혈액 악성 종양의 분자 질환 프로필 (RELab1)

1. 배경

   분자의학은 질병의 유전적 기초를 규명하고, 환자의 진단 정의 및 예후 평가를 개선하며, 혁신적인 치료법 개발에 기여하는 것을 목적으로 하는 지식의 한 분야입니다. 게놈 정보는 개별 환자의 치료 결정 과정에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 분자 의학의 임상 구현에는 과학, 의학 및 기술 전문 지식의 통합을 기반으로 하는 체계적인 접근 방식이 필요합니다.

   혈액 악성 종양에는 백혈병, 림프종 및 다발성 골수종이 포함됩니다. 많은 혈액학적 신생물의 분자적 기초는 아직 알려지지 않았습니다. 연구자들이 알고 있는 현시점에서 과학자들은 혈액 악성 종양이 대규모 일련의 1차 및 2차 생물학적 및 유전적 사건(즉, 운전자 및 승객 돌연변이). 종양 발생 및 진행을 주도하는 주요 분자 변화의 식별은 새로운 표적 및 개인화 치료법 개발에 필수적입니다.

   혈액 악성 종양은 일반적으로 노인에서 발생하며 인구 고령화의 결과로 건강 정책에 대한 중요한 문제가 증가하고 있습니다. 혈액 악성 종양은 분자 의학의 구현을 위한 이상적인 상황입니다. 이것의 전형적인 예는 분자 기반(융합 유전자 BCR/ABL1)의 발견이 진단, 치료 및 질병 모니터링의 주요 임상 발전으로 번역된 만성 골수성 백혈병입니다.

   2008년에 발표된 세계보건기구(WHO)의 골수성 및 림프성 신생물 분류는 혈액암의 진단적 정의에 많은 유전적 변화를 도입했습니다. 2008년 이후 많은 혈액 악성 종양에서 많은 유전적 병변이 확인되었으며 다음 WHO 분류에는 많은 유전적 병변이 포함될 것입니다.

   차세대 시퀀싱(NGS) 기술은 이러한 결과에 가장 크게 기여했습니다.

   NGS는 전체 게놈 또는 특정 부분(예: 엑솜 또는 표적 유전자). 표준 시퀀싱에 비해 NGS의 장점은 더 높은 효율성(많은 양의 샘플에서 많은 양의 유전자를 빠르게 분석)과 더 높은 민감도(종양 세포의 매우 작은 클론에서 돌연변이를 감지하는 능력)에 있습니다. 지난 몇 년 동안 게놈에 대한 새로운 기술의 가용성은 혈액 악성 종양에서 체세포 돌연변이의 높은 처리량 스크리닝을 가능하게 했습니다. 이러한 연구 결과는 혁신적인 진단/예후 시스템의 구현과 개별 게놈 프로파일에 기반한 치료 전략 개발을 통해 개별 환자 관리를 크게 개선할 것으로 기대됩니다.

   혈액 종양학과, Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo 및 University of Pavia는 혈액 악성 종양의 분자 기반 정의에 크게 기여했습니다. 2005년에 University of Pavia는 골수증식성 신생물(MPN)에서 JAK2 V617F 돌연변이의 진단 및 예후적 중요성을 설명했습니다. 이 돌연변이는 MPN의 WHO 분류에 포함되었고 혁신적인 항-JAK2 약물이 개발되었습니다. 2010년 파비아 대학교는 암의 분자적 기초를 규명하기 위해 Cambridge의 Wellcome Trust Sanger Institute가 조정한 국제 연구 센터 컨소시엄인 Cancer Genome Project에 합류했습니다. 이러한 맥락에서 대규모 게놈 시퀀싱을 사용하여 SF3B1 유전자의 재발성 돌연변이(RNA 스플라이싱 기계의 핵심 구성 요소를 암호화함)가 골수이형성 증후군에서 설명되었습니다.

   또한 지난 몇 년 동안 파비아 대학의 연구원들은 림프성 신생물(즉, 털 세포 백혈병의 BRAF V600E 돌연변이, 발덴스트롬병의 MYD88 L265P 돌연변이, 만성 림프구성 백혈병의 SF3B1 돌연변이)의 분자적 기반을 정의하는 데 상당한 기여를 했습니다. ). 마지막으로 지난 몇 달 동안 파비아 대학교는 JAK2 음성 MPN에서 CALR 돌연변이를 식별하는 데 중요한 역할을 했습니다. 이것은 이 질병 그룹의 유전적 기초를 이해하는 데 있어서 다시 한 번 중요한 발견입니다.

   게놈 분석을 위한 차세대 기술(NGS)의 구현 외에도 유전자형과 유전자형 사이의 관계를 완전히 이해하기 위해 대규모 환자 모집단의 분자 및 임상 데이터를 분석하고 통합하는 효과적인 솔루션을 개발할 필요가 분명히 있습니다. 질병의 임상적 표현.

   분자 의학의 구현에는 과학, 임상 및 기술 전문 지식의 통합을 기반으로 하는 체계적인 접근이 필요합니다. 이탈리아에서 분자 의학 프로그램 개발을 위한 이상적인 상황은 혈액학적 지역 네트워크로 대표됩니다. 그들은 의료 시설의 네트워킹을 기반으로 조직 및 협업의 혁신적인 모델을 나타냅니다. Rete Ematologica Lombarda(REL, www.rel-lombardia.net) 11개의 혈액학 의뢰 센터를 통합하고 최근 이러한 질병에 대한 체계적인 연구의 기초를 제공했습니다. REL 임상 네트워크의 전략적 목표는 의료 시설에 대한 더 나은 접근성, 고품질 서비스 및 모든 혈액학 환자에 대한 치료의 연속성을 보장하는 것입니다.

   REL 임상 네트워크는 혈액 악성 종양에 대한 중개 연구에 중요한 기여를 할 수 있으며, 최근 이러한 목적으로 2014년 1월 Regione Lombardia는 게놈 분석 구현 및 혈액 질환에 대한 새로운 치료법 개발을 위한 생명 공학 클러스터에 자금을 지원했습니다. REL 생명공학 클러스터(www.relab-lombardia.net) 혈액종양학과, Fondazione IRCCS Policlinico S. Matteo, University of Pavia, 생명공학 회사인 Clonit(www.clonit.it)가 참여합니다. 그리고 제약 회사 노바티스. 이 클러스터는 혈액 악성 종양의 분자 기반을 조사하고 맞춤형 치료법을 개발하는 것을 목표로 합니다.

2. 연구의 일반 목적

   이 연구에서 혈액 종양학과, Fondazione IRCCS Policlinico San Matteo, Pavia는 University of Pavia 및 IRCCS Fondazione Maugeri, Pavia와 협력하여 NGS 기술을 사용하여 혈액 악성 종양의 유전자 돌연변이에 대한 체계적인 분석을 제공할 것입니다.

   REL 임상 네트워크에 언급된 WHO 기준에 따라 혈액학적 악성 종양의 결정적인 진단을 받은 환자가 등록됩니다. 연구자들은 환자 질병의 다른 시점에서 조혈 세포에서 추출한 게놈 DNA와 RNA를 분석할 것입니다. 이 연구는 각각 골수성 및 림프성 신생물에서 재발성 돌연변이의 식별을 목표로 하는 두 가지 최적화된 분자 플랫폼의 사용을 고려합니다.

   NGS에 의한 유전자 돌연변이의 스크리닝은 REL 임상 네트워크의 맥락에서 전향적으로 구현될 것입니다. 환자 샘플은 진단 시 그리고 특정 시점에서 질병이 진행되는 동안 순차적으로 분석됩니다.

   연구자들은 체세포 돌연변이, 특정 임상 표현형(WHO 분류에 따름) 및 질병 진화 사이의 상관관계를 분석할 것입니다. 이를 통해 1) 혈액 악성 종양의 분자 병인에 관련된 새로운 재발성 유전적 돌연변이를 확인하고; 2) 조혈 줄기 세포의 클론 증식을 유도하는 유전자와 질병의 임상적 표현형을 결정하는 유전자를 구별하여 돌연변이 유전자의 역할을 정의합니다. 3) 질병 진화의 원인이 되는 돌연변이를 확인합니다. 4) 식별된 돌연변이의 진단/예후 역할을 정의하고 분자 매개변수를 포함하여 현재 질병 분류 및 예후 점수를 업데이트합니다.

   생물학적 물질의 체계적인 바이오뱅킹이 제공됩니다.

3. 목표

   이 연구의 일반적인 목적은 NGS 표적 시퀀싱 접근법을 사용하여 혈액 악성 종양과 관련된 유전자 돌연변이를 체계적으로 분석하는 것입니다.

4. 끝점:

   • 각 혈액암에서 주클론 및 서브클론의 유전자 돌연변이 누적 발생률(%)
   • 유전자형 - 피셔의 정확 검정(범주형 변수의 경우) 또는 Mann-Whitney 또는 Kruskall-Wallis 검정(각각 2개 이상의 환자 그룹에서 비교되는 정량적 변수의 경우)에 의해 평가되는 임상 특성과 돌연변이 상태 사이의 표현형 상관관계 p-값
   • 시간 의존적 공변량과 시간 의존적이지 않은 공변량 모두에 대해 Kaplan-Meier 곱 제한 방법과 Cox 비례 위험 모델로 평가한 진단 시 및 질병 진행 중 임상적 및 생물학적 위험 요인에 따른 전체 생존 및 무병 생존
5. 환자 선택:

포함 기준:

• 2008년 WHO 기준에 따른 골수성 또는 림프성 신생물의 결정적 진단
• 연령 ≥ 18세. 상한 연령 제한이 없습니다.
• 서명된 서면 동의서

제외 기준:

• 정보에 입각한 동의를 제공하는 능력을 방해하는 심각한 신경학적 또는 정신 장애
• 서면 동의서 없음

• 바이오뱅킹에 대한 동의 없음

  7. 연구 설계:

이것은 다중심, 전향적, 관찰 연구입니다. REL 임상 네트워크 내에서 수행된 WHO 분류에 따라 혈액 악성 종양 진단을 받은 모든 환자는 등록하도록 의도됩니다.

8. 좋은 임상 사례, 데이터 프라이버시의 측면

바이오뱅킹은 생물 의학 연구에 대한 일반 규제 프레임워크에 따라 관리됩니다. 이것은 국가 및 유럽 수준에서 시행되는 공식 법적 도구 및 규제 기관의 모자이크일 뿐만 아니라 전문가 지침 및 모범 사례와 같은 보다 비공식적인 유형의 거버넌스 도구 및 도구입니다. 생물 의학 연구의 규제는 국가 및 유럽 수준에서 구속력 있는 법적 장치와 구속력 없는 법적 장치로 구성됩니다. 이것은 의료 연구를 위한 특정 법률(예: 1997년 유럽 의회 오비에도 협약) 및 인권 및 데이터 보호법과 같은 보다 일반적인 법적 수단의 형태로 되어 있으며, 그 중 일부는 바이오뱅킹과 관련이 있습니다. 연구 감독 및 법적 요구 사항 준수 보장에 대한 책임은 주로 연구 윤리 위원회와 같은 국가 기관에 위임되었습니다.

8.1 데이터 수집

이 연구는 ad-hoc 전자 CRF에서 정확한 진단 및 예후 표준 정의를 위한 임상 및 생물학적 필수 데이터 수집과 NGS 기술을 통해 질병의 분자적 기반에 관여할 수 있는 특정 유전자의 분석을 고려합니다.

8.2 CLINICAL DATA WAREHOUSE(생물학과 병상 통합을 위한 정보학, I2B2)

Informatics for Integrating Biology and the Bedside(i2b2, www.i2b2.org)는 오픈 소스 임상 데이터 웨어하우스로 쿼리 도구 인터페이스를 통해 개인 정보를 보호하는 흥미로운 환자 집합을 찾기 위해 효율적으로 조사됩니다. 이 아키텍처 내에서 "셀"이라고 하는 상호 운용 가능한 서버 측 소프트웨어 개체는 웹 서비스 기술에 의존하여 서로 정보를 교환할 수 있습니다.

종양학 임상 연구의 효율성을 지원하고 개선하기 위해 Pavia 대학과 Pavia의 IRCCS Fondazione Salvatore Maugeri는 i2b2 소프트웨어를 기반으로 IRCCS Fondazione에 설치된 Onco-i2b2라는 새로운 ICT 플랫폼을 개발 및 구현했습니다. S. Maugeri, 파비아. Onco-i2b2는 데이터 분석을 위한 새로운 i2b2 셀 개발을 포함하는 복잡한 IT 아키텍처 구현을 통해 i2b2 데이터 웨어하우스 내부의 다양한 소스에서 데이터를 통합할 수 있습니다.

이 프로젝트의 결과로 병원 연구원들은 특정 표현형을 가진 흥미로운 환자를 선택하기 위해 바이오뱅크 관리 시스템에서 병리 데이터베이스에서 정보를 얻고 병원 정보 시스템에 있는 임상 정보와 병합할 수 있었습니다. 관심.

8.3 가명화 프로세스 및 사용 도구에 대한 기술적 설명

실제로 바이오뱅크와 관련된 기술적 측면에 대한 국가 차원의 특정 규정은 존재하지 않지만 일부 전문가 작업 그룹(예: AIOM e SIAPEC-IAP)는 기존 국가 일반 절차를 정의하고 조화시키기 위한 이니셔티브를 제기했습니다. 구조적 및 기술적 요구 사항의 간략한 목록은 다음에서 확인할 수 있습니다.

1. 바이오뱅크의 목적이 포함된 프로그래밍 문서의 정의, 수행할 기능 사양, 보존 자료의 유형, 예상 표본 수, 인출 방법, 처리 및 보존, 정보 관리, 표본 운송 및 수령 단위로부터의 수신 , 가능한 생물학적 위험 관리 및 중대기 경제 계획
2. 전용 로컬, 컨디셔닝 시스템 및 액세스 제어의 논리적 정의. 냉동 컨테이너의 중독 온도는 지속적으로 모니터링해야 합니다.
3. 장비 및 cryo 컨테이너에 대한 재해 복구 계획을 정의해야 합니다(예: 전기 연속성을 위한 시스템 사용 또는 특별 이벤트 발생 시 개입해야 하는 유능한 직원 목록)
4. 다양한 절차의 각 단계에 대해 인증된 품질 시스템을 사용하여 사전 동의 획득에서 표본 보관에 이르기까지 데이터 품질을 추적하는 것이 좋습니다.
5. 병원 정보 시스템에 저장된 임상 정보와 관련된 바이오뱅크 샘플을 관리하기 위한 전용 정보 시스템의 정의, 수행된 과학적 연구에 의해 파생된 후속 데이터를 업데이트하고 샘플 이동을 추적합니다.
6. IT 아키텍처에 대한 재해 복구 계획도 구현해야 합니다. IT 시스템 관리자가 모든 정보를 일정 기간 복원할 수 있도록 모든 바이오뱅크 데이터의 증분 백업으로 구성됩니다. "Bruno Boerci" 종양 바이오뱅크에서 각 생물학적 표본은 특정 코드로 식별되며 튜브에 인쇄됩니다. 데이터 매트릭스 바코드(레이저 스캐너를 사용하여 읽을 수 있는 2차원 바코드), 바이오뱅크 데이터베이스에 저장되고 바이오뱅크 관리 소프트웨어에 의해 관리되며 바이오뱅크 냉동 컨테이너 내부의 위치도 볼 수 있습니다. 각 사후 관리에 대한 임상 데이터는 병원 정보 시스템에서 데이터를 자동으로 검색하여 수집됩니다. 임상 데이터 및 바이오뱅크 정보는 자동 업데이트 절차를 통해 지속적으로 임상 데이터 웨어하우스에 삽입됩니다. 임상 및 병리학적 데이터는 SNOMED, ​​TNM 및 ICD9-CM 표준을 사용하여 체계화됩니다. 데이터 표준화를 위해 BRISQ 시스템을 사용하는 것이 권장되지만 아직 구현되지는 않았습니다.

8.4 환자 시료 이전 및 바이오뱅크 시료 입구

바이오 표본 익명화(또는 비식별화)는 높은 수준의 데이터 프라이버시를 보장하기 위해 수행되어야 합니다. 유럽 ​​문서에 사용된 용어는 생물학적 물질이 종양 유형, 치료, 기증자 연령 등과 같은 관련 정보와 함께 저장될 때 '익명화'라는 용어를 식별하지만 연구 참여자 또는 환자는 비가역적으로(연결되지 않은 익명화) 또는 가역적으로(연결된 익명화) 박탈됩니다. 링크된 익명화된 샘플의 경우, '가역적으로/링크된 익명화된'이라는 용어 정의의 일부로 해당 자료의 연구자나 다른 사용자가 액세스할 수 없는 코드로 식별이 가능합니다. 코딩된 샘플은 연결된(가역적으로) 익명화된 샘플과 동일한 특성을 가지며 유일한 차이점은 연구원과 사용자가 코드에 액세스할 수 있다는 것입니다.

이 프로젝트에서는 적절한 수준의 프라이버시 보안과 연구 활동의 타당성을 확보하기 위해 암호화된 익명화를 사용하는 것이 좋습니다.

이러한 유형의 비식별화를 구현할 제안된 아키텍처는 처음부터 생체 시료를 식별하는 코드의 정의와 시료가 바이오뱅크에 저장되기 전에 생성될 두 번째 코드를 요구합니다. 세 번째 코드는 검체 승인 단계에서 자동으로 생성되며 별도의 위치에 저장됩니다. 이러한 방식으로 첫 번째 코드와 관련된 정보와 마지막 코드와 관련된 정보는 세 번째 코드가 알려지지 않는 한 완전히 분리됩니다. 이는 연구자가 두 데이터에 동시에 액세스해야 하는 경우에만 발생합니다.

9 분자 분석

표적 재배열을 위해 2개의 다른 NGS 플랫폼을 사용하여 분자 분석을 수행합니다. 플랫폼은 골수성 및 림프성 신생물의 분자생물학에 관한 최신 문헌을 기반으로 설명됩니다. 이 분야에 대한 과학계의 노력이 엄청나고, 이는 결과적으로 플랫폼을 수정할 가능성과 함께 새로운 정보와 발견의 지속적인 흐름에 기여한다는 점은 주목할 만합니다.