背景肿瘤组织的体细胞突变(Somatic Mutation)检测通常是指基于全基因组或全外显子组高通量测序数据,对肿瘤细胞中相对于背景基因组特异存在的突变位点的识别分析,目前已被广泛应用于肿瘤驱动基因发现、肿瘤的分子进化研究、肿瘤的亚克隆分析、肿瘤新抗原的识别等,在肿瘤基因组学研究中扮演重要角色。肿瘤组织内既包含高度异质的肿瘤细胞,同时又以肿瘤相关微环境(tumour microenvironment,TME)的形式包含多种基质细胞和免疫细胞。肿瘤细胞的异质性和肿瘤微环境的复杂性使得肿瘤基因组学分析极具挑战。研究表明肿瘤组织中肿瘤细胞的组分(肿瘤纯度,tumor purity)影响了肿瘤样本聚类、分类、差异表达分析等基因组学分析。方法首先,本研究利用12种癌型的拷贝数变异、肿瘤纯度和体细胞突变数据,分析特定染色体区域中拷贝数变异、肿瘤纯度、体细胞突变数之间的相关性。然后,提出一种新的通过融合肿瘤纯度和拷贝数变异来动态校正突变检测结果的体细胞突变检测方法 iPPMC(integrating Purity and Ploidy for Mutation Calling)。iPPMC借鉴了 ABSOLUTE和ASCAT中的模型基于肿瘤纯度和倍性(或拷贝数)预测肿瘤组织中突变reads的比例(突变率)以及reads数,并利用fisher精确检验通过判断正常样本突变率与肿瘤样本中突变率的差异显著性检测突变。为了验证PPMC在突变检测中的效果,我们模拟了 1000对不同测序深度、肿瘤纯度和倍性的肿瘤和配对的正常样本的测序数据。最后,运用iPPMC方法对取自TCGA的总计652个样本进行体细胞突变检测分析。结果本课题研究发现,现有的常用体细胞突变检测方法得到的样本突变数目与样本的肿瘤纯度显著正相关,提示肿瘤纯度是体细胞突变检测的重要影响因素;进一步研究发现体细胞突变检测结果还与突变所在基因组区域的拷贝数变异密切相关。基于大规模仿真数据的分析结果显示,iPPMC方法在随机扰动肿瘤纯度以及基因组拷贝数的情形下突变检测召回率可稳定在(66%),显著高于MuTect(35%)和Varscan2(40%)。iPPMC检测TCGA测序数据突变结果显示:a.未见乳腺浸润性导管癌(BRCA)与肺腺癌/肺鳞癌之间的体细胞突变率异质性;b.iPPMC检测结果与肿瘤纯度呈负相关;c.PTK2B(突变率为0.39)和DCLK1(突变率为0.36)被识别为新的BRCA高频突变基因,且突变型和野生型存在显著生存差异(PTK2B突变样本组中位生存期为2573天,PTK2B野生型样本组中位生存期为3959天,HR=2.7852,LogRank检验P=0.0002;DCLK1突变样本组中位生存期为2469天,DCLK1野生型样本组半数胜存期为3126 天,HR=1.9674,LogRank 检验 P=0.0012);d.基于 iPPMC 突变检测结果的分析表明BRCA中Basal-like和HER2-enriched亚型整体细胞突变频率显著高于 Normal-like 亚型突变率(Wilcoxon rank test p value<2.2e-16)。e.iPPMC 检测得到的抑癌基因TP53的突变频率为0.40,高于MuTect检测突变频率(0.31)。结论肿瘤纯度和拷贝数变异的影响,可能会导致体细胞突变的假阴性检出,因此迫切需要综合考虑肿瘤组织的复杂性和广泛存在的拷贝数变异进行肿瘤体细胞突变的检测方法改进。融合肿瘤纯度和DNA拷贝数变异的体细胞突变检测新方法降低了假阴性检出率,从而有助于可作为潜在治疗方案的肿瘤新抗原的识别,具有一定的临床价值。