24639份真实世界样本：NGS检测辅助髓系肿瘤的诊断、治疗指导和预后分层

髓系肿瘤是一种广泛的血液系统疾病，关键驱动基因的体细胞突变状态对其诊断、预后和治疗具有重要意义。本文总结了靶向二代测序（NGS）检测在24639份临床髓系样本中的发现。研究者对数据进行了综合分析，并将其作为急性髓系白血病（AML）、骨髓增生异常综合征（MDS）和骨髓增生性肿瘤（MPN）特异性个体队列的一部分。总体而言，共检出48015个变异，并且在NGS panel中的所有50个基因（包括21个基因的所有外显子和29个基因的选择外显子）中均发现了变异。每例患者平均携带1.95个突变。突变数量随年龄增长而增加（Spearman秩相关系数，ρ=0.29，P＜0.0001），并且AML患者的突变数量高于MDS或MPN患者（学生t检验，P＜0.0001）。TET2是检测到的最常见突变（19.1%的样本；4695/24639），其中7.7%（1908/24639）为多重打击TET2突变。突变频率在血细胞减少症和MDS患者之间存在相关性（Spearman′s检验，ρ=0.97，P＜2.2×10-16），MDS诊断基因SF3B1是唯一显著的异常值。这项大型回顾性研究显示了NGS检测在常规临床治疗期间指导临床决策方面的效用，并强调了广泛髓系患者人群的突变情况。

• 作为常规护理的一部分，分析了来自参考实验室的24639份髓系样本；

• 包含50个基因的NGS panel平均在每个样本中检测出1.95个突变；

• 48.7%（12003/24639）的样本具有潜在的诊断突变；

• 同一患者的骨髓和外周血标本具有一致性；

• 真实世界样本的突变情况与已发表的研究一致。

研究背景

髓系肿瘤是由造血干细胞克隆突变引起的血液疾病，包括骨髓增生异常综合征（MDS）、骨髓增生性肿瘤（MPN）和急性髓系白血病（AML）等疾病。

二代测序（NGS）的出现揭示了髓系肿瘤患者的频繁体细胞突变。2013年，癌症基因组图谱研究网络（The Cancer Genome Atlas Research Network）利用外显子组测序确定了AML中频繁突变且可能在疾病发病机制中发挥作用的23个基因。其他研究已经确定了与髓系疾病全谱相关的突变。频繁突变存在于功能包括表观遗传调控（TET2、ASXL1、DNMT3A）、转录因子（RUNX1）和RNA剪接（RUNX1）的基因中。突变基因的数量和类型似乎反映了该病的临床复杂性和进展速度。事实上，随着年龄的增长，突变增加，并且发现了携带“驱动”突变的无症状患者，这些患者被称为潜力不确定的克隆性造血（CHIP），这些都阻碍了为一些突变赋予诊断意义的努力。

尽管这些疾病的体细胞基因组图谱存在异质性，但许多基因的突变状态已被纳入临床指南，用于诊断、治疗和预后。对于MPN，JAK2、CALR和MPL突变可用于帮助区分真性红细胞增多症（PV）、原发性血小板增多症（ET）和更严重的疾病（原发性骨髓纤维化（PMF））。对于MDS，SF3B1突变和TP53双等位基因突变（TP53-bi）具有诊断意义，而标准预后风险分类包括多达31个基因的突变信息。对于AML，FLT3、CEBPA、NPM1、TP53和其他9个骨髓增生异常相关基因的突变已被纳入临床分类和预后。国际共识分类（ICC）引入了MDS/AML的中间类别，用于有10-19%原始细胞的MDS患者，其中TP53和其他9种基因具有诊断意义。

在这项研究中，对22659例患者的24639份临床样本进行了回顾性分析，这些样本使用包含靶向50个髓系恶性肿瘤相关基因的NGS panel进行检测。患者因多种适应症而被转诊，包括贫血等较轻的症状。与其他已发表的研究相比，本研究的临床适应证更广泛，其他研究通常集中在确诊的较小患者队列。检测是同时进行的，因此未获得接受检测患者的结局数据和胚系突变状态。NGS panel利用扩增子测序，检测到的突变仅限于单核苷酸变异和小的插入、缺失和重复（＜52 bp）。此外，该方法还能检测FLT3内部串联重复（ITDs），是AML的重要突变，长度可达121 bp。

本研究的目的是探讨靶向NGS panel在真实世界临床环境中的应用。据研究者所知，这是迄今为止研究最大的髓系患者队列。

研究结果

临床样本的突变情况揭示了新的突变模式：

整个队列包括22659例患者的24639份样本，这些患者具有与血液学疾病相关的多种适应症的检测原因。检测适应症包括AML（3064例，12.4%）、MDS（5232例，21.2%）、MPN（2545例，10.3%）或MDS/MPN（744例，3.0%）。此外，6381例患者(25.9%)仅具有主要与MDS相关的血液学症状（白细胞减少、中性粒细胞减少、全血细胞减少或血小板减少），2311例患者（9.4%）只有与MPN相关的血液学症状（白细胞增多、单核细胞增多、血小板增多、嗜酸性粒细胞增多或中性粒细胞增多）（表1）。在24639份样本中发现了48015个临床相关的I-III级突变。17190例（69.8%）患者至少存在1种突变。每个样本的平均突变数为1.95（95%CI：1.92-1.97），范围为0-14。每例样本突变数量与患者年龄呈正相关（Spearman′s，ρ=0.29，P＜0.0001，图1A）。AML患者平均有2.86个突变（95%CI：2.78-2.95），高于MDS（2.02；95%CI：1.96-2.07）和MPN（1.77；95%CI：1.7-1.84）（学生t检验，P＜0.0001）。但AML患者的平均年龄为65.0岁（95%CI：64.38-65.57），低于MDS患者（71.7岁；CI：71.35-72.04，学生t检验，P＜0.0001）。这表明AML的突变数量具有临床意义，而不是体细胞突变随年龄增加而增加的函数。突变数量最多的是MDS/MPN患者（3.01；95%CI：2.85-3.18），高于MDS和MPN的平均值（学生t检验，所有配对，P<0.0001）。MDS/MPN患者的平均年龄为69.6岁（95%CI：68.67-70.56）。图1B更详细地展示了上述数据。

表1

图1

68.7%（33004/48015）的突变为单个氨基酸替换。插入、缺失和重复的频率较低（11065；23.0%）。424例（1.72%）患者检测到临床相关的FLT3-ITD突变，其中213例为AML，35例为MDS，6例为MPN。在检测的50个基因中，有16个用于ICC诊断标准（用于MPN的JAK2、CALR和MPL；用于MDS的SF3B1和TP53（双等位基因失活）；以及用于AML的CEBPA、NPM1、TP53、ASXL1、BCOR、EZH2、RUNX1、SF3B1、SRSF2、STAG2、U2AF1和ZRSR2）。48.7%（12003/24639）的患者存在这16个基因的诊断性突变。在1887例（7.7%）患者中发现了TP53突变，其中1036例为TP53双等位基因失活（TP53-bi），采用的是多序列突变和/或VAF＞0.55。研究在133例（0.54%）患者中发现CEBPA单框内碱性亮氨酸拉链（bZIP）突变。

突变最常见于与表观遗传学和RNA剪接相关的基因。在整个队列中，最常见的突变基因是TET2，在19.1%（4695/24639）的样本中检测到，其次是ASXL1、DNM3TA、IDH1、SRSF2和TP53（图1C）。图2显示了按临床类别划分的整个队列中最常见突变基因的相对丰度。将相对突变丰度与三项常被引用的已发表研究进行比较显示出很强的相关性（AML、MDS和MPN的Spearman's，ρ分别为0.77、0.86和0.70；P＜1.96×10^-5；图3），这提供的证据，表明将检测原因作为临床结局的替代指标，再现了髓系恶性肿瘤的体细胞突变情况。

图2

图3

在17.5%（4302/24639）的样本中观察到FDA批准的疗法相关基因突变（AML的FLT3、IDH1、IDH2和KIT）。针对携带TP53、NPM1、CEBPA等基因突变的患者的疗法，以及针对携带一系列表观遗传修饰基因（如ASXL1、DNMT3A、EZH2、TET2）变异的患者的新型表观遗传修饰疗法的临床试验也正在进行中。在12.2%（2753/24639）的样本中观察到TP53、NPM1和CEBPA突变，在52.7%（13002/24639）的样本中观察到表观遗传修饰基因突变。

尽管存在广泛的临床适应症，但对成对发生的基因关联的分析揭示了整个队列中相互排他性和共突变的模式（图4）。共鉴定出27对相互排斥的基因，包括与RNA剪接相关的基因（SF3B1、SRSF2和U2AF1；比值比<0.34，调整后的P<1.88×10^-13，所有对），如多项研究报道的那样。对于共突变，观察到的最大效应量是在AML“驱动”突变FLT3和NPM1之间（比值比=26.9，校正后P=1.59×10^-215）。

图4

3926例（15.8%）样本存在同一基因的多重突变，TET2占近一半（1908；48.6%）。其次常见的多重突变基因是TP53（455；11.5%）。40.6%（1908/4695）的TET2样本存在TET2的多重打击，24.1%（455/1887）的TP53样本存在TP53的多重打击。在双基因敲除小鼠中观察到TET2缺失会增加突变率。携带TET2突变的样本平均突变数量（4.0，95%CI：3.94-4.06）显著高于携带其他基因突变的样本（2.34，95%CI：2.31-2.37, Student's t 检验，P＜2.26×10^-16）。然而，与panel中的其他基因相比，还有其他因素可以解释TET2中多种突变的优势。TET2突变见于整个编码序列。TET2编码序列长度（6045 bp）在panel中排名第三。TET2突变患者的平均年龄（74.6岁；95%CI：74.26-74.88）也显著高于无TET2突变的患者（65.6岁；95%CI：65.4-65.85；学生t检验，P＜2.2×10^-16），提示与年龄相关的突变数量增加的作用。然而，TET2是一个肿瘤抑制基因，多个小序列突变可能是在肿瘤细胞中敲除该基因两个拷贝的特定机制。

重复检测揭示了肿瘤进化或治疗反应的可能变化：

在评估期间，1569例患者在多个时间点接受了检测。这些患者平均提供了2.26个样本（范围2-7个），平均采样时间为首次采样后258 d（范围0-1582 d）。对结果进行时间上的比较，以推断患者突变状态中肿瘤分数或克隆动力学变化的证据。在757例患者（48.2%）中观察到样本日期之间的突变丢失或获得。592例患者（37.7%）的VAF变化≥10%。VAF的变化可以反映随时间发生的肿瘤分数或克隆扩增/收缩的变化。对于这些患者，可以通过定量和动态的VAF监测来指导治疗决策。

队列中的467例患者提交了骨髓和全血样本进行随访检测。这些检测可用于比较这些样本来源的突变的一致性。而不同标本类型之间的平均间隔时间为159 d（1-1034 d）。考虑到突变频率的变化，可能是由于肿瘤演变和/或治疗干预的结果，研究分析了从同一患者在0、14和100天的时间间隔内采集的样本（图5）。14例患者的骨髓和血液样本在同一天采集，两者的突变一致性为95%（38/40），85.7%（12/14）的患者两种标本类型完全一致。143例患者的骨髓和血液标本检测时间间隔在14天内，两种标本的突变一致性为88.5%（369/417），完全一致性为77.0%（110/143）。将骨髓与血液标本的间隔时间延长至100 天时，突变一致性降低[283例患者中78.2%（723/924）为一致突变，65.0%（184/283）的患者两种标本类型均为完全一致突变]。在分析的时间间隔内，观察到同一患者的骨髓与血液之间的VAF存在显著线性相关（Pearson确定系数，r2≥0.50；P≤3.15x10^-8）。相关性斜率≤0.83，提示血液的VAF总体低于骨髓。这可以通过血液样本中自然存在的非髓系细胞来解释。图6显示了具有至少3个样本日期的患者的4个实例，其中突变状态和VAF的变化可能反映了患者体细胞突变的进化历史和/或血液和骨髓样本之间的突变差异。

图5

图6

AML的突变谱：

该队列包括来自有AML适应证患者的3064份样本。每例AML样本的突变数量与患者年龄呈正相关(Spearman′s，ρ=0.28，P＜0.0001)，患者每次检测均有0-14个突变。最常见的突变基因为TET2（636，20.8%）、DNM3TA（636，20.8%）、ASXL1（561，18.3%）、TP53（424，13.8%）和RUNX1（415，13.5%）。

根据ICC，CEBPA、NPM1、TP53、ASXL1、BCOR、EZH2、RUNX1、SF3B1、SRSF2、STAG2、U2AF1和ZRSR2突变可诊断AML。59.1%（1812/3064）的AML样本存在这12个基因的突变。在55例（1.8%）AML样本中观察到CEBPA框内bZip突变。FDA批准的与上述突变基因相关的靶向治疗包括米哚妥林（midostaurin，FLT3）、艾伏尼布（ivosidenib，IDH1）、恩西地平（enasidenib，IDH2）。11.9%（266例）的AML患者存在FLT3突变，13.4%（411例）的患者存在IDH1突变，8.2%（251例）的患者存在IDH2突变。

ELN将AML患者携带的CEBPA框内bZIP突变分配为良好风险，将TP53、ASXL1、BCOR、EZH2、RUNX1、SF3B1、SRSF2、STAG2、U2AF1和ZRSR2突变分配为不良风险。目前尚无针对同时携带有利和不利风险突变的患者的指南。在本研究中，CEBPA框内bZIP与EZH2的共突变富集（比值比= 3.84，校正P=0.44），而NPM1与TP53、ASXL1、BCOR、EZH2、RUNX1或U2AF1的共突变较少（比值比=0.11-0.32，校正P≤0.037，所有对）（表2）。

表2

MDS的突变谱：

MDS样本（5232例）中，突变数量与患者年龄呈正相关（Spearman′s检验，ρ=0.27，P＜0.0001）。每次检测MDS样本均检出0-11个突变。最常见的突变基因是表观遗传学和RNA剪接基因，即TET2（1102，21.1%）、ASXL1（952，18.2%）、SF3B1（660，12.6%）、DNMT3A（657，12.6%）和IDH1（558，10.7%）。与RNA剪接功能相关的4个基因（SF3B1、SRSF2、U2AF1和ZRSR2）均在突变频率最高的13个基因中。本研究结果与Haferlach等人的研究高度一致，前14个突变基因中有12个共同存在，突变数量之间有很强的相关性（Spearman′s，ρ=0.86，P=4.7×10^-12，图3B）。

SF3B1突变和TP53双等位基因失活（TP53-bi）可诊断MDS。采用多序列突变和（或）VAF＞0.55常规检测，SF3B1和TP53-bi的检出率分别为12.6%（660/5232）和4.5%（233/5232）。ICC为具有10%-19%原始细胞，并且携带ASXL1、BCOR、EZH2、RUNX1、SF3B1、SRSF2、STAG2、U2AF1和/或ZRSR2突变的患者引入了一种称为MDS/AML的中间继发性AML类别。在5232例MDS患者中，原始细胞计数未知，但上述这些突变的检出率为43.8%（2293/5232），有可能诊断为MDS/AML。对于MDS预后，国际预后评分系统-分子（IPSS-M）是一种经过验证的预后方法，它纳入了分子信息，以改善MDS风险分层。IPSS-M采用19个二元分子特征，包含31个基因的体细胞突变信息，其中26个基因可被本研究使用的NGS检测到（KMT2A部分串联重复（KMT2A PTD）、ETNK1、GNB1、PPM1D和PRPF8是无法检测到的突变，而TP53杂合性缺失（LOH）是VAF推断的）。60.6%（3169/5232）的患者存在IPSS-M突变，其中35例（1.1%）为FLT3-ITD，18例（0.57%）在密码子835和836存在FLT3酪氨酸激酶区突变。

MPN的突变谱：

与AML和MDS一样，MPN患者的年龄与观察到的突变数量呈正相关（Spearman′s，ρ=0.41，P＜0.0001）。MPN患者的每个样本检出0-11个突变，NGS panel中的50个基因中有49个检出突变。2545例样本中最常见的突变基因是JAK2（796，31.3%）、TET2（428，16.8%）、ASXL1（408，16.0%）、IDH1（250，9.8%）和SRSF2（194，7.6%）。在180例（7.1%）患者中发现CALR，在67例（2.6%）患者中发现MPL，在公布的发生率范围1-9%之内。在1805例阳性结果的MPN样本中，772例（42.8%）为JAK2、CALR和MPL的“三阴性”样本，远远高于通常报告的10-15%。在“三阴性”样本的46个基因中观察到突变，这表明这些患者没有直接的基因组分类。JAK2/CALR/MPL突变样本的突变数量（2.60；95%CI：2.50-2.69）高于“三阴性”样本（2.37；95%CI：2.24-2.50；学生t检验，P=0.006），平均年龄差异无统计学意义（学生t检验，P=0.23）。根据ICC，ASXL1、EZH2、IDH1、IDH2、SF3B1、SRSF2和TET2突变可支持"三阴性" MPN患者的诊断。61.5%（475/772）的"三阴性" MPN患者存在上述基因突变。98.1%（781/796）的JAK2阳性MPN样本存在JAK2基因的经典突变，第14号外显子V617F突变。在15例样本中观察到的其余JAK2突变包括外显子12的8种突变（也已知具有诊断意义）、外显子13的非经典突变（V563I、R564Q、R564L（2例）和Y590C）和外显子14的非经典突变（L611S和C616S）。

一部分MPN患者样本具有更具体的作为检测原因的临床指征：729 例患有PV，449例患有ET。在PV样本中，JAK2突变检出率为32.2%（235/729），低于已报道的JAK2突变发生率（高达98%）。

MDS/MPN的突变谱：

744份（3.0%）样本来自有MDS/MPN适应证的患者。患者取样时的年龄与观察到的突变数量呈正相关（Spearman's，ρ=0.37，P＜0.0001），MDS/MPN患者检出0-11个突变。在NGS panel的50个基因中，有46个基因检测到突变。NRAS（68例，9.1%）和CBL（59例，7.9%）基因在MDS/MPN中的发生率显著高于其他主要临床指征，与其他研究观察到的发生率一致。其他常见突变基因包括TET2（286，38.4%）、ASXL1（231，31.0%）和SRSF2（170，22.8%）。SRSF2先前被观察到在MDS/MPN中富集。成对基因关联显示SF3B1和SRSF2之间存在互斥性（比值比=0.10，校正后P=0.005）。研究在22对基因中观察到共突变。35例（4.7%）患者存在SETBP1突变，所有35例患者均存在ASXL1共突变（比值比=185.6，校正后P=2.04 x 10^-16）。ASXL1和SETBP1共突变支持MDS/MPN亚型不典型CML（aCML）的诊断。正如之前在MDS/MPN中观察到的那样，SRSF2与TET2共突变（比值比=6.12，校正后P=3.38×10^-20）。观察到罕见突变KDM6A（8例，1.1%）与NF1共突变（比值比=27.6，校正后P=0.032）。对于MDS/MPN的诊断，体细胞突变主要用于确定克隆性和排除其他髓系肿瘤。然而，也有纳入特定突变信息的预后方案。例如，Elena等人提出了一种结合细胞遗传学和ASXL1、NRAS、RUNX1和SETBP1突变的方案。37.8%（281/744）的MDS/MPN患者存在上述基因突变。

有症状的患者与有相关疾病的患者具有相似的突变谱：

该队列中还存在来自仅具有可能是MDS或MPN前体适应证的患者的样本。25.9%（6381/24639）的患者出现血细胞减少，包括白细胞减少、中性粒细胞减少、全血细胞减少和血小板减少。10.0%（2481/24639）的患者样本有MPN症状，包括白细胞增多、单核细胞增多、血小板增多、嗜酸粒细胞增多和中性粒细胞增多。

可以预期，这些患者的髓系疾病表现较轻，因为检测的原因是研究性的，而不是确诊的诊断。与此一致的是，每例血细胞减少患者的平均突变数量为1.77（95%CI：1.72-1.82，图1B），低于MDS的突变数量（均值=2.0；95%CI：1.96-2.07，学生t检验，调整后P=1.7×10^-10）。与MPN患者相比，具有MPN前体患者在突变数量上没有显著差异（学生t检验，校正后P=0.89）。

对具有MDS或MPN前体症状的样本与患有相应骨髓恶性肿瘤的患者样本之间的突变情况进行了比较。血细胞减少样本和MDS样本之间的突变频率显示出强相关性（图7A；Spearman's，ρ=0.97，P＜2.2×10^-16）。在相关性中，一个值得注意的异常值是MDS诊断基因SF3B1。MPN前体症状也显示出与MPN样本突变频率的强相关性（图7B，Spearman′s，ρ=0.92，P＜2.2×10^-16）。MPN驱动基因JAK2是值得注意的异常值。在有MPN前体症状的患者中，15.0%（373/2481）检测出MPN诊断突变（JAK2、CALR和MPL突变），而在MPN患者中的检出率为41%（1044/2545）。

图7

未检测到变异与较年轻相关：

30.2%（7449/24639）的样本NGS检测结果为阴性。阴性率最高的检测原因是PV，729例中有289例（39.6%）。

分析表明，对于每一种临床适应证，突变数量随年龄增加而增加。与这一观察结果一致的是，无论临床适应证如何，未检出变异的患者均比阳性结果患者年轻。在所有临床类别中，与阳性样本相比，阴性样本的平均年龄下降（学生t检验，P＜2.21×10^-11）。

讨 论

本文报告了最大髓系疾病患者队列进行髓系相关基因靶向测序的结果。本研究描述了作为常规临床治疗的一部分，接受NGS检测的广泛髓系样本的突变情况，并为NGS检测在各种髓系适应证中的效用提供了有价值的见解。

本研究中检测到的适应证的广度和突变检出的数量显示了NGS检测在临床血液学中的应用价值。建议对AML、MDS、MPN和MDS/MPN的诊断和预后进行分子分析。对于AML和MDS，某些临床亚型的诊断优先考虑特定序列突变，而非细胞遗传学。对于血液科医师来说，问题是在诊断检查的哪个阶段最适合进行NGS检测。二代测序可能对于检测许多髓系肿瘤初始检查所需的特定易位存在不足。然而，这项研究证明了多基因检测的价值。这一价值包括减少罕见突变患者的诊断时间，以及采用最佳治疗策略的健康效益和成本节约。

对于MDS，包含MDS/AML的骨髓增生异常相关基因突变在内的多达31个用于诊断和预后的基因突变信息显示了NGS检测的明确效用。47.3%（2475/5232）的MDS患者携带潜在诊断突变，60.6%（3169/5232）的患者携带IPSS-M预后突变。NGS检测MDS的一个缺点是KMT2A PTD和TP53-LOH难以纳入NGS panel，但两者都对IPSS-M的MDS预后产生最大的负面影响。

NGS检测对MDS/MPN的效用也很明显。确定克隆性需要多个髓系相关基因中存在突变，MPN驱动突变的存在结合临床数据可排除其他替代诊断。NGS检测可以同时提供这些信息，避免由于遗传信息不完整而导致的治疗策略不理想。与这一结论一致，本研究观察到每个MDS/MPN患者的46个基因中平均有3.0个突变。

对于AML和MPN，是否需要立即进行NGS检测不太确定。对于AML，FLT3、IDH1和IDH2检测需要不到7天的快速周转时间才能确定是否适合靶向治疗，这对传统NGS检测来说具有挑战性。诊断有骨髓增生异常相关基因突变的AML需要对9个基因进行分析，但与预先存在的骨髓增生异常以及无其他频繁基因变异相关，包括NGS难以检测的特定基因融合。

对于MPN，对典型突变的敏感性要求为＜1% VAF，超出了NGS panel的通常灵敏度。为了提高灵敏度，NGS将需要更高的覆盖率和错误纠正策略（如分子条形码），这两者都会增加成本。然而，对于JAK2/CALR/MPL典型突变为"三阴性"的患者，NGS检测具有较高的实用性。虽然不能排除VAF＜5%的典型突变的存在，但有772/1805（42.8%）例“三阴性”患者在总共46个基因中平均每个样本有2.37个突变。61.5%（475/772）例“三阴性”患者存在支持MPN诊断的基因突变。

研究还观察了整个队列的突变情况，以及作为特定个体队列的一部分，以确定值得进一步研究的新观察结果。然而，本研究有一些特定的局限性，这可能意味着所分析的队列不能代表髓系恶性肿瘤患者的真实人群。申请单上的检测原因可用于解释变异的临床意义。这可能导致变异被归类到不正确的临床影响级别。在本研究中，待检测原因也被用作诊断的替代指标，由于可能需要NGS结果来确定新的或更新的诊断，因此待检测原因可能不能准确代表患者在检测时的真实临床诊断。例如，在接受原因检测的AML患者中，关键驱动突变的患病率低于在确诊AML病例中通常观察到的患病率。研究观察到FLT3和NPM1在AML患者中的发生率分别为11.9%和9.9%，低于通常报告的25-30%的患病率。此外，NGS检测可能只有在初始诊断性分子检测结果为阴性之后才会进行，这导致了对缺乏典型驱动突变的样本的转诊偏倚。在JAK2/CALR/MPL基因突变为“三阴性”的MPN患者数量中，这一点最明显，其中30.3%（772例）的患者显示其他基因突变，另外29.0%（740例）的患者的所有检测基因均为阴性。尽管如此，虽然主要疾病驱动基因的绝对患病率较低，但驱动基因的相对患病率与AML、MDS和MPN的主要研究一致（图3）。此外，文献中观察到的许多共突变模式也在本研究中观察到，这提示检测原因结合基因突变可以更准确地定义一个临床亚组。

尽管有这些局限性，但这一高度异质性的样本人群显示了一些一致的观察结果。在所有适应证中，每个样本的突变数量随着年龄的增长而增加。在所有临床适应证方面，阴性结果的患者也比阳性结果的患者年轻。这与年龄相关的风险增加是一致的，被认为是由于突变负荷的增加或特定起始突变的机会增加。46.4%（11484）的样本存在一个以上的基因突变，表明联合治疗可能也是进一步研究的一个重要因素。

在所有适应证中，RNA剪接通路（SF3B1、SRSF2）和表观遗传修饰基因（ASXL1、DNMT3A和TET2）的突变均一致。这些基因通常与CHIP相关。虽然已知这些突变的存在会增加血液系统癌症的终生风险，但CHIP患者可以在没有任何症状的情况下生存多年。在这项研究中，研究者观察到涉及CHIP基因的共突变和互斥模式，这可能有助于区分CHIP患者和进展为疾病的患者。例如，在整个队列中，SETBP1与ASXL1呈强共突变。

15.9%（3926例）的样本存在同一基因的多重突变。抑癌基因TET2是最常见的多重打击突变，占所有多重打击突变的48.6%（1908）。TET2多重打击被描述为与MDS/MPN和单核细胞增多症相关的独特临床亚型，鉴于本研究观察到的结果，需要进一步研究。

本研究骨髓样本占全部样本的77.4%，其余来自全血。研究比较了部分提供两种标本类型的患者，以确定骨髓和全血之间的潜在差异是否会影响患者的管理。总体而言，在该队列患者的骨髓和全血中发现的变异之间观察到高度一致性。正如在一项较小的研究中观察到的那样，在分析的所有时间间隔内，从骨髓获得的样本中VAFs均高于全血。这可能表明与骨髓相比，全血中肿瘤细胞的百分比降低。本研究的一个局限性是未证实变异是体细胞来源还是胚系来源。不一致变异是克隆进化的结果，还是全血信号被非髓系细胞稀释的结果，需要进一步研究。

与只有前体症状的患者相比，在MDS和MPN患者中清楚地观察到获得特定驱动突变对疾病进展的重要性（图7）。除了SF3B1在MDS和JAK2在MPN中的突变频率之外，疾病和只有症状的患者的突变频率之间的相关性相似。有MPN症状的患者与MPN患者特别相似，每个样本的突变数量和年龄无显著差异，这提示JAK2的存在是这两组的主要区别。

本研究强调了多基因NGS检测在帮助髓系肿瘤诊断、指导治疗和分层预后风险方面的益处。对突变谱的分析表明，在对临床定义的样本进行的较小研究中观察到的许多突变模式适用于更广泛的真实世界样本人群。希望在未来的研究中对这些患者进行随访，将这些检测结果与临床结果进行比较。

参看文献：

Hogg, Grant et al. “Clinical characterization of the mutational landscape of 24,639 real-world samples from patients with myeloid malignancies.” Cancer genetics vol. 278-279 (2023): 38-49. doi:10.1016/j.cancergen.2023.07.006