Moleculaire en cellulaire karakterisering van MALT-lymfoom

Reeds bestaand en gecodeerd tumorbiologisch materiaal en gezondheidsgerelateerde patiëntengegevens zullen retrospectief worden verzameld uit institutionele biobanken en patiëntendossiers of elektronische medische dossiers na ontvangst van ethische goedkeuring. Elke patiënt die deelneemt aan de studie krijgt een unieke identificatienumerieke code toegewezen bij registratie in de studie. De unieke identificatiecode zal worden gebruikt om gezondheidsgerelateerde gegevens vast te leggen en biologische monsters te labelen. Het gecodeerde biologische materiaal zal worden overgedragen aan het coördinerend centrum bij het Instituut voor Oncologisch Onderzoek (IOR) in Bellinzona. Gezondheidsgerelateerde gegevens zullen worden verzameld in het elektronische casusrapportformulier (eCRF) (OpenClinica). De kwaliteit van de gegevens wordt gewaarborgd door het genereren van queries.

Geannoteerde basiskenmerken omvatten de datum van diagnose, datum van biopsie, leeftijd, geslacht, Eastern Cooperative Oncology Group Performance Status (ECOG PS), Ann Arbor-stadium, lactaatdehydrogenase (LDH), aantal en locatie van extranodale plaatsen, beenmerginfiltratie en percentage, perifeer bloedinfiltratie, aantal nodale plaatsen, B-symptomen, lymfeklieren groter dan 7 cm, hemoglobine (Hb), bloedplaatjes, lymfocyten, bèta-2-microglobuline, albumine, infecties (hepatitis C-virus, Helicobacter pylori, Chlamydophila psittaci, Achromobacter xylosoxidans, Campylobacter jejuni), aanwezigheid en type serumparaproteïne.

Geannoteerde follow-upkenmerken omvatten de datum van progressie naar een ziekte die behandeling vereist, type eerstelijnsbehandeling, startdatum van de eerstelijnsbehandeling, datum van progressie na eerstelijnsbehandeling, datum van de tweedelijnsbehandeling, type tweedelijnsbehandeling, datum van transformatie, datum van overlijden, doodsoorzaak en datum van laatste follow-up. Mutatieanalyse, immunoglobulinegenen- en T-celreceptorherrangschikkingsanalyse, copy number aberration-analyse, structurele variantanalyse en deoxyribonucleïnezuur (DNA)-methylatieprofiel zullen worden uitgevoerd door middel van next-generation sequencing van genomisch DNA geëxtraheerd uit de biopsie. Genexpressie zal worden beoordeeld door next-generation sequencing van RNA geëxtraheerd uit de biopsie. Proteïne-expressie zal worden beoordeeld door middel van massaspectrometrie van eiwitten geëxtraheerd uit de biopsie. AI-gebaseerde computationele pathologie zal worden uitgevoerd op gedigitaliseerde whole-slide-beelden van de biopsie om kwantitatieve histologische kenmerken te extraheren.

Single-cell transcriptomische profilering zal worden gebruikt om intratumorale heterogeniteit op te lossen en om maligne en niet-maligne cellulaire populaties te definiëren. Na kwaliteitscontrole, normalisatie en batchcorrectie zal ongeclusterde clustering worden toegepast om transcriptioneel verschillende celtoestanden te identificeren. Maligne B-celpopulaties zullen worden onderscheiden van reactieve B-cellen met behulp van een combinatie van copy number inferentie, immunoglobuline-expressiepatronen en canonieke marker-genen. Differentiële expressie- en pathway-verrijkingsanalyses zullen worden uitgevoerd om signaleringsprogramma's te identificeren die geassocieerd zijn met anatomische locatie, immuuncontext en ziektekenmerken.

In detail:

• Spatiale transcriptomica en/of spatiale proteomica zullen worden ingezet om de weefselarchitectuur te behouden en de ruimtelijke organisatie van tumorcellen, immuuninfiltraten en stromale componenten te beoordelen. Spatiale domeinen en cellulaire buurten zullen worden geïdentificeerd met behulp van data-gedreven segmentatie- en buurtanalysemethoden. Spatiale co-localisatie- en interactieanalyses zullen worden gebruikt om tumor-micro-omgeving-crosstalk, immuunexclusie- of activatieniches en locatiespecifieke ruimtelijke patronen die de therapeutische respons kunnen beïnvloeden, af te leiden.
• Immuunrepertoireprofilering (BCR/TCR-sequencing) zal, waar beschikbaar, worden geïntegreerd om clonaliteit, antigeen-gedreven selectie en ruimtelijke distributie van immuunklones te beoordelen. In maligne B-cellen zullen immunoglobulinekenmerken worden gebruikt om bewijs van antigeenafhankelijkheid en voortdurende selectie te onderzoeken, terwijl TCR-diversiteit en -expansie zullen worden geëvalueerd in relatie tot immuunniches en tumorproximiteit.
• Proteomische en/of epigenetische gegevens, indien beschikbaar, zullen worden opgenomen om de functionele interpretatie van transcriptionele programma's te verfijnen en om post-transcriptionele of regulatoire mechanismen die ten grondslag liggen aan waargenomen cellulaire toestanden te identificeren.

Cross-modale integratie zal worden uitgevoerd met behulp van gevestigde computationele frameworks om uniforme celtoestandaantekeningen en pathway-activiteitsscores te genereren. Vergelijkende analyses tussen anatomische locaties zullen een centrale beoordeling vormen. Conserverende versus locatiespecifieke cellulaire toestanden, immuunsamenstellingen en signaleringsroutes zullen systematisch worden geëvalueerd om gedeelde ziekte-mechanismen evenals contextafhankelijke kenmerken te identificeren. Associaties met klinische variabelen (bijv. oorsprongsplaats, eerdere behandeling, ziekte-stadium) zullen op een verkennende, hypothese-genererende manier worden onderzocht.

Alle analyses zullen reproduceerbare computationele workflows volgen met strikte kwaliteitscontrole, passende correctie voor technische confounders en transparante rapportage van beperkingen. De resulterende datasets en analytische output zullen een geïntegreerd moleculair en ruimtelijk referentiekader bieden voor MALT-lymfoom, wat downstream biomarkerontdekking en toekomstige translationele studies ondersteunt.