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Nat Commun 武汉大学团队突破技术瓶颈:新型测序法解密胃癌细胞外囊泡DNA全基因组甲基化为癌症早筛提供新视角
浏览量:    所属栏目:【技术团队 】    时间:2025-08-31

  8月29日,武汉大学团队在《自然·通讯》(Nature Communications)发表重磅论文,提出一种名为“Tn5辅助酶促甲基测序联合转化加尾”(TEMPT)的新型全基因组甲基化测序技术,成功破解了胃癌患者血液中微量细胞外囊泡DNA(EV-DNA)的甲基化密码。 这项突破不仅填补了低输入量EV-DNA甲基化分析的技术空白,更揭示了EV-DNA在癌症发生发展中的关键作用,为胃癌早期诊断和肿瘤微环境研究提供了全新视角。

  癌症的早期诊断是全球医学领域的重大挑战。 传统的组织活检因侵入性强、难以动态监测,逐渐被“液体活检”替代——通过分析血液中的循环肿瘤DNA(ctDNA)或细胞外囊泡(EVs)等生物标志物,实现无创或微创的疾病检测。然而,ctDNA存在半衰期短(仅5-150分钟)、片段化严重等问题,限制了其大规模应用。相比之下,EVs是细胞分泌的纳米级“小包裹”,内含蛋白质、核酸(如DNA、RNA)和脂质,在血液中稳定性高,且能反映母细胞的分子特征,被视为“液体活检的新星”。

  长度较长:EV-DNA多为160-180 bp以上的大片段,传统测序前的文库构建需高效片段化;

  甲基化测序技术限制:主流的亚硫酸氢盐测序需数百纳克DNA输入,且易导致DNA损伤; 其他无亚硫酸氢盐方法虽减少损伤,但对低输入量样本仍不够高效。

  EV-DNA就像藏在血液里的“加密信”,但信太少、纸太脆,传统方法根本读不懂。研究团队的目标就是开发一把“”,既能高效提取信的内容,又不破坏关键信息。

  针对上述挑战,研究团队开发了TEMPT技术,其核心创新在于“三步走”策略:

  1.单适配器Tn5标签化:传统Tn5转座酶需在DNA两端插入不同适配器(效率仅约50%),TEMPT通过改造Tn5,使其携带单一端适配器,确保切割后的DNA片段均带同一适配器,大幅提升文库构建效率;

  2.酶促转化替代亚硫酸氢盐:采用温和的酶促反应(TET氧化+β-葡萄糖基转移酶保护修饰碱基+APOBEC脱氨),避免亚硫酸氢盐对DNA的损伤,同时实现99.73%的未修饰胞嘧啶转化率(仅0.27%未转化);

  3.3’端加尾连接适配器:通过末端脱氧核苷酸转移酶(TdT)给DNA片段3’端添加多聚C尾,再用带多聚G尾的适配器连接,彻底解决“双适配器连接效率低”的难题。

  实验数据显示,TEMPT对超低输入量EV-DNA(低至亚纳克级)的文库构建效率比传统方法(如SALP、s3)高30%以上,且覆盖均匀性、甲基化转换准确性(非转化率仅1.27%)均达到测序要求。

  借助TEMPT技术,研究团队分析了58例胃癌患者(含早期、晚期)及胃息肉(良性对照)的EV-DNA样本,获得了以下突破性发现:

  通过对比癌症与良性样本,研究团队鉴定出647个癌症相关DMRs(差异甲基化区域)。 这些区域在基因组中主要富集于增强子等调控元件,提示EV-DNA的甲基化异常可能通过调控基因表达参与癌症发生。

  基于这些DMRs构建的机器学习模型,在发现队列中区分癌症与良性的准确率(AUC)达0.81,验证队列中仍保持0.80,显示出可靠的诊断潜力。 这意味着未来仅需抽取少量血液,就能通过EV-DNA的甲基化特征快速筛查胃癌。

  进一步分析早期(Tis-T1)与晚期(T2-T4)癌症样本的DMRs,发现阶段特异性DMRs更多富集于启动子、增强子和CTCF结合位点,且晚期样本中多数DMRs呈低甲基化趋势。 低甲基化通常与基因激活相关,提示这些区域的基因可能在癌症进展中被“唤醒”,驱动肿瘤侵袭和转移。

  此前研究认为,EV-DNA主要来源于肿瘤细胞死亡或主动分泌,但本研究通过“组织去卷积”分析发现,免疫细胞(如巨噬细胞、浆细胞)是EV-DNA的重要来源之一。 与良性样本相比,癌症患者的EV-DNA中,巨噬细胞贡献度增加2.3倍,浆细胞增加2.8倍(虽未达统计学显著性,但趋势明确)。

  这意味着EV不仅是肿瘤细胞的“传声筒”,更是免疫细胞与肿瘤“对话”的载体。 研究软对发现的DMRs关联基因YES1(Src家族激酶,参与信号传递)、FN1(细胞粘附)等,均与免疫细胞功能密切相关。 未来或可通过分析EV-DNA的甲基化特征,监测肿瘤免疫微环境的变化。

  这项研究不仅为胃癌早期诊断提供了新的生物标志物(EV-DNA甲基化DMRs),更揭示了EV在肿瘤微环境中的“通讯”功能,为理解癌症转移机制提供了新视角。

  目前,研究团队正与医院合作,计划扩大样本量(尤其是早期癌症患者),验证TEMPT的临床实用性,并探索EV-DNA甲基化与患者预后、治疗响应的关联。 此外,团队还在优化TEMPT技术,尝试整合染色质共沉淀(ChIP)技术,同步分析EV-DNA的组蛋白修饰,进一步挖掘其表观遗传信息。

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