Мутации гена PIK3CA, кодирующего каталитическую субъединицу p110α фосфатидилинозитол-3-киназы (PI3K), являются одними из наиболее распространенных соматических изменений при различных злокачественных новообразованиях (ЗНО), особенно при раке молочной железы (РМЖ). Эти мутации приводят к конститутивной активации сигнального пути PI3K/AKT/mTOR, который контролирует клеточную пролиферацию, выживание, миграцию, эпителиально-мезенхимальный переход, а также устойчивость к терапии. Активация этого пути является ключевым событием в патогенезе многих ЗНО и связана с неблагоприятным прогнозом.

Исследования показали, что мутации PIK3CA встречаются примерно у 25—40% пациенток с гормонозависимым РМЖ, причем наиболее часто наблюдаются так называемые горячие точки в экзонах 9 и 20, приводящие к аминокислотным заменам E545K и H1047R [1—3]. Эти изменения усиливают киназную активность PI3K и способствуют постоянной активации сигнального пути, независимо от внешних стимулов [2, 3].

Более того, расширенные исследования с использованием секвенирования нового поколения (NGS) выявили широкий спектр менее распространенных, но функционально значимых вариантов PIK3CA, которые также активируют PI3K/AKT/mTOR и могут способствовать резистентности к эндокринной терапии и химиотерапии [4]. Эти данные подчеркивают, что мутации PIK3CA являются важной молекулярной особенностью опухолевых клеток при РМЖ и других ЗНО.

Клиническое значение мутаций PIK3CA подтверждено успешным применением таргетной терапии: ингибитор алпелисиб был одобрен для лечения пациенток с метастатическим гормонозависимым PIK3CA-мутантным РМЖ [5].

Ингибитор серин/треонин-специфичной AKT (протеинкиназа B) капивасертиб был одобрен в США в ноябре 2023 г. в комбинации с фулвестрантом для лечения пациенток с метастатическим гормонозависимым РМЖ, имеющих мутации PIK3CA, AKT1 или PTEN [6]. В 2024 г. в США был одобрен ингибитор инаволисиб в комбинации с палибоциклибом и фулвестрантом для лечения пациенток с эндокринорезистентным РМЖ, имеющих мутацию PIK3CA [7]. Эти препараты продемонстрировали эффективность при соответствующих мутациях, что расширяет возможности таргетной терапии при различных ЗНО.

Таким образом, изучение частоты и спектра вариантов PIK3CA остается критически важным для понимания молекулярной биологии рака и разработки персонализированных терапевтических стратегий.

Цель исследования — ценить частоту и спектр клинически значимых мутаций в гене PIK3CA в различных типах злокачественных новообразований у пациентов российской когорты.

Материал и методы

В исследование были включены данные секвенирования 1556 опухолевых образцов, соответствующих 1452 пациентам, прошедшим молекулярно-генетическое тестирование в рамках клинико-диагностических программ НМИЦ радиологии Минздрава России в период с 2022 по 2025 г. Соотношение мужчин и женщин составило примерно 1:2, что отражает преобладание РМЖ в анализируемой выборке. В отдельных случаях использовались парные образцы (опухоль и нормальная ткань), что позволяло уточнить соматический статус вариантов. Все пациенты подписали информированное согласие на проведение генетического тестирования и использование обезличенных данных в исследовательских целях в соответствии с требованиями локального этического комитета и принципами Хельсинкской декларации.

Секвенирование проводилось на платформах BGI, Illumina и Genomind с использованием как таргетных панелей, так и панелей экзомного покрытия. В исследование были включены следующие панели: Nanodigmbio NanOnco Plus Panel v3.0 (1012 образцов), Roche AVENIO Expanded (222), Roche KAPA HyperExome (124), Agilent SureSelect v7 (108), Nanodigmbio NEXome Plus Panel v1.0 (66), Agilent SureSelect v8 (15), OncoAtlas ABCplus (4), Agilent SureSelect v6 (4) и CeGaT Exome V5 Twist Bioscience (3). В совокупности панели обеспечивали полное покрытие гена PIK3CA и других ключевых онкогенов, включая TP53, KRAS, PTEN и BRAF, входящих в пути PI3K/AKT/mTOR и MAPK. Средняя глубина покрытия таргетных панелей составляла около 600×, экзомных — около 100×.

Подготовка библиотек ДНК выполнялась в соответствии с протоколами производителей. Для FFPE-образцов применялись адаптированные протоколы выделения и подготовки ДНК. Качество библиотек контролировалось с использованием Qubit, TapeStation и количественной ПЦР. Секвенирование проводилось в парно-концевом режиме (2×150 bp) на платформах Illumina NovaSeq 6000, MGI DNBSEQ-T7 и Genomind GXSeq 2000.

Биоинформатическая обработка данных проводилась в соответствии с рекомендациями GATK Best Practices (Broad Institute). Полученные чтения выравнивались на референсный геном человека hg19 (GRCh37) с помощью BWA-MEM2. Постобработка BAM-файлов включала маркировку дубликатов (STREAMMD), сортировку и фильтрацию (Sambamba), а также рекалибровку качества оснований (BaseRecalibrator и ApplyBQSR, GATK).

Вызов соматических вариантов выполнялся инструментом Mutect2. При отсутствии парного нормального образца использовались панели нормальных образцов (PoN) и базы данных артефактов секвенирования для минимизации ложноположительных результатов. В случаях, когда имелся парный нормальный образец, определение опухолеспецифических мутаций проводилось путем прямого сопоставления с соответствующим нормальным генотипом.

Фильтрация соматических вариантов проводилась инструментом FilterMutectCalls (GATK) с последующим исключением событий с качеством картирования GQ <30, глубиной покрытия DP <20 или частотой аллеля VAF <0,02. Из анализа исключались варианты с частотой в популяции (MAF) >0,001 по базе gnomAD. Аннотация вариантов осуществлялась с использованием VEP (Ensembl Variant Effect Predictor) и OpenCravat с последующей классификацией по уровню клинической значимости (BIOTYPE_TIER). В окончательный анализ включались только варианты категорий TIER 1 и 2, соответствующие клинически или функционально значимым изменениям [8].

Контроль качества и визуальная проверка данных осуществлялась с помощью IGV (Integrative Genomics Viewer). Клинически значимые варианты проходили экспертную валидацию, выполняемую специалистами по молекулярной биологии и медицинской генетике.

Статистический анализ выполнялся в среде Python с использованием библиотек pandas, scipy и numpy. Были рассчитаны сводные показатели по числу пациенток и образцов, частоте мутаций PIK3CA в целом и по типам ЗНО, а также 95% доверительные интервалы (ДИ) для пропорций. Дополнительно проводились анализы комутаций, спектра типов замен и сравнение подгрупп (РМЖ против других опухолей). Результаты визуализировались в виде диаграмм и таблиц с помощью Google Sheets, Microsoft Excel и инструментов Dataiku, где выполнялась агрегация данных и подготовка конечных сводных таблиц.

Результаты

Общая характеристика когорты

В исследование были включены данные секвенирования 1556 опухолевых образцов, соответствующих 1452 пациентам, прошедшим молекулярно-генетический анализ с использованием набора таргетных панелей, покрывающих ген PIK3CA. Из них 948 (65,3%) пациентов были женского пола, 504 (34,7%) — мужского.

Возрастная структура пациентов в настоящем анализе не учитывалась, однако выборка охватывает широкий спектр онкологических диагнозов, включая как наследственные, так и спорадические формы.

Все панели секвенирования, включенные в исследование, содержали таргетный регион гена PIK3CA, что позволяло провести однородный анализ частоты и спектра мутаций.

Распределение частоты мутаций PIK3CA по типам ЗНО

Клинически значимые мутации PIK3CA были выявлены в 188 образцах из 1556, что составляет 12,1% для всей исследованной выборки. Анализ частоты мутаций PIK3CA по типам опухолей показал выраженные различия между нозологическими группами (табл. 1).

Таблица 1. 10 наиболее частых ЗНО в выборке

Всего в исследование было включено 82 различных типа солидных ЗНО. Наибольшая частота встречаемости наблюдалась при РМЖ — 26,8% (134 из 501 образца). Помимо РМЖ заметные доли PIK3CA-положительных образцов наблюдались в группах колоректального рака (9,5%), рака эндометрия (27,8%), немелкоклеточного рака легкого (5,1%). В то же время при некоторых ЗНО, достаточно широко представленных в исследованной выборке, таких как рак поджелудочной железы (n=181), рак яичников (n=76), рак предстательной железы (n=68) и рак печени (n=54), мутации PIK3CA практически не встречались (менее 4%).

Эти данные демонстрируют характерное для PIK3CA распределение по типам опухолей, хорошо согласующееся с опубликованными данными TCGA и других онкогеномных проектов, где активация PI3K/AKT-пути наиболее типична для эпителиальных опухолей гормонозависимых органов [9].

Сравнение РМЖ и других ЗНО

В отдельном сравнении подгруппы РМЖ и совокупности всех прочих опухолей (табл. 2) частота встречаемости мутаций PIK3CA различалась более чем в 5 раз: 26,8% (134/501) против 5,1% (54/1055) соответственно (p<10^–⁶, χ²-тест). Абсолютное количество мутаций также существенно разнилось: при РМЖ выявлено 169 вариантов в PIK3CA, тогда как в остальных опухолях — 61 вариант. Различие сохранялось во всех анализируемых подтипах панелей, что исключает возможность систематической ошибки, связанной с неравномерным покрытием гена.

Таблица 2. Частота встречаемости мутаций PIK3CA при РМЖ и остальных ЗНО

Спектр и типы мутаций PIK3CA

Анализ спектра однонуклеотидных замен, ограниченный клинически значимыми вариантами (TIER 1 и 2) в гене PIK3CA, показал выраженное преобладание транзиций (Ti) над трансверсиями (Tv).

Наиболее частыми типами замен является C>T (43,8%) и T>C (34,8%), что согласуется с характерными для данного гена механизмами точечных мутаций, связанными с процессами дезаминирования цитозина и ошибками репликации.

Таким образом, доля транзиций составила 78,6% всех замен, что отражает характерную для PIK3CA тенденцию к точечным изменениям типа C>T в CpG-сайтах (рис. 1).

Рис. 1. Спектр и типы мутаций PIK3CA.

Отношение Ti/Tv=3,67 указывает на относительно мягкий мутационный профиль с преобладанием переходов, типичный для соматических мутаций, возникающих в результате спонтанных процессов дезаминирования и ошибок репарации ДНК [10].

Количество мутаций PIK3CA в одном образце

Анализ количества мутаций PIK3CA в одном образце (табл. 3) показал, что подавляющее большинство (89,1%) PIK3CA-положительных опухолей содержат одну миссенс-мутацию, 9,6% — 2 мутации, менее 1% — 3 мутации и более.

Таблица 3. Количество мутаций PIK3CA в одном образце

Множественные мутации чаще наблюдались при РМЖ и эндометриоидных опухолях, где иногда встречались комбинации E545K и H1047R, что может свидетельствовать о клональной гетерогенности и наличии субклонов с различными вариантами активации PI3K-пути.

Комутации и паттерны взаимной исключительности

Комутационный анализ (табл. 4) выявил несколько закономерных сочетаний: ген TP53 мутирован в 38,8% PIK3CA-положительных опухолей, KRAS — в 9%, PTEN — в 8%, CDKN2A и EGFR — примерно по 2%.

Таблица 4. Результаты комутационного анализа

Наиболее сильная положительная ассоциация отмечена между PIK3CA и TP53, в то время как с KRAS и BRAF наблюдается умеренная взаимная эксклюзивность. Такой паттерн согласуется с известной биологией сигнальных путей, где активация PI3K/AKT- и MAPK-каскада часто служит альтернативными драйверными событиями. При РМЖ комутации с TP53 встречались чаще (42%), а для колоректального рака в основном сочетались мутации PIK3CA и KRAS, что типично для этого типа опухолей.

Часто встречающиеся аминокислотные замены

Наиболее часто встречающимися вариантами (табл. 5, рис. 2) оказались классические горячие точки: H1047R — 29,4% всех мутаций PIK3CA, E545K — 19,9%, E542K — 9,9%.

Таблица 5. 10 наиболее частых мутаций PIK3CA в исследованной выборке

Рис. 2. «Леденцовая» диаграмма (англ. Lollipop plot) распределения аминокислотных замен в гене PIK3CA во всех типах злокачественных новообразований.

По оси абсцисс — аминокислотная последовательность белка p110α; по оси ординат — частота встречаемости каждого варианта в совокупной когорте. Размер и положение «леденцов» отражают частоту и локализацию замен в структуре белка. Рисунок сделан с помощью онлайн-инструмента MutationMapper [11].

Совокупно эти три позиции формировали 59% всего пула обнаруженных вариантов. Менее частые замены включали C420R, Q546R/K, M1043I/V, а также несколько редких событий в области N-концевой части белка.

При РМЖ наблюдалась тенденция к доминированию H1047R (35% всех мутаций PIK3CA), тогда как в других опухолях относительная доля E545K и E542K была выше, что может указывать на различия в функциональной активации PI3K-пути в зависимости от тканевого контекста.

Наиболее часто выявленные варианты — H1047R, E545K и E542K формируют три горячие точки мутаций в каталитическом и хеликазоподобном доменах, что согласуется с известными механизмами активации PI3K. Менее частые события наблюдаются в доменах ABD и C2, преимущественно в опухолях негормональной природы.

Заключение

Мутации гена PIK3CA являются одними из наиболее распространенных драйверных событий при эпителиальных опухолях, особенно при гормонозависимом раке молочной железы. В настоящем исследовании, основанном на анализе более 1500 опухолевых образцов, частота мутаций PIK3CA составила 26,8% при РМЖ и 5,1% в совокупности при других типах злокачественных новообразований. Спектр мутаций характеризуется преобладанием миссенс-замен в горячих точках H1047R, E545K и E542K, а также высоким соотношением переходов (Ti/Tv=3,67), что отражает типичный соматический профиль PI3K-активации. Комутационный анализ выявил частое сочетание с TP53 и взаимную эксклюзивность с KRAS и BRAF, указывая на функциональную избирательность PI3K/AKT-каскада. Полученные данные подтверждают ключевую роль мутаций PIK3CA в канцерогенезе и поддерживают целесообразность молекулярного тестирования гена PIK3CA при диагностике и выборе таргетной терапии для широкого спектра злокачественных новообразований.

Участие авторов:

Концепция и дизайн исследования — Каприн А.Д., Шегай П.В.

Сбор и обработка материала — Веселовский Е.М.

Статистическая обработка данных — Веселовский Е.М.

Написание текста — Веселовский Е.М.

Редактирование — Шаталов П.А., Траспов А.А., Кириллова Е.А., Ревкова М.А., Багдасарова Д.В., Леухина И.А., Шинкаркина А.П., Райгородская М.П., Мурзаева А.В., Меченичи Ю.А., Мишакова П.В.

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов.