多重打擊模型在基因體時代已演化為「癌症演化」（cancer evolution）的系統性框架，結合克隆結構、突變特徵、選擇壓力和時序分析。
體細胞突變時鐘
Tomasetti 和 Vogelstein（2015, Science；2017, Science）分析組織幹細胞分裂次數與癌症風險的相關性，發現約三分之二的癌症風險變異可由「複製隨機性」（bad luck）解釋——幹細胞分裂越多次，累積隨機突變越多。此觀點在統計上引發爭議（Wu et al., 2016, Nature 認為環境因素被低估），但確立「內生性突變時鐘」是癌症風險的顯著來源。
克隆演化與選擇
Nowell（1976, Science）提出癌症是克隆演化過程：突變產生異質細胞族群，選擇壓力（空間、資源、免疫、治療）篩選適應性高的克隆。
現代全基因組定序結合「乘客突變時鐘」可重建腫瘤的演化歷史：
- 系統發生重建：從多區域定序推論腫瘤亞克隆結構（Gerlinger et al., 2012, NEJM 在腎細胞癌展示「樹狀演化」）
- 突變時序：早期（trunk）突變存在於所有區域，晚期（branches）突變僅在部分亞克隆
突變特徵（Mutational Signatures）
COSMIC 資料庫目前收錄 >70 個 SBS（single-base substitution）特徵（Alexandrov et al., 2020, Nature），每個對應特定致突變機制：
- SBS4：菸煙（C>A 於 TpCpN）
- SBS7a/b：UV（C>T 於二嘧啶）
- SBS2/13：APOBEC 酵素活性
- SBS3：HRD（BRCA 缺陷）
- SBS6/15/26：MMR 缺陷（MSI）
- SBS44：POLE/POLD1 校對失效
這些特徵是「分子考古」工具，從腫瘤基因體推論暴露歷史和致病機制。
驅動基因發現方法
- 頻率導向：MutSigCV（Lawrence et al., 2013, Nature）校正背景突變率後偵測高頻突變
- 功能導向：OncodriveFML、OncodriveCLUSTL 偵測功能性突變聚集
- 整合導向：2020Plus、CHASMplus 結合多特徵機器學習
Bailey 等（2018, Cell）整合 26 種方法產出 299 個「共識驅動基因」，為驅動基因的權威清單。
癌症演化的時序重建
PCAWG（Pan-Cancer Analysis of Whole Genomes, ICGC/TCGA, 2020, Nature）分析 2,658 個腫瘤全基因組，重建不同癌型的突變時序。發現：
- TP53 突變和染色體不穩定常為早期事件（trunk）
- 驅動突變平均在確診前 10-40 年開始累積
- WGD（全基因組加倍）常發生在亞克隆擴張前，顯著影響其後演化路徑
時序與治療
「適應性治療」（adaptive therapy, Gatenby et al., 2009, Cancer Research）基於演化理論：維持一定比例的藥物敏感克隆可抑制抗藥克隆擴張，延長疾病控制。前列腺癌試驗中顯示顯著延長 PFS。
液態切片追蹤克隆演化
ctDNA（循環腫瘤 DNA）定序可縱向監測亞克隆動態。Murtaza 等（2013, Nature）和後續工作顯示治療壓力下新抗藥突變的出現（如 EGFR T790M 於 osimertinib 後的 C797S），指導下一線治療選擇。
突變負荷、新抗原與免疫
高 TMB（tumor mutational burden）腫瘤（如菸煙相關 NSCLC、MSI-H、UV 相關黑色素瘤）帶有大量新抗原，對免疫檢查點抑制劑反應較好（Samstein et al., 2019, Nature Genetics）。這是多重打擊的「好處」——免疫可見性。
遺傳型癌症的基因檢測
- Lynch 症候群：MLH1/MSH2/MSH6/PMS2 胚系突變，大腸癌風險 40-80%，建議 20-25 歲開始大腸鏡
- 遺傳型乳癌卵巢癌（HBOC）：BRCA1/2 胚系突變，指引 PARP 抑制劑治療和預防性手術
- Li-Fraumeni 症候群：TP53 胚系突變，多重早發癌症，MRI 全身篩檢
- FAP：APC 胚系突變，青少年起大腸鏡和預防性大腸切除
前沿：癌症的「起點」
正常組織也帶「癌症相關」突變！Martincorena 等（2015, Science；2018, Science）在健康皮膚、食道、子宮內膜中發現 NOTCH1、TP53、PIK3CA 等驅動突變的克隆擴張，卻不是癌。這挑戰「突變累積 = 癌症」的線性觀點，暗示組織層級的穩態和微環境也是癌化關鍵。「體細胞鑲嵌」（somatic mosaicism）和「非癌性克隆擴張」正成為癌症前期生物學的新領域。