关于TMB，史上最硬核科普在这里

1.什么是TMB？

肿瘤突变负荷（tumor mutational burden，TMB）是指每百万碱基检测出的体细胞变异总数（mutations per Mb unit，muts/Mb）。但是关于TMB的精确定义，随着检测区域的大小、分布及包含变异的种类而变化【1】。

2.为什么检测TMB？

研究表明，肿瘤突变负荷高（tumor mutational burden high，TMB-H）的患者，更可能从免疫检查点抑制剂（immune checkpoint inhibitor，ICI）治疗中获益。如图1所示，对于TMB-H的肿瘤患者，其肿瘤细胞会表达大量的异常蛋白，这些异常的蛋白被呈递到肿瘤细胞表面后，可被免疫细胞识别，并激活免疫细胞对肿瘤的杀伤作用【2】。2020年6月，美国食品药品监督管理局（Food and Drug Administration，FDA）加速审批Keytruda单药用于治疗TMB-H（TMB≥10 muts/Mb），既往治疗后疾病进展，且无满意替代治疗方案的晚期实体瘤患者。说明TMB作为泛癌种的免疫治疗生物标志物，其重要性得到FDA的认可。

3.如何计算TMB？

关于TMB的计算，尚无行业标准。2017年Foundation Medicine发表了关于TMB的重磅文章：Analysis of 100,000 human cancer genomes reveals thelandscape of tumor mutational burden，首次大规模分析了100,000例肿瘤样本的TMB检测数据。我们先看看FoundationOne CDx (F1CDx)是如何计算TMB的【3】：

1. 首先统计等位基因频率≥5%的同义和非同义突变
2. 过滤掉单核苷酸多态性数据库（Single Nucleotide Polymorphism database ，dbSNP）、外显子联盟（Exome Aggregation Consortium ，ExAC）中的胚系突变
3. 剩余的胚系突变使用体系-胚系/杂合算法（somatic-germline/zygosityalgorithm，SGZ algorithm ）过滤
4. 然后过滤掉已知或潜在的驱动突变
5. 最后用剩余的突变数量除以检测的编码区大小（0.8 Mb）

4.如何确定TMB cut-off？

关于TMB cut-off的确定，尚无行业标准。我们再看看FoundationOne CDx (F1CDx)是如何确定TMB cut-off的：

• TMB cut-off =20 muts/Mb ：2017年，FoundationOne分析了100,000例肿瘤样本的TMB，当HighTMB定义为≥20 muts/Mb时，20个癌种TMB阳性率>10%，38个癌种TMB阳性率>5%【4】
• TMB cut-off =10/13 muts/Mb :2020年，KEYNOTE-158研究中，使用FoundationOne CDx (F1CDx)分析了790例肿瘤样本的TMB，当High TMB定义为≥10muts/Mb，TMB阳性率为13%，当High TMB定义为≥13 muts/Mb，TMB阳性率为9%【5】

5.迈杰转化医学的TMB检测方案？

Med1CDx Panel是迈杰转化医学自主开发的一款大Panel检测产品，覆盖601个基因全外显子、38个基因融合相关内含子、29个基因52个化药分析位点、114个微卫星不稳定性分析位点，捕获区域大小为2.7 Mb。Med1CDx Panel检测TMB具有如下优势：

• TMB检测区域广：全面检测601个基因全外显子区域，非热点突变、罕见突变不漏检，TMB计算结果更准确
• WES TMB相关性高：如图2所示，Med1CDx TMB与WES TMB线性相关性高达0.97，可完美替代WES
• TMB cut-off值设定科学：如图3所示，采用较为公认的四分位法确定TMB cut-off，即TMB值前25%的患者，更可能从免疫治疗中获益
• TMB cut-off值动态校正：根据每个样本的测序质量评估，仅计算满足生信分析质控标准区域的突变，保证结果准确

6.为什么选择Med1CDx？

Med1CDx采用全外显子区捕获设计，既解决了TMB计算准确性的问题，也解决非热点突变、罕见突变漏检的问题。如图4所示，Med1CDx的一项2979例泛实体瘤样本的回顾性数据分析表明，EGFR的突变出现在整个基因编码区域，其中多个突变位置是重要的转录后修饰位点，包括磷酸化、乙酰化、泛素化等，这是采用热点区捕获设计的产品无法做到的：

Med1CDx作为一款功能强大的检测产品，可解决创新药物研发痛点及患者用药痛点，如图5所示：

原创：Heisenberg

编辑：Grace

参考文献：【1】Büttner R, et al.Implementing TMB measurement in clinical practice: considerations on assayrequirements. ESMO Open 2019;4:e000442. doi:10.1136/esmoopen-2018-000442.【2】Roman M. Chabanon,et al. Mutational Landscape and Sensitivity to Immune Checkpoint Blockers.Published OnlineFirst July 7, 2016; DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-16-0903.【3】PMA P190017/S014 FDA Summary of Safetyand Effectiveness：https://www.accessdata.fda.gov/scripts/cdrh/cfdocs/cfpma/pma.cfm?id=P170019S016.【4】Roman M. Chabanon,et al. Mutational Landscape and Sensitivity to Immune Checkpoint Blockers.Published OnlineFirst July 7, 2016; DOI: 10.1158/1078-0432.CCR-16-0903.【5】Zachary R. Chalmers , et al.Analysis of 100,000 human cancer genomes reveals the landscape of tumor mutationalburden. Genome Medicine (2017) 9:34.DOI 10.1186/s13073-017-0424-2.【6】Fullprescribing information ofpembrolizumab(KEYTRUDA): https://www.fda.gov/drugs/resources-information-approved-drugs/pembrolizumab-keytruda.