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关于TMB,史上最硬核科普在这里

返回列表 来源: 发布日期: 2020.09.30

1.什么是TMB?

肿瘤突变负荷(tumor mutational burden,TMB)是指每百万碱基检测出的体细胞变异总数(mutations per Mb unit,muts/Mb)。但是关于TMB的精确定义,随着检测区域的大小、分布及包含变异的种类而变化【1】。


2.为什么检测TMB?

研究表明,肿瘤突变负荷高(tumor mutational burden high,TMB-H)的患者,更可能从免疫检查点抑制剂(immune checkpoint inhibitor,ICI)治疗中获益。如图1所示,对于TMB-H的肿瘤患者,其肿瘤细胞会表达大量的异常蛋白,这些异常的蛋白被呈递到肿瘤细胞表面后,可被免疫细胞识别,并激活免疫细胞对肿瘤的杀伤作用【2】。2020年6月,美国食品药品监督管理局(Food and Drug Administration,FDA)加速审批Keytruda单药用于治疗TMB-H(TMB≥10 muts/Mb),既往治疗后疾病进展,且无满意替代治疗方案的晚期实体瘤患者。说明TMB作为泛癌种的免疫治疗生物标志物,其重要性得到FDA的认可。


图1. 肿瘤新生抗原(tumour-specific neoantigens)识别示意图【2】


3.如何计算TMB?

关于TMB的计算,尚无行业标准。2017年Foundation Medicine发表了关于TMB的重磅文章:Analysis of 100,000 human cancer genomes reveals thelandscape of tumor mutational burden,首次大规模分析了100,000例肿瘤样本的TMB检测数据。我们先看看FoundationOne CDx (F1CDx)是如何计算TMB的【3】:

  1. 首先统计等位基因频率≥5%的同义和非同义突变
  2. 过滤掉单核苷酸多态性数据库(Single Nucleotide Polymorphism database ,dbSNP)、外显子联盟(Exome Aggregation Consortium ,ExAC)中的胚系突变
  3. 剩余的胚系突变使用体系-胚系/杂合算法(somatic-germline/zygosityalgorithm,SGZ algorithm )过滤
  4. 然后过滤掉已知或潜在的驱动突变
  5. 最后用剩余的突变数量除以检测的编码区大小(0.8 Mb)

4.如何确定TMB cut-off?

关于TMB cut-off的确定,尚无行业标准。我们再看看FoundationOne CDx (F1CDx)是如何确定TMB cut-off的:

  • TMB cut-off =20 muts/Mb :2017年,FoundationOne分析了100,000例肿瘤样本的TMB,当HighTMB定义为≥20 muts/Mb时,20个癌种TMB阳性率>10%,38个癌种TMB阳性率>5%【4】
  • TMB cut-off =10/13 muts/Mb :2020年,KEYNOTE-158研究中,使用FoundationOne CDx (F1CDx)分析了790例肿瘤样本的TMB,当High TMB定义为≥10muts/Mb,TMB阳性率为13%,当High TMB定义为≥13 muts/Mb,TMB阳性率为9%【5】


5.迈杰转化医学的TMB检测方案?

Med1CDx Panel是迈杰转化医学自主开发的一款大Panel检测产品,覆盖601个基因全外显子、38个基因融合相关内含子、29个基因52个化药分析位点、114个微卫星不稳定性分析位点,捕获区域大小为2.7 Mb。Med1CDx Panel检测TMB具有如下优势:

  • TMB检测区域广:全面检测601个基因全外显子区域,非热点突变、罕见突变不漏检,TMB计算结果更准确
  • WES TMB相关性高:如图2所示,Med1CDx TMB与WES TMB线性相关性高达0.97,可完美替代WES
  • TMB cut-off值设定科学:如图3所示,采用较为公认的四分位法确定TMB cut-off,即TMB值前25%的患者,更可能从免疫治疗中获益
  • TMB cut-off值动态校正:根据每个样本的测序质量评估,仅计算满足生信分析质控标准区域的突变,保证结果准确


图2. Med1CDx TMB与WES TMB线性相关性


图3. Med1CDx在泛实体瘤(all)、结直肠癌(crc)、胃癌(gc)、肝癌(liver)、肺癌(lung)中使用四分位法确定的cut-off值


6.为什么选择Med1CDx?

Med1CDx采用全外显子区捕获设计,既解决了TMB计算准确性的问题,也解决非热点突变、罕见突变漏检的问题。如图4所示,Med1CDx的一项2979例泛实体瘤样本的回顾性数据分析表明,EGFR的突变出现在整个基因编码区域,其中多个突变位置是重要的转录后修饰位点,包括磷酸化、乙酰化、泛素化等,这是采用热点区捕获设计的产品无法做到的:

图4. Med1CDx检测的2979例泛实体瘤样本的EGFR突变位点分布


Med1CDx作为一款功能强大的检测产品,可解决创新药物研发痛点及患者用药痛点,如图5所示:

图5. Med1CDx解决创新药物研发痛点及患者用药痛点


原创:Heisenberg

编辑:Grace

参考文献:【1】Büttner R, et al.Implementing TMB measurement in clinical practice: considerations on assayrequirements. ESMO Open 2019;4:e000442. doi:10.1136/esmoopen-2018-000442.【2】Roman M. Chabanon,et al. Mutational Landscape and Sensitivity to Immune Checkpoint Blockers.Published OnlineFirst July 7, 2016; DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-16-0903.【3】PMA P190017/S014 FDA Summary of Safetyand Effectiveness:accessdata.fda.gov/scri.【4】Roman M. Chabanon,et al. Mutational Landscape and Sensitivity to Immune Checkpoint Blockers.Published OnlineFirst July 7, 2016; DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-16-0903.【5】Zachary R. Chalmers , et al.Analysis of 100,000 human cancer genomes reveals the landscape of tumor mutationalburden. Genome Medicine (2017) 9:34.DOI 10.1186/s13073-017-0424-2.【6】Fullprescribing information ofpembrolizumab(KEYTRUDA): fda.gov/drugs/resources.

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