明尼苏达大学荷美尔研究所杨仁东教授与西北大学医学院曹圻教授是该论文的共同通讯作者。博士后王廷友（明尼苏达大学）和刘齐（西北大学）分别是该论文的第一和共同第一作者。主要合作者包括明尼苏达大学的Scott Dehm与Luke Hoeppner教授。明尼苏达大学的任亚男、Sk. Kayum Alam、王丽、朱朱参与了该项研究。

mRNA前体的可变剪接在转录组的形成中起着至关重要的作用，并且该过程在癌症中经常发生改变。Marquez 等人发现在乳腺癌和正常组织之间存在一种非常规的可变剪接形式(exitron)[外内含子] [2]。外内含子是隐蔽的内含子，它的两个剪接位点都在注释已知的外显子内。外内含子位于外显子的内部区域，同时具有蛋白编码（外显子）和剪接（内含子）的潜力。外内含子具有常规的剪接信号，使用5ʹ和3ʹ剪接位点（例如GT-AG）。外内含子是位于外显子序列两侧的蛋白质编码序列，所以它们不包含终止密码子。

这种基因组特征可以将外内含子与常规内含子区分开。而且，不同于内含子保留作为一种可变剪接的异常形式，外内含子是在正常条件下被保留。然而，外内含子剪接后的转录本的翻译会产生非常规的和未注释的蛋白质形式，这可能与某些疾病的发病机理有关。

尽管内含子保留和其他几种基本的可变剪接事件已经证明与癌症疾病有关，但是人们对外内含子的关注较少，对其在肿瘤中的作用知之甚少。迄今为止只有670个保留的内含子在Ensembl基因组数据库中符合外内含子的定义。此外，高通量RNA测序数据从六个人体组织和一个乳腺癌器官样本中也发现大约900个外内含子。但是这些数据还远远不够完整，人们还是不甚了解这些外内含子在病理学中的意义。杨仁东研究组也在之前一项针对转移性前列腺癌的转录组研究中发现外内含子在已知的肿瘤抑制基因中反复出现 [3]。

在这项工作中，研究人员首先开发了一个利用高通量RNA测序数据检测外内含子的生物信息学工具(ScanExitron)。利用这个工具，研究人员分析了TCGA 项目中的9599癌症病人的高通量RNA测序数据，结果在39755个外显子中发现了129406个外内含子，占GENCODE数据库中人类外显子组的14.8%。研究人员通过使用TCGA 癌旁样本和GTEx良性样本作为对照组，找到了癌症特异的外内含子。

为了研究这些癌症特异的外内含子的功能影响，研究人员采用了一种基于频率的方法来定义显著外内含子富集基因。通过对体细胞突变和癌症特异的外内含子的分析，研究者清晰地观察到显著突变富集基因和显著外内含子富集基因是互斥的。这种模式揭示外内含子代表着独立的不同于突变的肿瘤发生机制。

图文摘要

由于外内含子剪接会影响编码蛋白质的外显子，因此它们可能导致功能性蛋白结构域的读框删除或通过移码生成新的阅读框。研究人员利用杨仁东研究组之前开发的ScanNeo [4]算法来预测TCGA 肿瘤样本中癌症特异的外内含子产生的肿瘤新抗原(neoantigen)，并结合储存于CPTAC数据库中的TCGA样本对应的质谱数据。研究者发现在卵巢癌和肾细胞癌中相对于单核突变和短插入缺失，外内含子会产生更多的质谱数据验证的肿瘤新抗原。这表明外内含子是肿瘤新抗原的重要来源之一。

研究人员还通过与已经实验验证的免疫应答新抗原进行比较，发现质谱验证的肿瘤新抗原有和实验验证的免疫应答新抗原类似的特征，例如受体残基相对疏水性。这些数据提示了癌症特异的外内含子产生的肿瘤新抗原可能具有高度的免疫应答。

此外，研究人员还发现，类似于已知的肿瘤新抗原来源(例如，短插入缺失)，外内含子产生的肿瘤新抗原丰度也与免疫检查点抑制反应相关联。

综上所述，该工作通过首次对33种癌症的外内含子的系统性研究，发现外内含子可以改变已知和新的的癌症驱动基因，从而导致功能的获得或丧失进而促使了肿瘤发生。该工作也阐明了外内含子可以作为新的肿瘤新抗原的来源，对于寻找癌症驱动基因和肿瘤新抗原提供了新思路。

杨仁东(Rendong Yang)教授，中国农业大学博士，博士后师从于美国埃默里大学秦昭晖和于天维教授。研究关于癌症基因组学和表观基因组学。研究论文发表在Nature, Nature Communications, Cancer Research 和Clinical Cancer Research等期刊上。

2017年加入明尼苏达大学荷美尔研究所(Hormel Institute, University of Minnesota)，主要研究涉及开发用于分析多维组学数据的高精度和灵敏的计算方法，尤其是在使用第二代和第三代测序数据检测和分析遗传和转录组变异方面，近几年在Genome Medicine, Bioinformatics, GigaScience, Nature Genetics 和Nature Immunology等杂志上发表多篇研究论文。目前杨仁东团队诚邀博士和博士后加盟，欢迎联系：https://ylab-hi.github.io/。

相关论文信息：

https://doi.org/10.1016/j.molcel.2021.03.028

参考文献