Comprehensive genomic analyses of lung adenocarcinoma by large-scale RNA sequencing

Abstract

서론: 암의 분자생물학적 특징을 이해하는 것은 암의 표적치료를 위해 중요하다. 전사체 서열분석은 체세포 점돌연변이, 융합유전자, 엑손조합변이 및 이상 과발현 유전자 등을 찾아냄으로써 암의 유전적 바탕을 전체적으로 해석하는데 좋은 방법이다. 한편 폐 선암의 원인유전자 발굴은 꾸준히 이루어져 왔으나 여전히 약 40%의 폐 선암에서는 원인유전자가 발견되지 않아 현재까지는 원인유전자에 따른 치료제 선택 없이 경험적 치료에만 의존하여 왔다. 방법: 우리는 한국인 200명의 폐 선암 조직을 모아 먼저 3대 폐 선암 유전자 변이 (EGFR, KRAS 체세포 점돌연변이와 EML4-ALK 융합유전자) 여부를 확인하였다. 이 후 원인유전자가 발견되지 않은 87예의 조직에서 RNA를 분리하여 전사체 서열분석을 수행하였다. 한편 정상 폐 조직이 있는 경우, 정상 폐 조직에서도 RNA 및 엑솜 서열분석을 시행하였다. 그리고 서열분석 및 암과 정상조직의 비교를 통해 전사체에 존재할 수 있는 다양한 변이에 대하여 프로파일링을 실시하였다. 결과: 전사체 서열분석을 실시한 87예의 조직 중 52%에 해당하는 47개의 조직에서 이미 알려진 원인 체세포 점돌연변이 (EGFR, KRAS, NRAS, BRAF, PIK3CA, MET, CTNNB1 유전자에서의 체세포 점돌연변이)를 확인하였다. 그리고 전체 87예에서 총 43종의 융합유전자를 발굴하였다. 그 중 4종의 인산화 효소 융합유전자 (CCDC6-ROS1, FGFR2-CIT, AXL-MBIP, SCAF11-PDGFRA)는 이번 연구를 통하여 처음으로 발굴한 것이다. 한편 총 3명 (1.5%)에서 암유전자 MET의 엑손조합변이를 추가로 발굴하였다. 유전자 발현 분석을 통해서는 많은 수의 이상 과발현 유전자들을 찾아냈는데 이 유전자들은 개별 암 마다의 이질성 (異質性)에 기여를 하거나 특히 원인유전자가 발견되지 않은 암에서는 후보 원인유전자 변이로서의 가치를 지닌다. 우리는 폐암의 원인으로 잘 알려진 흡연이 폐암에 끼치는 영향도 여러 방면에서 살펴보았고 유전자 복제수 변이와 큰 상관관계를 보이는 유전체 상의 특정한 지역들을 유전자의 발현양상 만을 가지고 찾아내었다. 마지막으로 암 억제 유전자인 TP53이 암의 전이에 미치는 영향도 밝혀내었다. 결론: 우리는 전사체 서열분석을 통해 전사체 상에 존재하는 다양한 변이들을 발굴해내었다. 이번 연구를 통해 새로운 폐 선암 유발 후보 유전자 변이가 추가적으로 발굴됨에 따라, 향후 표적치료제 개발 및 지금까지 원인을 알 수 없었던 폐 선암의 정확한 진단 또한 이루어질 것으로 기대된다.

Introduction: Understanding the molecular signatures of lung cancer is important to apply appropriate targeted therapies. RNA sequencing is a powerful tool to understand the genetic basis of cancer as a whole, including somatic point mutations, fusion genes, exon-skipping events and gene expression outliers. Although many driver mutations of lung adenocarcinoma have been reported so far, still ~40% lung adenocarcinomas do not show any known driver mutations, which makes it difficult to prepare proper ways of cancer treatment. Methods: A total of 200 fresh surgical specimens of primary lung adenocarcinoma we collected were initially screened for three major driver mutations (point mutations of EGFR and KRAS, EML4-ALK fusion). Then, we extracted mRNAs from remaining 87 cancers and performed high-throughput RNA sequencing. If available, RNA and exome of adjacent normal lung tissues were also sequenced. Through subsequent analysis of sequencing reads and cancer-normal comparison, we comprehensively profiled transcriptional mutations of lung adenocarcinoma. Results: Among 87 sequenced specimens, 47 cancers (52%) harbored known driver point mutations of lung adenocarcinoma including mutations in EGFR, KRAS, NRAS, BRAF, PIK3CA, MET and CTNNB1. We discovered 43 validated in-frame fusion genes across 87 cancers including 4 novel fusion genes with protein tyrosine kinase genes (CCDC6-ROS1, FGFR2-CIT, AXL-MBIP and SCAF11-PDGFRA) which can be molecular drivers of corresponding cancers. Exon14 skipping of MET proto-oncogene (n=3) was another type of cancer driver and through gene expression analysis we found many cancer outlier genes which may contribute to inter-tumor heterogeneity or play a role as novel cancer drivers in driver-unidentified cancers. We examined a relationship between smoking and lung cancer in several aspects and identified genomic blocks in which gene expression levels are coordinated with each other, which can be linked to DNA copy number alterations. Lastly, we revealed the effect of TP53 mutations on lymph node metastasis. Conclusions: We went through a diverse spectrum of transcriptional mutations of lung adenocarcinoma. To our knowledge, this is the first large-scale study of lung adenocarcinoma and these findings will broaden our understanding of lung adenocarcinoma and may also lead to new therapeutic approaches.