Stratyfikacja płynnej biopsji raka piersi (BALIBISTRA)

Rak piersi jest najczęstszym nowotworem u kobiet w Austrii. Ocena rokowania i strategii leczenia w coraz większym stopniu zależy od stratyfikacji guzów na różne jednostki lub klasy. Obecnie rutynowa kliniczna stratyfikacja guzów opiera się głównie na receptorze hormonalnym, statusie HER2 i ocenie proliferacji. Bardziej wiarygodną i obiektywną klasyfikację nowotworów można jednak uzyskać poprzez wyjaśnienie dalszych właściwości biologicznych, co również ma coraz większe znaczenie, ponieważ nowe terapie przeciwnowotworowe opierają się na mechanizmach biologicznych. W związku z tym dostępne informacje z analiz molekularnych są coraz częściej wdrażane w rutynowych testach diagnostycznych w celu poprawy stratyfikacji w celu optymalnego wyboru leczenia. Do tej pory najszerszą taksonomię opartą na molekularności raka piersi uzyskano dzięki klasyfikacji opartej na połączeniu ekspresji genów i zmian liczby kopii somatycznych (SCNA), określanych jako klastry integracyjne. Biopsje tkankowe są obecnie złotym standardem pozwalającym na taką klasyfikację. Jednak często mogą być trudne do uzyskania w warunkach przerzutów i podlegają stronniczości pobierania próbek ze względu na niejednorodność w obrębie guza. „Biopsje płynne” opierają się między innymi na analizie bezkomórkowego DNA (cfDNA), które zawiera krążące DNA nowotworu (ctDNA), tj. Fragmenty DNA uwalniane z komórek normalnych i nowotworowych do krwi u pacjentów z rakiem. cfDNA można uzyskać w sposób minimalnie inwazyjny poprzez pobranie krwi, pozwala na analizę DNA nowotworu z krwi krążącej w czasie rzeczywistym, a próbki krwi można powtórzyć w dowolnym momencie, co jest szczególnie ważne w monitorowaniu odpowiedzi na terapię. Grupa badaczy ma szerokie doświadczenie w analizie cfDNA i opracowała mnóstwo podejść do analizy ctDNA. Niedawno badacze opracowali nowe podejście, które odnosi się do pozycji nukleosomów i ekspresji genów. Fragmenty cfDNA są związane z uwalnianiem DNA z komórek apoptotycznych po obróbce enzymatycznej, a zatem składają się głównie z mononukleosomalnego DNA. Przeprowadzając sekwencjonowanie całego genomu cfDNA, badacze mogli wykazać, że w miejscach startu transkrypcji zajęcie nukleosomu skutkuje różnymi wzorami pokrycia głębokości odczytu w ekspresjonowanych i cichych genach. Wykorzystując uczenie maszynowe do klasyfikacji genów, badacze byli w stanie sklasyfikować geny w komórkach uwalniających ich DNA do krążenia w postaci wyrażonej. Główną hipotezą projektu jest to, że integracyjne skupiska raka piersi można tworzyć bezpośrednio z krwi bez konieczności inwazyjnej biopsji tkanki. W związku z tym cele badania obejmują udoskonalenie stratyfikacji pacjentów w celu lepszego doboru strategii leczenia. Co więcej, badacze uzyskają nowy wgląd w biologię raka piersi z przerzutami, dzięki czemu projekt będzie miał ważne implikacje dla pacjentów, onkologów klinicznych, patologów, farmakologów i wszystkich badaczy zajmujących się podstawowymi zagadnieniami raka.