MALT 림프종의 분자 및 세포적 특성 분석

이미 존재하고 코딩된 종양 생물학적 물질 및 건강 관련 환자 데이터는 윤리적 승인을 받은 후 기관 바이오뱅크와 환자 차트 또는 전자 의료 기록에서 후향적으로 수집됩니다. 연구에 등록된 각 환자는 연구 등록 시 고유 식별 숫자 코드가 할당됩니다. 고유 식별 코드는 건강 관련 데이터를 기록하고 생물학적 샘플에 레이블을 지정하는 데 사용됩니다. 코딩된 생물학적 물질은 벨린초나의 종양학 연구소(IOR)에 있는 조정 센터로 이전됩니다. 건강 관련 데이터는 전자 사례 보고서 양식(eCRF)(OpenClinica)에 수집됩니다. 데이터 품질은 쿼리 생성을 통해 보장됩니다.

주석 처리된 기준 특성에는 진단 날짜, 생검 날짜, 연령, 성별, 동부 협동 종양학 그룹 수행 상태(ECOG PS), 앤 아버 병기, 젖산 탈수소효소(LDH), 결절 외 부위의 수 및 위치, 골수 침범 및 백분율, 말초혈액 침범, 결절 부위 수, B 증상, 7cm보다 큰 림프절, 헤모글로빈(Hb), 혈소판, 림프구, 베타-2-마이크로글로불린, 알부민, 감염(간염 C 바이러스, 헬리코박터 파일로리, 클라미도필라 싯타시, 아크로모박실러 자일로소시단스, 캄필로박터 제주니), 혈청 파라단백질 존재 및 유형이 포함됩니다.

주석 처리된 추적 특성에는 치료가 필요한 질병으로 진행된 날짜, 1차 치료 유형, 1차 치료 시작 날짜, 1차 치료 후 진행 날짜, 2차 치료 날짜, 2차 치료 유형, 변형 날짜, 사망 날짜, 사망 원인 및 마지막 추적 날짜가 포함되었습니다. 돌연변이 분석, 면역글로불린 유전자 및 T 세포 수용체 재배열 분석, 복제 수 이상 분석, 구조적 변이 분석 및 데옥시리보핵산(DNA) 메틸화 프로파일은 생검에서 추출한 게놈 DNA의 차세대 염기서열 분석을 통해 수행됩니다. 유전자 발현은 생검에서 추출한 RNA의 차세대 염기서열 분석을 통해 평가됩니다. 단백질 발현은 생검에서 추출한 단백질의 질량 분석을 통해 평가됩니다. AI 기반 계산 병리학은 양적 조직학적 특성을 추출하기 위해 생검의 디지털화된 전체 슬라이드 이미지에서 수행됩니다.

단일 세포 전사체 프로파일링은 종양 내 이질성을 해결하고 악성 및 비악성 세포 군집을 정의하는 데 사용됩니다. 품질 관리, 정규화 및 배치 보정 후, 전사적으로 구별되는 세포 상태를 식별하기 위해 비지도 클러스터링이 적용됩니다. 악성 B 세포 군집은 복제 수 추론, 면역글로불린 발현 패턴 및 표지 유전자의 조합을 사용하여 반응성 B 세포와 구별됩니다. 차등 발현 및 경로 농축 분석은 해부학적 부위, 면역 환경 및 질병 특성과 관련된 신호 전달 프로그램을 식별하기 위해 수행됩니다.

상세히:

• 공간 전사체학 및/또는 공간 단백체학은 조직 구조를 보존하고 종양 세포, 면역 침윤 및 기질 구성 요소의 공간적 구성을 평가하기 위해 사용됩니다. 데이터 기반 분할 및 이웃 분석 접근법을 사용하여 공간 영역 및 세포 이웃이 식별됩니다. 공간 공동 위치 및 상호 작용 분석은 종양-미세환경 교차 작용, 면역 배제 또는 활성화 틈새, 치료 반응에 영향을 미칠 수 있는 부위 특이적 공간 패턴을 추론하는 데 사용됩니다.
• 면역 레퍼토어 프로파일링(BCR/TCR 염기서열 분석)은 가능한 경우 통합되어 클론성, 항원 주도 선택 및 면역 클론의 공간적 분포를 평가합니다. 악성 B 세포에서 면역글로불린 특성은 항원 의존성 및 진행 중인 선택의 증거를 탐색하는 데 사용되는 반면, TCR 다양성 및 확장은 면역 틈새 및 종양 근접성과 관련하여 평가됩니다.
• 단백체학 및/또는 후성유전학 데이터는 가능한 경우 통합되어 전사 프로그램의 기능적 해석을 정제하고 관찰된 세포 상태의 기저에 있는 전사 후 또는 조절 메커니즘을 식별합니다.

교차 모달 통합은 확립된 계산 프레임워크를 사용하여 통합된 세포 상태 주석 및 경로 활동 점수를 생성하기 위해 수행됩니다. 해부학적 부위 간 비교 분석은 핵심 평가가 될 것입니다. 보존된 대 부위 특이적 세포 상태, 면역 구성 및 신호 전달 경로는 공유된 질병 메커니즘뿐만 아니라 상황 의존적 특성을 식별하기 위해 체계적으로 평가됩니다. 임상 변수(예: 기원 부위, 이전 치료, 질병 병기)와의 연관성은 탐색적, 가설 생성 방식으로 탐구됩니다.

모든 분석은 재현 가능한 계산 워크플로우를 따르며, 엄격한 품질 관리, 기술적 교란 요인에 대한 적절한 보정 및 제한 사항의 투명한 보고가 포함됩니다. 결과 데이터 세트 및 분석 출력은 MALT 림프종에 대한 통합된 분자 및 공간 참조 프레임워크를 제공하여 다운스트림 바이오마커 발견 및 미래 전환 연구를 지원합니다.