Molekylær og cellulær karakterisering af MALT-lymfom

Allerede eksisterende og kodet tumorbiologisk materiale og sundhedsrelaterede patientdata vil blive indsamlet retrospektivt fra institutionelle biobanker og patientjournaler eller elektroniske patientjournaler efter modtagelse af etisk godkendelse. Hver patient, der indgår i studiet, vil blive tildelt en unik identifikationsnumerisk kode ved registrering i studiet. Den unikke identifikationskode vil blive brugt til at registrere sundhedsrelaterede data og til at mærke biologiske prøver. Det kodede biologiske materiale vil blive overført til koordinationscenteret ved Institute of Oncology Research (IOR) i Bellinzona. Sundhedsrelaterede data vil blive indsamlet i den elektroniske casereportformular (eCRF) (OpenClinica). Datakvalitet vil blive sikret ved generering af forespørgsler.

Annoterede baseline-egenskaber vil omfatte diagnosedato, biopsidato, alder, køn, Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status (ECOG PS), Ann Arbor-stadie, laktatdehydrogenase (LDH), antal og placering af ekstranodale steder, knoglemarvsindblanding og procentdel, perifer blodindblanding, antal nodale steder, B-symptomer, lymfeknuder større end 7 cm, hæmoglobin (Hb), trombocytter, lymfocytter, beta-2-mikroglobulin, albumin, infektioner (hepatitis C-virus, Helicobacter pylori, Chlamydophila psittaci, Achromobacter xylosoxidans, Campylobacter jejuni), tilstedeværelse og type af serumparaprotein.

Annoterede opfølgnings-egenskaber inkluderede dato for progression til en sygdom, der kræver behandling, type af første-linjes behandling, startdato for første-linjes behandling, dato for progression efter første-linjes behandling, dato for anden-linjes behandling, type af anden-linjes behandling, transformationsdato, dødsdato, dødsårsag og dato for sidste opfølgning. Mutationsanalyse, immunoglobulin-gener og T-celle-receptor-omarrangering analyse, kopitalforstyrrelsesanalyse, strukturel variantanalyse og deoxyribonukleinsyre (DNA) methyleringsprofil vil blive udført ved next-generation sekventering af genomisk DNA ekstraheret fra biopsien. Genudtryk vil blive vurderet ved next-generation sekventering af RNA ekstraheret fra biopsien. Proteinekspression vil blive vurderet ved massespektrometri af proteiner ekstraheret fra biopsien. AI-baseret computerpatologi vil blive udført på digitaliserede hele-objektsglas-billeder af biopsien for at ekstrahere kvantitative histologiske egenskaber.

Single-cell transkriptomisk profilering vil blive brugt til at opløse intratumoral heterogenitet og til at definere maligne og ikke-maligne cellulære populationer. Efter kvalitetskontrol, normalisering og batchkorrektion vil uovervåget klyngedannelse blive anvendt til at identificere transkriptionelt forskellige celletilstande. Maligne B-cellepopulationer vil blive skilt fra reaktive B-celler ved hjælp af en kombination af kopitalinferens, immunoglobulin-ekspressionsmønstre og kanoniske markørgener. Differentialekspression og stiforbindelsesanrighedsanalyser vil blive udført for at identificere signalprogrammer associeret med anatomisk sted, immun kontekst og sygdoms-egenskaber.

I detaljer:

• Spatiel transkriptomik og/eller spatiell proteomik vil blive anvendt til at bevare vævsarkitektur og vurdere den rumlige organisation af tumorceller, immuninfiltrater og stromale komponenter. Rumlige domæner og cellulære nabolag vil blive identificeret ved hjælp af datadrevet segmentering og nabolagsanalysetilgange. Rumlig samlokalisering og interaktionsanalyser vil blive brugt til at udlede tumor-mikromiljø-krydstale, immun eksklusion eller aktiveringsnicher og stedspecifikke rumlige mønstre, der kan påvirke terapeutisk respons.
• Immunrepertoireprofilering (BCR/TCR-sekventering) vil blive integreret, hvor tilgængelig, for at vurdere klonalitet, antigendrevet selektion og rumlig fordeling af immunkloner. I maligne B-celler vil immunoglobulin-egenskaber blive brugt til at udforske bevis for antigenafhængighed og igangværende selektion, mens TCR-diversitet og ekspansion vil blive evalueret i forhold til immun nicher og tumornærhed.
• Proteomiske og/eller epigenetiske data, når tilgængelige, vil blive inkorporeret for at forfine funktionel fortolkning af transkriptionelle programmer og for at identificere post-transkriptionelle eller regulatoriske mekanismer, der ligger til grund for observerede celletilstande.

Tværmodal integration vil blive udført ved hjælp af etablerede beregningsrammer for at generere forenede celletilstands-annotationer og stiaktivitetsscores. Sammenlignende analyser på tværs af anatomiske steder vil være en central vurdering. Konserverede versus stedspecifikke celletilstande, immun sammensætninger og signalstier vil blive systematisk evalueret for at identificere delte sygdomsmekanismer såvel som kontekstafhængige egenskaber. Associationer med kliniske variable (f.eks. oprindelsessted, tidligere behandling, sygdomsstadium) vil blive udforsket på en udforskende, hypotese-genererende måde.

Alle analyser vil følge reproducerbare beregningsarbejdsgange med streng kvalitetskontrol, passende korrektion for tekniske forvirrende faktorer og gennemsigtig rapportering af begrænsninger. De resulterende datasæt og analytiske output vil levere en integreret molekylær og rumlig reference-ramme for MALT-lymfom, der understøtter efterfølgende biomarker-opdagelse og fremtidige translationelle studier.