Геномный ландшафт колоректального рака. Пилотное исследование в Российской Федерации

Цель исследования – комплексный анализ молекулярно-генетических изменений в опухолевых и нормальных тканях больных колоректальным раком с использованием полногеномного секвенирования для выявления мутаций de novo, паттернов микросателлитной нестабильности и мутационных сигнатур, связанных с возникновением опухоли.

Материал и методы. Исследование являлось одномоментным поперечным, проводилось на территории Калининградской области. Проведен анализ образцов колоректального рака с использованием полногеномного секвенирования нового поколения (WGS). Для картирования прочтений был использован референсный геном человека GRCh38.p14. Биоинформатический анализ сигнатур проводился отдельно по каждому пациенту. Была секвенирована 71 пара образцов: полные геномы биопсии опухоли и ДНК, выделенная из крови, для 71 пациента. Средний возраст пациентов – 69 лет, медианный – 71 год.

Результаты. Выявлены генетические изменения, связанные с развитием и прогрессированием опухоли, а также потенциальные терапевтические мишени. Используя базу данных Oncovar, была обнаружена 151 драйверная мутация у 62 пациентов. С использованием базы данных CIVIC выявлено 70 маркерных мутаций у 45 пациентов. Обнаружено, что самые распространенные драйверные мутации в исследуемой когорте – мутации в гене KRAS (KRAS:G35T, KRAS:G35A, KRAS:G38A), ассоциированные с устойчивостью опухоли к препаратам Панитумумаб и Цетуксимаб. Частота наиболее распространенных драйверных мутаций в исследуемой когорте низкая, что говорит о высокой гетерогенности колоректального рака. При анализе мутационной нагрузки средний показатель TMB был равен 5,5, что свидетельствует о высоком потенциале использования иммунотерапии при колоректальном раке. В исследуемой популяции преобладают мутационные сигнатуры SBS1, SBS5 и SBS39.

Заключение. Выявленное многообразие изменений генома может быть связано с ошибками в репликации ДНК, воздействием внешних факторов и генетической предрасположенностью. Профиль мутационных сигнатур очень схож в исследуемых образцах всех пациентов, что предполагает действие одного/единого мутагенного фактора в развитии колоректального рака у всех пациентов.

1. Semenova A.B., Byakhova M.M., Makarova M.V., Galkin V.N., Nemtsova M.V., Chernevskiy D.K., Danishevich A.M., Shatalov V.G., Babkina A.V., Popova N.G., Gadzhieva S.M. Struktura patogennykh germinal’nykh variantov pri kolorektal’nom rake v vyborke patsientov Moskvy [The structure of pathogenic germline variants in colorectal cancer in Moscow patients]. Arkh Patol. 2023; 85(6): 16–25. Russian. doi: 10.17116/patol20238506116.

2. Chen S., Zhou Y., Chen Y., Gu J. fastp: an ultra-fast all-in-one FASTQ preprocessor. Bioinformatics. 2018; 34(17): 884–90. doi: 10.1093/ bioinformatics/bty560.

3. Li H., Durbin R. Fast and accurate long-read alignment with Burrows-Wheeler transform. Bioinformatics. 2010; 26(5): 589–95. doi: 10.1093/bioinformatics/btp698.

4. Poplin R., Chang P.C., Alexander D., Schwartz S., Colthurst T., Ku A., Newburger D., Dijamco J., Nguyen N., Afshar P.T., Gross S.S., Dorfman L., McLean C.Y., DePristo M.A. A universal SNP and small-indel variant caller using deep neural networks. Nat Biotechnol. 2018; 36(10): 983–87. doi: 10.1038/nbt.4235.

5. Kim S., Scheffler K., Halpern A.L., Bekritsky M.A., Noh E., Källberg M., Chen X., Kim Y., Beyter D., Krusche P., Saunders C.T. Strelka2: fast and accurate calling of germline and somatic variants. Nat Methods. 2018; 15(8): 591–94. doi: 10.1038/s41592-018-0051-x.

6. Liu S.T.H., Lin H.M., Baine I., Wajnberg A., Gumprecht J.P., Rahman F., Rodriguez D., Tandon P., Bassily-Marcus A., Bander J., Sanky C., Dupper A., Zheng A., Nguyen F.T., Amanat F., Stadlbauer D., Altman D.R., Chen B.K., Krammer F., Mendu D.R., Firpo-Betancourt A., Levin M.A., Bagiella E., Casadevall A., Cordon-Cardo C., Jhang J.S., Arinsburg S.A., Reich D.L., Aberg J.A., Bouvier N.M. Convalescent plasma treatment of severe COVID-19: a propensity score-matched control study. Nat Med. 2020; 26(11): 1708–13. doi: 10.1038/s41591-020-1088-9.

7. McLaren W., Gil L., Hunt S.E., Riat H.S., Ritchie G.R., Thormann A., Flicek P., Cunningham F. The Ensembl Variant Effect Predictor. Genome Biol. 2016; 17(1): 122. doi: 10.1186/s13059-016-0974-4.

8. Talevich E., Shain A.H., Botton T., Bastian B.C. CNVkit: GenomeWide Copy Number Detection and Visualization from Targeted DNA Sequencing. PLoS Comput Biol. 2016; 12(4): e1004873. doi: 10.1371/journal.pcbi.1004873.

9. Andrews S. Babraham bioinformatics—FastQC a quality control tool for high throughput sequence data. [Internet]. [cited 18.12.2024]. URL: http://www.bioinformatics.babraham.ac.uk/projects/fastqc/.

10. Wingett S.W., Andrews S. FastQ Screen: A tool for multi-genome mapping and quality control. F1000Res. 2018; 7: 1338. doi: 10.12688/f1000research.15931.2.

11. Pedersen B.S., Quinlan A.R. Mosdepth: quick coverage calculation for genomes and exomes. Bioinformatics. 2018; 34(5): 867–68. doi: 10.1093/bioinformatics/btx699.

12. Jia P., Yang X., Guo L., Liu B., Lin J., Liang H., Sun J., Zhang C., Ye K. MSIsensor-pro: Fast, Accurate, and Matched-normal-sample-free Detection of Microsatellite Instability. Genomics Proteomics Bioinformatics. 2020; 18(1): 65–71. doi: 10.1016/j.gpb.2020.02.001.

13. Yao H., Li H., Wang J., Wu T., Ning W., Diao K., Wu C., Wang G., Tao Z., Zhao X., Chen J., Sun X., Liu X.S. Copy number alteration features in pan-cancer homologous recombination deficiency prediction and biology. Commun Biol. 2023; 6(1): 527. doi: 10.1038/s42003-023-04901-3.

14. Díaz-Gay M., Vangara R., Barnes M., Wang X., Islam S.M.A., Vermes I., Narasimman N.B., Yang T., Jiang Z., Moody S., Senkin S., Brennan P., Stratton M.R., Alexandrov L.B. Assigning mutational signatures to individual samples and individual somatic mutations with SigProfilerAssignment. bioRxiv: the preprint server for biology. 2023 Jul 11: 2023.07.10.548264. doi: 10.1101/2023.07.10.548264.

15. FDA approves pembrolizumab for adults and children with TMB-H solid tumors. Food and Drug Administration. 2020. [Internet]. [cited 01.06.2025]. URL: https://www.fda.gov/drugs/drug-approvalsand-databases/fda-approves-pembrolizumab-adults-and-children-tmb-hsolid-tumors.

16. Yang Y., Zhang H., Huang S., Chu Q. KRAS Mutations in Solid Tumors: Characteristics, Current Therapeutic Strategy, and Potential Treatment Exploration. J Clin Med. 2023; 12(2): 709. doi: 10.3390/ jcm12020709.

17. Lai H.F., Hang J.F., Kuo P.C., Kuo C.S., Yao S.F., Chen J.Y., Lee C.H. BRAF V600E Mutation Lacks Association with Poorer Clinical Prognosis in Papillary Thyroid Carcinoma. Ann Surg Oncol. 2024; 31(5): 3495–501. doi: 10.1245/s10434-024-14935-4.

18. Javed S., Benoist S., Devos P., Truant S., Guimbaud R., Lièvre A., Sefrioui D., Cohen R., Artru P., Dupré A., Bachet J.B., de la Fouchardière C., Ploquin A., Turpin A. Prognostic factors of BRAF V600E colorectal cancer with liver metastases: a retrospective multicentric study. World J Surg Oncol. 2022; 20(1): 131. doi: 10.1186/s12957-022-02594-2.

19. Li Q., Geng S., Luo H., Wang W., Mo Y.Q., Luo Q., Wang L., Song G.B., Sheng J.P., Xu B. Signaling pathways involved in colorectal cancer: pathogenesis and targeted therapy. Signal Transduct Target Ther. 2024; 9(1): 266. doi: 10.1038/s41392-024-01953-7.

20. Palmeri M., Mehnert J., Silk A.W., Jabbour S.K., Ganesan S., Popli P., Riedlinger G., Stephenson R., de Meritens A.B., Leiser A., Mayer T., Chan N., Spencer K., Girda E., Malhotra J., Chan T., Subbiah V., Groisberg R. Real-world application of tumor mutational burdenhigh (TMB-high) and microsatellite instability (MSI) confirms their utility as immunotherapy biomarkers. ESMO Open. 2022; 7(1): 100336. doi: 10.1016/j.esmoop.2021.100336.

21. Marcus L., Fashoyin-Aje L.A., Donoghue M., Yuan M., Rodriguez L., Gallagher P.S., Philip R., Ghosh S., Theoret M.R., Beaver J.A., Pazdur R., Lemery S.J. FDA Approval Summary: Pembrolizumab for the Treatment of Tumor Mutational Burden-High Solid Tumors. Clin Cancer Res. 2021; 27(17): 4685–89. doi: 10.1158/1078-0432.CCR-21-0327.

22. Wu F.H., Wei H.Z., Deng H.Y., Xiao G.H., Zhang Y.C. PARP in colorectal cancer: Molecular mechanisms, immunity, clinical trials, and drug combinations. Neoplasma. 2023; 70(1): 1–14. doi: 10.4149/neo_2022_220724N745.

23. Demuth P., Thibol L., Lemsch A., Potlitz F., Schulig L., Grathwol C., Manolikakes G., Schade D., Roukos V., Link A., Fahrer J. Targeting PARP-1 and DNA Damage Response Defects in Colorectal Cancer Chemotherapy with Established and Novel PARP Inhibitors. Cancers (Basel). 2024; 16(20): 3441. doi: 10.3390/cancers16203441.

24. Alexandrov L.B., Kim J., Haradhvala N.J., Huang M.N., Tian Ng A.W., Wu Y., Boot A., Covington K.R., Gordenin D.A., Bergstrom E.N., Islam S.M.A., Lopez-Bigas N., Klimczak L.J., McPherson J.R., Morganella S., Sabarinathan R., Wheeler D.A., Mustonen V.; PCAWG Mutational Signatures Working Group; Getz G., Rozen S.G., Stratton M.R.; PCAWG Consortium. The repertoire of mutational signatures in human cancer. Nature. 2020; 578(7793): 94–101. doi: 10.1038/s41586-0201943-3. Erratum in: Nature. 2023; 614(7948): E41. doi: 10.1038/s41586022-05600-5.

25. Spisak N., de Manuel M., Milligan W., Sella G., Przeworski M. The clock-like accumulation of germline and somatic mutations can arise from the interplay of DNA damage and repair. PLoS Biol. 2024; 22(6): e3002678. doi: 10.1371/journal.pbio.3002678.