Summary

Análise comparativa de lesões por meio de uma abordagem de sequenciamento direcionada

Published: November 05, 2019
doi:

Summary

Este artigo descreve um método para identificar alterações clonais e subclonais entre diferentes espécimes de um determinado paciente. Embora os experimentos descritos aqui se concentrem em um tipo específico de tumor, a abordagem é amplamente aplicável a outros tumores sólidos.

Abstract

Avaliar a heterogeneidade intratumoral (ITH) é de suma importância para antecipar o fracasso das terapias direcionadas e projetar estratégias antitumorais, portanto, eficazes. Embora as preocupações sejam freqüentemente levantadas devido a diferenças no processamento de amostras e profundidade de cobertura, o sequenciamento de tumores sólidos na próxima geração desvendou um grau altamente variável de ITH entre os tipos de tumores. A captura da relação genética entre lesões primárias e metastáticas através da identificação de populações clonais e subclonais é fundamental para o projeto de terapias para doenças em estágio avançado. Aqui, relatamos um método de análise comparativa de lesões que permite a identificação de populações clonais e subclonais entre diferentes espécimes do mesmo paciente. A abordagem experimental descrita aqui integra três abordagens bem estabelecidas: análise histológica, sequenciamento multilesário de alta cobertura e análises imunoestatísticas. A fim de minimizar os efeitos na detecção de eventos subclonais por processamento inadequado de amostras, submetemos os tecidos a examepatológico cuidadoso e enriquecimento de células neoplásticas. O DNA controlado por qualidade de lesões neoplásticas e tecidos normais foi então submetido a sequenciamento de alta cobertura, visando as regiões de codificação de 409 genes cancerígenos relevantes. Embora apenas olhando para um espaço genômico limitado, nossa abordagem permite avaliar a extensão da heterogeneidade entre alterações somáticas (mutações de nucleotídeo único e variações de número de cópia) em lesões distintas de um determinado paciente. Através da análise comparativa dos dados de sequenciamento, fomos capazes de distinguir alterações clonais versus subclonais. A maioria da ITH é frequentemente atribuída a mutações de passageiros; Portanto, também usamos imunohistoquímica para prever consequências funcionais das mutações. Embora este protocolo tenha sido aplicado a um tipo específico de tumor, prevemos que a metodologia descrita aqui é amplamente aplicável a outros tipos de tumores sólidos.

Introduction

O advento do sequenciamento da próxima geração (NGS) revolucionou a forma como os cânceres são diagnosticados e tratados1. NGS acoplado ao sequenciamento multi-regional têm exposto um alto grau de heterogeneidade intratumoral (ITH) em tumores sólidos2, o que explica em parte a falha da terapia direcionada devido à presença de subclones com sensibilidade medicamentosa diferente2 . Um desafio importante colocado pelos estudos de sequenciamento em todo o genoma é a necessidade de distinguir entre mutações de passageiros (ou seja, neutro) e motoristaem cânceres individuais3. Vários estudos têm mostrado de fato que, em certos tumores, as mutações dos passageiros são responsáveis pela maioria da ITH, enquanto as alterações do motorista tendem a ser conservadas entre lesões do mesmo indivíduo4. Também é importante notar que a grande carga mutacional (como visto em cânceres de pulmão e melanoma) não implica necessariamente uma grande carga mutacional subclonal2. Portanto, um alto grau de ITH pode ser encontrado em tumores com baixa carga mutacional.

Metástases são responsáveis por mais de 90% da morte relacionada ao câncer em todo o mundo5; Portanto, a captura da heterogeneidade mutacional dos genes condutores entre lesões primárias e metastáticas é fundamental para o projeto de terapias eficazes para doenças em estágio avançado. O sequenciamento clínico é geralmente realizado em ácidos nucleicos de tecidos fixos, o que torna a exploração em todo o genoma difícil por causa da má qualidade do DNA. Por outro lado, a intenção do sequenciamento clínico é identificar mutações e/ou mutações acionáveis que possam prever a capacidade de resposta/sem resposta a um determinado regime terapêutico. Tal como está, o sequenciamento pode ser restrito a uma fração menor do genoma para extração oportuna de informações clinicamente relevantes. A transição do perfil de DNA de baixa taxa de rendimento (por exemplo, sequenciamento de sanger) para ngs tornou possível analisar centenas de genes relevantes para o câncer em uma alta profundidade de cobertura, o que permite a detecção de eventos subclonais. Aqui, relatamos um método de análise comparativa de lesões que permite a identificação de populações clonais e subclonais entre diferentes espécimes do mesmo indivíduo. O método descrito aqui integra três abordagens bem estabelecidas (análise histológica, sequenciamento multilesário de alta cobertura e análises imunoestatísticas) para prever consequências funcionais das variações identificadas. A abordagem é descrita schemticamente na Figura 1 e tem sido aplicada ao estudo de 5 casos metastáticos de neoplasias pseudopapilares sólidos (SPNs) do pâncreas. Embora descrevamos o processamento e a análise de espécimes de tecidos embutidos em parafina (FFPE) fixados em formalina, o mesmo procedimento pode ser aplicado ao material genético do tecido fresco-congelado.

Protocol

O material utilizado no estudo foi coletado um protocolo específico, aprovado pelo comitê de ética local. O consentimento informado escrito de todos os pacientes estava disponível. 1. Revisão histológica e imunofenotípica de espécimes de tecidos NOTA: Um patologista especialista é responsável pelas atividades descritas a seguir. Revisão histopatológica de casos selecionados de acordo com critérios diagnósticos bem estabelecidos. Use o…

Representative Results

O fluxo de trabalho do estudo é ilustrado na Figura 1. Múltiplas lesões (n = 13) sequenciamento de 5 casos de SPN visando as sequências de codificação de 409 genes relacionados ao câncer identificou um total de 27 mutações somáticas em 8 genes (CTNNB1, KDM6A, BAP1, TET1, SMAD4, TP53, FLT1,e FGFR3). As mutações foram definidas como fundador/clonal quando compartilhadas entre todas as lesões de um determinado …

Discussion

Nosso método permite a identificação de alterações moleculares envolvidas na progressão de tumores sólidos através da integração de dados verticais (ou seja, morfologia, sequenciamento de DNA e imunohistoquímica) a partir de lesões distintas de um determinado paciente. Demonstramos a capacidade de nosso método para detectar eventos clonais e subclonais em um tipo mutacional de tumor silencioso (ou seja, SPN, neoplasia pseudopapilar sólida do pâncreas) interrogando as sequências de codificação de 409 gen…

Disclosures

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

O estudo foi apoiado pelo Projeto Genoma do Câncer Italiano (Grant No. FIRB RBAP10AHJB), Associazione Italiana Ricerca Cancro (AIRC; Subvenção nº 12182 à AS e 18178 ao VC), FP7 European Community Grant (Cam-Pac No 602783 à AS). As agências de financiamento não tiveram nenhum papel na coleta, análise e interpretação de dados ou na redação do manuscrito.

Materials

2100 Bioanalyzer Instrument Agilent Technologies G2939BA  Automated electrophoresis tool
Agencourt AMPure XP Kit Fisher Scientific NC9959336 Beads technology for the purification of PCR products; beads-based purification reagent
Agilent High Sensitivity DNA Kit Agilent Technologies 5067-4627 Library quantification
Anti-BAP1 Santa Cruz Biotechnology sc-28383 Antibody
Anti-GLUT1 Thermo Scientific RB-9052 Antibody
Anti-KDM6A Cell Signaling #33510 Antibody
Anti-p53 Novocastra NCL-L-p53-DO7 Antibody
Anti-βcatenin Sigma-Aldrich C7207 Antibody
Blocking Solution home made 5 % Bovine serum albumin (BSA) in TBST
Endogenous peroxidases inactivation solution home made 3% H2O2 in Tris-buffered saline (TBS) 1x
Leica CV ultra Leica 70937891 Entellan mountin media
Epitope Retrieval Solution 1 Leica Biosystems AR9961 Citrate based pH 6.0 epitope retrieval solution
Epitope Retrieval Solution 2 Leica Biosystems AR9640 EDTA based pH 9.0 epitope retrieval solution
Eppendorf 0.2 ml PCR Tubes, clear Eppendorf 951010006 Tubes
Eppendorf DNA LoBind Tubes, 1.5 mL Eppendorf 22431021 Tubes
Ethanol DIAPATH A0123 IHC deparaffinization reagent
ImmEdge Pen Hydrophobic Barrier Pen Vector Laboratories H­4000 Hydrophobic Pen
ImmPACT DAB Peroxidase Vector Laboratories SK­4105 HRP substrate
ImmPRESS Anti­Rabbit Ig Reagent Peroxidase Vector Laboratories MP­7401­50 Secondary antibody
ImmPRESS Anti­Mouse Ig Reagent Peroxidase Vector Laboratories MP­7402­50 Secondary antibody
Integrative Genomics Viewer (IGV) Broad Institute https://software.broadinstitute.org/software/igv/home
Ion AmpliSeq Comprehensive Cancer Panel Thermofisher Scientific 4477685 Multiplexed target selection of 409 cancer related gene. https://assets.thermofisher.com/TFS-Assets/CSD/Reference-Materials/ion-ampliseq-cancer-panel-gene-list.pdf
Ion AmpliSeq Library Kit 2.0 Thermofisher Scientific 4480441 Preparation of amplicon libraries using Ion AmpliSeq panels
Ion Chef Instrument Thermofisher Scientific 4484177 Automated library preparation, template preparation and chip loading
Ion PI Chip Kit v3 or Ion 540 Chip Thermofisher Scientific A26771 or A27766 Barcoded chips for sequencing
Ion PI Hi-Q Chef Kit or Ion 540 Kit-Chef Thermofisher Scientific A27198 or A30011 Template preparation
Ion PI Hi-Q Sequencing 200 Kit or Ion S5 Sequencing Kit Thermofisher Scientific A26433 or A30011 Sequencing
Ion Proton or Ion GeneStudio S5 System Thermofisher Scientific 4476610 or A38196 Sequencing system
Ion Reporter Software – AmpliSeq Comprehensive Cancer Panel tumour-normal pair Thermofisher Scientific 4487118 Workflow
Ion Reporter Software – uploader plugin Thermofisher Scientific 4487118 Data analysis tool
Ion Torrent Suite Software – Coverege Analysis plugin Thermofisher Scientific 4483643 Plugin that describe the level of sequance coverage produced
Ion Torrent Suite Software – Variant Caller plugin Thermofisher Scientific 4483643 Plugin able to identify single-nucleotide polymorphisms (SNPs), insertions and deletions in a sample across a reference
Ion Xpress Barcode Adapters 1-96 Kit Thermofisher Scientific 4474517 Unique barcode adapters
NanoDrop 2000/2000c Spectrophotometers Thermofisher Scientific ND-2000 DNA purity detection
NCBI reference sequence (RefSeq) database NCBI https://www.ncbi.nlm.nih.gov/refseq/
Platinum PCR SuperMix High Fidelity Fisher Scientific 12532-016 or 12532-024 SuperMix for PCR amplification; high-fidelity PCR mix
QIAamp DNA Blood Mini Kit Quiagen 51106 0r 51104 DNA blood extraction kit
QIAamp DNA FFPE Tissue Quiagen 56404 DNA FFPE tissue extraction kit
Qubit 2.0 Fluorometer Thermofisher Scientific Q32866 DNA quantification
Qubit dsDNA BR Assay Kit Thermofisher Scientific Q32850 Kit for DNA quantification on Qubit 2.0 Fluorometer
TBST home made Tris-buffered saline (TBS) and 0.1% of Tween 20
Tissue-Tek Prisma Plus & Tissue-Tek Film Sakura Europe 6172 Automated tissue slide stainer instrument
Variant Effect Predictor (VEP) software EMBI-EBI http://grch37.ensembl.org/Homo_sapiens /Tools/VEP
Xilene, mix of isomeres Carlo Erba 492306 IHC deparaffinization reagent

References

  1. Koboldt, D. C., Steinberg, K. M., Larson, D. E., Wilson, R. K., Mardis, E. R. The next-generation sequencing revolution and its impact on genomics. Cell. 155 (1), 27-38 (2013).
  2. McGranahan, N., Swanton, C. Clonal Heterogeneity and Tumor Evolution: Past, Present, and the Future. Cell. 168 (4), 613-628 (2017).
  3. Stratton, M. R., Campbell, P. J., Futreal, P. A. The cancer genome. Nature. 458 (7239), 719-724 (2009).
  4. Makohon-Moore, A. P., et al. Limited heterogeneity of known driver gene mutations among the metastases of individual patients with pancreatic cancer. Nature Genetics. 49 (3), 358-366 (2017).
  5. Seyfried, T. N., Huysentruyt, L. C. On the origin of cancer metastasis. Critical reviews in oncogenesis. 18 (1-2), 43-73 (2013).
  6. McLaren, W., et al. Deriving the consequences of genomic variants with the Ensembl API and SNP Effect Predictor. Bioinformatics. 26 (16), 2069-2070 (2010).
  7. Robinson, J. T., et al. Integrative genomics viewer. Nature Biotechnology. 29 (1), 24-26 (2011).
  8. Amato, E., et al. Molecular alterations associated with metastases of solid pseudopapillary neoplasms of the pancreas. The Journal of Pathology. 247 (1), 123-134 (2019).
  9. Mafficini, A., et al. Reporting tumor molecular heterogeneity in histopathological diagnosis. PLoS One. 9 (8), e104979 (2014).
  10. Shi, W., et al. Reliability of Whole-Exome Sequencing for Assessing Intratumor Genetic Heterogeneity. Cell Reports. 25 (6), 1446-1457 (2018).
  11. Simbolo, M., et al. DNA qualification workflow for next generation sequencing of histopathological samples. PLoS One. 8 (6), e62692 (2013).
  12. Connor, A. A., et al. Integration of Genomic and Transcriptional Features in Pancreatic Cancer Reveals Increased Cell Cycle Progression in Metastases. Cancer Cell. 35 (2), 267-282 (2019).
  13. Priestley, P., et al. Pan-cancer whole genome analyses of metastatic solid tumors. bioRxiv. , (2018).
check_url/kr/59844?article_type=t

Play Video

Cite This Article
Vicentini, C., Mafficini, A., Simbolo, M., Fassan, M., Delfino, P., Lawlor, R. T., Rusev, B., Scarpa, A., Corbo, V. Comparative Lesions Analysis Through a Targeted Sequencing Approach. J. Vis. Exp. (153), e59844, doi:10.3791/59844 (2019).

View Video