今天再次给大家介绍一篇2020年发表在science上的一篇文章，首先看这篇文章的corresonding author
Inigo Martincorena 是来自于sanger的一个教授， 他主要的研究方向是研究癌症中的somatic mutation 在cancer 和正常细胞中。
在分子生物学，生物信息学和进化基因组学背景下，他的研究集中理解作为体细胞突变和选择的结果的癌症进展。在过去的几年里，肿瘤的系统测序彻底改变了我们对癌症遗传学的认识。这表明，大多数癌症在其基因组中携带数千个突变，这些突变在细胞的整个生命周期中累积。然而，由于技术上的限制，我们对癌症的最初阶段以及我们组织中的正常细胞如何在衰老过程中积累突变和发展成癌症知之甚少。我们通过研究正常和癌前组织的体细胞进化来研究这些早期变化。
2015年，他们发表了第一个对健康实体组织中的体细胞突变和选择的全面描述，揭示了人类皮肤是数千个携带癌症驱动突变的竞争克隆的拼凑(Martincorena等人，2015)。当时，人们还不清楚暴露在阳光下的皮肤是否是一种特殊的组织，因为一生都会受到太阳的伤害。令我们惊讶的是，我们后来发现，同样的现象在正常食道中发生的规模更大，由于每平方厘米有数百个微观克隆扩展，到中年时，超过一半的上皮细胞携带典型的致癌突变(Martincorena et al.， 2018)。
这些发现揭示了我们对细胞在生命过程中如何变异和竞争知之甚少，并提出了它们在癌症和衰老过程中扮演的角色的问题。我们目前的研究重点是了解体细胞在正常组织中的进化程度，包括早期癌症发展的研究，探索体细胞突变在与癌症无关的疾病中的影响的研究，以及对其他物种体细胞突变的研究。
他还致力于将进化方法应用于癌症基因组学，以及开发发现新的癌症基因和非编码驱动突变的计算方法。这包括dNdScv的发展，这是一种研究癌症选择和从癌症基因组数据中识别驱动基因的进化方法。
Abstract
体细胞突变和克隆选择的充分性在人类的膀胱中是了解的不清楚的，我们测序了来自于20个个体的2097个膀胱的活检样本用target（n=1914 显微活检），全外显子（n=655），全基因组(n=88) 测序。 我们发现在17个基因中有广泛的正向选择。 染色体重塑基因十分频繁的，然而，在几个主要的膀胱癌基因中却没有突变。在选择上具有充分的个体间的变化，随着不同的driver 基因占据了不同个体间的clonal landscape， 突变signature 在不同clones和个体间具有异质性，暗示了尿液中有不同程度的诱变剂。 APOBEC诱变剂引起的突变在22%的显微样本里面找到。 对五名膀胱癌患者的多次显微切片进行排序，可以与无癌个体的组织学特征进行比较。该研究揭示了正常尿路上皮中丰富的突变过程和选择，在克隆和个体之间存在很大的异质性。
Introduction
最近技术的发展已经保证检测到正常组织的体细胞突变，一个来自于这些研究的发现，就是随着年龄的增长，一些组织具有携带driver 突变的癌症基因的克隆。 这些突变获得生长优势，形成driving 克隆的扩张，一些被认为是代表了癌症的早期的步骤，然而这些表象的程度依然不清楚。
膀胱尿路上皮是一种有趣的组织，在这种情况下。它是人体中分裂速度最慢的上皮细胞之一，在体内基本处于静止状态，但在受伤时能够迅速再生，然而，由尿路上皮引起的膀胱癌在所有主要癌症类型中具有最高的突变负担和丰富的驱动突变。膀胱尿路上皮也经常浸泡在尿液中，其中可能含有已知会增加膀胱癌风险的诱变和致癌分子，如吸烟产生的芳香胺;来自某些草药的马兜铃酸;以及职业性和环境暴露产生的染料、溶剂和烟雾中的化合物。
Somatic mutations in the normal bladder
为了找到正常膀胱上皮的突变landscape在个体间和个体内。 我们对小片的尿路上皮做了显微切割。显微切割的活检样本具有一个大概855um的中值长度，并且每个包含了几百个细胞。 总共来说，我们研究了1647个显微切割的样本来自于15个已故移植器官捐赠者（ranging 2578）以及，450个显微切割样本来自于5个具有膀胱癌的病人（4975）。 石蜡包埋的样本保证了高质量的形态和基因组测序。
为了找到突变克隆，我们对321个癌症有关的基因的1914个显微切割活检样本进行了tareget 测序（平均测序深度89X）。为了研究突变载荷和signature，拷贝数变异，癌症基因的选择，我们做了655显微切割样本的全外显子测序（72X）， 以及88个显微切割活检（比较大的克隆占据主导）的全基因组测序。通过对每个个体进行很多活检的测序，我们可以研究在drivers mutation，mutation burdern和 mutation signature 在 clones和个体间的异质性。
在组织学上正常的尿路上皮中，我们检测到每个外显子组的中位数为40个突变，每个基因组的中位数为1879个突变，尽管这些数字在显微活检中差异很大(图1B和图S1)(22)。变异等位基因部分(VAFs)较低(中外显子组VAF=0.13)，大多数突变是在单个微活检中检测到的，很少被相邻的微活检所共享(图S2)，这表明突变克隆通常小于本研究中使用的微活检大小。考虑到等位基因部分和每个微活检的长度，我们估计大多数突变体克隆在一维表皮切片中小于几百微米(图。1C)(22)，与线粒体标记的估计一致(23)。这表明组织学上正常的膀胱尿路上皮是由小的、典型的显微镜下的突变克隆拼凑而成的。下面，我们首先通过分析15位移植器官捐赠者的数据(图2和图3)描述了健康膀胱的突变情况，然后分析了5位膀胱癌患者的显微切片。
Widespread positive selection in normal urothelium
为了判定在某一些基因上的正选择会驱动着克隆的扩张，我们用了非同义突变比上同义突变的比例（dN/dS）。 重要的突变驱动着克隆扩张，逐渐变大达到了可以检测的大小。这表现为驱动基因中的非同义突变过多。我们用了dNdScv算法，可纠正三核苷酸突变率、序列组成和基因间的可变率。把这个算法运用到321个癌症基因上并在来自正常上皮的1500个显微活检找到了12个具有显著的正选择的基因：KMT2D（MLL2），KDM6A（UTX），ARID1A, RBM10, EP300, STAG2,NOTCH2,CDKN1A, CREBBP, FOXQ1, RHOA,and ERCC2）。 用比较严格的假说检验在已知的膀胱癌基因，以及一个dN/dS模型在单个热点水平，我们又找出了额外的5个基因在选择压力下：KLF5，ZFP36L1，ELF3，GNA13和PTEN。 总的来说17个基因被找到处于正选择压力下，这意味着，在正常尿路上皮中，它们的突变使突变细胞相对于邻近细胞具有竞争优势。
这种非同义突变的富集在正选择的基因上是大的，随着dN/dS 速率大于10甚至100. 在大部分基因，蛋白质缺失突变的选择压力（indels，非同义突变，剪切替换）
要强于missense 突变，这个是肿瘤抑制基因的一种特征。事实上，尽管indel只贡献了8%的所有的检测的存在于外显子和基因组的突变中，但是他们只有39%的所有的driver 突变。 一些意外是RHOA, ERCC2, 和 GNA13，展示了较高频率的错义突变，被认为是典型的致癌热点。总的来说，基于dN/ dS测量的非同义突变的过量，我们在所有显微活检中共检测到385个(95%置信区间:357至401)驱动突变。
我们整合突变频率去估算在膀胱的尿路上皮里面估算具有一个driver 突变的细胞的比例，同时考虑了未检测到的拷贝数丢失和每个细胞中发生一个或两个等位基因突变的可能性。 保守估计在中老年人的正常膀胱尿路上皮中有8 - 19%的细胞携带驱动基因突变。
Chromatin remodeling genes dominate the driver landscape
在这17个正选择的基因里，只有NOTCH2被认为是膀胱癌基因（来自TCGA数据）。 与此相对应的是，在正常食管癌中的NOTCH1通路。这17个基因的突变频率在膀胱癌中高于中老年个体的正常尿路上皮。 这表明，这些突变使突变细胞具有更高的致瘤潜能，即使单个克隆进展的风险非常小。最常见的膀胱癌基因可分为三个功能组:RTK-Ras-PI3K通路(如PIK3CA、FGFR3、ERBB2、andERBB3)、p53- rb通路(如TP53、RB1、andATM)和参与染色质重塑的基因。 正常膀胱中6个最易突变的驱动基因中有5个与染色质重塑有关，而在膀胱癌中非常常见的RTK-Ras-PI3K或p53-Rb基因突变在正常尿路上皮中却罕见得多。
一些主要的膀胱癌的突变的缺失是值得注意的。在1500个显微切割活检中，我们发现了只有3个独立突变在TP53中，而TP53突变存在于在50%的肌肉侵袭的膀胱癌中。正常样本中FGFR3无突变，而60%至80%的非肌肉浸润性膀胱癌都有突变。我们在正常尿路上皮的55个全基因组中也未发现任何TERT启动子突变，尽管大约70 - 80%的膀胱癌发生了TERT突变，包括早期膀胱癌(26)。这表明这些驱动基因突变可能不会在正常尿路上皮中赋予巨大的克隆优势，但却是膀胱癌发展的关键驱动因素。在液体活检中检测这些基因的突变可能有助于膀胱癌的早期检测。
以上的分析仅限于321个已知癌症基因的靶向组。在已知癌症基因之外的正常组织中，选择的程度还不太清楚。可以想象，某些基因的突变可以在健康组织中驱动良性的克隆性扩张，而不促进肿瘤发生，甚至可能推动细胞沿着进化路径远离癌症。使用483个来自正常尿路上皮的全外显子组对所有基因进行dNdScv检测，得到了7个明确的阳性选择基因，均在上述17个基因列表中(22)。这证实了正常尿路上皮中最常见的克隆扩增驱动因素都是已知的癌症基因。某些基因的体细胞突变也可能导致细胞死亡或分化，这将导致在幸存的克隆中减少改变蛋白质的突变。虽然该数据集无法在单个基因水平检测负选择，但外显子组p范围的dN/dS比率除外，已知的癌症基因接近于1，且不显著低于1(图2F)。这与绝大多数体细胞编码点突变能被正常细胞耐受并被动积累一致，这与在癌症基因组中观察到的情况一致(19)。当关注外显子组的假定抗原区域时，也获得了类似的不显著结果，因此没有提供针对这些突变体克隆进行免疫编辑的明确证据(图S4)(22)。
Extreme variation in driver preference across individuals
已经在每个捐赠者上找到了很多独立的突变克隆， 我们可以研究不同个体间选择的不同，我们用了一个dN/dS为基础的最大似然值检验去比较在每个基因上相对非同义突变的富集，同时考虑进去了突变频率， mutational signature， coverage和其他基因的选择压力。这个分析揭示了在不同个体间在克隆选择上显著不同的landscape。比如说，其中一个个体(T03_53F)有35个不同的KDM6A突变和2个ARID1A突变，而另一个个体(T06_59M)有4个KDM6A突变和20个ARID1A突变(图2,Gto I)。在我们的数据集中，4个最常见的突变基因，KMT2D、KDM6A、ARID1A和RBM10，都显示了在供体选择压力上的显著差异。
目前尚不清楚这些差异是由环境暴露的可变性或每个个体的遗传背景所驱动。在这些基因中未发现致病生殖系突变的明确证据(22)。KDM6A和RBM10都位于X染色体上，已知KDM6A可以避免X染色体失活，一些证据表明KDM6A和RBM10在不同癌症类型的男性中突变更频繁(27)。然而，在我们有限的队列中，KDM6A在女性中突变频率高于男性，这与之前在非肌肉浸润性膀胱癌中的观察结果一致(28)。需要更大的队列来建立流行病学因素和体细胞突变率和选择差异之间的牢固联系。
Large heterogeneity in burden and signatures across clones and donors
全外显子数据显示了一个随着年龄增长突变数量增长的现象，这与生命中持续的、不可逆转的突变积累是一致。尽管每个显微切割样本具有多个克隆，我们估算了每个细胞的突变载荷。我们使用了两种方法从全基因组数据中获得lower bounds:等位基因频率的整合和主要亚克隆的反褶积。我们估计，到中年(50到65岁)，正常尿路上皮细胞每个基因组携带500到2000个突变。这一负担在其他正常组织观察到的范围内，但比膀胱癌的典型负担低一个数量级。
突变谱分析显示供体之间存在显著差异(图3C)。为了更好地理解这种变异，我们使用贝叶斯分级方法对所有20个个体的正常尿路上皮的80个基因组进行了从头突变特征解析，我们将这些signature与已知的癌症基因组signature相匹配。这识别出了数据集中占据所有突变>89%的四个主要特征(图3,D至H)。使用非负矩阵分解(SigProfiler)发现了相同的四个特征(图S7A)(22)。其中一个最丰富的特征是明显归因于APOBEC突变(与SBS2 + SBS13余弦相似度= 0.995)(29)。膀胱癌的高突变负担主要是由APOBEC3胞苷脱氨酶的激活驱动的，在TCN背景下，它优先产生C >Gand C > T变化(图3G)。迄今为止，APOBEC突变仅在测序的正常组织中很少被报道(8,9,15)，但它经常发生在正常尿路上皮，并在其激活的克隆中导致成百上千的突变(图3D)。
其他三个signatures不匹配任何已知的signautes(图S6)。signature A和signature B可能包含少量的SBS5突变，这在膀胱癌中是常见的(17)，但当使用已知signature作为先验或添加癌症基因组到signature提取时，它们是稳定地从少量的SBS5中分离出来的(图17)。(22)。标记A主要由T > C变化主导，具有明显的转录链偏倚，提示转录耦合损伤或修复(图3E和图S9)。PCAWG(全基因组panccancer Analysis of Whole Genomes)联盟对全基因组数据的重新分析表明，signature A在某些膀胱癌基因组中具有很高的贡献(图S6, Cto E)(22)。signature B主要由C > T变化主导(图3F)，与SBS5在结合具有适度转录链偏倚的富含C > T的签名时有一些相似之处(图3F)。S6和S9)。在ATT背景下，signature C在T > A和T > G处有明显的峰(图3H)，不像任何已知的signature或signature的组合(图S6)。它有一个强大的转录链低突变率转录区域(图S9)——模式表明这个signature是由DNA损伤的胸腺嘧啶修复(9),signature C也有一个扩展序列上下文由腺嘌呤和胸腺嘧啶(图S10)。每个个体内不同signature的相对贡献尤其值得注意。APOBEC突变导致克隆间突变负担和谱的巨大差异(图3D)。这与从A到C的signature形成了对比，从A到C的signature显示，来自同一个体的克隆之间的差异很小，但个体之间的差异很大(图3D)。例如，signaute A在来自53岁女性(T03_53F)的所有克隆中贡献了约70%的突变，但在来自61岁女性(T08_61F)的所有克隆中几乎不存在(约5%的突变)。同样，在15个供体中有6个供体中，signature C贡献了25%的>突变，但在其他供体中无法检测到(图3D)。突变特征的个体间差异，以及膀胱癌的不同病因，提示通过尿液暴露不同的诱变因子,中国患者的正常尿路上皮存在马兜铃酸突变。吸烟是膀胱癌的主要危险因素，使患病风险增加三到四倍(20)。没有在任何个体中发现吸烟相关特征(SBS4)的证据，包括重度吸烟者(表S1)，这与吸烟者膀胱癌中缺乏SBS4的模式一致(31)。我们使用一个线性混合效应回归模型来检验四个特征中是否有一个在统计上与吸烟或饮酒相关。尽管队列规模较小，但特征与吸烟史显著相关(线性混合效应回归，P =9.4 × 10−5;图S11)(22)，这增加了signature A可能是由尿液中排泄的烟草烟雾诱变剂引起的可能性。因此，signature A可能提供了吸烟和膀胱癌风险之间的一种机制联系。
一个额外的异质性的来源在克隆之间就是通过显微活检显示该队列中突变负担最高的克隆，包含约6500个突变(图3D和图S12)。该基因组在ERCC2中携带一个热点突变(N238T)，已知该突变可通过异常核苷酸切除修复引起某些膀胱癌的高突变(32)。在靶向和外显子组数据中，共鉴定出8种不同的ERCC2突变，ERCC2具有明确的正向选择作用(图2)，这表明该机制在正常尿路上皮中较为常见。
Frequency and spatial distribution of APOBEC clones
APOBEC在正常上皮诱导的突变显示了复制链误差的特征，暗示了APOBEC3A也许是主要贡献的酶。APOBEC positive 基因组分析揭示了大量的突变簇的证据，称为kataegis(图3I)(17)。这些簇的大小适中，并显示出在癌症基因组中观察到的典型的单链性。虽然癌症中的kataegis经常被报道发生在重排断点附近(17)，但这不是正常尿路上皮的情况。总的来说，观察到的模式与复制相关的APOBEC突变是一致的。
通过分析APOBEC-positive 基因组在组织里的分布揭示了一个三个APOBEC -positive clones空间聚类的例子。为了研究APOBEC-positive 克隆的频率和空间分布，我们用signature过滤和一个最大似然值检验去注释所有的外显子根据APOBEC突变的证据，在不同的捐赠者中，22%来自正常上皮的显微切割显示了APOBEC的突变特性。为了决定研究，APOBEC阳性克隆是否会在空间上聚集，对于每个阳性克隆，我们计算了真实数据和数据随机排列中其周围阳性克隆的比例(欧氏距离<1 mm)(图S13)(22)。该分析表明APOBEC克隆似乎均匀地分散在组织中(排列试验，P = 0.92)，没有证据表明不相关的克隆存在空间聚类，这表明APOBEC突变通常在尿路上皮的单个细胞中独立触发。
拷贝数和重排分析结果表明，大多数克隆体没有结构变异(22)。拷贝数改变仅在28%的上皮外显子组中检测到，最常见的变化包括染色体13、14、15和16的整体或臂水平增加以及染色体9和21的丢失(图3L)。在55个正常尿路上皮基因组中，只有30个重排和3个逆转录转位事件被检测到(表S7和S11)(22)。这与膀胱癌形成鲜明对比，膀胱癌显示广泛的非整倍体，平均每个外显子组约有200个片段改变，每个基因组有1.7个逆转录转位事件(35,36)。这种模式与在其他正常组织中观察到的相似(3,4,7,9,37)，这表明广泛的结构变化是各种癌症类型的晚期癌变的特征。
The mutational landscape in bladder cancer patients
膀胱癌常表现为多个同时发生在膀胱不同部位的肿瘤。目前还不清楚这在多大程度上是由于大的癌前克隆在膀胱的远处定居，还是由于膀胱内多个独立克隆的广泛变化(38)。为了探索膀胱癌患者组织学上正常的尿路上皮的突变情况，并研究组织学异常区域下的基因组变化，我们对5名膀胱癌患者的19个远端活检标本进行了450个显微激光解剖。
组织学上正常的尿路上皮分析。
从膀胱癌患者身上发现的模式与在健康膀胱中观察到的相似。与移植器官捐赠者一样，突变体克隆很小——典型地局限于单个显微活检(图S2)。在一些膀胱切除术样本中，每个外显子组检测到的突变数(线性混合效应回归，P = 0.0068)和其等位基因频率(P = 0.00048)似乎略有增加(图S14)(22)。然而，考虑到有限的队列规模和可观的个体间差异，应该谨慎地解释差异。在膀胱切除和年龄匹配的移植器官中，APOBEC阳性的显微切片检查的比例相似(25对24%，Fisher 'sexact检验，P = 0.91)。在对膀胱癌患者正常尿路上皮的223次显微活检中发现的驱动因素与在15名移植器官捐赠者中观察到的驱动因素非常相似，而且每次显微活检检测到的驱动因素突变密度也具有可比性(22)。尽管需要更多的患者来准确量化队列间的差异，但这些结果表明，膀胱癌患者组织学上正常的尿路上皮的突变景观与在健康供体中观察到的微观克隆的拼接很相似。结果还表明，独立克隆中广泛的突变变化不太可能解释膀胱癌多发肿瘤的出现，这与观察结果一致, 肿瘤往往与克隆相关.
在研究的五例膀胱切除术中，有三例观察到了原位癌(CIS)。膀胱CIS是一种局限于上皮层的扁平、高级别尿路上皮癌，常与较晚期的肿瘤同时出现。共对44例CIS显微切片进行测序，包括11个全外显子组和5个全基因组。系统发育分析显示，患者体内测序的所有CIS区域都是克隆相关的(图4、AtoD和figs)。S15 andS16)。在一个72岁的患者(C04_72M)中，在离肿瘤几厘米远的两个活检组织中检测到相同的CIS克隆，而且大多数突变在不同的活检组织中是共享的(图4C)。系统发育树提供了一个最近共同祖先细胞基因组的图谱，产生了这个克隆。与正常尿路上皮中的其他克隆相比，该细胞仅略微增加了负担——主要是由于apobecc，但它已经获得了ARID1A、RB1和TP53的驱动突变以及TERT的热点启动子突变(图。4 c)。与组织学上正常的克隆相比，该基因显示出广泛的非整倍性，包括全基因组复制的证据(图3M)。值得注意的是，该CIS克隆的一个末端分支显示了异常高数量的CC>AA 二核苷酸变化，且来源不明(图4C和图S17)。在一个67岁的患者(C03_67M)，我们从两个独立的活检中确定了一个区域的肿瘤和一个区域的肿瘤。这表明肿瘤和CIS起源于一个共同的祖先细胞，该细胞已经在NUP93, EPHA2和TERT中获得了推定的驱动突变，肿瘤在早期就发生了分化，每个肿瘤随后都获得了完全不同的驱动基因突变补体(图4D)，这为该肿瘤的早期进化提供了一个窗口。该分析证实了CIS克隆在基因上是高度异常的，可以在膀胱的偏远区域定居，形成侵袭性肿瘤进化的温床(40,41)。结合激光显微解剖和基因组测序对肿瘤和非侵入性区域进行系统分析有助于阐明早期膀胱癌进化过程中的事件顺序。
激光显微解剖也使我们能够研究膀胱癌患者的其他组织学变化。冯•布伦巢是固有层中的尿路上皮细胞群，是由尿路上皮表面的内陷引起的(42)。虽然它们在膀胱癌患者的组织学切片中很常见(图4B)，但在健康个体中也比较少见。98个显微切片测序显示，大多数冯·布伦氏巢为单克隆，巢内所有细胞均来自单细胞(图4,E和F)。系统发育重建显示相邻巢克隆无关(图4D)。绝大多数被测序的冯·布伦氏巢并没有携带驱动基因突变;它们的驱动结构、突变负担和大部分二倍体基因组与相邻组织学上正常的尿路上皮相似。总的来说，这与冯·布伦氏巢是良性异位生长是一致的，并不是由特定的突变主动驱动的(22)。淋巴聚集在膀胱切除术活检中也很常见(图4A)，这反映了肿瘤微环境中的适应性免疫，也可以发生在有炎症证据的健康样本中(43)。我们对82个淋巴聚集物进行显微解剖以进行深度靶向测序，因为靶向基因面板包含B细胞和T细胞受体位点的探针(22)。与冯·布伦氏巢不同，淋巴聚集是高度多克隆的，几乎所有的突变都是在低等位基因部分检测到的(图4G)。唯一的例外是一个克隆淋巴聚集体，它也携带淋巴驱动因子IgH-BCL2易位(图S18)。虽然克隆淋巴聚集与供者的临床病史之间的关系尚不清楚，但该活检来自于供者，他之前曾被调查过可能的淋巴瘤。在所有淋巴细胞聚集体中，95%的突变聚集在IGH位点，并具有体细胞高突变的特征(SBS9)(图4H)，这证实了每个聚集体中存在多个成熟B淋巴细胞克隆。这些例子展示了激光显微解剖和低输入测序的能力，可以得到克隆组成和不同组织学结构下的遗传变化。
Discussion
这些数据揭示了健康和病变膀胱尿路上皮的丰富突变景观，广泛的阳性选择;广泛APOBEC mutagenesis;在突变负担、签名和克隆和个体之间的选择上存在巨大差异。供体中突变signature和驱动突变的异质性尤其显著，而且似乎比其他组织中报道的更大。流行病学研究已经将膀胱癌的风险与多种致癌物联系起来，如吸烟、职业或环境暴露以及反复感染(20,44)。无论致癌物是遗传毒性(诱导突变)还是非遗传毒性(影响细胞生长或微环境)，它们都有望在正常组织的突变环境中留下明显的标记——改变突变率、突变特征、驱动频率或克隆大小。因此，在这里观察到的个体之间的突变环境的差异可能反映了基因和不同暴露的一生之间的相互作用。捐献者之间的差异也可能提高开发个性化风险模型的可能性(45)。然而，我们的结果表明，健康个体和癌症患者之间的正常尿路上皮的差异可能是微妙的，这与预测突变和选择的适度差异可能对风险有相当大的影响的理论是一致的(46,47)。需要对大量个体队列进行系统分析，以量化流行病学因素、种系变异、突变和选择环境的变化以及风险之间的关系。这样的分析可能有助于建立癌症发展的机制风险模型。
虽然体细胞突变传统上一直是在癌症背景下研究的，但越来越多的人认识到，一些人类组织在一生中会被突变克隆殖民化，这就提出了它们对衰老和其他疾病的潜在影响的问题。激光显微解剖和测序使与组织学变化相关的体细胞突变研究成为可能，并可能阐明癌症、衰老和非恶性疾病中的体细胞进化。