近日,真邁生物用戶俄羅斯莫斯科國(guó)立醫(yī)科大學(xué)、內(nèi)分泌學(xué)研究中心等機(jī)構(gòu)在cancers上發(fā)表了題為“A New Approach of Detecting ALK Fusion Oncogenes by RNA?Sequencing Exon Coverage Analysis”的科研成果,基于真邁生物的FASTASeq 300測(cè)序平臺(tái),開發(fā)一種新的生物信息學(xué)方法,利用RNA測(cè)序數(shù)據(jù)中的外顯子覆蓋度分析來準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)臨床上顯著的ALK原癌基因融合。在一小部分ALK陽(yáng)性腫瘤中實(shí)現(xiàn)了96%的準(zhǔn)確率(100%的靈敏度,94.9%的特異性)。
ALK(間變性淋巴瘤激酶)基因重排在多種腫瘤類型中是驅(qū)動(dòng)突變的常見來源。常用的檢測(cè)ALK融合的方法包括免疫組化(IHC)、熒光原位雜交(FISH)、反轉(zhuǎn)錄定量聚合酶鏈反應(yīng)(RT-qPCR)和panel測(cè)序。此外,全轉(zhuǎn)錄組測(cè)序能夠分析廣泛的癌癥生物標(biāo)志物,包括失調(diào)基因,分子途徑及腫瘤驅(qū)動(dòng)基因的基因融合轉(zhuǎn)錄本。然而,由于在融合斷點(diǎn)處覆蓋不足,難以發(fā)現(xiàn)融合位點(diǎn)?;诖?,本文開發(fā)了一種新的生物信息學(xué)方法,可以從RNA測(cè)序數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)ALK融合。
丨ALK覆蓋不對(duì)稱篩選
文章通過使用TruSight和OncoFu兩個(gè)panel對(duì)樣本進(jìn)行RNA建庫(kù),并使用FASTASeq 300對(duì)文庫(kù)進(jìn)行PE75測(cè)序,結(jié)果觀察到在ALK融合陽(yáng)性樣本中,ALK的覆蓋表現(xiàn)出明顯的不對(duì)稱性。這種不對(duì)稱性在樣本的外顯子20-24中尤為突出,意味著這些區(qū)域的表達(dá)水平顯著高于其他外顯子。具體來說,在樣本 ALK_9 中,文章觀察到明顯的覆蓋不對(duì)稱,與融合陽(yáng)性狀態(tài)相匹配。以上表明每個(gè)樣本的融合狀態(tài)都可以通過其外顯子覆蓋的差異來推測(cè)。
圖1 RNAseq數(shù)據(jù)的ALK覆蓋圖
此外,從表1中可以看到,接受ALK靶向治療的患者中,預(yù)測(cè)為ALK融合陽(yáng)性的組無進(jìn)展生存期顯著延長(zhǎng),進(jìn)一步支持了文章方法的臨床相關(guān)性。表1 ALK靶向治療患者信息表
丨TruSight數(shù)據(jù)驗(yàn)證ALK覆蓋不對(duì)稱
圖2展示了基于TruSight數(shù)據(jù)的ALK基因覆蓋圖,主要目的是分析不同樣本的ALK覆蓋不對(duì)稱性。數(shù)據(jù)顯示,確認(rèn)有ALK融合的樣本在其ALK基因的覆蓋測(cè)量上表現(xiàn)出明顯的不對(duì)稱性(ALK_10),而在未確認(rèn)融合的樣本中(NS_20),這種不對(duì)稱性則不明顯。圖中的結(jié)果強(qiáng)調(diào)了ALK覆蓋不對(duì)稱性在腫瘤樣本中預(yù)測(cè)ALK融合的重要性,尤其是在基因的酪氨酸激酶(TK)區(qū)段的覆蓋情況。
圖2 基于TruSight數(shù)據(jù)的ALK基因覆蓋結(jié)果圖
這項(xiàng)研究表明通過RNA測(cè)序外顯子覆蓋率分析,能夠有效檢測(cè)ALK基因融合。研究顯示,該新穎的生物信息學(xué)方法改善了傳統(tǒng)基因融合檢測(cè)技術(shù)的準(zhǔn)確性,能夠達(dá)到96%的驗(yàn)證準(zhǔn)確率,其中敏感性為100%,特異性為94.9%。
Zakharova G, Suntsova M, Rabushko E, Mohammad T, Drobyshev A, Seryakov A, Poddubskaya E, Moisseev A, Smirnova A, Sorokin M, Tkachev V, Simonov A, Guguchkin E, Karpulevich E, Buzdin A. A New Approach of Detecting ALK Fusion Oncogenes by RNA Sequencing Exon Coverage Analysis. Cancers (Basel). 2024 Nov 16;16(22):3851. doi: 10.3390/cancers16223851. PMID: 39594806.