RU2818360C1 - Method of creating target panel for studying genomic regions for detecting therapeutic biomarkers of immune checkpoint (ic) inhibitors - Google Patents
Method of creating target panel for studying genomic regions for detecting therapeutic biomarkers of immune checkpoint (ic) inhibitors Download PDFInfo
- Publication number
- RU2818360C1 RU2818360C1 RU2023118107A RU2023118107A RU2818360C1 RU 2818360 C1 RU2818360 C1 RU 2818360C1 RU 2023118107 A RU2023118107 A RU 2023118107A RU 2023118107 A RU2023118107 A RU 2023118107A RU 2818360 C1 RU2818360 C1 RU 2818360C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- genomic regions
- target genomic
- cancer
- dna
- genes
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 239000000090 biomarker Substances 0.000 title claims abstract description 16
- 239000003112 inhibitor Substances 0.000 title claims abstract description 10
- 108091008036 Immune checkpoint proteins Proteins 0.000 title abstract 3
- 102000037982 Immune checkpoint proteins Human genes 0.000 title abstract 3
- 230000001225 therapeutic effect Effects 0.000 title description 6
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims abstract description 55
- 206010028980 Neoplasm Diseases 0.000 claims abstract description 50
- 108020004414 DNA Proteins 0.000 claims abstract description 30
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims abstract description 29
- 201000011510 cancer Diseases 0.000 claims abstract description 21
- 102100024216 Programmed cell death 1 ligand 1 Human genes 0.000 claims abstract description 18
- 238000009169 immunotherapy Methods 0.000 claims abstract description 17
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims abstract description 15
- -1 MET Proteins 0.000 claims abstract description 13
- 108010074708 B7-H1 Antigen Proteins 0.000 claims abstract description 12
- 101000997832 Homo sapiens Tyrosine-protein kinase JAK2 Proteins 0.000 claims abstract description 10
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 9
- 102100024213 Programmed cell death 1 ligand 2 Human genes 0.000 claims abstract description 8
- 102100033444 Tyrosine-protein kinase JAK2 Human genes 0.000 claims abstract description 8
- 102100040061 Indoleamine 2,3-dioxygenase 1 Human genes 0.000 claims abstract description 7
- 102100027314 Beta-2-microglobulin Human genes 0.000 claims abstract description 6
- 102100024829 DNA polymerase delta catalytic subunit Human genes 0.000 claims abstract description 6
- 108010007707 Hepatitis A Virus Cellular Receptor 2 Proteins 0.000 claims abstract description 6
- 102100034458 Hepatitis A virus cellular receptor 2 Human genes 0.000 claims abstract description 6
- 101000937544 Homo sapiens Beta-2-microglobulin Proteins 0.000 claims abstract description 6
- 101000909198 Homo sapiens DNA polymerase delta catalytic subunit Proteins 0.000 claims abstract description 6
- 101001037256 Homo sapiens Indoleamine 2,3-dioxygenase 1 Proteins 0.000 claims abstract description 6
- 101000599940 Homo sapiens Interferon gamma Proteins 0.000 claims abstract description 6
- 101001001420 Homo sapiens Interferon gamma receptor 1 Proteins 0.000 claims abstract description 6
- 101001137987 Homo sapiens Lymphocyte activation gene 3 protein Proteins 0.000 claims abstract description 6
- 101001117317 Homo sapiens Programmed cell death 1 ligand 1 Proteins 0.000 claims abstract description 6
- 101001117312 Homo sapiens Programmed cell death 1 ligand 2 Proteins 0.000 claims abstract description 6
- 101000601770 Homo sapiens Protein polybromo-1 Proteins 0.000 claims abstract description 6
- 101000946843 Homo sapiens T-cell surface glycoprotein CD8 alpha chain Proteins 0.000 claims abstract description 6
- 102100037850 Interferon gamma Human genes 0.000 claims abstract description 6
- 102100035678 Interferon gamma receptor 1 Human genes 0.000 claims abstract description 6
- 102000017578 LAG3 Human genes 0.000 claims abstract description 6
- 102100037516 Protein polybromo-1 Human genes 0.000 claims abstract description 6
- 102100034922 T-cell surface glycoprotein CD8 alpha chain Human genes 0.000 claims abstract description 6
- 102100033793 ALK tyrosine kinase receptor Human genes 0.000 claims abstract description 5
- 102000012199 E3 ubiquitin-protein ligase Mdm2 Human genes 0.000 claims abstract description 5
- 108050002772 E3 ubiquitin-protein ligase Mdm2 Proteins 0.000 claims abstract description 5
- 102100030708 GTPase KRas Human genes 0.000 claims abstract description 5
- 101000779641 Homo sapiens ALK tyrosine kinase receptor Proteins 0.000 claims abstract description 5
- 101000584612 Homo sapiens GTPase KRas Proteins 0.000 claims abstract description 5
- 101000605639 Homo sapiens Phosphatidylinositol 4,5-bisphosphate 3-kinase catalytic subunit alpha isoform Proteins 0.000 claims abstract description 5
- 101000686031 Homo sapiens Proto-oncogene tyrosine-protein kinase ROS Proteins 0.000 claims abstract description 5
- 101001012157 Homo sapiens Receptor tyrosine-protein kinase erbB-2 Proteins 0.000 claims abstract description 5
- 101000984753 Homo sapiens Serine/threonine-protein kinase B-raf Proteins 0.000 claims abstract description 5
- 101000628562 Homo sapiens Serine/threonine-protein kinase STK11 Proteins 0.000 claims abstract description 5
- 101000997835 Homo sapiens Tyrosine-protein kinase JAK1 Proteins 0.000 claims abstract description 5
- 101000934996 Homo sapiens Tyrosine-protein kinase JAK3 Proteins 0.000 claims abstract description 5
- 101000807561 Homo sapiens Tyrosine-protein kinase receptor UFO Proteins 0.000 claims abstract description 5
- 229940076838 Immune checkpoint inhibitor Drugs 0.000 claims abstract description 5
- 102000037984 Inhibitory immune checkpoint proteins Human genes 0.000 claims abstract description 5
- 108091008026 Inhibitory immune checkpoint proteins Proteins 0.000 claims abstract description 5
- 102100025725 Mothers against decapentaplegic homolog 4 Human genes 0.000 claims abstract description 5
- 101710143112 Mothers against decapentaplegic homolog 4 Proteins 0.000 claims abstract description 5
- 108010026664 MutL Protein Homolog 1 Proteins 0.000 claims abstract description 5
- 108010011536 PTEN Phosphohydrolase Proteins 0.000 claims abstract description 5
- 102000014160 PTEN Phosphohydrolase Human genes 0.000 claims abstract description 5
- 102100038332 Phosphatidylinositol 4,5-bisphosphate 3-kinase catalytic subunit alpha isoform Human genes 0.000 claims abstract description 5
- 102100023347 Proto-oncogene tyrosine-protein kinase ROS Human genes 0.000 claims abstract description 5
- 102100030086 Receptor tyrosine-protein kinase erbB-2 Human genes 0.000 claims abstract description 5
- 102100027103 Serine/threonine-protein kinase B-raf Human genes 0.000 claims abstract description 5
- 102100026715 Serine/threonine-protein kinase STK11 Human genes 0.000 claims abstract description 5
- 108010078814 Tumor Suppressor Protein p53 Proteins 0.000 claims abstract description 5
- 102100033438 Tyrosine-protein kinase JAK1 Human genes 0.000 claims abstract description 5
- 102100025387 Tyrosine-protein kinase JAK3 Human genes 0.000 claims abstract description 5
- 102100037236 Tyrosine-protein kinase receptor UFO Human genes 0.000 claims abstract description 5
- 239000012274 immune-checkpoint protein inhibitor Substances 0.000 claims abstract description 5
- 102100034580 AT-rich interactive domain-containing protein 1A Human genes 0.000 claims abstract description 4
- 101000924266 Homo sapiens AT-rich interactive domain-containing protein 1A Proteins 0.000 claims abstract description 4
- 101001095815 Homo sapiens E3 ubiquitin-protein ligase RING2 Proteins 0.000 claims abstract description 4
- 101001057193 Homo sapiens Membrane-associated guanylate kinase, WW and PDZ domain-containing protein 1 Proteins 0.000 claims abstract description 4
- 101000740048 Homo sapiens Ubiquitin carboxyl-terminal hydrolase BAP1 Proteins 0.000 claims abstract description 4
- 101000740049 Latilactobacillus curvatus Bioactive peptide 1 Proteins 0.000 claims abstract description 4
- 101100407308 Mus musculus Pdcd1lg2 gene Proteins 0.000 claims abstract description 4
- 108700030875 Programmed Cell Death 1 Ligand 2 Proteins 0.000 claims abstract description 4
- 230000003321 amplification Effects 0.000 claims abstract description 4
- 102000052116 epidermal growth factor receptor activity proteins Human genes 0.000 claims abstract description 4
- 108700015053 epidermal growth factor receptor activity proteins Proteins 0.000 claims abstract description 4
- YOHYSYJDKVYCJI-UHFFFAOYSA-N n-[3-[[6-[3-(trifluoromethyl)anilino]pyrimidin-4-yl]amino]phenyl]cyclopropanecarboxamide Chemical compound FC(F)(F)C1=CC=CC(NC=2N=CN=C(NC=3C=C(NC(=O)C4CC4)C=CC=3)C=2)=C1 YOHYSYJDKVYCJI-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 4
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000001574 biopsy Methods 0.000 claims abstract description 3
- 238000012252 genetic analysis Methods 0.000 claims abstract description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 3
- 238000002271 resection Methods 0.000 claims abstract description 3
- 102000015098 Tumor Suppressor Protein p53 Human genes 0.000 claims abstract 3
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 claims abstract 3
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract 2
- 229940079593 drug Drugs 0.000 claims description 23
- 239000003814 drug Substances 0.000 claims description 23
- 208000005718 Stomach Neoplasms Diseases 0.000 claims description 9
- 206010017758 gastric cancer Diseases 0.000 claims description 9
- 239000002773 nucleotide Substances 0.000 claims description 9
- 125000003729 nucleotide group Chemical group 0.000 claims description 9
- 201000011549 stomach cancer Diseases 0.000 claims description 9
- 206010058467 Lung neoplasm malignant Diseases 0.000 claims description 8
- 201000005202 lung cancer Diseases 0.000 claims description 8
- 208000020816 lung neoplasm Diseases 0.000 claims description 8
- 229960002621 pembrolizumab Drugs 0.000 claims description 8
- 210000001519 tissue Anatomy 0.000 claims description 8
- 208000008839 Kidney Neoplasms Diseases 0.000 claims description 7
- 206010038389 Renal cancer Diseases 0.000 claims description 7
- 201000010982 kidney cancer Diseases 0.000 claims description 7
- 229960003301 nivolumab Drugs 0.000 claims description 7
- 102000004169 proteins and genes Human genes 0.000 claims description 7
- 206010008342 Cervix carcinoma Diseases 0.000 claims description 6
- 208000006105 Uterine Cervical Neoplasms Diseases 0.000 claims description 6
- 201000010881 cervical cancer Diseases 0.000 claims description 6
- 102100028843 DNA mismatch repair protein Mlh1 Human genes 0.000 claims description 4
- 201000001441 melanoma Diseases 0.000 claims description 4
- 239000000092 prognostic biomarker Substances 0.000 claims description 4
- 102100027240 Membrane-associated guanylate kinase, WW and PDZ domain-containing protein 1 Human genes 0.000 claims description 3
- 229960003852 atezolizumab Drugs 0.000 claims description 3
- 229950002916 avelumab Drugs 0.000 claims description 3
- 229950009791 durvalumab Drugs 0.000 claims description 3
- 238000002955 isolation Methods 0.000 claims description 2
- 206010025654 Malignant melanoma of sites other than skin Diseases 0.000 claims 2
- 238000012217 deletion Methods 0.000 claims 2
- 230000037430 deletion Effects 0.000 claims 2
- 238000001712 DNA sequencing Methods 0.000 claims 1
- 239000002246 antineoplastic agent Substances 0.000 claims 1
- 229940041181 antineoplastic drug Drugs 0.000 claims 1
- 210000003679 cervix uteri Anatomy 0.000 claims 1
- 210000002615 epidermis Anatomy 0.000 claims 1
- 238000003780 insertion Methods 0.000 claims 1
- 230000037431 insertion Effects 0.000 claims 1
- 210000003734 kidney Anatomy 0.000 claims 1
- 210000004072 lung Anatomy 0.000 claims 1
- 210000003491 skin Anatomy 0.000 claims 1
- 210000002784 stomach Anatomy 0.000 claims 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 claims 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 102100037964 E3 ubiquitin-protein ligase RING2 Human genes 0.000 abstract 1
- 102000013609 MutL Protein Homolog 1 Human genes 0.000 abstract 1
- 238000011319 anticancer therapy Methods 0.000 abstract 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 abstract 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 abstract 1
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 230000014509 gene expression Effects 0.000 description 20
- 238000002560 therapeutic procedure Methods 0.000 description 15
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 13
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 9
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 8
- 108091093088 Amplicon Proteins 0.000 description 7
- 208000032818 Microsatellite Instability Diseases 0.000 description 7
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 6
- 238000011282 treatment Methods 0.000 description 6
- 208000037265 diseases, disorders, signs and symptoms Diseases 0.000 description 5
- 238000003752 polymerase chain reaction Methods 0.000 description 5
- 230000004044 response Effects 0.000 description 5
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 4
- 201000010099 disease Diseases 0.000 description 4
- 238000003364 immunohistochemistry Methods 0.000 description 4
- 238000000126 in silico method Methods 0.000 description 4
- 230000000771 oncological effect Effects 0.000 description 4
- 108091032973 (ribonucleotides)n+m Proteins 0.000 description 3
- MLDQJTXFUGDVEO-UHFFFAOYSA-N BAY-43-9006 Chemical compound C1=NC(C(=O)NC)=CC(OC=2C=CC(NC(=O)NC=3C=C(C(Cl)=CC=3)C(F)(F)F)=CC=2)=C1 MLDQJTXFUGDVEO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 3
- 239000005511 L01XE05 - Sorafenib Substances 0.000 description 3
- 108091007744 Programmed cell death receptors Proteins 0.000 description 3
- 230000000259 anti-tumor effect Effects 0.000 description 3
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 238000002512 chemotherapy Methods 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 208000021991 hereditary neoplastic syndrome Diseases 0.000 description 3
- 238000012165 high-throughput sequencing Methods 0.000 description 3
- 229920001519 homopolymer Polymers 0.000 description 3
- 230000035772 mutation Effects 0.000 description 3
- 230000000869 mutational effect Effects 0.000 description 3
- 102000054765 polymorphisms of proteins Human genes 0.000 description 3
- 230000002062 proliferating effect Effects 0.000 description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 3
- 229960003787 sorafenib Drugs 0.000 description 3
- 238000010200 validation analysis Methods 0.000 description 3
- 102100025064 Cellular tumor antigen p53 Human genes 0.000 description 2
- 108091092878 Microsatellite Proteins 0.000 description 2
- 210000004027 cell Anatomy 0.000 description 2
- 239000003153 chemical reaction reagent Substances 0.000 description 2
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 2
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 2
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 2
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 2
- 238000009396 hybridization Methods 0.000 description 2
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 2
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 210000004881 tumor cell Anatomy 0.000 description 2
- 210000003171 tumor-infiltrating lymphocyte Anatomy 0.000 description 2
- 101100002344 Caenorhabditis elegans arid-1 gene Proteins 0.000 description 1
- 206010009944 Colon cancer Diseases 0.000 description 1
- 208000001333 Colorectal Neoplasms Diseases 0.000 description 1
- 206010061818 Disease progression Diseases 0.000 description 1
- 206010014733 Endometrial cancer Diseases 0.000 description 1
- 206010014759 Endometrial neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 208000000461 Esophageal Neoplasms Diseases 0.000 description 1
- 108700024394 Exon Proteins 0.000 description 1
- 102000006354 HLA-DR Antigens Human genes 0.000 description 1
- 108010058597 HLA-DR Antigens Proteins 0.000 description 1
- 208000008051 Hereditary Nonpolyposis Colorectal Neoplasms Diseases 0.000 description 1
- 206010051922 Hereditary non-polyposis colorectal cancer syndrome Diseases 0.000 description 1
- 208000017604 Hodgkin disease Diseases 0.000 description 1
- 208000021519 Hodgkin lymphoma Diseases 0.000 description 1
- 208000010747 Hodgkins lymphoma Diseases 0.000 description 1
- 208000026350 Inborn Genetic disease Diseases 0.000 description 1
- 101710120843 Indoleamine 2,3-dioxygenase 1 Proteins 0.000 description 1
- 108010074328 Interferon-gamma Proteins 0.000 description 1
- 102000008070 Interferon-gamma Human genes 0.000 description 1
- 201000005027 Lynch syndrome Diseases 0.000 description 1
- 206010027480 Metastatic malignant melanoma Diseases 0.000 description 1
- 108700011259 MicroRNAs Proteins 0.000 description 1
- 206010061309 Neoplasm progression Diseases 0.000 description 1
- 206010030155 Oesophageal carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 108010026552 Proteome Proteins 0.000 description 1
- 108091008109 Pseudogenes Proteins 0.000 description 1
- 102000057361 Pseudogenes Human genes 0.000 description 1
- 239000013614 RNA sample Substances 0.000 description 1
- 238000003559 RNA-seq method Methods 0.000 description 1
- 208000006265 Renal cell carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 108010044012 STAT1 Transcription Factor Proteins 0.000 description 1
- 102100029904 Signal transducer and activator of transcription 1-alpha/beta Human genes 0.000 description 1
- 208000000102 Squamous Cell Carcinoma of Head and Neck Diseases 0.000 description 1
- 108010090804 Streptavidin Proteins 0.000 description 1
- 108091008874 T cell receptors Proteins 0.000 description 1
- 102000016266 T-Cell Antigen Receptors Human genes 0.000 description 1
- 108091023040 Transcription factor Proteins 0.000 description 1
- 102000040945 Transcription factor Human genes 0.000 description 1
- 208000003721 Triple Negative Breast Neoplasms Diseases 0.000 description 1
- 230000002411 adverse Effects 0.000 description 1
- 238000007844 allele-specific PCR Methods 0.000 description 1
- 239000012491 analyte Substances 0.000 description 1
- 238000000137 annealing Methods 0.000 description 1
- 239000000427 antigen Substances 0.000 description 1
- 108091007433 antigens Proteins 0.000 description 1
- 102000036639 antigens Human genes 0.000 description 1
- 230000005975 antitumor immune response Effects 0.000 description 1
- 238000011398 antitumor immunotherapy Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 230000004071 biological effect Effects 0.000 description 1
- 230000008711 chromosomal rearrangement Effects 0.000 description 1
- 230000007012 clinical effect Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000002405 diagnostic procedure Methods 0.000 description 1
- 239000000539 dimer Substances 0.000 description 1
- 238000006471 dimerization reaction Methods 0.000 description 1
- 230000005750 disease progression Effects 0.000 description 1
- BFMYDTVEBKDAKJ-UHFFFAOYSA-L disodium;(2',7'-dibromo-3',6'-dioxido-3-oxospiro[2-benzofuran-1,9'-xanthene]-4'-yl)mercury;hydrate Chemical compound O.[Na+].[Na+].O1C(=O)C2=CC=CC=C2C21C1=CC(Br)=C([O-])C([Hg])=C1OC1=C2C=C(Br)C([O-])=C1 BFMYDTVEBKDAKJ-UHFFFAOYSA-L 0.000 description 1
- 208000035475 disorder Diseases 0.000 description 1
- 201000004101 esophageal cancer Diseases 0.000 description 1
- 239000012634 fragment Substances 0.000 description 1
- 230000004927 fusion Effects 0.000 description 1
- 208000016361 genetic disease Diseases 0.000 description 1
- 230000037442 genomic alteration Effects 0.000 description 1
- 238000003205 genotyping method Methods 0.000 description 1
- 201000010536 head and neck cancer Diseases 0.000 description 1
- 208000014829 head and neck neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 201000000459 head and neck squamous cell carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 210000000987 immune system Anatomy 0.000 description 1
- 238000010166 immunofluorescence Methods 0.000 description 1
- 230000002163 immunogen Effects 0.000 description 1
- 238000013388 immunohistochemistry analysis Methods 0.000 description 1
- 229960003130 interferon gamma Drugs 0.000 description 1
- 210000004347 intestinal mucosa Anatomy 0.000 description 1
- 229940043355 kinase inhibitor Drugs 0.000 description 1
- 239000003446 ligand Substances 0.000 description 1
- 201000007270 liver cancer Diseases 0.000 description 1
- 208000014018 liver neoplasm Diseases 0.000 description 1
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 1
- 238000007403 mPCR Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 229940127554 medical product Drugs 0.000 description 1
- 108020004999 messenger RNA Proteins 0.000 description 1
- 208000021039 metastatic melanoma Diseases 0.000 description 1
- 238000001531 micro-dissection Methods 0.000 description 1
- 239000002679 microRNA Substances 0.000 description 1
- 238000002493 microarray Methods 0.000 description 1
- 238000000386 microscopy Methods 0.000 description 1
- 230000009456 molecular mechanism Effects 0.000 description 1
- 208000002154 non-small cell lung carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 1
- 231100000590 oncogenic Toxicity 0.000 description 1
- 230000002246 oncogenic effect Effects 0.000 description 1
- 238000011275 oncology therapy Methods 0.000 description 1
- 239000012188 paraffin wax Substances 0.000 description 1
- 230000001717 pathogenic effect Effects 0.000 description 1
- 210000005259 peripheral blood Anatomy 0.000 description 1
- 239000011886 peripheral blood Substances 0.000 description 1
- RLZZZVKAURTHCP-UHFFFAOYSA-N phenanthrene-3,4-diol Chemical compound C1=CC=C2C3=C(O)C(O)=CC=C3C=CC2=C1 RLZZZVKAURTHCP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 210000002381 plasma Anatomy 0.000 description 1
- 238000010837 poor prognosis Methods 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 238000004393 prognosis Methods 0.000 description 1
- 239000003909 protein kinase inhibitor Substances 0.000 description 1
- 238000001959 radiotherapy Methods 0.000 description 1
- 238000003753 real-time PCR Methods 0.000 description 1
- 230000008707 rearrangement Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000010839 reverse transcription Methods 0.000 description 1
- 238000012552 review Methods 0.000 description 1
- 238000007480 sanger sequencing Methods 0.000 description 1
- 230000019491 signal transduction Effects 0.000 description 1
- 238000009097 single-agent therapy Methods 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- 230000004083 survival effect Effects 0.000 description 1
- 238000002626 targeted therapy Methods 0.000 description 1
- 238000011285 therapeutic regimen Methods 0.000 description 1
- 231100000419 toxicity Toxicity 0.000 description 1
- 230000001988 toxicity Effects 0.000 description 1
- 206010044412 transitional cell carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 208000022679 triple-negative breast carcinoma Diseases 0.000 description 1
- 230000005751 tumor progression Effects 0.000 description 1
- 208000029729 tumor suppressor gene on chromosome 11 Diseases 0.000 description 1
Abstract
Description
Область техники: изобретение относится к области биоинформатики и клинической онкологии, диагностики злокачественных новообразований (ЗНО) и оценки потенциальной эффективности иммунотерапии.Field of technology: the invention relates to the field of bioinformatics and clinical oncology, diagnosis of malignant neoplasms (malignant neoplasms) and assessment of the potential effectiveness of immunotherapy.
Описание уровня техникиDescription of the prior art
Консервативная противоопухолевая иммунотерапия ингибиторами контрольных точек иммунного ответа (ИКТ), в частности, ингибиторами рецептора программируемой клеточной гибели (PD-1) или его лиганда PD-L1, является крайне полезной терапевтической опцией при лечении многих ЗНО различной этиологии и локализации (меланома, рак легких, рак головы и шеи, лимфома Ходжкина, уротелиальный рак, рак пищевода, рак желудка, колоректальный рак, рак шейки матки, рак почки, рак эндометрия, тройной негативный рак молочной железы, рак печени) [Darvishi М, et al. (2023), Pathol Res Pract, 241, 154241]. Иммунотерапию применяют как в монорежиме, так и в комбинации с иными терапевтическими опциями (химиотерапия или лучевая терапия) [Zhang Z., et al. (2022), Sig Transduct Target Ther, 7, 258].Conservative antitumor immunotherapy with immune checkpoint inhibitors (ICIs), in particular inhibitors of the programmed cell death receptor (PD-1) or its ligand PD-L1, is an extremely useful therapeutic option in the treatment of many cancers of various etiologies and localizations (melanoma, lung cancer , head and neck cancer, Hodgkin lymphoma, urothelial cancer, esophageal cancer, stomach cancer, colorectal cancer, cervical cancer, kidney cancer, endometrial cancer, triple negative breast cancer, liver cancer) [Darvishi M, et al. (2023), Pathol Res Pract, 241, 154241]. Immunotherapy is used both alone and in combination with other therapeutic options (chemotherapy or radiation therapy) [Zhang Z., et al. (2022), Sig Transduct Target Ther, 7, 258].
Прогнозирование эффективности иммунотерапии до ее начала или при необходимости - в процессе прохождения курсов лечения критично по нескольким параметрам: достижение максимальной выживаемости пациентов и повышение качества их жизни, экономия дорогостоящих препаратов и снижение избыточной токсичности при использовании комбинированных терапевтических схем. Для большинства анти-PD-L1/анти-PD-1 препаратов предиктивным маркером является уровень экспрессии PD-L1 в опухоли. Однако ввиду наличия нескольких различных клинически валидированных диагностических платформ для оценки статуса PD-L1 в разных типах ЗНО для отдельных анти-PD-L1/анти-PD-1 препаратов, данный вариант теста не может выступать в роли универсального анализа. В российской клинической практике для стратификации пациентов для назначения иммунотерапии также не используются мультипараметрические тест-системы, применение которых позволило бы одновременно оценивать наличие нескольких возможных биомаркеров эффективности и резистентности к анти-PD-L1/анти-PD-1 терапии.Predicting the effectiveness of immunotherapy before it begins or, if necessary, during treatment courses is critical in several respects: achieving maximum patient survival and improving their quality of life, saving expensive drugs and reducing excess toxicity when using combination therapeutic regimens. For most anti-PD-L1/anti-PD-1 drugs, the predictive marker is the level of PD-L1 expression in the tumor. However, due to the availability of several different clinically validated diagnostic platforms for assessing PD-L1 status in different types of cancer for individual anti-PD-L1/anti-PD-1 drugs, this test option cannot act as a universal test. In Russian clinical practice, multiparametric test systems are also not used to stratify patients for immunotherapy, the use of which would allow simultaneous assessment of the presence of several possible biomarkers of effectiveness and resistance to anti-PD-L1/anti-PD-1 therapy.
В реальной клинической практике нередко регистрируют невысокую частоту ответа на монотерапию ИКТ (в общей популяции пациентов), что может быть обусловлено различиями индивидуальных профилей иммуногенных опухолевых антигенов у пациентов и реализацией различных молекулярных механизмов резистентности - первичной или вторичной, приобретенной в результате проведения курсов иммунотерапии [Bai R, et al., Mechanisms of cancer resistance to immunotherapy. Front Oncol, 2020, 10, 1290]. В последних случаях некоторые из вариантов резистентности могут быть преодолены переходом к схемам иммунотерапии в сочетании с другими препаратами.In real clinical practice, a low response rate to ICT monotherapy is often recorded (in the general patient population), which may be due to differences in the individual profiles of immunogenic tumor antigens in patients and the implementation of various molecular mechanisms of resistance - primary or secondary, acquired as a result of courses of immunotherapy [Bai R, et al., Mechanisms of cancer resistance to immunotherapy. Front Oncol, 2020, 10, 1290]. In the latter cases, some of the resistance patterns can be overcome by switching to immunotherapy regimens in combination with other drugs.
В настоящее время в качестве предиктивных маркеров для назначения анти-PD-L1/анти-PD-1 препаратов (здесь и далее упоминаются в значении маркеров, ассоциированных с потенциальной эффективностью проводимой терапии) Управлением по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов США (FDA) были одобрены три показателя: экспрессия PD-L1, мутационная нагрузка опухоли и микросателлитная нестабильность (MSI) [Sankar K., et al. (2022), 10(1), 1-13]. На доклинической стадии исследуют широкий профиль кандидатных предиктивных биомаркеров с использованием методик анализа экспрессии панелей генов, мультиплексного иммуногистохимического анализа (ИГХ), иммунофлуоресценции, оценки количества инфильтрирующих опухоль лимфоцитов (TILs) и репертуара рецепторов Т-клеток (TCR), биомаркеров периферической крови и комплексной оценки иммунной системы [Sankar K., et al. (2022), 10(1), 1-13].Currently, as predictive markers for the prescription of anti-PD-L1/anti-PD-1 drugs (hereinafter referred to as markers associated with the potential effectiveness of therapy) by the US Food and Drug Administration (FDA ) three indicators were validated: PD-L1 expression, tumor mutational load, and microsatellite instability (MSI) [Sankar K., et al. (2022), 10(1), 1-13]. In the preclinical stage, a wide range of candidate predictive biomarkers are being explored using gene expression panels, multiplex immunohistochemistry (IHC), immunofluorescence, tumor infiltrating lymphocytes (TILs) and T cell receptor repertoire (TCR), peripheral blood biomarkers and comprehensive assessments. immune system [Sankar K., et al. (2022), 10(1), 1-13].
Наиболее распространенными способами определения предиктивных маркеров является геномное и транскриптомное профилирование опухоли для выявления генетических вариантов целевых генов и количественных изменений уровней их транскриптов в клетках, соответственно, с помощью доступных коммерческих платформ (например, NanoString nCounter). Образец РНК смешивается с биотинилированным зондом и репортерным зондом, помеченным флуоресцентной меткой, уникальной для таргетного гена. Зонды и целевые транскрипты гибридизуют в течение 12-16 ч при 65°С. Тройные комплексы, специфичные для транскрипта, иммобилизуют в картридже со стрептавидином. В частности, было показано, что сигнатура экспрессии генов, ассоциированная с сигнальным каскадом интерферона гамма, может выступать в качестве биомаркера ответа на терапию пембролизумабом у пациентов с плоскоклеточной карциномой головы и шеи [Ayers М., et al. (2017), 127(8), 2930-2940]. Второй способ основан на исследовании методом высокопроизводительного секвенирования (NGS) не только РНК, но и опухолевой ДНК (полноэкзомное, полногеномное или таргетное секвенирование), с использованием платформ «Illumina» или «PacBio». Так, было установлено, что уровень экспрессии PD-L1 более 5% не обладает предиктивным потенциалом для назначения ниволумаба вместо химиотерапии, однако ассоциирован с меньшим количеством нежелательных эффектов при применении ниволумаба после курса химиотерапии [Carbone D. P., et al., (2017), 376(25), 2415-2426]. Третий способ основан на хорошо воспроизводимых подходах количественной полимеразной цепной реакции (ПЦР). Например, при наследственном опухолевом синдроме - синдроме Линча, MSI выявляют путем проведения мультиплексной ПЦР ДНК опухолевых клеток и расположенных рядом нормальных клеток слизистой оболочки кишечника. Наличие либо отсутствие микросателлитных повторов определяется при сопоставлении длины амплифицированных ПЦР-фрагментов. В зависимости от наличия или отсутствия микросателлитной нестабильности, а также от того, сколько именно локусов нестабильны, прогноз эффективности иммунотерапии может отличаться [Baretti М., et al., (2018), 189, 45-62].The most common methods for identifying predictive markers are tumor genomic and transcriptomic profiling to identify genetic variants of target genes and quantify changes in their transcript levels in cells, respectively, using commercially available platforms (e.g., NanoString nCounter). The RNA sample is mixed with a biotinylated probe and a reporter probe labeled with a fluorescent tag unique to the target gene. Probes and target transcripts are hybridized for 12–16 h at 65°C. Transcript-specific ternary complexes are immobilized in a streptavidin cartridge. In particular, it has been shown that a gene expression signature associated with the interferon gamma signaling cascade can act as a biomarker of response to pembrolizumab therapy in patients with head and neck squamous cell carcinoma [Ayers M., et al. (2017), 127(8), 2930-2940]. The second method is based on the study of high-throughput sequencing (NGS) of not only RNA, but also tumor DNA (whole exome, whole genome or targeted sequencing), using the Illumina or PacBio platforms. Thus, it was found that a PD-L1 expression level of more than 5% does not have predictive potential for prescribing nivolumab instead of chemotherapy, but is associated with fewer adverse effects when using nivolumab after a course of chemotherapy [Carbone D. P., et al., (2017), 376 (25), 2415-2426]. The third method is based on highly reproducible quantitative polymerase chain reaction (PCR) approaches. For example, in the hereditary tumor syndrome - Lynch syndrome, MSI is detected by performing multiplex PCR of DNA of tumor cells and adjacent normal cells of the intestinal mucosa. The presence or absence of microsatellite repeats is determined by comparing the length of amplified PCR fragments. Depending on the presence or absence of microsatellite instability, as well as on exactly how many loci are unstable, the prognosis for the effectiveness of immunotherapy may differ [Baretti M., et al., (2018), 189, 45-62].
ИГХ-исследование, выполняемое с использованием различных техник флуорохромной микроскопии и микродиссекции тканей, широко применяется для исследования протеомного профиля опухолевого материала, заключенного в парафиновые блоки, или свежезамороженного материала. Сущность ИГХ-анализа заключается либо в выявлении конкретного белка, ассоциированного с прогрессированием заболевания или эффективностью терапии, либо в исследовании изменений соотношений ряда белков, либо регистрации увеличения/уменьшения количества некоторого белка в опухолевых клетках. Например, посредством ИГХ-исследования была выявлена связь между повышенной экспрессией PD-L1 и наилучшими клиническими ответами у пациентов с немелклеточным раком легкого, получивших терапию пембролизумабом [Roach С, et al., (2016), Appl. Immunohistochem. Mol. Morphol., 24(6), 392]. С другой стороны, также удалось установить, что высокий уровень экспрессии PD-1/PD-L1 и/или IDO-1/HLA-DR в опухолевой ткани коррелирует с высокой чувствительностью метастатической меланомы к пембролизумабу или ниволумабу [Johnson D. В., et al. (2018). Clin Cancer Res, 24(21), 5250-5260]. Данный подход технически проще генетического профилирования, однако обладает меньшей точностью и меньшей предсказательной силой (особенно когда биомаркером служит некоторый диапазон значений концентрации белка).IHC studies, performed using various techniques of fluorochrome microscopy and tissue microdissection, are widely used to study the proteomic profile of tumor material embedded in paraffin blocks or fresh frozen material. The essence of IHC analysis is either to identify a specific protein associated with disease progression or the effectiveness of therapy, or to study changes in the ratios of a number of proteins, or to record an increase/decrease in the amount of a certain protein in tumor cells. For example, an IHC study found an association between increased PD-L1 expression and better clinical responses in patients with non-small cell lung cancer treated with pembrolizumab [Roach C, et al., (2016), Appl. Immunohistochem. Mol. Morphol., 24(6), 392]. On the other hand, it was also possible to establish that a high level of expression of PD-1/PD-L1 and/or IDO-1/HLA-DR in tumor tissue correlates with the high sensitivity of metastatic melanoma to pembrolizumab or nivolumab [Johnson D. V., et al. (2018). Clin Cancer Res, 24(21), 5250-5260]. This approach is technically simpler than genetic profiling, but has less accuracy and less predictive power (especially when the biomarker is a certain range of protein concentrations).
Перспективным выглядит подход с применением генетической панели, при использовании которой возможно будет проанализировать в опухолевой ДНК наличие терапевтически значимых маркеров и биомаркеров в нескольких генах сразу. Важно, что геномная ДНК по сравнению с РНК и белковыми фракциями - более стабильный аналит для выявления биомаркеров. Для генетических исследований используют секвенирование целевых регионов по Сэнгеру либо аллель-специфическую ПЦР, либо варианты NGS-исследований. В настоящее время существуют патенты, в которых описаны панели, включающие участки небольшого числа генов. Большинство панелей при этом адаптированы под конкретный тип злокачественного новообразования (например, рак легкого). Из мирового уровня техники известны несколько тест-систем на основе NGS-анализа, которые используют для исследования опухолевой ДНК на предмет выявления кандидатных генетических биомаркеров, в том числе с предиктивной значимостью.An approach using a genetic panel looks promising, using which it will be possible to analyze the presence of therapeutically significant markers and biomarkers in several genes in tumor DNA at once. It is important that genomic DNA, compared to RNA and protein fractions, is a more stable analyte for identifying biomarkers. For genetic studies, Sanger sequencing of target regions or allele-specific PCR or variants of NGS studies are used. Currently, there are patents that describe panels that include sections of a small number of genes. Most panels are adapted to a specific type of malignant neoplasm (for example, lung cancer). Several test systems based on NGS analysis are known from the world level of technology, which are used to study tumor DNA to identify candidate genetic biomarkers, including those with predictive significance.
Таким образом, среди аналогов можно выделить следующие.Thus, among the analogues the following can be distinguished.
Панель для оценки наличия микросателлитной нестабильности (https://fg-onko.ru/msi/) от F-Genetics предназначена для выявления 13 микросателлитных локусов (ВАТ-25, ВАТ-26, ВАТ-40, САТ-25, NR-21, NR-22, NR-24, NR-27, ABI-16, ABI-17, ABI-19, ABI-20A, ABI-20B) и 2 высокополиморфных пентануклеотидных локусов. Так, высокий уровень микросателлитной нестабильности (MSI-H) в опухоли является предиктивным маркером, определяющим чувствительность к терапии ИКТ (пембролизумаб, ниволумаб).The panel for assessing the presence of microsatellite instability (https://fg-onko.ru/msi/) from F-Genetics is designed to identify 13 microsatellite loci (BAT-25, BAT-26, BAT-40, CAT-25, NR-21 , NR-22, NR-24, NR-27, ABI-16, ABI-17, ABI-19, ABI-20A, ABI-20B) and 2 highly polymorphic pentanucleotide loci. Thus, a high level of microsatellite instability (MSI-H) in the tumor is a predictive marker that determines sensitivity to ICT therapy (pembrolizumab, nivolumab).
РФ, RU2747746 С2, 13.05.2021. «Тест-классификатор клинического ответа на лечение сорафенибом индивидуальных пациентов с раком почки». Предложен способ определения клинической эффективности применения сорафениба для лечения почечноклеточной карциномы, основанный на определении экспрессии целевых генов в образце ткани с нормированием относительно экспрессии ряда генов. Определение уровня экспрессии целевых генов проводят методом секвенирования тотальной РНК, методом исследования на микрочипах, либо методом обратной транскрипции и ПЦР. Данный аналог от изобретения отличает то, что эффективность терапии онкологического заболевания определяется по профилю генной экспрессии.RF, RU2747746 C2, 05/13/2021. "Test classifier of clinical response to treatment with sorafenib in individual patients with kidney cancer." A method is proposed for determining the clinical effectiveness of sorafenib for the treatment of renal cell carcinoma, based on determining the expression of target genes in a tissue sample with normalization relative to the expression of a number of genes. Determination of the expression level of target genes is carried out by total RNA sequencing, microarray research, or reverse transcription and PCR. This analogue differs from the invention in that the effectiveness of cancer therapy is determined by the gene expression profile.
Кроме того, препарат (сорафениб) относится к ингибиторам протеинкиназ и не входит в схемы противоопухолевой терапии с применением ИКТ.In addition, the drug (sorafenib) is a protein kinase inhibitor and is not included in antitumor therapy regimens using ICT.
РФ, RU2741703 С1, 28.01.2021. «Платформа анализа генетической информации ОпсоЬох». Предложен способ оценки клинической эффективности таргетных лекарственных средств для лечения пациента с пролиферативным или онкологическим заболеванием, в котором получают данные по меньшей мере одного типа из образца, при этом тип данных выбирается из следующего списка: (i) данные по экспрессии тотальной мРНК, (ii) полногеномные данные по экспрессии белков, (iii) полногеномные данные по сайтам связывания транскрипционных факторов, (iv) полногеномные данные по мутациям в геномной ДНК, (v) полногеномные данные по экспрессии микроРНК. Предложен способ лечения пациента с пролиферативным или онкологическим заболеванием и система для оценки клинической эффективности таргетных лекарственных средств, выбранных из группы таргетных лекарственных средств, для пациента с пролиферативным или онкологическим заболеванием. Предложенный способ оценки клинической эффективности таргетной терапии онкологических заболеваний совпадает с подходом по использованию генной панели для оценки эффективности терапии ИКТ с точки зрения концепции оценки эффективности терапии и используемого материала. Однако в патенте не указан конкретный тип и схемы терапии, также нет совпадения генов панели.RF, RU2741703 C1, 01/28/2021. "Platform for the analysis of genetic information Opcobox." A method is proposed for assessing the clinical effectiveness of targeted drugs for the treatment of a patient with a proliferative or oncological disease, in which at least one type of data is obtained from a sample, and the data type is selected from the following list: (i) total mRNA expression data, (ii) genome-wide data on protein expression, (iii) genome-wide data on transcription factor binding sites, (iv) genome-wide data on mutations in genomic DNA, (v) genome-wide data on microRNA expression. A method for treating a patient with a proliferative or oncological disease and a system for assessing the clinical effectiveness of targeted drugs selected from a group of targeted drugs for a patient with a proliferative or oncological disease are proposed. The proposed method for assessing the clinical effectiveness of targeted therapy for oncological diseases coincides with the approach of using a gene panel to assess the effectiveness of ICT therapy from the point of view of the concept of assessing the effectiveness of therapy and the material used. However, the patent does not indicate a specific type and regimen of therapy, and there is no match between the genes of the panel.
Панель научно-клинического центра Memorial Sloan Kettering (США) - MSK-IMPACT, одобренная для клинического применения FDA (https://www.accessdata.fda.gov/cdrh_docs/reviews/DEN170058.pdf) как панель для расширенного генетического профилирования, включает в себя 505 генов и предназначена для выявления в опухолевой ДНК как предиктивных генетических маркеров для назначения препаратов (в том числе ИКТ), так и терапевтически значимых биомаркеров для анализа процессов прогрессирования опухолей, и в том числе для разработки таргетных препаратов. Для интерпретации геномных данных существует портал OncoKB® (https://www.oncokb.org/), включающий сведения о клинических и биологических эффектах более 4000 геномных изменений. Существуют принципиальные различия настоящего технического решения по шести генам, включенных в мультигенную панель (пересечение составляет 28 из 34 генов), а также по отсутствию в панели MSK-IMPACT аналогичного покрытия по межгенным регионам локуса 9р24.1 (согласно опубликованным данным о таргетных генах панели).The Memorial Sloan Kettering Research Center (USA) panel - MSK-IMPACT, approved for clinical use by the FDA (https://www.accessdata.fda.gov/cdrh_docs/reviews/DEN170058.pdf) as a panel for advanced genetic profiling, includes contains 505 genes and is designed to identify in tumor DNA both predictive genetic markers for prescribing drugs (including ICTs) and therapeutically significant biomarkers for analyzing tumor progression processes, including for the development of targeted drugs. For interpreting genomic data, the OncoKB® portal (https://www.oncokb.org/) includes information on the clinical and biological effects of more than 4000 genomic alterations. There are fundamental differences in the present technical solution in the six genes included in the multigene panel (the intersection is 28 of 34 genes), as well as in the absence in the MSK-IMPACT panel of similar coverage for intergenic regions of the 9p24.1 locus (according to published data on the target genes of the panel) .
Диагностический тест FoundationOne®CDx (Roche, США), одобренный FDA для клинического применения (https://www.accessdata.fda.gov/cdrh_docs/pdf17/P170019a.pdf), основан на NGS-исследовании ДНК для выявления ряда мутационных событий и изменения числа копий генов в 324 генах, а также оценки наличия MSI и мутационной нагрузки опухоли с целью стратификации пациентов, которые могут получить пользу от лечения таргетными препаратами и ИКТ в соответствии с утвержденными инструкциями по медицинскому применению лекарственных препаратов. Данный тест одобрен для клинического применения как исследование для выявления предиктивных маркеров чувствительности к ИКТ - конкретно для назначения пембролизумаба, при этом тест отдельно не валидирован для оценки предиктивных биомаркеров резистентности к ИКТ (https://assets.ctfassets.net/w98cd481qyp0/YqqKHaqQmFeqc5ueQk48w/d12f19680205941ea3fee417f08e9524/F1CDx_Technical_Specifications.pdf). Существуют принципиальные различия настоящего технического решения по девяти генам, включенным в мультигенную панель (пересечение составляет 25 из 34 генов), а также по отсутствию в панели FoundationOne®CDx аналогичного покрытия по межгенным регионам локуса 9р24.1 (согласно опубликованным данным о таргетных генах панели).The FoundationOne®CDx diagnostic test (Roche, USA), approved by the FDA for clinical use (https://www.accessdata.fda.gov/cdrh_docs/pdf17/P170019a.pdf), is based on NGS DNA testing to identify a range of mutational events and gene copy number changes in 324 genes, as well as assessing the presence of MSI and tumor mutational burden to stratify patients who may benefit from treatment with targeted drugs and ICTs in accordance with approved drug prescribing guidelines. This test is approved for clinical use as a study to identify predictive markers of sensitivity to ICT - specifically for the prescription of pembrolizumab, while the test is not separately validated for the assessment of predictive biomarkers of resistance to ICT (https://assets.ctfassets.net/w98cd481qyp0/YqqKHaqQmFeqc5ueQk48w/d12f19680205941ea3fee4 17f08e9524 /F1CDx_Technical_Specifications.pdf). There are fundamental differences in the present technical solution in the nine genes included in the multigene panel (the intersection is 25 of 34 genes), as well as in the absence of similar coverage in the FoundationOne®CDx panel for intergenic regions of the 9p24.1 locus (according to published data on the target genes of the panel) .
Панель Illumina TruSight Oncology 500 - TSO500 (Illumina, США), включает полноразмерные кодирующие последовательности 523 генов. Разные варианты панели TSO500 позволяют выполнить NGS опухолевой ДНК и РНК, а также исследование свободно циркулирующей ДНК из плазмы крови для выявления коротких генетических вариантов, инделов, изменений копийности генов, фьюженов (https://www.illumina.com/products/by-brand/trusight-oncology/tso-500-portfolio.html). Существуют принципиальные различия настоящего технического решения по семи генам, включенным в мультигенную панель (пересечение составляет 27 из 34 генов), а также по отсутствию в панели TSO500 аналогичного покрытия по межгенным регионам локуса 9р24.1 (согласно опубликованным данным о таргетных генах панели). Кроме того, исследование с применением TSO500 пока не получило одобрения регуляторов для потокового применения в зарубежной клинической практике, в том числе для выявления предиктивных маркеров ИКТ [Wei В, et al. (2022). J Mol Diagn, 24(6), 600-608] и, в целом, панель TSO500 используется для решения широкого спектра научных и диагностических задач. Панель TSO500, как и другие широкие таргетные панели (в том числе вышеупомянутые FoundationOne®CDx, MSK-IMPACT) менее пригодна для рутинного лабораторного анализа в связи с большим спектром генов (сотни генов) и более трудоемкой интерпретацией массива выходных данных о генетических вариантах с целью определения их потенциальной клинической значимости.The Illumina TruSight Oncology 500 - TSO500 panel (Illumina, USA) includes full-length coding sequences of 523 genes. Different versions of the TSO500 panel allow you to perform NGS of tumor DNA and RNA, as well as the study of freely circulating DNA from blood plasma to identify short genetic variants, indels, gene copy number changes, fusions (https://www.illumina.com/products/by-brand /trusight-oncology/tso-500-portfolio.html). There are fundamental differences in the present technical solution in the seven genes included in the multigene panel (the intersection is 27 out of 34 genes), as well as in the lack of similar coverage in the TSO500 panel for intergenic regions of the 9p24.1 locus (according to published data on the target genes of the panel). In addition, a study using TSO500 has not yet received regulatory approval for streaming use in foreign clinical practice, including for identifying predictive markers of ICT [Wei B, et al. (2022). J Mol Diagn, 24(6), 600-608] and, in general, the TSO500 panel is used to solve a wide range of scientific and diagnostic problems. The TSO500 panel, like other broadly targeted panels (including the aforementioned FoundationOne®CDx, MSK-IMPACT) is less suitable for routine laboratory analysis due to the large range of genes (hundreds of genes) and the more labor-intensive interpretation of the array of genetic variant output data to target determining their potential clinical significance.
В качестве еще одного актуального аналога уместно рассматривать два продукта компании АО "Ферст Генетике": набор реагентов «ОнкоФокус» и NGS-панель Онкопрофиль, которые нужны для таргетного исследования.As another relevant analogue, it is appropriate to consider two products of the company First Genetics JSC: the OncoFocus reagent set and the Oncoprofile NGS panel, which are needed for targeted research.
РЗН 2022/16970, 20.04.2022. Набор реагентов "ОнкоФокус" (https://fg-onko.ru/onkofokus/) для NGS-анализа генов, ассоциированных с возникновением опухолей человека, на системе "F-Genetics" по ТУ 21.20.23-003-03569019-2019. АО "Ферст Генетике" (класс потенциального риска 2б, Вид мед изделия с соответствующей номенклатурой 339880). Анализ заключается в определении характерных мутаций (хотспотов) в 35 генах, оценки копийности генов и хромосомных перестроек в 19 и 23 генах, соответственно. Основные показания для генотипирования при помощи данного продукта - выбор противоопухолевой терапии и коррекции терапии в случае рецидива ЗНО.RZN 2022/16970, 04/20/2022. A set of reagents "OnkoFokus" (https://fg-onko.ru/onkofokus/) for NGS analysis of genes associated with the occurrence of human tumors using the F-Genetics system according to TU 21.20.23-003-03569019-2019. JSC First Genetics (potential risk class 2b, Type of medical product with the corresponding nomenclature 339880). The analysis consists of identifying characteristic mutations (hotspots) in 35 genes, assessing gene copy numbers and chromosomal rearrangements in 19 and 23 genes, respectively. The main indications for genotyping using this product are the choice of antitumor therapy and correction of therapy in case of relapse of cancer.
Панель «Онкопрофиль» (https://fg-onko.ru/onkoprofil/) составлена для определения хотспотов в 87 генах, нарушений числа копий 43 генов, интер и интра-хромосомных перестроек 51 гена, и секвенирования полной последовательности 48 генов. Показания для проведения исследования: молекулярное профилирование опухоли, выбор терапии, выявление неблагоприятного прогноза, коррекция терапии в случае рецидива, диагностика наследственного онкологического синдрома. Панель «Онкопрофиль» позволяет также выявить ряд генетических детерминант наследственных опухолевых синдромов. Главное отличие настоящего технического решения заключается в существенной разнице спектра генов, включенных в панель и пригодных для таргетного молекулярно-генетического анализа, а именно отличие по 13 уникальным генам (IFNG, IDO1, IFNGR1, HAVCR2, LAG3, CD274, CD8A, STAT1, В2М, VHL, PBRM1, POLD1, PDCD1LG2) от обоих продуктов «Онкопрофиль» и «ОнкоФокус».The “Onkoprofil” panel (https://fg-onko.ru/onkoprofil/) was compiled to identify hotspots in 87 genes, copy number disorders of 43 genes, inter and intra-chromosomal rearrangements of 51 genes, and sequencing the full sequence of 48 genes. Indications for the study: molecular profiling of the tumor, choice of therapy, identification of poor prognosis, correction of therapy in case of relapse, diagnosis of hereditary cancer syndrome. The Oncoprofile panel also allows you to identify a number of genetic determinants of hereditary tumor syndromes. The main difference of this technical solution is the significant difference in the spectrum of genes included in the panel and suitable for targeted molecular genetic analysis, namely the difference in 13 unique genes (IFNG, IDO1, IFNGR1, HAVCR2, LAG3, CD274, CD8A, STAT1, B2M, VHL, PBRM1, POLD1, PDCD1LG2) from both products “Oncoprofile” and “OncoFocus”.
Наиболее близких аналогов настоящего изобретения выявлено не было.The closest analogues of the present invention have not been identified.
Достигаемым при использовании предлагаемого изобретения техническим результатом является создание таргетной панели для исследования целевых геномных регионов с целью идентификации терапевтических маркеров и биомаркеров - предикторов потенциальной эффективности и/или резистентности к иммунотерапии ингибиторами ИКТ (анти-PD-1 препараты, например, пембролизумаб или ниволумаб; анти-PD-L1 препараты, например, дурвалумаб или атезолизумаб или авелумаб), который осуществляется через создание таргетной панели, включающей целевые геномные регионы, посредством дизайна специфических для них праймеров, которые используют для анализа ДНК, выделенной из образцов опухолей пациентов с ЗНО, методом высокопроизводительного секвенирования.The technical result achieved by using the present invention is the creation of a targeted panel for studying target genomic regions in order to identify therapeutic markers and biomarkers - predictors of potential effectiveness and/or resistance to immunotherapy with ICT inhibitors (anti-PD-1 drugs, for example, pembrolizumab or nivolumab; anti -PD-L1 drugs, for example, durvalumab or atezolizumab or avelumab), which is carried out through the creation of a targeted panel, including target genomic regions, through the design of primers specific to them, which are used to analyze DNA isolated from tumor samples of patients with cancer using a high-throughput method sequencing.
Технический результат достигается тем, что в предлагаемом способе выполняют-создание таргетной панели для исследования целевых геномных регионов для идентификации терапевтических маркеров и биомаркеров - предикторов потенциальной эффективности и/или резистентности к иммунотерапии ингибиторами ИКТ (анти-PD-1 препараты, например, пембролизумаб или ниволумаб; анти-PD-L1 препараты, например, дурвалумаб или атезолизумаб или авелумаб, и иные анти-PD-1/анти-PD-L1 препараты), который осуществляется через формирование списка целевых геномных регионов (включающих кодирующие последовательности 34 генов (JAK3, JAK2, MDM2, CD274, PBRM1, В2М, ERBB2, IFNGR1, CD8A, JAK1, МЕТ, В API, POLE, POLD1. EGFR, LAG3, BRAF, HAVCR2, MLH1, KRAS, IFNG, ALK, PIK3CA, IDO1, AXL, TP53, ST ATI, SMAD4, ROS1, ARID 1 A, PTEN, PDCD1LG2, STK11, VHL), a также участки локуса 9p24.1 (гены JAK2, PD-L1 и PD-L2, и межгенные регионы)) и дизайн набора праймеров, специфических для целевых геномных регионов, которые будут использовать для анализа ДНК, выделенной из образцов опухолей пациентов с ЗНО, методом высокопроизводительного секвенирования. Исследование с использованием набора праймеров таргетной панели включает стадии лабораторного выделения ДНК из образца опухолевого материала (резекционного или биопсийного материала опухолевой ткани пациента, у которого диагностировано ЗНО (рак почки, рак шейки матки, рак легкого, рак желудка, меланома или другие типы ЗНО) до начала или в процессе иммунотерапии ингибиторами ИКТ), измерения концентрации выделенной ДНК, подготовку ДНК-библиотек с использованием опухолевой ДНК в качестве матрицы для амлификации целевых геномных регионов при ПЦР с праймерами, высокопроизводительного секвенирования ДНК-библиотек, последующей биоинформатической обработки результатов секвенирования, интерпретации биологической и клинической значимости генетических вариантов, детектированных по результатам таргетного секвенирования.The technical result is achieved by the fact that the proposed method creates a targeted panel for studying target genomic regions to identify therapeutic markers and biomarkers - predictors of potential effectiveness and/or resistance to immunotherapy with ICT inhibitors (anti-PD-1 drugs, for example, pembrolizumab or nivolumab ; anti-PD-L1 drugs, for example, durvalumab or atezolizumab or avelumab, and other anti-PD-1/anti-PD-L1 drugs), which is carried out through the formation of a list of target genomic regions (including coding sequences of 34 genes (JAK3, JAK2). , MDM2, CD274, PBRM1, B2M, ERBB2, IFNGR1, CD8A, JAK1, MET, V API, POLE, POLD1, LAG3, BRAF, HAVCR2, MLH1, KRAS, IFNG, ALK, PIK3CA, IDO1, AXL, TP53, ST ATI, SMAD4, ROS1, ARID 1 A, PTEN, PDCD1LG2, STK11, VHL), as well as regions of the 9p24.1 locus (JAK2, PD-L1 and PD-L2 genes, and intergenic regions)) and the design of a set of specific primers for target genomic regions that will be used to analyze DNA isolated from tumor samples of patients with cancer using high-throughput sequencing. A study using a set of targeted panel primers includes the stages of laboratory isolation of DNA from a sample of tumor material (resection or biopsy material of tumor tissue of a patient diagnosed with cancer (kidney cancer, cervical cancer, lung cancer, stomach cancer, melanoma or other types of cancer) to beginning or during immunotherapy with ICT inhibitors), measuring the concentration of isolated DNA, preparing DNA libraries using tumor DNA as a template for amplification of target genomic regions during PCR with primers, high-throughput sequencing of DNA libraries, subsequent bioinformatics processing of sequencing results, interpretation of biological and clinical significance of genetic variants detected based on the results of targeted sequencing.
Предлагаемый способ позволяет получить таргетную панель для выполнения генетических исследований образцов ЗНО при выборе противоопухолевой терапии или оценки ее эффективности посредством секвенирования целевых геномных регионов в опухолевой ДНК для идентификации терапевтических маркеров и биомаркеров потенциальной эффективности и/или резистентности к иммунотерапии ингибиторами ИКТ.The proposed method makes it possible to obtain a targeted panel for performing genetic studies of cancer samples when choosing antitumor therapy or assessing its effectiveness by sequencing target genomic regions in tumor DNA to identify therapeutic markers and biomarkers of potential effectiveness and/or resistance to immunotherapy with ICT inhibitors.
Осуществление изобретенияCarrying out the invention
Список из 167 кандидатных генов, в которых, по данным литературы и анализу публичных баз геномных и транскриптомных данных, были обнаружены повреждающие генетические варианты или отмечено изменение экспрессии, ассоциированных с ответом на терапию ИКТ или резистентностью к ней, далее был проанализирован на предмет частот встречаемости мутаций в разных типах ЗНО. По результатам анализа были выбраны 34 гена и участки локуса 9р24.1 (таблица 1), целевые геномные регионы которых были включены в состав таргетной панели.A list of 167 candidate genes in which, according to the literature and analysis of public genomic and transcriptomic databases, damaging genetic variants were found or changes in expression associated with response to or resistance to ICT therapy were detected, were further analyzed for the frequency of occurrence of mutations in different types of cancer. Based on the results of the analysis, 34 genes and regions of the 9p24.1 locus were selected (Table 1), the target genomic regions of which were included in the target panel.
В таблице 1 также приведены результаты анализа частот встречаемости генетических нарушений в тканях меланомы (Мел), рака легкого (РЛ), рака почки (РП), рака желудка (РЖ), рака шейки матки (РШМ) по данным онлайн-ресурса cBioPortal (https://www.cbioportal.org/) - когорта MSK-IMPACT Clinical Sequencing Cohort (MSK, Nat. Med. 2017, 10945 случаев), известной аннотации онкогенных и вероятно патогенных генетических изменений по данным онлайн-ресурса OncoKB (https://www.oncokb.org/), а также информация о наличии клинической аннотации генетических вариантов, относящихся к целевым геномным регионам таргетной панели, для оценки потенциальной эффективности иммунотерапии анти-PD-1/анти-PD-L1 препаратов (по данным OncoKB и PharmGKB (https://www.pharmgkb.org/)). Медианные значения экспрессии генов в опухолевой ткани был извлечены из базы данных онлайн-ресурса The Human Proteome Atlas (НРА, https://www.proteinatlas.org/) с выделением условных диапазонов уровней экспрессии генов: от 0,1 до 10 FPKM -низкий уровень экспрессии, от 10 до 100 FPKM - средний уровень экспрессии, свыше 100 FPKM - высокий уровень экспрессии.Table 1 also shows the results of an analysis of the frequency of occurrence of genetic disorders in tissues of melanoma (Mel), lung cancer (LC), kidney cancer (RC), gastric cancer (GC), cervical cancer (CC) according to the online resource cBioPortal (https ://www.cbioportal.org/) - a cohort of the MSK-IMPACT Clinical Sequencing Cohort (MSK, Nat. Med. 2017, 10945 cases), a known annotation of oncogenic and likely pathogenic genetic changes according to the OncoKB online resource (https:// www.oncokb.org/), as well as information on the availability of clinical annotation of genetic variants related to the target genomic regions of the targeted panel, to assess the potential effectiveness of immunotherapy with anti-PD-1/anti-PD-L1 drugs (according to OncoKB and PharmGKB ( https://www.pharmgkb.org/)). Median gene expression values in tumor tissue were extracted from the online resource database The Human Proteome Atlas (HPA, https://www.proteinatlas.org/) highlighting conditional ranges of gene expression levels: from 0.1 to 10 FPKM -low expression level, from 10 to 100 FPKM - medium expression level, over 100 FPKM - high expression level.
Таргетная панель состоит из целевых геномных регионов 34 генов (JAK3, JAK2, MDM2, CD274, PBRM1, В2М, ERBB2, IFNGR1, CD8A, JAK1, MET, ВАР1, POLE, POLD1. EGFR, LAG3, BRAF, HAVCR2, MLH1, KRAS, IFNG, ALK, PIK3CA, IDO1, AXL, TP53, STATI, SMAD4, ROS1, ARID1A, PTEN, PDCD1LG2, STK11, VHL), определяемых специфическими координатами регионов (таблица 2) и дополнительных целевых геномных регионов (обозначены как «регионы 1/2/3/4») локуса 9р24.1, содержащего гены JAK2, PD-L1 и PD-L2, связанные с осуществлением противоопухолевого иммунного ответа и межгенные регионы 9р24.1, координаты которых приведены по версии генома человека hg38 в таблице 3.The target panel consists of target genomic regions of 34 genes (JAK3, JAK2, MDM2, CD274, PBRM1, B2M, ERBB2, IFNGR1, CD8A, JAK1, MET, BAP1, POLE, POLD1. EGFR, LAG3, BRAF, HAVCR2, MLH1, KRAS, IFNG, ALK, PIK3CA, IDO1, AXL, TP53, STATI, SMAD4, ROS1, ARID1A, PTEN, PDCD1LG2, STK11, VHL), defined by specific region coordinates (Table 2) and additional target genomic regions (designated “regions 1/2” /3/4") of the 9p24.1 locus, containing the JAK2, PD-L1 and PD-L2 genes associated with the implementation of the antitumor immune response and intergenic regions 9p24.1, the coordinates of which are given according to the hg38 version of the human genome in Table 3.
Для каждого целевого геномного региона панели, включающего кодирующие экзоны генов или последовательности прилежащих к ним 10 пар нуклеотидов или некоторые межгенные регионы, праймеры были сконструированы в программе MFEprimer (версия 3.1) с учетом следующих параметров:For each target genomic region of the panel, including coding exons of genes or sequences of the 10 base pairs adjacent to them or some intergenic regions, primers were designed in the MFEprimer program (version 3.1) taking into account the following parameters:
1) диапазон возможных длин ампликонов 100-200 п.н. (предпочтительный диапазон 130-180 п.н.), для всех целевых регионов ампликоны должны перекрываться;1) the range of possible amplicon lengths is 100-200 bp. (preferred range 130-180 bp), for all target regions the amplicons should overlap;
2) диапазон возможных длин праймеров: 22-25 п.н.;2) range of possible primer lengths: 22-25 bp;
3) Tm для обоих праймеров (прямой/forward и обратный/reverse) в каждой паре набора не должны отличаться более чем на 2°С; диапазон различий между Tm всех праймеров в целом наборе не более 4°С,3) Tm for both primers (forward and reverse) in each pair of the set should not differ by more than 2°C; the range of differences between the Tm of all primers in the whole set is no more than 4°C,
4) возможный диапазон температур отжига (Та) праймеров - плюс 60-70°С, Та для обоих праймеров в каждой паре набора не должны отличаться более чем на 2°С, диапазон различий между Та всех праймеров в целом наборе не более 4°С;4) the possible range of annealing temperatures (Ta) of primers is plus 60-70°C, Ta for both primers in each pair of the set should not differ by more than 2°C, the range of differences between Ta of all primers in the whole set is no more than 4°C ;
5) GC-состав всего праймера не менее 40% и не более 60%;5) GC composition of the entire primer is not less than 40% and not more than 60%;
6) допустимая длина гомополимеров в праймере: не более 5 нуклеотидов на всю последовательность праймера;6) permissible length of homopolymers in the primer: no more than 5 nucleotides for the entire primer sequence;
7) первые 6 нуклеотидов с 3'-конца праймера не должны быть комплементарны самому праймеру или другим праймерам в наборе.7) the first 6 nucleotides from the 3' end of the primer should not be complementary to the primer itself or other primers in the set.
Получившиеся праймеры были проверены на специфичность (т.е. наличие в наборе праймеров, специфических для конкретных целевых регионов, а значит, не картирующихся на другие последовательности в рамках генома). Для этого полученный набор праймеров был проанализирован на неспецифическое картирование праймеров, которое может привести к гибридизации с нецелевыми участками генома (версия hg38) и получению ампликонов вне целевых последовательностей панели, и проверен на возможность гибридизации праймеров с другими праймерами набора. Для этого была использована программа blastn (версия 2.9.0) с параметрами:The resulting primers were tested for specificity (i.e., the presence in the set of primers that are specific to specific target regions and, therefore, do not map to other sequences within the genome). To do this, the resulting set of primers was analyzed for non-specific primer mapping, which can lead to hybridization with non-target regions of the genome (hg38 version) and the production of amplicons outside the target sequences of the panel, and tested for the possibility of hybridization of the primers with other primers in the set. For this purpose, the blastn program (version 2.9.0) was used with the following parameters:
1) -word_size 111) -word_size 11
2) -qcov_hsp_perc (при проверке значение этого параметра не выставляли)2) -qcov_hsp_perc (during testing, the value of this parameter was not set)
3) -penalty -33) -penalty -3
4) -reward 24) -reward 2
5) -gapopen 55) -gapopen 5
6) -gapextend 26) - gapextend 2
7) -evalue 0.017) -evalue 0.01
Для оценки возможности димеризации между праймерами панели выполняли проверку на картирование праймеров на последовательности других праймеров, входящих в набор. Это было выполнено аналогично проверке на неспецифическое картирование, только вместо последовательности генома hg38 в качестве базы данных для blastn (версия 2.9.0) использовали сами последовательности праймеров, составляющие набор. Таким образом, при данной проверке все праймеры, которые картировались более одного раза в наборе, были отмечены как праймеры с высокой вероятностью образования димеров и были отбракованы по этому критерию.To assess the possibility of dimerization between primers, the panels were subjected to primer mapping tests against the sequences of other primers included in the set. This was performed in a similar manner to the nonspecific mapping test, but instead of the hg38 genome sequence, the primer sequences themselves that made up the set were used as the database for blastn (version 2.9.0). Thus, in this test, all primers that mapped more than once in the set were marked as primers with a high probability of dimer formation and were rejected according to this criterion.
После отбраковывания неспецифических праймеров (на основании выявления множественного картирования праймеров или наличия е-value>0,01) были проверены координаты картирования праймеров, прошедших критерии отбора, на пересечение с координатами полиморфизмов и хотспотов. Проверка праймеров на картирование на данные генетические варианты была выполнена с использованием программы MFEprimer (версия 3.2.6) с использованием файлов в формате bed с известными генетическими вариантами из базы dbSNP (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/) и с координатами хотспотов, характерных для целевых генов панели. В случае попадания полиморфизмов и хотспотов в координаты картирования праймеров, данные праймеры были исключены из набора и для данного ампликона были скорректированы координаты таким образом, чтобы новые праймеры не попадали непосредственно на регионы с полиморфизмами и хотспотами.After rejecting nonspecific primers (based on the detection of multiple primer mapping or the presence of e-value>0.01), the mapping coordinates of primers that passed the selection criteria were checked for intersection with the coordinates of polymorphisms and hotspots. Testing of primers for mapping to these genetic variants was performed using the MFEprimer program (version 3.2.6) using bed files with known genetic variants from the dbSNP database (https://www.ncbi.nlm.nih.gov/snp/ ) and with the coordinates of hotspots characteristic of the target genes of the panel. If polymorphisms and hotspots fell into the primer mapping coordinates, these primers were excluded from the set and the coordinates for a given amplicon were adjusted so that new primers did not fall directly on regions with polymorphisms and hotspots.
Также при помощи программы blastn (версия 2.9.0) проведена проверка отсутствия картирования праймеров, на так называемые (т.н.) сложные регионы генома: тандемные повторы, гомополимерные области, и во избежание образования неспецифических продуктов, - проверка отсутствия картирования праймеров на псевдогены для целевых генов панели.Also, using the blastn program (version 2.9.0), the absence of primer mapping was checked for the so-called (so-called) complex regions of the genome: tandem repeats, homopolymer regions, and in order to avoid the formation of nonspecific products, the absence of primer mapping for pseudogenes was checked for panel target genes.
Праймеры, в координаты которых попадают хотспоты, праймеры, картирующиеся в рамках т.н. сложных регионов генома, были заменены на другие праймеры путем нового дизайна с учетом следующих параметров:Primers whose coordinates fall within hotspots, primers mapped within the so-called. complex regions of the genome were replaced with other primers through a new design taking into account the following parameters:
1) диапазон возможных длин ампликонов 60-220 п.н., для всех целевых регионов ампликоны должны перекрываться,1) the range of possible amplicon lengths is 60-220 bp, for all target regions the amplicons must overlap,
2) диапазон возможных длин праймеров: 22-30 п.н.,2) range of possible primer lengths: 22-30 bp,
3) Tm для обоих праймеров в каждой паре набора не должны отличаться более чем на 2°С; диапазон различий между Tm всех праймеров в целом наборе не более 4°С,3) Tm for both primers in each pair of the set should not differ by more than 2°C; the range of differences between the Tm of all primers in the whole set is no more than 4°C,
4) возможный диапазон Та праймеров 60-70°С, Та для обоих праймеров в каждой паре набора не должны отличаться более чем на 2°С, диапазон различий между Та всех праймеров в целом наборе не более 4°С,4) the possible range of Ta primers is 60-70°C, Ta for both primers in each pair of the set should not differ by more than 2°C, the range of differences between Ta of all primers in the whole set is no more than 4°C,
5) GC-состав всего праймера не менее 30%и не более 70%5) GC composition of the entire primer is no less than 30% and no more than 70%
6) допустимая длина гомополимеров в праймере: не более 5 нуклеотидов на всю последовательность праймера,6) permissible length of homopolymers in the primer: no more than 5 nucleotides for the entire primer sequence,
7) первые 6 нуклеотидов с 3'-конца праймера не должны быть комплементарны самому праймеру или другим праймерам в наборе.7) the first 6 nucleotides from the 3' end of the primer should not be complementary to the primer itself or other primers in the set.
Для всего набора праймеров была выполнена валидация in silico для теоретической оценки результатов ПЦР с разработанными праймерами и проверки возможного покрытия ампликонами всех целевых геномных регионов, входящих в состав таргетной панели. Для валидации панели in silico были использованы программы MFEprimer (версия 3.2.6) и blastn (версия 2.9.0). Результаты in silico валидации праймеров, специфичных для целевых геномных регионов 34 генов приведены в таблице 4. В таблице 5 приведены результаты in silico валидации праймеров для дополнительных геномных регионов в локусе 9р24.1.In silico validation was performed for the entire set of primers to theoretically evaluate the PCR results with the developed primers and check the possible coverage of all target genomic regions included in the target panel by amplicons. To validate the panel in silico, the MFEprimer (version 3.2.6) and blastn (version 2.9.0) programs were used. The results of in silico validation of primers specific for target genomic regions of 34 genes are shown in Table 4. Table 5 shows the results of in silico validation of primers for additional genomic regions in the 9p24.1 locus.
В результате в составе набора праймеров остались только праймеры, специфические для целевых геномных регионов, с характеристиками, описанными ранее.As a result, only primers specific for target genomic regions with the characteristics described earlier remained in the primer set.
Claims (17)
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2818360C1 true RU2818360C1 (en) | 2024-05-02 |
Family
ID=
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016174085A1 (en) * | 2015-04-27 | 2016-11-03 | Cancer Research Technology Limited | Method for treating cancer |
| RU2743858C1 (en) * | 2020-04-17 | 2021-03-01 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Медико-генетический научный центр имени академика Н.П. Бочкова» | Method for obtaining a gene bank for the diagnosis of liver pathologies |
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2016174085A1 (en) * | 2015-04-27 | 2016-11-03 | Cancer Research Technology Limited | Method for treating cancer |
| RU2743858C1 (en) * | 2020-04-17 | 2021-03-01 | Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Медико-генетический научный центр имени академика Н.П. Бочкова» | Method for obtaining a gene bank for the diagnosis of liver pathologies |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| А. Б. ЧУХЛОВИН Клиническая значимость молекулярно-биологической диагностики, Ученые записки СПбГМУ ИМ. АКАД. И. П. ПАВЛОВА, 2010, ТОМ XVII, номер 01, стр.62-68. * |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| De Luca et al. | Mutational analysis of single circulating tumor cells by next generation sequencing in metastatic breast cancer | |
| CN106755501B (en) | Method for simultaneously detecting microsatellite locus stability and genome change based on next-generation sequencing | |
| Kroeze et al. | Evaluation of a hybrid capture–based pan-cancer panel for analysis of treatment stratifying oncogenic aberrations and processes | |
| DK2582847T3 (en) | METHODS AND MATERIALS TO ASSESS loss of heterozygosity | |
| CN107267598B (en) | Methods and materials for assessing loss of heterozygosity | |
| Terraf et al. | Comprehensive assessment of germline pathogenic variant detection in tumor-only sequencing | |
| CA2784613C (en) | Diagnostic methods based on somatically acquired rearrangement | |
| US20210071262A1 (en) | Method of detecting cancer through generalized loss of stability of epigenetic domains and compositions thereof | |
| US20070207481A1 (en) | Use of roma for characterizing genomic rearrangements | |
| Vinayanuwattikun et al. | Elucidating genomic characteristics of lung cancer progression from in situ to invasive adenocarcinoma | |
| US12071661B2 (en) | Method of predicting response to therapy by assessing tumor genetic heterogeneity | |
| EP3788173B1 (en) | Surrogate marker and method for tumor mutation burden measurement | |
| AU2021291586B2 (en) | Multimodal analysis of circulating tumor nucleic acid molecules | |
| Vatrano et al. | Detailed genomic characterization identifies high heterogeneity and histotype-specific genomic profiles in adrenocortical carcinomas | |
| US20210292851A1 (en) | Method of monitoring effectiveness of immunotherapy of cancer patients | |
| CN107151707B (en) | Kit for detecting lung cancer related gene hot spot mutation and application thereof | |
| Kantorova et al. | TP53 mutation analysis in chronic lymphocytic leukemia: comparison of different detection methods | |
| EP3580359B1 (en) | Non-invasive test to predict recurrence of colorectal cancer | |
| WO2017046714A1 (en) | Methylation signature in squamous cell carcinoma of head and neck (hnscc) and applications thereof | |
| KR102203850B1 (en) | Composition for diagnosing or prognosising gliomas and a method for providing information for gliomas using same marker | |
| RU2818360C1 (en) | Method of creating target panel for studying genomic regions for detecting therapeutic biomarkers of immune checkpoint (ic) inhibitors | |
| WO2024105220A1 (en) | Method for determining microsatellite instability status, kits and uses thereof | |
| TWI417546B (en) | Dna methylation biomarkers for prognosis prediction of lung adenocarcinoma | |
| WO2020109820A1 (en) | Molecular signature | |
| RU2812346C1 (en) | Method of evaluating detection of alk gene translocations in paraffinized tumour samples using rna-sequencing |