深度解析肺癌中腫瘤異質性及藥物治療策略

肺癌是癌症相關死亡的主要原因，5年生存率不足17%。肺癌中小細胞肺癌（SCLCs）佔20%，非小細胞肺癌（NSCLCs）佔80%，包括腺癌（AD），鱗狀細胞癌（SCC），以及大細胞癌。

腫瘤異質性是導致肺癌藥物治療耐藥性的重要原因，也是腫瘤精準醫療所需面對的難題。

全面分子表徵發現肺癌的遺傳性和體細胞基因突變和雜合性。

• 一方面針對基因融合、變異、甲基化和乙醯化、畸形、或蛋白過表達等不同選擇靶向治療藥物，比如ALK發生融合突變使用克唑替尼（crizotinib），BRAF V600E突變使用威羅菲尼（vemurafenib），HER2蛋白陽性使用曲妥珠單抗（trastuzumab）等。
• 另一方面是基於基因測序、基因相互作用、基因網路及其功能性機制進行藥物聯合應用。藥物聯用的有效率、毒性和方案選擇往往高度依賴於腫瘤異質性。

遺傳基因變異和遺傳異質性

對肺癌易感性基因篩查發現，具有相似臨床癥狀的病人往往異質性降低。臨床試驗通過對超過30,000例肺癌患者研究發現，遺傳基因的改變在肺癌的組織分型和組織特異性肺癌易感性起到重要作用。

慢性阻塞性肺病具有高肺癌風險，研究者通過全面的分子表徵在慢性阻塞性肺病患者群體身上發現許多遺傳基因突變，這些基因被認為是慢性肺病向肺癌轉變的生物標誌物。

種系突變被用於開發單一或聯合療法，開發新的治療策略，或用於早期診斷和癌症預防。一些腫瘤易感基因，諸如BRCA1、BRCA2、APC和TP53，對於臨床診斷和治療非常有價值。這些易感基因也存在於家族性肺癌的種系突變中。另外，基因突變也可以是由腫瘤引發的基因變化，並且可以發展為體細胞突變。

全面分子表徵對於探索腫瘤的遺傳和體細胞基因變化至關重要。例如，嗜鉻細胞瘤和副神經節瘤的全面分子表徵顯示8個易感基因的致病性種系突變，包括：

• CSDE1作為體細胞突變的驅動基因；
• HRAS，RET，EPAS1和NF1作為四個已知的互補驅動因素;
• MAML3，BRAF，NGFR和NF1作為疾病融合基因。

遺傳性乳腺癌的全面分子表徵顯示21個基因發生了42處有害的種系突變，其中BRCA1或BRCA2佔18％，TP53佔3％，DNA錯配修復佔5％，CDH1佔1％，范可尼貧血腫瘤相關通路（一種表現為基因組不穩定性的遺傳性綜合征）佔6％，其他佔9％。

TP53的種系錯義改變越多，早發大腸癌和李法美尼綜合征風險就越高。肺癌患者也有類似遺傳性基因突變情況，其中組織病理分型有明顯差異。

體細胞基因改變和異質性

關於腫瘤體細胞基因突變的全面分子表徵的臨床研究近年來有所增加，為肺癌發病機制提供了新的見解。研究發現，在SCLC患者中TP53和RB1的雙等位基因失活超過90％和65％的，而沒有發生染色體改變的SCLC患者中佔100％和93％。

這項里程碑的研究，使用分子腫瘤學來確定分子水平的體細胞改變，用以分疾病亞型。比如，MET基因突變，被認為是乳頭狀腎細胞癌的特異性改變，生殖突變約佔18％。但MET及配體在多種腫瘤發生髮展轉移過程中都起著重要作用。

但是MET的異質性往往導致MET高表達的患者對MET抑製劑療法耐葯的重要原因。如果MET擴增在轉移灶和原發灶之間的異質性，比如轉移灶具有MET擴增，然而原發灶不具備，也往往造成MET抑制的失敗。

隨著遺傳基因和體細胞突變的研究加深，也加深了我們對耐藥性發生髮展，腫瘤複發和轉移的認識。

基因組的不穩定性和異質性

基因組不穩定性導致基因突變頻率增加是造成遺傳和體細胞異質性發生的重要機制之一。腫瘤增殖過程中產生的內源性突變會導致基因組的不穩定性，而機體中存在著保護機制來維持基因組的穩定性和完整性，倆者之間的平衡在癌症的發生與發展過程中至關重要。

癌症的基因組不穩定性具有空間和時間多樣性，比如非沉默突變的腫瘤異質性，基因組多樣性，潛在驅動突變的區域異質性等等。隨著時間的推移，腫瘤中的酶相關性突變也會持續增加，比如瘤內基因拷貝數、異位和突變累積導致瘤內異質性。

基於基因組不穩定性的新治療策略可以包括DNA損傷預防，DNA修復增強， DNA缺陷修復，阻斷中心體聚集或抑制端粒酶活性。如果發現某個基因能夠主導基因組不穩定性，那麼可以作為一個治療靶點。

舉例來說，KrasLA2在某些遺傳條件下能改變DNA拷貝複製數，在癌症發展中起到關鍵作用。基因組的不穩定性與腫瘤的大小有關。然而，對於DNA修復突變基因的功能障礙如何促成癌症發生和進展及轉移，仍然知之甚少。

隨著技術的進步，基因編輯有可能用於基因校正和程序性修復，並被認為是癌症的未來療法，是轉化醫學的希望之一。

關鍵基因的異質性

許多基因異質性影響了藥物的療效甚至決定了耐藥性。比如大家經常聽說的PIK3CD，TP53和KRAS三個基因。

PIK3CD是肺癌幹細胞特性相關的信號通路之一，在肺癌亞型和不同癌症之間的異質性對新的治療策略的開發具有重要意義。肺癌的致癌過程可能由PIK3CD，PIK3R1或其他PIK3亞基發生突變，PIK3磷酸化的信號傳導失控引發。

PIK3CA在肺癌中的異質性與癌細胞對藥物的敏感性和耐藥性息息相關。肺癌中的鱗狀細胞癌起源於基底細胞，而腺癌則來源於肺泡上皮細胞。PIK3CA在鱗狀細胞癌的突變率（~9%）高於腺癌（~3%），與腺癌相比鱗狀細胞癌的存活率更差。

PIK3CA、LKB1和p63等基因突變在NSCLC的各個階段均有觀察到，其突變數目與肺癌的發展階段、程度和預後等因素相關。

此外，這些基因突變的相互作用將導致肺癌發病加快。但由於低選擇性、溶解性、穩定性，以及自身藥理學特性等原因，PIK3抑製劑離臨床應用還有距離。要實現PIK3抑製劑的高度特異性，不僅針對靶分子，還針對不同類型器官的特異性癌症是具有挑戰性的。

抑癌基因（如TP53，BRAC1 / BRAC2，PTEN，RB1和APC）在DNA損傷和修復，突變和致癌中起重要作用，其甲基化譜與肺癌患者的臨床預後相關。肺癌抑癌基因靶向藥物的開發面臨著準確性和穩定性，遺傳毒性等多個方面存在挑戰。

TP53突變被認為是癌症的特徵，在腫瘤中具有高頻性和敏感性。TP53基因的改變可以使細胞表型轉向癌症特徵，增加基因組異質性，並使藥物治療脫敏。肺癌患者的TP53基因突變後異質性變高，預後變差，病理類型和臨床分期特點也存在不同。儘管至今TP53靶向藥物由於毒性問題飽受爭議，但仍然不失為一種有效的藥物治療策略。

臨床前實驗表明MDM2-p53結合相互作用的小分子抑製劑與順鉑等化療葯聯用，可以有效抑制癌細胞的生長。對聯合治療敏感的癌細胞95％以上有TP53突變，並且聯合治療比單葯治療更有效。與單用順鉑相比，p53依賴性的藥物聯合治療更為有效。

許多TP53調節劑已經作為候選藥物進入臨床試驗，如APR-246，MK-1775，ALT-801，Kevetrin，SGT-53，Alisertib，AT9283，ENMD-2076和AMG900等。

KRAS是癌症中最常見的突變致癌基因和主要致癌驅動因子之一，並且KRAS異質性在癌細胞對靶向藥物的耐藥性中起著重要作用。約30％的肺腺癌患者存在KRAS突變。

腫瘤抑制因子（例如p53或LKB1）的突變基因和致癌驅動因子（例如KRAS）之間的相互作用，可以調節靶向藥物和肺癌免疫檢查點抑製劑的藥物應答。

KRAS與其他驅動因子的相互作用，使得適應性ATP結合蛋白質組和激酶對治療的反應呈現多樣性和多變性。或許針對致癌基因突變的治療策略應該包括靶向抑癌基因作為共同靶向策略。

精準自我驗證系統

儘管肺癌靶向治療已經取得進展，如EGFR抑製劑的發現與開發，但實現肺癌的精準藥物治療仍是一個挑戰。

在化療失敗後，一線靶向治療策略應該視肺癌患者的EGFR突變情況而定，如果突變存在，則用EGFR抑製劑（如吉非替尼、厄洛替尼和阿法替尼）進行治療。

在第一代靶向葯產生耐藥性後，應使用新的靶向藥物。如第三代EGFR抑製劑奧斯替尼（osimertinib）對T790M二級突變有更好的效果。

臨床試驗已經證明，聯合治療對除T790M突變以外的幾種耐葯機制均具有優勢。這些策略是基於通過二代測序獲得的目的基因突變來設計和提出的，但是它們的可行性並沒有進一步驗證。這樣的策略高度依賴於臨床經驗和對目標療法，個體化醫療和精密醫學的個人理解。

肺癌的複雜性，包括癌細胞的表觀遺傳學，基因突變，腫瘤幹細胞和EMT-MET轉化等，使得治療策略比預期的更困難。此外，腫瘤微環境和代謝產物在進展過程中影響基因突變和異質性，並對肺癌細胞對治療的反應性有影響。

為解決上述困局，或許可以考慮基於臨床實踐和分子基礎實現精準自我驗證系統。

• 臨床表型（如患者的癥狀，體征，生化指標，影像學檢查和治療反應）可作為臨床生物信息學的第一優先順序數據。
• 在手術或活檢時從肺癌患者的肺腫瘤中分離和收集癌細胞，並作為活細胞回收並培養，作為體外篩選和驗證系統。

臨床醫生可以根據腫瘤切除或活檢後立即測量所得的基因變化和異質性的生物信息學結果，為該特定肺癌患者制定具體的治療策略。然後在患者自身的活細胞中驗證基於靶標的單一療法或聯合療法的可行性。

這個系統可以根據患者自身的基因測序和細胞對治療方案進行驗證，而不是根據猜測和經驗來制定策略。但是來自患者分離所得的癌細胞的有限數量，難以滿足對所有不同方案的驗證，大大限制了這個系統的效率。

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參考文獻：

Diane C. Wang, W. W., Bijun Zhu, Xiangdong Wang. (2018). Lung Cancer Heterogeneity and New Strategies for Drug Therapy. Annual Review of Pharmacology and Toxicology，58： 531-546.

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