Molekulare und zelluläre Charakterisierung des MALT-Lymphoms

Bereits vorhandenes und kodiertes tumorbiologisches Material sowie gesundheitsbezogene Patientendaten werden retrospektiv aus institutionellen Biobanken und Patientenakten oder elektronischen Krankenakten erhoben, sobald die ethische Genehmigung vorliegt. Jeder in die Studie eingeschlossene Patient erhält bei der Registrierung in der Studie einen eindeutigen numerischen Identifikationscode. Der eindeutige Identifikationscode wird zur Erfassung gesundheitsbezogener Daten und zur Kennzeichnung biologischer Proben verwendet. Das kodierte biologische Material wird an das koordinierende Zentrum am Institut für Onkologie-Forschung (IOR) in Bellinzona überführt. Gesundheitsbezogene Daten werden im elektronischen Fallberichtsformular (eCRF) (OpenClinica) erfasst. Die Datenqualität wird durch Abfragegenerierung sichergestellt.

Annotierte Basiseigenschaften umfassen das Diagnosedatum, Biopsiedatum, Alter, Geschlecht, Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status (ECOG PS), Ann-Arbor-Stadium, Laktatdehydrogenase (LDH), Anzahl und Lokalisation extranodaler Herde, Knochenmarkbeteiligung und -prozent, periphere Blutbeteiligung, Anzahl nodaler Herde, B-Symptome, Lymphknoten größer als 7 cm, Hämoglobin (Hb), Thrombozyten, Lymphozyten, Beta-2-Mikroglobulin, Albumin, Infektionen (Hepatitis-C-Virus, Helicobacter pylori, Chlamydophila psittaci, Achromobacter xylosoxidans, Campylobacter jejuni), Serumparaproteinpräsenz und -typ.

Annotierte Nachbeobachtungsmerkmale umfassten das Datum des Fortschreitens zu einer behandlungsbedürftigen Erkrankung, Art der Erstlinientherapie, Startdatum der Erstlinientherapie, Datum des Fortschreitens nach Erstlinientherapie, Datum der Zweitlinientherapie, Art der Zweitlinientherapie, Transformationsdatum, Todesdatum, Todesursache und Datum der letzten Nachbeobachtung. Mutationsanalyse, Immunglobulingene und T-Zell-Rezeptor-Rearrangement-Analyse, Kopienzahlaberrationenanalyse, strukturelle Variantenanalyse und Desoxyribonukleinsäure (DNA)-Methylierungsprofil werden durch Next-Generation-Sequenzierung von genomischer DNA aus der Biopsie durchgeführt. Die Genexpression wird durch Next-Generation-Sequenzierung von RNA aus der Biopsie bewertet. Die Proteinexpression wird durch Massenspektrometrie von Proteinen aus der Biopsie bewertet. KI-basierte Computerpathologie wird an digitalisierten Ganzschrittbildern der Biopsie durchgeführt, um quantitative histologische Merkmale zu extrahieren.

Einzelzell-Transkriptomik-Profiling wird verwendet, um intratumorale Heterogenität aufzulösen und maligne und nicht-maligne Zellpopulationen zu definieren. Nach Qualitätskontrolle, Normalisierung und Batch-Korrektur wird unüberwachtes Clustering angewendet, um transkriptionell unterschiedliche Zellzustände zu identifizieren. Maligne B-Zell-Populationen werden von reaktiven B-Zellen anhand einer Kombination aus Kopienzahlinferenz, Immunglobulin-Expressionsmustern und kanonischen Markergenen unterschieden. Differentialexpression und Pathway-Anreicherungsanalysen werden durchgeführt, um Signalprogramme zu identifizieren, die mit anatomischer Lokalisation, Immunumgebung und Krankheitsmerkmalen assoziiert sind.

Im Einzelnen:

• Räumliche Transkriptomik und/oder räumliche Proteomik werden eingesetzt, um die Gewebearchitektur zu erhalten und die räumliche Organisation von Tumorzellen, Immuninfiltraten und Stromakomponenten zu bewerten. Räumliche Domänen und zelluläre Nachbarschaften werden mit datengesteuerten Segmentierungs- und Nachbarschaftsanalyseansätzen identifiziert. Räumliche Kolokalisations- und Interaktionsanalysen werden verwendet, um Tumor-Mikroumgebung-Kreuztakt, Immunausschluss- oder Aktivierungsnischen und standortspezifische räumliche Muster abzuleiten, die das therapeutische Ansprechen beeinflussen könnten.
• Immunrepertoire-Profiling (BCR/TCR-Sequenzierung) wird, wo verfügbar, integriert, um Klonalität, antigengetriebene Selektion und räumliche Verteilung von Immunklonen zu bewerten. Bei malignen B-Zellen werden Immunglobulinmerkmale verwendet, um Hinweise auf Antigenabhängigkeit und laufende Selektion zu untersuchen, während TCR-Diversität und -Expansion in Bezug auf Immunnischen und Tumornähe bewertet werden.
• Proteomische und/oder epigenetische Daten werden, wenn verfügbar, einbezogen, um die funktionale Interpretation transkriptioneller Programme zu verfeinern und posttranskriptionelle oder regulatorische Mechanismen zu identifizieren, die beobachteten Zellzuständen zugrunde liegen.

Kreuzmodale Integration wird mit etablierten Computer-Frameworks durchgeführt, um einheitliche Zellzustandsannotationen und Pathway-Aktivitätsscores zu generieren. Vergleichende Analysen über anatomische Lokalisationen hinweg werden eine zentrale Bewertung darstellen. Konservierte versus standortspezifische Zellzustände, Immunzusammensetzungen und Signalwege werden systematisch bewertet, um gemeinsame Krankheitsmechanismen sowie kontextabhängige Merkmale zu identifizieren. Assoziationen mit klinischen Variablen (z.B. Ursprungsort, Vorbehandlung, Krankheitsstadium) werden auf explorative, hypothesengenerierende Weise untersucht.

Alle Analysen folgen reproduzierbaren Computer-Workflows mit strenger Qualitätskontrolle, angemessener Korrektur für technische Störfaktoren und transparenter Berichterstattung von Einschränkungen. Die resultierenden Datensätze und analytischen Ergebnisse liefern einen integrierten molekularen und räumlichen Referenzrahmen für MALT-Lymphome, der nachgelagerte Biomarkerentdeckung und zukünftige translationale Studien unterstützt.