HCC相关联的病毒暴露特征(VES)(图4)作者应用梯度推进法来寻找最合适的病毒组成,以区分肝癌和原发性肝癌。首先使用10倍交叉验证和个随机排列,其中90%的样本用于训练,剩下的10%作为独立验证,发现VES可以显著区分HCC和PC,其曲线下面积(AUC)值在分别在0.9和0.7以上用于训练和交叉验证。该特征由61个病毒株对应的独特表位组成。其中18株病毒与HCC呈正相关,其余病毒呈负相关。共有11株丙型肝炎病毒株,包括3b或台湾1b等独特变异株,是该特征的主要贡献病毒之一。这一观察结果并不令人惊讶,因为这组病例中39%的是HCV阳性。作者还发现,巨细胞病毒、丁型肝炎病毒和流感病毒株H1N1和H3N2在HCC组中富集。相比之下,43种病毒,如人呼吸道合胞病毒和人鼻病毒23,在肝癌组中优先被消灭。61株病毒株的加权VES评分在HCC和PC之间(p0.),以及在HCC和AR之间有显著差异(p0.),这不包括在最初的特征发现中,AR和PC之间(p0.)。在PC、AR和HCC中,VES评分显著增加(p0.),提示VES与肝癌的发生呈正相关。对61株病毒株的反应表位进行了系统发育分析,以确定这些HCC相关病毒之间的相似性。为了寻找在HCC中富集或缺失的常见反应性病毒表位,作者限制了与HCC相关的排名靠前的病毒表位。这些病毒可分为八个主要分支,不同的HCV表位与其他病毒表位聚集在一起,但6号簇除外,6号簇包含六个HCV变体(12种病毒中)。总的来说,在每一个分支中没有明显的病毒增加或减少的富集,这表明参与免疫反应的不同病毒表位在肝癌中普遍存在。
基因组扫描鉴定与VES相关联的遗传变异株(图5)为了确定宿主遗传背景是否与VES相关,作者在NCI-UMD队列中进行了全基因组关联研究(GWAS),因为这种方法可能有助于识别易受病毒感染和癌症影响的遗传变异。Manhattan曲线图显示VES得分高分组和低分组之间存在显著的SNP差异。三个SNP,即rs、rs和rs,分别位于与RHOA、EPB41L4B和CDH13基因座相对应的三个不同基因组区域,在p值10?7显著性水平上显示出与VES评分组的关联。其中,rs进一步分析,因为在该队列中可以检测到该变异的主要和次要等位基因。还发现了个具有高度连锁不平衡(LD;r20.6)的rs,但rs和rs没有。rs的7个高LD单核苷酸多态性在基因型组织表达(GTEx)数据库中显示CDH13作为表达数量性状位点(eQTL)的表达谱。来自风险G/G基因型rs的携带者胫骨动脉组织中CDH13的表达水平显著高于保护基因型A/A的携带者。为了获得rs在HCC或AR中的基因型效应,作者建立logistic回归模型来计算AR或HCC中的基因型OR,相比基因型PC。rs的G/G基因型显示,与PC相比,AR患者患HCC的风险增加,OR=1.89(95%CI0.30-11.4),HCC的风险更高且具有统计学意义,OR=7.22(95%CI1.30-40.0)。与HCC的基因型效应一致,与A/A相比,VES评分也从杂合子A/G逐渐增加到G/G。因此,rs及其连锁基因CDH13可能与VES相关并导致疾病风险。
一个前瞻性肝癌队列中的VES验证(图6)为了进一步验证上述VES的临床实用性,作者分析了HCC高危NIDDK队列中的病毒扫描图谱。该队列包括名慢性肝病患者,他们被纳入肝病自然史研究,随访时间长达20年。其中44人患肝癌。NIDDK队列中病毒种类的中位数为6种,即与NCI-UMD队列相似。这个队列包括在登记时(基线)和不同随访时间点收集的血清样本,直到通过影像学诊断为肝癌(诊断)。然后,我们使用可变作用力向量进行logistic回归分析。为了获得他们在NCI-UMD队列或NIDDK队列中的性能,作者生成了接收器工作特性(ROC)曲线。因此,在NCI-UMD队列中获得的AUC性能测量值为0.89(95%CI为0.86-0.92)。观察到NCI-UMD队列中HCC病例的VES评分差异很大,有些病例的VES评分低于检测限,而另一些则相当高。有趣的是,与低分或低于检测限的患者相比,得分高的患者生存率明显较差。在来自NIDDK队列的患者中,VirScan数据可用于基线时的40例HCC、基线时的例对照、44例诊断时的HCC和例诊断时的对照。发现,基线检查时AUC值为0.91(95%CI为0.87-0.96),诊断时为0.98(95%CI为0.97-1)。VES的表现优于AFP,AFP是一种临床上常用的肝癌诊断标志物。Delong试验显示VES和AFP之间有显著改善。作者还发现在NIDDK队列中44名患者的VES水平和总生存率之间存在类似的趋势。为了评估VES预测HCC发病的时间依赖性,作者分析了例无癌对照组和40例HCC病例(来自NIDDK验证队列),其中至少有两个时间点可用。在生存模型的背景下,事件被定义为HCC诊断的发生。根据这一解释,截尾时间被定义为无癌对照组基线检查与随访之间的时间差,而事件时间定义为肝癌组基线诊断与肝癌诊断之间的时间差。此外,作者进行了时间相关的ROC曲线分析,以评估VES在相对于基线1到10年的一系列里程碑时间点上的性能,在这一范围内,VES似乎非常稳定。有趣的是,与在相似时间间隔随访但未发生肝癌的无癌高危患者相比,发生肝癌的患者在基线检查时的VES评分平均要高得多。在NIDDK队列中,仅观察到随着时间推移而发展为HCC的患者的病毒暴露量显著增加。在这个前瞻性队列中,高病毒暴露的HCC患者比低病毒暴露的HCC患者有更严重的疾病侵袭性,VES是早期HCC发病的有力指标。此外,基于VES的AR与HCC的预测性能优于患者图表中的其他临床指标,如AFP、丙氨酸转氨酶(ALT)、肝硬化和血小板计数,以及所有关键临床变量的组合,如基线时NIDDK队列分析所示,与NIDDK的诊断和NCI-UMD队列定性一致。在HCV阳性和HCV阴性的患者中,VES和HCC的相关性相似。总之,本研究利用高通量病毒组技术对HCC患者的血清学样本进行了迄今为止规模最大的研究,也是我们所知的第一项利用VESs作为HCC早期发病的癌症生物标志物的研究。在高危患者中采用纵向设计对肝癌诊断进行验证。有必要对大量人群进行前瞻性随机研究,以评估其在肝癌监测中的效用。
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