Молекулярная и клеточная характеристика MALT-лимфомы

Уже существующий и закодированный биологический материал опухоли и связанные со здоровьем данные пациентов будут ретроспективно собраны из институциональных биобанков и историй болезни пациентов или электронных медицинских карт после получения этического одобрения. Каждому пациенту, включённому в исследование, будет присвоен уникальный идентификационный числовой код при регистрации в исследовании. Уникальный идентификационный код будет использоваться для записи связанных со здоровьем данных и маркировки биологических образцов. Закодированный биологический материал будет передан в координирующий центр в Институте онкологических исследований (IOR) в Беллинцоне. Связанные со здоровьем данные будут собираться в электронной форме отчёта о случае (eCRF) (OpenClinica). Качество данных будет обеспечено генерацией запросов.

Аннотированные исходные характеристики будут включать дату диагноза, дату биопсии, возраст, пол, статус работоспособности по Восточному кооперативному онкологическому обществу (ECOG PS), стадию по Ann Arbor, лактатдегидрогеназу (ЛДГ), количество и локализацию экстранодальных очагов, вовлечение костного мозга и процент, вовлечение периферической крови, количество нодальных очагов, B-симптомы, лимфатические узлы более 7 см, гемоглобин (Hb), тромбоциты, лимфоциты, бета-2-микроглобулин, альбумин, инфекции (вирус гепатита C, Helicobacter pylori, Chlamydophila psittaci, Achromobacter xylosoxidans, Campylobacter jejuni), наличие и тип сывороточного парапротеина.

Аннотированные характеристики наблюдения включали дату прогрессирования до заболевания, требующего лечения, тип лечения первой линии, дату начала лечения первой линии, дату прогрессирования после лечения первой линии, дату лечения второй линии, тип лечения второй линии, дату трансформации, дату смерти, причину смерти и дату последнего наблюдения. Анализ мутаций, анализ генов иммуноглобулинов и перестроек T-клеточного рецептора, анализ аберраций числа копий, анализ структурных вариантов и профиль метилирования дезоксирибонуклеиновой кислоты (ДНК) будут выполнены с помощью секвенирования нового поколения геномной ДНК, выделенной из биопсии. Экспрессия генов будет оценена с помощью секвенирования нового поколения РНК, выделенной из биопсии. Экспрессия белков будет оценена с помощью масс-спектрометрии белков, выделенных из биопсии. Вычислительная патология на основе ИИ будет выполнена на оцифрованных изображениях целых срезов биопсии для извлечения количественных гистологических признаков.

Профилирование транскриптомики единичных клеток будет использоваться для разрешения внутриопухолевой гетерогенности и определения злокачественных и незлокачественных клеточных популяций. После контроля качества, нормализации и коррекции партий будет применено неконтролируемое кластерирование для идентификации транскрипционно различных клеточных состояний. Злокачественные популяции B-клеток будут отличаться от реактивных B-клеток с использованием комбинации вывода числа копий, паттернов экспрессии иммуноглобулинов и канонических генов-маркеров. Дифференциальная экспрессия и анализы обогащения путей будут проведены для идентификации сигнальных программ, связанных с анатомическим местом, иммунным контекстом и особенностями заболевания.

Подробно:

• Пространственная транскриптомика и/или пространственная протеомика будут использованы для сохранения архитектуры ткани и оценки пространственной организации опухолевых клеток, иммунных инфильтратов и стромальных компонентов. Пространственные домены и клеточные микроокружения будут идентифицированы с использованием подходов сегментации на основе данных и анализа микроокружений. Анализы пространственной колокализации и взаимодействия будут использованы для вывода перекрёстных взаимодействий опухоль-микроокружение, ниш иммунного исключения или активации, и специфичных для места пространственных паттернов, которые могут влиять на терапевтический ответ.
• Профилирование иммунного репертуара (секвенирование BCR/TCR) будет интегрировано, где доступно, для оценки клональности, антиген-зависимой селекции и пространственного распределения иммунных клонов. В злокачественных B-клетках характеристики иммуноглобулинов будут использованы для исследования свидетельств антигенной зависимости и продолжающейся селекции, в то время как разнообразие TCR и экспансия будут оценены в отношении иммунных ниш и близости к опухоли.
• Протеомные и/или эпигенетические данные, когда доступны, будут включены для уточнения функциональной интерпретации транскрипционных программ и идентификации посттранскрипционных или регуляторных механизмов, лежащих в основе наблюдаемых клеточных состояний.

Кросс-модальная интеграция будет выполнена с использованием установленных вычислительных фреймворков для генерации унифицированных аннотаций клеточных состояний и оценок активности путей. Сравнительные анализы между анатомическими местами будут центральной оценкой. Консервативные в сравнении со специфичными для места клеточные состояния, иммунные составы и сигнальные пути будут систематически оценены для идентификации общих механизмов заболевания, а также контекстно-зависимых признаков. Ассоциации с клиническими переменными (например, место происхождения, предшествующее лечение, стадия заболевания) будут исследованы в исследовательской, гипотезогенерирующей манере.

Все анализы будут следовать воспроизводимым вычислительным рабочим процессам с строгим контролем качества, соответствующей коррекцией технических искажающих факторов и прозрачной отчётностью об ограничениях. Полученные наборы данных и аналитические результаты предоставят интегрированную молекулярную и пространственную референсную структуру для MALT-лимфомы, поддерживая последующее открытие биомаркеров и будущие трансляционные исследования.