小児急性リンパ芽球性白血病の診断とゲノム分類のためのRNAシーケンスの適用

急性リンパ芽球性白血病（ALL）は最も一般的な小児悪性腫瘍であり、リスク適応療法の実施は、臨床転帰の劇的な改善に役立ちました。リスク適応治療の鍵には、染色体数（過剰および低下症の場合）および遺伝子融合、特にETV6-RUNX1、TCF3-PBX1、およびBCR-ABL1を含む個々の腫瘍のゲノム特徴の同定が含まれます（B-cell All）ボール）。大規模なすべてのコホートのRNAシーケンス（RNA-seq）は、すべてのドライバーとして認識されている再発性遺伝子融合の数を拡大し、これらの新しいエンティティの特定は、すべてのリスク層別化の改善に貢献します。臨床サービスの126人のすべての患者にRNA-seqを使用して、標準のケア診断パイプラインにRNA-seqを含めることの有用性をテストして、遺伝子再編成とIKZF1欠失を検出しました。RNA-seqは、標準のケア診断によって検出された再配列の86％を特定しました。KMT2A（MLL）の再配置は、通常特定されていますが、発現が低い結果としてRNA-seqで最も一般的に見逃されていました。RNA-seqは、9人の患者の標準的なケアテストで検出されなかった再配列を特定しました。これらは、標準的な分子評価を使用して分類できなかった患者で発見されました。RNA-seqデータから最も一般的なIKZF1欠失を検出するアプローチを開発し、RQ-PCRアッセイを使用してこれを検証しました。発現分類器を適用して、フィラデルフィア染色体様B-All患者を特定しました。T-Allは、臨床的意味を持つ、または疾患生物学に関する洞察を提供する新規遺伝子融合の豊富な供給源であることを証明しました。私たちの経験は、RNA-seqを個々の臨床サービス内で実装して、現在の分子診断リスク分類を強化できることを示しています。

Acute lymphoblastic leukemia (ALL) is the most common childhood malignancy, and implementation of risk-adapted therapy has been instrumental in the dramatic improvements in clinical outcomes. A key to risk-adapted therapies includes the identification of genomic features of individual tumors, including chromosome number (for hyper- and hypodiploidy) and gene fusions, notably ETV6-RUNX1, TCF3-PBX1, and BCR-ABL1 in B-cell ALL (B-ALL). RNA-sequencing (RNA-seq) of large ALL cohorts has expanded the number of recurrent gene fusions recognized as drivers in ALL, and identification of these new entities will contribute to refining ALL risk stratification. We used RNA-seq on 126 ALL patients from our clinical service to test the utility of including RNA-seq in standard-of-care diagnostic pipelines to detect gene rearrangements and IKZF1 deletions. RNA-seq identified 86% of rearrangements detected by standard-of-care diagnostics. KMT2A (MLL) rearrangements, although usually identified, were the most commonly missed by RNA-seq as a result of low expression. RNA-seq identified rearrangements that were not detected by standard-of-care testing in 9 patients. These were found in patients who were not classifiable using standard molecular assessment. We developed an approach to detect the most common IKZF1 deletion from RNA-seq data and validated this using an RQ-PCR assay. We applied an expression classifier to identify Philadelphia chromosome-like B-ALL patients. T-ALL proved a rich source of novel gene fusions, which have clinical implications or provide insights into disease biology. Our experience shows that RNA-seq can be implemented within an individual clinical service to enhance the current molecular diagnostic risk classification of ALL.