Celoexomové sekvenování aberantních plazmatických buněk pacienta s minimální reziduální chorobou u mnohočetného myelomu

English version

Authors: M. Zatopkova ^1,2; Filipova J. ^1–3; T. Jelínek ^1,2; P. Vojta ⁴; Sevcikova T. ^1–3; Simicek M. ^1–3; L. Rihova ⁵; R. Bezdekova ⁵; Growkova K. ^1–3; Z. Kufová ^1,3,6; J. Smejkalová ¹; M. Hajdúch ⁴; L. Pour ⁷; J. Minárik ⁸; A. Jungová ⁹; V. Maisnar ¹⁰; F. Kryukov ¹¹; R. Hájek ^1,3
Authors‘ workplace: Department of Haematooncology, University Hospital Ostrava, Czech Republic ¹; Department of Biology and Ecology, Faculty of Science, University of Ostrava, Czech Republic ²; Department of Clinical Studies, Faculty of Medicine, University of Ostrava, Czech Republic ³; Institute of Molecular and Translational Medicine, Faculty of Medicine and Dentistry Palacky University in Olomouc, Czech Republic ⁴; Department of Clinical Hematology, University Hospital Brno, Czech Republic ⁵; Department of Experimental Biology, Faculty of Science, Masaryk University, Brno, Czech Republic ⁶; Department of Internal Medicine, Hematology and Oncology, University Hospital Brno Czech Republic ⁷; Department of Haemato-Oncology, Faculty of Medicine and Dentistry, Palacky University Olomouc and University Hospital Olomouc, Czech Republic ⁸; Department of Haemato-Oncology, University Hospital in Plzen, Czech Republic ⁹; 4th Department of Medicine – Haematology, University Hospital Hradec Kralove, Czech Republic ¹⁰; Medical Department, JCS BIOCAD, Saint Petersburg, Russian Federation ¹¹
Published in: Klin Onkol 2017; 30(Supplementum2): 75-80
Category: Original Articles
doi: https://doi.org/10.14735/amko20172S75

Overview

Mnohočetný myelom je dyskrazie plazmatických buněk. Je to druhá nejčastější hematologická malignita, která je charakterizována proliferací klonálních plazmatických buněk produkujících škodlivý monoklonální imunoglobulin. Navzdory možnostem léčby, která se v posledním desetiletí velmi vyvinula, se i u pacientů po terapii často nachází malé množství abnormálních reziduálních buněk, které mohou způsobit návrat onemocnění. Charakterizace reziduálních rezistentních klonů může pomoci odhalit důležité terapeutické cíle pro aplikaci účinné personalizované léčby. Pro tento výzkum používáme aberantní plazmatické buňky vysortované podle markerů CD38, CD45, CD56 a CD19, následované sekvenováním nové generace jejich exomu. Ze seznamu 213 genů, ve kterých byla přítomna alespoň jedna varianta, byl přítomen zajímavý gen NRAS, který je jedním z nejčastěji mutovaných genů u mnohočetného myelomu, homology genů z panelu 88 genů dříve použitých pro sekvenování nové generace u mnohočetného myelomu, mezi kterými byl i gen identifikovaný jako významný při rezistenci na bortezomib. Přes to, že jsou výsledky exomového sekvenování prvního pacienta zajímavé, jsou pouze předběžné a při jejich interpretaci je potřeba být obezřetný, neboť závisí na optimalizaci bioinformatické analýzy, která stále probíhá. Získané výsledky je také potřeba validovat Sangerovým sekvenováním. Brzy budou prezentovány definitivní výsledky podpořené větší kohortou pacientů.

Klíčová slova:
mnohočetný myelom – minimální reziduální choroba – exom – sekvenování nové generace

Práce vznikla za podpory Ministerstva školství, mládeže a tělovýchovy (Specifický VŠ výzkum Přírodovědecké fakulty, Ostravské university v Ostravě pod grantovým číslem SGS18/PřF/2017-2018 a Institucionálního rozvojového plánu Ostravské univerzity; projekt č. IRP201550) a Ministerstva zdravotnictví ČR (ČR – RVO – FNOs/2016, 17-30089A).

Autoři deklarují, že v souvislosti s předmětem studie nemají žádné komerční zájmy.

Redakční rada potvrzuje, že rukopis práce splnil ICMJE kritéria pro publikace zasílané do biomedicínských časopisů.

Obdrženo:
27. 6. 2017

Přijato:
30. 6. 2017

Sources

1. Palumbo A, Anderson K. Multiple myeloma. N Engl J Med 2011; 364 (11): 1046–1060. doi: 10.1056/NEJM-ra1011442.

2. Talamo G, Farooq U, Zangari M et al. Beyond the CRAB Symptoms: A Study of Presenting Clinical Manifestations of Multiple Myeloma. Clin. Lymphoma Myeloma Leuk 2010; 10 (6): 464–468. doi: 10.3816/CLML.2010. n.080.

3. Lohr JG, Stojanov P, Carter SL et al. Widespread genetic heterogeneity in multiple myeloma: Implications for targeted therapy. Cancer Cell 2014; 25 (1): 91–101. doi: 10.1016/j.ccr.2013.12.015.

4. Kumar S. Treatment of newly diagnosed multiple myeloma: advances in current therapy. Med Oncol 2010; 27 (Suppl 1): 14–24. doi: 10.1007/s12032-009-9370-1.

5. Mailankody S, Korde N, Lesokhin AM et al. Minimal residual disease in multiple myeloma: bringing the bench to the bedside. Nat Rev Clin Oncol 2015; 12 (5): 286–295. doi: 10.1038/nrclinonc.2014.239.

6. Kumar S, Paiva B, Anderson KC et al. International Myeloma Working Group consensus criteria for response and minimal residual disease assessment in multiple myeloma. Lancet Oncol 2016; 17 (8): e328–e346. doi: 10.1016/S1470-2045 (16) 30206-6.

7. Paiva B, van Dongen JJ, Orfao A. New criteria for response assessment: role of minimal residual disease in multiple myeloma. Blood 2015; 125 (20): 3059–3068. doi: 10.1182/blood-2014-11-568907.

8. Jelinek T, Hajek R. Monoclonal antibodies? A new era in the treatment of multiple myeloma. Blood Rev 2016; 30 (2): 101–110. doi: 10.1016/j.blre.2015.08.004.

9. Bhutani M, Landgren O, Usmani SZ. Multiple myeloma: is it time for biomarker-driven therapy? Am Soc Clin Oncol Educ Book 2015: e493–e503.

10. Flores-Montero J, Sanoja-Flores L, Paiva B et al. Next generation flow (NGF) for highly sensitive and standardized detection of minimal residual disease in multiple myeloma. Leukemia 2017. doi: 10.1038/leu.2017.29.

11. Martinelli G, Terragna C, Zamagni E et al. Molecular remission after allogeneic or autologous transplantation of hematopoietic stem cells for multiple myeloma. J Clin Oncol 2000; 18 (11): 2273–2281.

12. Martínez-Sánchez P, Montejano L, Sarasquete ME et al. Evaluation of minimal residual disease in multiple myeloma patients by fluorescent-polymerase chain reaction: the prognostic impact of achieving molecular response. Br J Haematol 2008; 142 (5): 766–774. doi: 10.1111/j.13652141.2008.07263.x.

13. Martinez-Lopez J, Lahuerta JJ, Pepin F et al. Prognostic value of deep sequencing method for minimal residual disease detection in multiple myeloma. Blood 2014; 123 (20): 3073–3079. doi: 10.1182/blood-2014-01-550 020.

14. Hillengass J, Ayyaz S, Kilk K et al. Changes in magnetic resonance imaging before and after autologous stem cell transplantation correlate with response and survival in multiple myeloma. Haematologica 2012; 97 (11): 1757–1160. doi: 10.3324/haematol.2012.065359.

15. Zamagni E, Patriarca F, Nanni C et al. Prognostic relevance of 18-F FDG PET/CT in newly diagnosed multiple myeloma patients treated with up-front autologous transplantation. Blood 2011; 118 (23): 5989–5995. doi: 10.1182/blood-2011-06-361386.

16. Paiva B, García-Sanz R, San Miguel JF. Multiple Myeloma Minimal Residual Disease. Cancer Treat Res 2016; 169: 103–122.

17. Bonner WA, Hulett HR, Sweet RG et al. Fluorescence activated cell sorting. Rev Sci Instrum 1972; 43 (3): 404–409.

18. Flores-Montero J, de Tute R, Paiva B et al. Immunophenotype of normal vs. myeloma plasma cells: toward antibody panel specifications for MRD detection in multiple myeloma. Cytometry B Clin Cytom 2016; 90 (1): 61–72. doi: 10.1002/cyto.b.21265.

19. Kortüm KM, Mai EK, Hanafiah NH et al. Targeted sequencing of refractory myeloma reveals a high incidence of mutations in CRBN and Ras pathway genes. Blood 2016; 128 (9): 1226–1234. doi: 10.1182/blood-2016-02-698092.

20. Tiacci E, Trifonov V, Schiavoni G et al. BRAF Mutations in hairy-cell leukemia. N Engl J Med 2011; 364 (24): 2305–2315. doi: 10.1056/NEJMoa1014209.

21. Treon SP, Xu L, Yang G et al. MYD88 L265P somatic mutation in Waldenström’s macroglobulinemia. N Engl J Med 2012; 367 (9): 826–833. doi: 10.1056/NEJMoa1200710.

22. Bolli N, Avet-Loiseau H, Wedge DC et al. Heterogeneity of genomic evolution and mutational profiles in multiple myeloma. Nat Commun 2014; 5: 2187–2198. doi: 10.1038/ncomms3997.

23. Ševčíková T, Growková K, Kufová Z et al. Biobanking strategy and sample preprocessing for integrative research in monoclonal gammopathies. J Clin Pathol 2017; pii: jclinpath-2017-204329. doi: 10.1136/jclinpath-2017-204329.

24. Bolger A, Lohse M, Usadel B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinformatics 2014; 30 (15): 2114–2120. doi: 10.1093/bioinformatics/btu170.

25. Li H. Toward better understanding of artifacts in variant calling from high-coverage samples. Bioinformatics 2014; 30 (20): 2843–2851. doi: 10.1093/bioinformatics/btu356.

26. Li H, Handsaker B, Wysoker A et al. The Sequence Alignment/Map format and SAMtools. Bioinformatics 2009; 25 (16): 2078–2079. doi: 10.1093/bioinformatics/btp352.

27. Koboldt DC, Zhang Q, Larson DE et al. VarScan 2: somatic mutation and copy number alteration discovery in cancer by exome sequencing. Genome Res 2012; 22 (3): 568–576.

28. Liu X, Wu C, Li C et al. dbNSFP v3.0: A One-Stop Database of Functional Predictions and Annotations for Human Nonsynonymous and Splice-Site SNVs. Hum Mutat 2016; 37 (3): 235–241. doi: 10.1002/humu.22932.

29. Schwarz JM, Cooper DN, Schuelke M et al. MutationTaster2: mutation prediction for the deep-sequencing age. Nat Methods 2014; 11 (4): 361–362. doi: 10.1038/nmeth.2890.

30. Choi Y, Sims GE, Murphy S et al. Predicting the functional effect of amino acid substitutions and indels. PLoS One 2012; 7 (10): e46688. doi: 10.1371/journal.pone.0046688.