载荷对来自多个样本的体细胞突变进行聚类，其中考虑了肿瘤的细胞含量，拷贝数变异，以及不同的染色体区域。 我们对每个病人平均聚集了2.8个clusters。个体的聚类形成了系统发生树的结构，典型的会保证每个样本的树的进化。 在17个cases里面的16个，所有的样本都是克隆相关的，共享了成千上百个体细胞突变，而在树的truck上代表了12%~98%的所有的聚类的替换。
一个关键的现象产生：在诊断时期原发性乳腺癌的基因组的landscape是一个很好的预判对于要转移的细胞的体细胞突变情况。这种结论是由数据的几个方面得到的。 首先，转移和复发的克隆来源于原发乳腺癌的晚期。 相比较原发灶具有较少的私有的突变。 平均来说，转移多样性的发生在原发肿瘤发展的87%的时间，这个是通过在基因组区域的碱基替换的系统发育分析以及拷贝数变异。 第二，在下一个section会更加详细的陈述，异时淋巴结和复发的克隆的突变载荷超过了同步腋窝淋巴结转移以及同步远端转移。 同步淋巴结转移与乳腺原发灶非常相似。（其实我这里有一个疑问就是什么是异时淋巴结和复发，和同步淋巴结和转移：解释：异时性转移是在研究结肠癌肝转移时提出来的,在结肠癌Fong’s临床危险因素评分系统中的高危因素中就有:当肝转移发生在结肠癌同时或在结肠癌切除后一年类都叫同时肝转移(Synchronous）。 metastasis),同时肝转移预后差一些. 相反,在原发结肠癌手术后一年后才出现的肝转移则被称为异时肝转移,这种肝转移预后相对好一些.根据此概念, 只要在结肠癌诊断一年后出现的转移(不管什么部位)就叫异时肝转移.）。第三，driver mutations 大部分聚集在系统发生树的枝干部分，尽管复发或转移克隆获得了1或2个额外的驱动事件（这些会在后面详细讨论）。更进一步的是，全基因组复制会先于复发或者克隆的发生（图1和S2B）.最后，正如我们看到的那样，在系统发育树上的树干上活跃存在的过程倾向于在转移中持续存在。 这暗示了基于在原发灶的突变特征的推断(和治疗决定)可以延伸到看不见的播散的细胞。
一个病人（PD8948），具有germline BRCA1的突变，在左侧的乳房被诊断具有三阴性乳腺癌。在后续的10年时间 ， 对这个病人，治疗了两个明显的局部复发的病灶，以及一个远段转移灶，转移到了对侧乳房。事实上，我们的基因组分析显示，影响左乳腺的三个病变是完全独立的原发癌症，与克隆无关，其中第二个形成了对侧乳房的转移。 这个在临床上是很重要的，因为第二原发癌和局部复发的治疗和预后是不同的。这个案例展示了基因组测序可以阐明假定的局部“复发”的性质，这对具有乳腺癌遗传易感性的个体尤为重要。
综上所述，这些疾病进化模式强烈支持对原发性乳腺癌病变进行基因组测序，以支持辅助治疗中系统治疗的决定。在现代乳腺癌治疗中，化疗或雌激素抑制的主要目的是杀死那些已经从原发病灶扩散的细胞，因为手术和局部放疗通常足以治愈原发病灶。如果如之前所述，复发或转移性克隆从原发乳腺癌早期扩散，并伴随充分的平行进化(Klein, 2009)，那么在原发乳腺癌中发现的体细胞突变并不一定与没有这些变化的转移细胞有很大的相关性。
Additional Burden of Mutations in Relapse Samples
对于同步腋窝淋巴结转移的患者，转移灶的特有的突变数与原发灶的特有突变数大致相当。这个结果并不吃惊，因为由于是同步病变，原发灶和转移灶肿瘤的主要谱系在分化后产生突变的时间是相同的。相比之下，对于局部复发和异时性远处转移的样本，复发的突变平均比原发肿瘤多63%，尽管患者之间存在很大的差异(范围增加24%-244%)。复发中增加的突变的数量与诊断原发灶和复发灶之间的时间长短有一定的相关。
后期复发样本中额外的突变载荷远远大于原发和复发之间的时间长度，这意味着突变积累的速度在乳腺癌进化过程中显著增加，我们发现与原发肿瘤相比，额外增加的substitutions，indels和结构变异，复发样本中他们具有广泛的一致性(Pearson相关系数R = 0.7-0.8;图2 d)。持续的结构变异的一个后果是，基因组区域的缺失增加了亚克隆之间点突变的多样性。
一个病人，在复发样本中具有更多的indel，这个样本来自-局部复发。 在一个小的、淋巴结阴性的原发灶经过局部切除和辅助放射治疗后2年发生。 在复发中超过90%的indels是却是缺失不是扩增，而该患者系统发育树主干上的indels <50%(比值比[OR] = 11.5;p = 1 3 1021;Fisher检验)或67% (or = 3.4;p = 13 1014;Fisher检验;图2 e)。复发时发生的缺失长度通常长于原发肿瘤，其中33%为5-100 bp大小，而原发肿瘤为14% (OR = 3.1, p = 0.03;Fisher检验;图2 e)。我们最近将小到中等大小缺失的这些特征描述为辐射诱导继发性癌症的一个特征(Behjati et al.， 2016)。这表明，在该患者中，复发克隆暴露于辅助放射治疗并存活了下来，尽管电离辐射损害了基因组。相比之下，在其他接受辅助放射治疗的患者的复发样本中，这种特征并不明显(图2E)，这可能表明最终导致这些复发的细胞已经扩散到辐射场之外。
为了评估在疾病进化的不同阶段，哪些突变signature最显著。我们检测了他们对系统进化树每个分支的相对贡献度。也许最显著的特性就是病人间的突变signatures的异质性是相要比一个肿瘤不同阶段进化阶段的异质性要强的。这就暗示了一个乳腺癌肿瘤中只有一部分突变进程是有用的，但是这些突变进程不断持续形成了基因组变异。 不过，随着时间的推移，在突变进程的相对贡献上会有一些转变。在疾病进化早期，普遍的signature C>T的转变在CPG位置贡献了较高比例的突变，就像因为这个signature是相对稳定的贯穿在整个生命中，并且被后期疾病进化过程中很多进程所淹没。贡献于APOBEC激活酶活性的突变，在TpC中有C>T和C>G的突变，随着时间的推移不断变化，在一些病人早期中（PD11461）占据主要地位，而在一些病人中（PD9195）晚期中占据主要地位，但是在一些病人中（PD4243）中比较稳固。 这些病人在原发灶的诊断后，有很长的系统性毒性治疗。包括蒽环类药物、环磷酰胺和5-氟尿嘧啶；再复发灶里面缺少新的signatures的产生暗示了这些化疗药物不是主要的导致突变累计的原因。
Telomere Integrity during Cancer Evolution
（癌症进化过程中的端粒完整性）
我们利用全基因组的数据去估算germline和肿瘤样本的端粒的长度，端粒的长度在不同个体间不相同，以及在同一个个体不同样本间也不同。 相比较germline 样本（mean=6，627bp，range4，351-11，077bp），肿瘤样本间端粒的长度变化更明显（mean=7，703bp，range：2，409-27，621bp）。在端粒的长度和肿瘤样本中的体细胞替换，indels或者结构变异的数量之间没有相关性。
我们对8个病例中的6个，进行了乳腺肿瘤和临近的正常乳腺上皮细胞进行了测序，端粒在原发肿瘤中较短，提示在肿瘤发展过程中端粒磨损。在患者的原发肿瘤和复发样本之间，没有一致的模式，端粒有时加长，有时短。一些样本的端粒特别长;一种与端粒酶逆转录酶(TERT)的扩增有关，另一种与端粒酶RNA模板成分(TERC)的扩增有关。
Driver Mutations Are Acquired during Cancer Progression
（驱动突变是在癌症进展过程中获得的）
对于每个肿瘤，我们手动挑出来了频繁在乳腺癌里面出现的已知的driver 点突变，SV（结构变异）和拷贝说变异。我们发现大部分driver mutations 发生在原发灶，并且在系统发育树的枝干处。在9个经历了WGD的肿瘤中，所有的driver mutations在这个事件前出现，说明了这些driver mutations是相对早期的事件。
在同步淋巴结转移中，只有1例患者在转移中有驱动突变(PTEN)，而在原发灶中不存在，这证实了原发性和同步局部淋巴转移灶之间通常很少有基因组差异。(PD11460)案例中,我们分析了远处转移和同步局部淋巴结转移,发现淋巴结和原发灶更加的紧密，相比较远端转移,不包含任何私有的driver突变(图1)。这个结果和最近报道的在局部淋巴结转移和脑转移间有高度多样的pattern的结论是一致的(Brastianos et al ., 2015)。
然而，在7个接受wgs分析的远处转移患者中，有5个有一个或两个私有的转移样灶特有的驱动突变，这表明转移克隆在其新生态环境中的生长受到进一步基因组进化的支持。我们观察到几个在转移灶群中晚期获得的复杂的结构变异的例子。其中包括导致CCND1复杂的扩增和TP53拷贝缺失的事件(图4A)，以及染色体碎裂事件，导致FGFR1的扩增(Stephens et al.， 2011)。有趣的是，这些数据显示在转移发展过程中发生了复杂的，灾难的事件，这与最近的单细胞测序研究结果相一致，表明原发性乳腺癌病变中存在断点拷贝数进化。
在三例局部复发病例中，有一例在分子时间较早时起源于原发肿瘤的复发灶中获得了一种新的NCOR1驱动基因突变。另一个来自原发肿瘤中携带CDKN2A纯合子缺失的亚克隆;该事件在复发灶中成为完全克隆的(图4C)。因此，这些数据表明，与原发肿瘤相比，远处转移和局部复发通常与获得额外的驱动突变有关，而同步淋巴结转移中的驱动突变通常也存在于原发肿瘤中。
The Driver Landscape of Relapse and Metastasis
（在复发和转移间的驱动突变的图谱）
为了提供关于乳腺癌复发驱动突变的更完整的描述，我们对163例患者中来自远处转移或局部复发的227个样本中的365个已知癌症基因的所有编码外显子进行了测序。51例患者有原发肿瘤，81例患者有生殖细胞DNA。为了进行比较，我们还从TCGA发表的705例原发性乳腺癌的测序外显子组中询问了这些基因，我们使用与我们的队列相同的方法重新分析了这些基因。
与原发肿瘤灶相比，来自局部复发或转移的样本平均包含更多的驱动点突变(2.0 vs 1.6;p = 0.0008;方差齐性检验)。在我们分析匹配原发灶的51例患者中，有25例(49%)发现了复发样本中有私有的驱动突变。这在远处转移中更为明显;原发性病变中未发现的驱动基因突变在74%的远处转移中出现，而在29%的局部复发中出现(Fisher检验，p = 0.002)。
我们比较了365个基因的非同义突和同义突变率。该技术在比较遗传学中被用于推断选择压力，适用于体细胞突变(Martincorena等，2015)，其中考虑到基因的三核苷酸组成、基因大小、突变谱和全基因组突变率的局部变异。在原发灶队列和复发灶队列中，分别鉴定出21个和20个显著突变(错误发现率，q < 0.1)的癌症基因，其中15个基因在两个队列中均显著(图5A)。我们注意到BRCA1和NF1在经过多重假设检验校正后在原发性乳腺癌队列中并不显著，我们认为这是由于大量数据表明这两个基因在原发性乳腺癌中的偶然性作用。当按肿瘤是ER阳性还是 ER阴性进行划分时，我们发现大多数乳腺癌基因在复发/转移样本中显示的驱动基因突变率高于原发肿瘤(图5B)。例外ER阳性肿瘤中的PIK3CA和MAP3K1，这与报道的携带PIK3CA突变的原发性乳腺癌具有更好的无复发 生存率是一致。
我们正式测试了每个基因在复发或转移性乳腺癌中的突变频率是否显著高于原发性乳腺癌(图5C)。总的来说，在复发或转移样本中，ORs倾向于更大的富集，反映了更多的驱动基因突变和更广泛的基因突变在复发样本中。局部复发与远处转移相比，未发现个体基因的显著差异。
Driver Mutations Acquired Late Encompass a Wider Range of Cancer Genes
（在晚期获得driver 突变包含更多的癌症基因）
与原发性乳腺癌队列相比，复发/转移样本中驱动基因突变的富集有两种可能的解释。一方面可能是那些基因组更加混乱的原发性乳腺癌，随后更有可能复发;也可能是复发性克隆在原发病变扩散后继续获得新的驱动突变。因此，我们比较了51对原发和复发/转移样本，进行了测序，找到了患者的驱动基因突变谱。
众所周知，相对频繁的乳腺癌突变如TP53、PIK3CA和GATA3等基因，当存在时，通常在原发和复发样本中都能发现。相比之下，较少发生的癌症基因突变通常只在复发时发现。这种模式在涉及SWI/SNF信号通路的基因中尤为显著，如ARID1A、ARID1B和ARID2，这些基因通常在原发病变中为野生型，但在复发中失活(图6A、S5和S6)。这与近期转移性子宫内膜癌(Gibson et al.， 2016)、局部复发肝细胞癌(He et al.， 2015)和泛癌转移研究(Zehir et al.， 2017)的数据相呼应，这些相同基因的突变也在疾病进化晚期获得。
在原发性乳腺癌中，ER阳性和三阴性乳腺癌肿瘤表现出明显不同的驱动突变的组合，前者富集PIK3CA、GATA3和mapk通路突变，而后者富集TP53和拷贝数改变。然而，当研究复发和转移样本时，我们发现三阴性乳腺癌和ER阳性癌症之间的基因组差异变得更加模糊:40%-50%的复发ER阳性病例中发现TP53突变;PIK3CA、GATA3、CDH1和MAP3K1在复发的ER阴性癌症中均增加了几倍。我们发现，在复发性乳腺癌队列中，ER和PgR表达丢失的病例分别为17%和41%(图6C)。复发时ER表达缺失通常与TP53(90%的病例)和ARID1A(30%的病例)的驱动基因突变有关。虽然TP53突变通常是早期事件，在原发肿瘤中检测到，但ARID1A通常与激素受体丢失相关，在复发样本中是特有的(图6A, 6C和S5)。
Late JAK-STAT Pathway Inactivation
（后期JAK-STAT pathway的失活）
有趣的是，JAK2和STAT3在转移/复发筛查中被鉴定为显著突变，尽管它们在早期(更大的)原发性乳腺癌外显子组研究中未被发现。两者都显示了过多的蛋白截断突变，如无义碱基替换、移码indel和必要剪接位点突变(图7A)，表明它们在乳腺癌中起着肿瘤抑制基因的作用。所有这些突变都出现在ER阳性癌症中，而JAK2扩增则出现在三阴性癌症中。一个病人表现出了十分明显的JAK2突变的失活的平行进化。 在该肿瘤的进化过程中，发生了四种不同的JAK2失活突变，均发生在系统发育树的亚克隆分支上，其中几个病变明显存在复合杂合失活基因。这让人想起BRCA1/2逆转突变在卵巢癌中并行进化对PARP抑制剂的耐药性。
JAK2和STAT3突变均显示出在远处转移样本中更常见的趋势(图5C)，这可能解释了为什么在我们的研究中检测到这些突变的显著性，而在之前的原发性乳腺癌研究中没有。例如，在一名局部复发后发生肝转移的患者中，肝转移携带一种STAT3失活突变，而这种突变在原发癌和局部复发中都不存在，尽管复发灶与转移密切相关(图7C)。因此，JAK-STAT信号通路的失活似乎有助于一些乳腺癌患者的疾病进展和转移。我们注意到，在另一项转移性乳腺癌的研究中，也发现了JAK2无义突变(Zehir et al.， 2017)。有趣的是，JAK2纯合子缺失最近被描述为对检查点抑制剂免疫疗法耐药的机制原因(Zaretsky et al.， 2016)，可能通过阻断干扰素- γ通路发挥作用。虽然这里的病人都没有接受过这样的治疗，但这些突变可以帮助晚期肿瘤逃避针对它们的天然免疫反应。具有JAK2或STAT3截断突变的癌症平均包含更多的点突变(p = 3 3 109;F检验，图7D)。尽管可能有其他解释，但这一发现与以下观点一致:这些癌症可能含有更多的新抗原，刺激更旺盛的天然免疫反应，并驱动JAK-STAT途径失活的选择优势。
Treatment Exposures Influence Breast Cancer Evolution
（治疗暴露影响乳腺癌的发展）
晚期驱癌症突变数量增多的扩大反应了多方选择压力限制乳腺癌的进化，这些压力包括治疗干预所施加的选择性压力，免疫系统对携带许多新抗原的克隆扩增的反应，以及转移部位与乳腺上皮细胞非常不同的微环境。
近期共采集了139个复发性疾病样本在开始系统治疗前(图S6A)，其中59例病情进展显示，治疗有耐药性，80例肿瘤稳定或对治疗有反应(表S1)。在所有治疗中，TP53和ESR1驱动基因突变在进展病例中更常见(进展病例中的63% vs稳定病例的45%，p = 0.04;7%对0%，p = 0.03;如最近发表的一系列转移性乳腺癌(Zehir et al.， 2017)。突变体TP53之前被认为与内分泌和蒽环类药物耐药有关(Aas et al.， 1996;Berns等人，1998年)。在细胞系和异种移植瘤模型中，TP53的功能获得突变与转移和耐药性相关(Petitjean et al.， 2007;Turner等人，2017年)，但在我们的队列中，与稳定疾病患者相比，进展性疾病患者的功能丧失突变和功能获得突变同样丰富(p = 0.5;Fisher精确检验)(图S6B)，与原发肿瘤的复发比较(p = 0.7;Fisher精确检验)(图S6C)。
如前所述，在5例曾接受内分泌治疗的患者中发现ESR1耐药突变(Chandarlapaty et al.， 2016;Robinson等人，2013;Toy等人，2013年)，并预测转换治疗后的疾病进展(图S5)。在紫杉烷化疗后复发的5个癌症中，有3个出现了SWI-SNF癌症基因的截断突变，包括ARID1A和ARID2(图S6D)。有趣的是，在透明细胞卵巢癌中也观察到ARID1A表达缺失与化疗耐药之间的联系(Katagiri等，2012)。
在内分泌治疗中，一些潜在的驱动突变出现了(图S5和S6D)。这包括MDM4、FGFR1和CCND1癌基因分别在两名患者中扩增，另一名患者获得典型的BRAF V600E突变。FGFR1激活和TP53通路失活(包括MDM2/4激活)之前与内分泌抵抗有关(Ellis等，2012;特纳等人，2010)。这里的含义是癌基因的扩增或激活可能代表乳腺癌在面对内分泌治疗时的一种共同的进化模式。由于致癌基因是比肿瘤抑制基因更自然的治疗靶点，这就提出了一种有趣的可能性，即对一些内分泌治疗后复发的患者进行新的个性化干预。
DISCUSSION
精准肿瘤学的概念建立在这样一种假设之上:了解患者癌症的基因组基础将指导选择可能有效的靶向治疗。这取决于一个关键的假设，即我们可以获得具有代表性的肿瘤细胞样本，我们将用该疗法进行靶向治疗。对于诊断为原发性乳腺癌的患者，系统治疗的目的是杀死从乳腺扩散的微小细胞沉积，因为手术和放射治疗通常可以治愈原发病变。在我们的研究中，我们发现，在最初诊断时，原发肿瘤的基因组可以很好地代替最终导致复发的细胞基因组，无论扩散是局部的还是通过血行或淋巴途径。尤其是大部分在原发灶中找到的突变在复发灶中都可以找到。
患者出现远处转移后是否应进行转移灶的活检来决定治疗干预是一个有争议的问题(Arnedos等人，2015)。许多转移灶样本取样是具有挑战性的。我们的数据表明，通过血播散的转移确实在播散后继续进化，获得许多新的体细胞突变和关键驱动突变。最近一项来自大型三级转诊单位的研究表明，许多转移性乳腺癌患者愿意接受复发病灶活检以进行分子分析(Zehir et al.， 2017)。
在不断寻找适合于在身体中偏僻角落自主生存的基因组的过程中，乳腺癌可以获得许多不同的突变过程和大量的癌症基因。其结果是患者和患者之间的基因组的差异相当大，甚至比在原发性乳腺癌中已经看到的巨大的差异更明显。绘制这种复杂性将需要招募大量的具有转移灶的患者，并结合转录、表观基因组和临床数据。我们的数据显示，这样的努力将有潜在的临床影响，提供了克隆进化模式，以及治疗失败的原因和机制还有可能新的治疗靶点的途径。