Biopolym. Cell. 2015; 31(6):436-446.
http://dx.doi.org/10.7124/bc.000901
Геноміка, транскриптоміка та протеоміка
Ідентифікація клінічно значущих порушень і сигнальних каскадів на основі NGS на прикладі клінічного випадку гепатоцелюлярної карциноми
1, 5Котельникова О. А., 1, 2Логачова М. Д., 2Набієва Е. Р., 3, 5П'ятницький М. А., 1, 5Виноградов Д. В., 2, 4, 5Макарова А. С., 5Дьомін А. В., 5Палеева А. Г., 5, 6Кременецька О. С., 1, 2, 7Пенін А. А., 1, 2Клепікова А. В., 2Касьянов А. С., 4Шавочкіна Д. А., 4Кудашкін Н. Е., 4Патютко Ю. И., 2, 5Мюге Н. С., 2Кондрашов А. С., 4, 7Лазаревич Н. Л.
  1. Інститут проблем передачі інформації ім. А. А. Харкевича РАН
    Великий Каретний провулок, буд 19/1, Москва, Російська Федерація, 127051
  2. Науково-дослідний інститут фізико-хімічної біології імені А. Н. Білозерського Московського державного університету імені М. В. Ломоносова
    Ленінські гори, будинок 1(40), Москва, Російська Федерація, 119992
  3. Науково-дослідний інститут біомедичної хімії імені В. Н. Орєхович
    вул. Погодинская, д. 10, стор.8, Москва, Російська Федерація, 129164
  4. Російський онкологічний науковий центр імені Н. Н. Блохіна РАМН
    Каширське шосе, 24, Москва, Російська Федерація, 115478
  5. ЗАТ «Персональна Біомедицина»
    просп Миру, д 124, корп 17, Москва, Російська Федерація, 129164
  6. Центр теоретичних проблем фізико-хімічної фармакології, РАН
    вул. Косигіна, 4, Москва, Російська Федерація, 119991
  7. Московський державний університет імені М. В. Ломоносова
    Ленінські гори, 1/12, Москва, Російська Федерація, 119991

Abstract

Мета. Ідентифікувати потенційно онкодрайверні або клінічно значущі молекулярні події у пацієнта з гепатоклітинною карциномою. Методи. РНК- та екзомне секвенування пухлинної тканини та відповідного контролю. Анотування знайдених змін, використовуючи декілька загальнодоступних баз даних та біоінформатичних програм. Ми також порівняли транскрипційний профіль досліджуваної пухлини з транскриптомами клітинних ліній з бази даних Genomics of Drug Sensitivity in Cancer. Результати. Ідентифіковано кілька генів, що дифференційно експресуються, і пов’язані як з класичною терапією сорафенібом, так і з додатковими сигнальними шляхами, що потенційно вразливі до терапії препаратами, які досліджувались у клініческих випробуваннях (ерлотініб, лапатініб та темсіролімус). Декілька гермінативних мутацій, знайдених в XRCC1, TP53 та DPYD, згідно з даними інших клінічних випробувань, можуть бути пов’язані з підвищеною чутливістю до платинових терапій та зменшеною чутливістю до 5-фторурацилу. Ми також ідентифікували декілька потенційно драйверних мутацій, які на цей час не можуть бути пов’язані з терапіями, наприклад делеції у CIRBP, заміни в BTG1, ERBB3, TCF7L2 тощо. Висновки. Запропоноване дослідження демонструє потенційну корисність інтегрованого підходу до NGS аналізу даних, в тому числі аналізу гермінативних мутацій та транскриптому у додаток до використання онкологічних генних панелей або даних секвенування екзому.
Keywords: NGS, рак, системна біологія, сигнальні шляхи, фармакогенетика, персоналізована медицина
Повний текст: (PDF, англійською)

References

[1] Hanahan D, Weinberg RA. Hallmarks of cancer: the next generation. Cell. 2011;144(5):646-74.
[2] Werner HM, Mills GB, Ram PT. Cancer Systems Biology: a peek into the future of patient care? Nat Rev Clin Oncol. 2014;11(3):167-76.
[3] Rodríguez-Antona C, Taron M. Pharmacogenomic biomarkers for personalized cancer treatment. J Intern Med. 2015;277(2):201-17.
[4] Mittal S, El-Serag HB. Epidemiology of hepatocellular carcinoma: consider the population. J Clin Gastroenterol. 2013;47 Suppl:S2-6.
[5] Bolger AM, Lohse M, Usadel B. Trimmomatic: a flexible trimmer for Illumina sequence data. Bioinformatics. 2014;30(15):2114-20.
[6] Langmead B, Salzberg SL. Fast gapped-read alignment with Bowtie 2. Nat Methods. 2012;9(4):357-9.
[7] DePristo MA, Banks E, Poplin R, Garimella KV, Maguire JR, Hartl C, Philippakis AA, del Angel G, Rivas MA, Hanna M, McKenna A, Fennell TJ, Kernytsky AM, Sivachenko AY, Cibulskis K, Gabriel SB, Altshuler D, Daly MJ. A framework for variation discovery and genotyping using next-generation DNA sequencing data. Nat Genet. 2011;43(5):491-8.
[8] Koboldt DC, Zhang Q, Larson DE, Shen D, McLellan MD, Lin L, Miller CA, Mardis ER, Ding L, Wilson RK. VarScan 2: somatic mutation and copy number alteration discovery in cancer by exome sequencing. Genome Res. 2012;22(3):568-76.
[9] Wang K, Li M, Hakonarson H. ANNOVAR: functional annotation of genetic variants from high-throughput sequencing data. Nucleic Acids Res. 2010;38(16):e164.
[10] Reva B, Antipin Y, Sander C. Predicting the functional impact of protein mutations: application to cancer genomics. Nucleic Acids Res. 2011;39(17):e118.
[11] Adzhubei I, Jordan DM, Sunyaev SR. Predicting functional effect of human missense mutations using PolyPhen-2. Curr Protoc Hum Genet. 2013;Chapter 7:Unit7.20.
[12] Douville C, Carter H, Kim R, Niknafs N, Diekhans M, Stenson PD, Cooper DN, Ryan M, Karchin R. CRAVAT: cancer-related analysis of variants toolkit. Bioinformatics. 2013;29(5):647-8.
[13] Anders S, McCarthy DJ, Chen Y, Okoniewski M, Smyth GK, Huber W, Robinson MD. Count-based differential expression analysis of RNA sequencing data using R and Bioconductor. Nat Protoc. 2013;8(9):1765-86.
[14] Anders S, Huber W. Differential expression analysis for sequence count data. Genome Biol. 2010;11(10):R106.
[15] Höpfner M, Schuppan D, Scherübl H. Growth factor receptors and related signalling pathways as targets for novel treatment strategies of hepatocellular cancer. World J Gastroenterol. 2008;14(1):1-14.
[16] Davis AP, Grondin CJ, Lennon-Hopkins K, Saraceni-Richards C, Sciaky D, King BL, Wiegers TC, Mattingly CJ. The Comparative Toxicogenomics Database's 10th year anniversary: update 2015. Nucleic Acids Res. 2015;43(Database issue):D914-20.
[17] Kim YS, Jin HO, Seo SK, Woo SH, Choe TB, An S, Hong SI, Lee SJ, Lee KH, Park IC. Sorafenib induces apoptotic cell death in human non-small cell lung cancer cells by down-regulating mammalian target of rapamycin (mTOR)-dependent survivin expression. Biochem Pharmacol. 2011;82(3):216-26.
[18] Gedaly R, Angulo P, Hundley J, Daily MF, Chen C, Koch A, Evers BM. PI-103 and sorafenib inhibit hepatocellular carcinoma cell proliferation by blocking Ras/Raf/MAPK and PI3K/AKT/mTOR pathways. Anticancer Res. 2010;30(12):4951-8.
[19] Zeineldin R, Muller CY, Stack MS, Hudson LG. Targeting the EGF receptor for ovarian cancer therapy. J Oncol. 2010;2010:414676.
[20] Berasain C, Avila MA. The EGFR signalling system in the liver: from hepatoprotection to hepatocarcinogenesis. J Gastroenterol. 2014;49(1):9-23.
[21] Rouault JP, Rimokh R, Tessa C, Paranhos G, Ffrench M, Duret L, Garoccio M, Germain D, Samarut J, Magaud JP. BTG1, a member of a new family of antiproliferative genes. EMBO J. 1992;11(4):1663-70.
[22] Rodier A, Rochard P, Berthet C, Rouault JP, Casas F, Daury L, Busson M, Magaud JP, Wrutniak-Cabello C, Cabello G. Identification of functional domains involved in BTG1 cell localization. Oncogene. 2001;20(21):2691-703.
[23] Sun GG, Lu YF, Cheng YJ, Yang CR, Liu Q, Jing SW, Han XC. Expression of BTG1 in hepatocellular carcinoma and its correlation with cell cycles, cell apoptosis, and cell metastasis. Tumour Biol. 2014;35(12):11771-9.
[24] Lee HJ, Kang HJ, Kim KM, Yu ES, Kim KH, Kim SM, Kim TW, Shim JH, Lim YS, Lee HC, Chung YH, Lee YS. Fibroblast growth factor receptor isotype expression and its association with overall survival in patients with hepatocellular carcinoma. Clin Mol Hepatol. 2015;21(1):60-70.
[25] Whirl-Carrillo M, McDonagh EM, Hebert JM, Gong L, Sangkuhl K, Thorn CF, Altman RB, Klein TE. Pharmacogenomics knowledge for personalized medicine. Clin Pharmacol Ther. 2012;92(4):414-7.
[26] Offer SM, Wegner NJ, Fossum C, Wang K, Diasio RB. Phenotypic profiling of DPYD variations relevant to 5-fluorouracil sensitivity using real-time cellular analysis and in vitro measurement of enzyme activity. Cancer Res. 2013;73(6):1958-68.
[27] Huang ZH, Hua D, Li LH, Zhu JD. Prognostic role of p53 codon 72 polymorphism in gastric cancer patients treated with fluorouracil-based adjuvant chemotherapy. J Cancer Res Clin Oncol. 2008;134(10):1129-34.
[28] Zhang L, Ma W, Li Y, Wu J, Shi GY. Pharmacogenetics of DNA repair gene polymorphisms in non-small-cell lung carcinoma patients on platinum-based chemotherapy. Genet Mol Res. 2014;13(1):228-36.
[29] Pakakasama S, Kanchanakamhaeng K, Kajanachumpol S, Udomsubpayakul U, Sirachainan N, Thithapandha A, Hongeng S. Genetic polymorphisms of folate metabolic enzymes and toxicities of high dose methotrexate in children with acute lymphoblastic leukemia. Ann Hematol. 2007;86(8):609-11.
[30] Farrell JJ, Bae K, Wong J, Guha C, Dicker AP, Elsaleh H. Cytidine deaminase single-nucleotide polymorphism is predictive of toxicity from gemcitabine in patients with pancreatic cancer: RTOG 9704. Pharmacogenomics J. 2012;12(5):395-403.
[31] Sakano S, Hinoda Y, Sasaki M, Wada T, Matsumoto H, Eguchi S, Shinohara A, Kawai Y, Hara T, Nagao K, Hara T, Naito K, Matsuyama H. Nucleotide excision repair gene polymorphisms may predict acute toxicity in patients treated with chemoradiotherapy for bladder cancer. Pharmacogenomics. 2010;11(10):1377-87.
[32] Khrunin A, Ivanova F, Moisseev A, Khokhrin D, Sleptsova Y, Gorbunova V, Limborska S. Pharmacogenomics of cisplatin-based chemotherapy in ovarian cancer patients of different ethnic origins. Pharmacogenomics. 2012;13(2):171-8.
[33] Riedemann L, Lanvers C, Deuster D, Peters U, Boos J, Jürgens H, am Zehnhoff-Dinnesen A. Megalin genetic polymorphisms and individual sensitivity to the ototoxic effect of cisplatin. Pharmacogenomics J. 2008;8(1):23-8.