WES/WGS

一行要約

WES (全エクソーム) / WGS (全ゲノム) シーケンシングは腫瘍-正常ペアから体細胞変異・コピー数異常・構造変異・TMB を包括的に検出する gold-standard 手法で、肺癌領域では TCGA LUAD / LUSC (Cancer et al. Nature 2014、TCGA et al. Nature 2012)、SCLC genomic landscape (Peifer et al. NatGenet 2012、George et al. Nature 2015)、TMB と IO 応答 (Rizvi et al. Science 2015)、TRACERx 進化解析 (deBruin et al. Science 2014、Abbosh et al. Nature 2017、Hessey et al. Nature 2026) の基盤を提供してきた。

一行要約 (補足)

Zehir et al. NatMed 2017 の MSK-IMPACT 10K cohort と Chalmers et al. GenomeMed 2017 の FoundationOne 100K cohort により、臨床 NGS panel が WES/WGS の knowledge base を継承する形で precision oncology を駆動。Zhang et al. NatGenet 2021 は never-smoker LUAD の genomic 分類を確立、Rekhtman et al. CancerDiscov 2025 は SCLC における chromothripsis の中心的役割を WGS で同定。

メカニズムとプラットフォーム

WES vs WGS の対比

項目	WES	WGS
カバー領域	Exon (約1–2% of genome) ± UTR / splice site	全ゲノム (coding + non-coding + intergenic)
標準 coverage	100–300x (腫瘍) / 50–100x (正常)	30–60x (腫瘍) / 30x (正常)、deep WGS で 90–120x
Capture	hybrid capture probe (Agilent SureSelect, IDT xGen, Twist Bio)	PCR-free library
構造変異 / SV	検出困難 (境界がエクソンに限定)	良好 (balanced translocation / chromothripsis / inversion)
Non-coding driver	不可 (promoter 等は欠落)	可能 (TERT promoter mutation など)
Mutational signature	Coding bias を考慮すれば可	全 context での精緻な signature 抽出
Cost / data	低 / 中 (約10–30 GB)	高 / 大 (約100–200 GB)

標準解析パイプライン

(1) 配列取得: Illumina NovaSeq / X / MGI DNBseq、PacBio HiFi / ONT (long-read for SV)。(2) Alignment: BWA-MEM / DRAGEN → BAM。(3) Pre-processing: GATK BaseRecalibrator、duplicate marking。(4) Somatic variant calling: Mutect2 / Strelka2 / VarScan2、tumor-normal pair 推奨。(5) Filtering: PoN (panel of normals)、germline 除去、FFPE artifact 補正 (DePristo et al. NatGenet 2011)。(6) Copy number / SV: ASCAT / FACETS / Sequenza (CNV)、Manta / GRIDSS (SV)、PURPLE。(7) Mutational signature: SigProfiler / deconstructSigs に基づく COSMIC signature 分解 (喫煙関連 SBS4 / APOBEC SBS2/13 / HRD-associated SBS3)。(8) Phylogeny / clonal: PyClone / SciClone / DPClust → ITH 構造。(9) Neoantigen prediction: pVACtools / NetMHCpan で MHC binding 予測。

派生 / 関連手法

• Whole-genome bisulfite sequencing (WGBS): methylome 解析、Methylation 文献群
• Long-read WGS (PacBio HiFi / ONT) : 構造変異・haplotype phasing・methylation 同時取得 (Nurk et al. Science 2022)
• Single-cell DNA-seq / scWGS: subclonal heterogeneity の細胞レベル分解 (Funnell et al. Nature 2022)
• In situ genome sequencing: 空間的 DNA 配列保存 (Payne et al. Science 2021)
• ctDNA WGS / fragmentomics: 血漿 cfDNA の low-pass WGS で copy number landscape を非侵襲的に取得 (Bruhm et al. NatRevCancer 2025、Abbosh et al. Nature 2017)

主要エビデンス (肺癌領域での貢献)

Driver discovery と pan-cancer landscape

Ding et al. Nature 2008 と Imielinski et al. Cell 2012 が LUAD の driver mutation landscape (EGFR / KRAS / TP53 / STK11 / KEAP1) を massive parallel sequencing で初期に確立。Cancer et al. Nature 2014 と TCGA et al. Nature 2012 が LUAD / LUSC の包括 multi-omics プロファイル (WES/WGS + RNA + methylation + protein) を提供し、現在の lung cancer molecular subtyping の foundation に。Lawrence et al. Nature 2013 が背景変異率の補正で false-positive driver を除去する MutSigCV を提案、driver discovery の統計的標準を確立。

SCLC / NEC のゲノム特性

Peifer et al. NatGenet 2012 と Rudin et al. NatGenet 2012 が SCLC の near-universal TP53 / RB1 loss + MYC family / SOX2 増幅を WES で確立。George et al. Nature 2015 が SCLC の WGS で chromothripsis、TP53/RB1 ほぼ 100% 不活化、Notch pathway alteration、MYC paralogs amplification を体系化、subtype 仮説の起点に。Rekhtman et al. CancerDiscov 2025 は LUAD → SCLC 形質転換における chromothripsis 経路を WGS で示した。

TMB / IO biomarker

Rizvi et al. Science 2015 が NSCLC への PD-1 blockade 効果と TMB / neoantigen burden の正相関を WES で初めて実証、TMB を IO biomarker として確立した landmark。Hellmann et al. CancerCell 2018 が nivolumab/ipilimumab combination でも TMB 高値が PFS と関連すると示し、CheckMate-227 の biomarker rationale に。Samstein et al. NatGenet 2019 は MSK-IMPACT 1,662 例で TMB が IO 後 OS と関連すると示し、pan-cancer TMB threshold の議論を駆動。Ravi et al. NatGenet 2023 は IO 治療下 NSCLC の WES + RNA で TMB 単独を超える multi-feature biomarker model を提案。

Tumor evolution / heterogeneity / TRACERx

deBruin et al. Science 2014 が multi-region WES で NSCLC ITH と genomic instability の時空的多様性を実証。Abbosh et al. Nature 2017 (TRACERx) と Abbosh et al. Nature 2023 は WES 起点の patient-specific panel で ctDNA 動態を追跡し、再発予測 / metastatic dissemination の time-resolved 観察を可能にした。Hessey et al. Nature 2026 が TRACERx primary-metastasis paired WES で metastatic seeding pattern を体系化。Blakely et al. NatGenet 2017 は EGFR-mutant NSCLC で co-mutation (TP53 / RB1 / PIK3CA) が clinical outcome を規定すると WES で示した。

Mutational signature / structural variant

Cortes et al. NatGenet 2020 が PCAWG WGS で chromothripsis の pan-cancer landscape を提供。Kucab et al. Cell 2019 が environmental carcinogen の mutational signature compendium を確立、肺癌における SBS4 (tobacco) の起源を裏付け。Kumar et al. Cell 2020 が PCAWG で passenger mutation の機能的役割を再評価。

Clinical NGS panel への接続

Zehir et al. NatMed 2017 の MSK-IMPACT は targeted panel ながら 10K 患者で metastatic cancer の臨床ゲノム landscape を確立、WES knowledge を実装に翻訳した paradigm-shifting work。Chalmers et al. GenomeMed 2017 は FoundationOne で TMB 計算の reference となる 100K cohort を提供、WES-derived TMB と panel-derived TMB の互換性を裏付けた。

限界と pitfall

解析的限界

• 腫瘍純度 (tumor purity) : < 30% で variant calling の感度が著しく低下、ASCAT / FACETS による purity 補正が必須
• FFPE artifact: cytosine deamination による C>T / G>A、DePristo et al. NatGenet 2011 の orientation bias filter で軽減
• Subclonal mutation 検出: VAF < 5% は通常 coverage で missed、超深度 (> 1000x) または duplex sequencing が必要
• Structural variant の WES 限界: capture 境界がエクソンに依存、translocation breakpoint が intron / intergenic にあると検出不能
• Coverage uniformity: GC-rich region (promoter / first exon) で drop-out
• Reference allele bias: highly polymorphic region (HLA / KIR) は専用 caller (OptiType / HLA-LA) が必要

臨床応用の現状

• WES: 主に研究・marker discovery 用途、germline cohort、希少癌の driver discovery
• WGS: 大規模 cohort (PCAWG / Genomics England 100K / Hartwig) で実装、ただしルーチン臨床は限定的
• NGS panel: コスト・TAT の制約から臨床診断のデフォルト (FoundationOne CDx, MSK-IMPACT, OncoPanel-J 等)。WES は driver knowledge の更新を panel design に feed back する形で残る

Open Questions

• WGS routine clinical use — Genomics England / Hartwig の成功を他国でどう scale させるか (コスト・bioinformatics 人材)
• Long-read WGS の clinical role — structural variant rich tumor (SCLC / sarcoma) での routine 化
• Non-coding driver — TERT promoter 以外の non-coding variant の機能 validation pipeline
• Single-cell DNA-seq — bulk WES が捉えきれない subclonal architecture の標準化
• AI-driven variant interpretation — VUS (variant of unknown significance) の機能予測モデル
• Liquid biopsy WGS — ultra-low-coverage WGS (fragmentomics) と standard coverage WGS の臨床 utility 整理

重要論文 Top 10

1. ★★★★★ Cancer et al. Nature 2014 — TCGA LUAD multi-omics、現代 NSCLC molecular subtyping の foundation
2. ★★★★★ Rizvi et al. Science 2015 — TMB / neoantigen と PD-1 blockade 効果の WES-based 関連を初実証
3. ★★★★★ Peifer et al. NatGenet 2012 — SCLC の TP53/RB1 + MYC/SOX2 driver を WES で確立
4. ★★★★★ Zehir et al. NatMed 2017 — MSK-IMPACT 10K、WES knowledge の clinical NGS への翻訳 paradigm
5. ★★★★ Abbosh et al. Nature 2017 — TRACERx WES + ctDNA、NSCLC progression の phylogenetic monitoring

関連エンティティ

• NGS-panel / Bulk-RNA-seq / ctDNA-liquid-biopsy
• TP53 / EGFR / KRAS
• TMB

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