Método de muestreo representativo de los tumores disminuye los sesgos de los análisis moleculares

Durante la última década, los científicos clínicos han demostrado la incapacidad de una biopsia individual o de un bloque incluido en parafina y fijado con formalina (FFPE), para capturar la diversidad genética de un tumor sólido.

Cuando los patólogos extraen tejido tumoral para identificar biomarcadores potenciales para la terapia posterior, abordan cuestiones relacionadas con la heterogeneidad tumoral. Al analizar una sola muestra de una ubicación fija, no siempre obtienen una muestra representativa del cáncer, y una biopsia de tejido generalmente solo presenta menos del 0,0005% del tumor.

Científicos clínicos en el Instituto Francis Crick (Londres, Reino Unido) y en Roche Tissue Diagnostics (Tucson, AZ, EUA) y sus colegas internacionales, desarrollaron un método que creen que podría mejorar los análisis moleculares de los tumores clínicos al generar puntajes exactos de la carga de mutación tumoral. El equipo primero analizó datos de 1.667 muestras en seis tipos de tumores del Atlas del Genoma del Cáncer (TCGA) del Instituto Nacional del Cáncer. Para cada muestra, evaluaron la cantidad muestreada de cada tumor.

El sistema, llamado Rep-Seq, requiere al menos 1 gramo de tejido sobrante del paciente después de la extracción de la patología. El proceso comienza con un macropatólogo diseccionando una muestra para extraer tejido normal que está al menos a 5 cm del tumor. El tumor y el tejido normal se incuban por separado y luego se mezclan con una solución específica dentro de un homogeneizador. Las células tumorales e inmunes se separan adicionalmente usando clasificación celular activada por fluorescencia, enriqueciendo la muestra representativa de células tumorales. El grupo encontró que los protocolos de secuenciación tumoral tenían un alto sesgo de submuestreo. El sesgo de muestreo probablemente también se vio afectado por los niveles de heterogeneidad y pureza de las células tumorales en la muestra.

Para determinar el efecto del sesgo espacial en el muestreo de biopsia única, el equipo reunió el ADN extraído de 1.184 biopsias de múltiples regiones, tomadas de 79 carcinomas renales primarios (CCR), para crear “muestras cóctel”. Sometiendo las muestras a la secuenciación de próxima generación (NGS), el equipo comparó las llamadas de mutación con los datos de biopsias de una sola región y de biopsias de regiones múltiples generadas previamente. Encontraron que las muestras cóctel descubrieron todas las mutaciones verdaderas, en comparación con las biopsias individuales, que solo descubrieron el 73%. Por lo tanto, el equipo cree que una muestra más representativa puede conducir a una mejor detección de variantes.

Los investigadores utilizaron masas tumorales de material sobrante después de la cirugía, y luego aplicaron Rep-Seq en 11 tumores de cáncer de mama, pulmón, colorrectal y CCR. Al elegir un tumor de CCR de células claras grandes (RS1), el equipo recolectó 68 biopsias recién congeladas del tumor primario y luego homogeneizó el resto usando Rep-Seq. El equipo realizó la secuenciación del exoma completo (WES) en siete biopsias y en la muestra Rep-Seq, pudiendo identificar 76 mutaciones únicas. Luego compararon los resultados de Rep-Seq con las regiones de biopsia única y descubrieron que las frecuencias de variantes alélicas (VAF) de Rep-Seq coincidían estrechamente con las VAF tumorales generales en las 68 biopsias. El grupo solo no pudo detectar tres de las 76 mutaciones en la muestra Rep-Seq.

Samra Turajlic, MBBS, PhD, consultor médico oncólogo y autor correspondiente del estudio, dijo: “Tomar una pequeña muestra de un cáncer sólido, que contiene millones o miles de millones de células, es muy problemático, ya que tiene la dificultad de la reproducibilidad . Más allá de ver si hay suficiente tumor sobrante para crear una muestra homogeneizada, queríamos ver si la muestra le permitirá predecir marcadores pronósticos y terapéuticos de manera robusta y exacta”. El estudio fue publicado el 5 de mayo de 2020 en la revista Cell Reports.

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Instituto Francis Crick