A MALT limfóma molekuláris és celluláris jellemzése

A már meglévő és kódolt tumor biológiai anyagot és az egészséggel kapcsolatos betegadatokat retrospektíven gyűjtik majd az intézményi biobankokból és a betegek kartonjaiból vagy elektronikus orvosi nyilvántartásaiból az etikai engedély megszerzése után. A vizsgálatba bevont minden beteg egy egyedi azonosító numerikus kódot kap a vizsgálatba való regisztráció során. Az egyedi azonosító kódot az egészséggel kapcsolatos adatok rögzítésére és a biológiai minták címkézésére használják majd. A kódolt biológiai anyagot átviszik a Bellinzona-i Onkológiai Kutatási Intézet (IOR) koordinációs központjába. Az egészséggel kapcsolatos adatokat az elektronikus esetjelentő űrlapon (eCRF) (OpenClinica) gyűjtik majd. Az adatminőséget lekérdezések generálásával biztosítják.

A kommentált alapvonal jellemzők közé tartozik a diagnózis dátuma, biopszia dátuma, életkor, nem, Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status (ECOG PS), Ann Arbor stádium, laktát-dehidrogenáz (LDH), extranodális helyek száma és elhelyezkedése, csontvelő érintettség és százalékos aránya, perifériás vér érintettsége, nodális helyek száma, B tünetek, 7 cm-nél nagyobb nyirokcsomók, hemoglobin (Hb), trombociták, limfociták, béta-2-mikroglobulin, albumin, fertőzések (C hepatitis vírus, Helicobacter pylori, Chlamydophila psittaci, Achromobacter xylosoxidans, Campylobacter jejuni), szérum paraprotein jelenléte és típusa.

A kommentált követés jellemzők közé tartozott a kezelést igénylő betegségbe való progresszió dátuma, első vonalbeli kezelés típusa, az első vonalbeli kezelés kezdési dátuma, az első vonalbeli kezelés utáni progresszió dátuma, a második vonalbeli kezelés dátuma, a második vonalbeli kezelés típusa, átalakulás dátuma, halál dátuma, halál oka és az utolsó követés dátuma. Mutációanalízist, immunglobulin gének és T sejtreceptor-átcsoportosodás analízist, kópiaszámtalan eltérés analízist, strukturális variáns analízist és dezoxiribonukleinsav (DNS) metilációs profilt végeznek majd a biopsziából kivont genomikus DNS újgenerációs szekvenálásával. Génkifejeződést a biopsziából kivont RNS újgenerációs szekvenálásával értékelnek majd. Fehérje kifejeződést a biopsziából kivont fehérjék tömegspektrometriájával értékelnek majd. MI-alapú számítástechnikai patológiát végeznek majd a biopszia digitalizált teljes lemezképein kvantitatív hisztológiai jellemzők kinyerésére.

Egysejtes transzkriptomikai profilkészítést alkalmaznak majd az intratumorális heterogenitás feloldására és a malignus és nem malignus sejtpopulációk meghatározására. Minőségellenőrzés, normalizálás és kötegkorrekció után felügyelet nélküli klaszterezést alkalmaznak majd a transzkripciósan elkülönülő sejtállapotok azonosítására. A malignus B-sejt populációkat a reaktív B sejtektől kópiaszámtalan következtetés, immunglobulin kifejeződési minták és kanonikus markergének kombinációjával különböztetik majd meg. Differenciális kifejeződési és útvonalgazdagodási analíziseket végeznek majd az anatómiai helyzettel, immun kontextussal és betegségjellemzőkkel társított jelátviteli programok azonosítására.

Részletekben:

• Térbeli transzkriptomikát és/vagy térbeli proteomikát alkalmaznak majd a szövetarchitektúra megőrzésére és a tumorsejtek, immun infiltrátumok és stromális komponensek térbeli szerveződésének értékelésére. Térbeli domaineket és sejtszomszédságokat azonosítanak majd adatvezérelt szegmentálási és szomszédsági analízis megközelítésekkel. Térbeli ko-lokalizációs és interakciós analíziseket használnak majd a tumor-mikrokörnyezet keresztbeszélgetés, immun kizárási vagy aktivációs niche-ek, valamint a terápiás választ befolyásoló helyspecifikus térbeli minták következtetésére.
• Immun repertoár profilkészítést (BCR/TCR szekvenálás) integrálnak majd, ahol elérhető, az immun klonok klonalitásának, antigénvezérelt szelekciójának és térbeli eloszlásának értékelésére. Malignus B sejtekben az immunglobulin jellemzőket használják majd az antigénfüggőség és a folyamatos szelekció bizonyítékainak feltárására, míg a TCR diverzitást és expanziót az immun niche-ekkel és a tumor közelségével kapcsolatban értékelik majd.
• Proteomikus és/vagy epigenetikai adatokat, amikor elérhetőek, beépítenek majd a transzkripciós programok funkcionális értelmezésének finomítására és a megfigyelt sejtállapotok mögötti poszttranszkripciós vagy szabályozó mechanizmusok azonosítására.

Keresztmódusú integrációt végrehajtanak majd megalapozott számítástechnikai keretrendszerek használatával egységes sejtállapot annotációk és útvonalaktivitási pontszámok generálására. Az anatómiai helyek közötti összehasonlító analízisek lesznek a központi értékelés. A megőrzött versus helyspecifikus sejtállapotokat, immun összetételeket és jelátviteli útvonalakat szisztematikusan értékelik majd a közös betegségmechanizmusok, valamint a kontextusfüggő jellemzők azonosítására. A klinikai változókkal (pl. eredet helye, előző kezelés, betegség stádium) való asszociációkat feltáró, hipotézisgeneráló módon vizsgálják majd.

Minden analízis reprodukálható számítástechnikai munkafolyamatokat követ majd szigorú minőségellenőrzéssel, megfelelő technikai zavaró tényezők korrekciójával és a korlátok átlátható jelentésével. Az így keletkezett adathalmazok és analitikai kimenetek integrált molekuláris és térbeli referencia keretrendszert biztosítanak majd a MALT limfómához, támogatva a lefelé irányuló biomarkerek felfedezését és a jövőbeli transzlációs tanulmányokat.