这篇文章的数据处理方法需要再“研究”一下

研究背景

胰腺导管腺癌 （PDAC） 是最致命的恶性肿瘤之一，5 年总生存率 （OS） 低于 10%。胰腺癌是中国第六大癌症死亡原因，遗传异质性在胰腺癌患者中很常见。在胰腺癌中证实的抗癌治疗有效靶点很少，根据胰腺癌基因组特征优化抗癌治疗的选择是一个急需解决的问题。

研究方法

• 患者和样本：1080 名中国胰腺癌患者的血液和组织样本
• 测序策略：使用靶向测序策略，用到的两个 Panel分别包括 381 和 733个癌症相关基因，NovaSeq 6000 平台， 100 bp 双端测序，平均测序深度为 500×。

• 数据处理：BWA比对到参考基因组hg19，然后用Mutect call somatic SNV，Pindel call somatic Indel，拷贝数变异是内部脚本，最后用 ANNOVAR 进行注释。这里的数据处理流程值得怀疑。

• 公共数据库：下载了TCGA、ICGC、UTSW、QCMG的胰腺癌数据进行比较

研究结果

• 体细胞突变图谱：在 1080 例中国人胰腺癌患者队列中，共鉴定出 8329 个体细胞突变，涉及 652个基因。其中KRAS突变频率最高，top基因里有 TP53 （70.6%） 、 CDKN2A （28.8%） 、 SMAD4 （23.0%） 、 ARID1A （12.8%） 和 CDKN2B （8.9%） 等。主要影响的信号通路有：90.7% （n = 980） 的 PDAC 患者在 RTK/Ras/MAPK 信号通路中发生基因组改变，细胞周期控制 （35.7%） 和 TGF-β 信号通路 （32.4%）。

• 临床分组基因突变的差异：基于年龄、性别、病灶等临床分组，分析基因突变的差异。患有 PDAC 的老年 （> 60 岁） KRAS 突变显著较高 （P = 0.003 ）。PDAC 女性患者更常表现出 CDKN2B 和 AR 基因突变。原发性和转移性 PDAC 的比较显示，在转移中可能观察到 TP53、CDKN2A、SMAD4、MYC 和 CDKN2B 基因改变 。原发性和转移性肿瘤之间的 KRAS 突变无显著差异等。

• 原发灶和转移灶肿瘤之间分子特征的差异：研究团队发现 CDKN2A 和 CDKN2B 在具有转移性的患者中的突变频率更高 （图 2a）。在转移亚组中，肝转移的CDKN2A 突变频率的比其他转移病灶更高 （图 2b）。与原发灶肿瘤相比，转移灶 CDKN2A 、 SMAD4 和 CDKN2B 的 CNV 缺失事件显著较高，而 TP53 、 KMT2C 和 SMARCA4 在转移中积累了更多的错义突变 （图 2c）。转移性 PDAC 患者 TMB 水平显著高于原发性肿瘤患者 （图 2d）。

• KRAS 突变关联分析：KRAS 突变患者与其他三个驱动基因的突变显著相关，即 TP53 （77.3% 比 37.6%）、CDKN2A （31.8% 比 13.8%） 和 SMAD4 （25.5% 比 10.5%） 。然而，KRAS 野生型患者与 BRAF （0.4% 比17.1%）、CTNNB1 （1.2% 比9.4%）、ERBB2 （0.9% 比 7.2%） 和 TSC2 （1.0% 比 5.0%） 突变显著相关。（图 3b）。与国外的其他队列相比，中国的 PDAC 患者的 KRAS突变频率低于国外队列。（图3d）

• DNA 损伤反应 （DDR） 缺陷相关基因：DNA 损伤 （DDR） 是 PDAC 的一个标志，在该队列中，Panel里有 22 个核心 DDR 相关基因发生的突变（包括生殖突变和体细胞突变）（图4a）， DDR 基因生殖突变的患者比 DDR 基因野生型患者更年轻（图4b），TMB 水平也有差异（图4d）。

总结

该研究揭示了中国真实世界大规模 PDAC 患者临床测序的基因组特征。该研究结果有助于识别和预测潜在的靶向生物标志物，筛选对特定治疗有反应的特殊遗传亚型，并探索 PDAC 患者的临床实践和新药开发。

写在后面

文章的数据处理部分存在几点疑问，虽然是常规流程，但是从细节上可以看出来一些问题：

• 1.比对的时候是直接采用了 raw data，一般要用 clean data；
• 2.bwa版本太旧，估计是2015年甚至更早的了，Mutect版本也太低；
• 3.比对后没有进行GATK BQSR；
• 4.Panel测序进行拷贝数变异分析有待验证，作者甚至还提到了基因重排分析；
• 5.文章后续分析用到germline突变，但在方法部分没有体现；
• 6.测序用到了不同的Panel，但是作者提到TMB计算方法相同，是否指的是相同的基因坐标区间。