Forscher haben eine neuartige Diagnosemethode eingeführt, mit der Genfusionen bei akuter lymphoblastischer B-Zell-Leukämie (B-ALL), der häufigsten Krebsart bei Kindern, empfindlicher erkannt werden können als mit anderen öffentlich verfügbaren Fusionserkennungsalgorithmen.
Das Tool wird in einem Artikel beschrieben, der in erscheint Das Journal of Molecular Diagnosticsveröffentlicht von Elsevier, ermöglicht eine höhere diagnostische Ausbeute durch Sequenzierung mit geringer Abdeckung und geringen Kosten.
Die derzeitige Behandlung von B-ALL wird nach Risikostufen in Abhängigkeit vom Alter, der Anzahl der weißen Blutkörperchen, dem Ansprechen auf die Therapie, dem Status des Zentralnervensystems und dem genomischen Subtyp klassifiziert. Pädiatrische B-ALL wird hauptsächlich durch Chromosomenanomalien oder Strukturvarianten verursacht, die typischerweise zu Fusionsonkogenen führen, die das Wachstum und die Vermehrung von Krebszellen verursachen. Für eine geeignete risikostratifizierte Behandlung ist die Diagnose genomischer B-ALL-Subtypen von entscheidender Bedeutung.
Der neuartige Algorithmus namens FUSILLI (FUSions In Leukemia for Long-read sequencing Investigator) wurde entwickelt, um diese Fusionsgene zu erkennen. Es nutzt die Long-Read-Sequenzierung von Oxford Nanopore Technologies (ONT), die größere DNA- und RNA-Fragmente untersucht und sich im Vergleich zur Short-Read-Sequenzierungstechnologie einfacher in verschiedenen Ressourcenkontexten implementieren lässt.
Die Forscher, die an diesem neuen Tool arbeiten, haben zuvor die Verwendung der Nanoporen-RNA-Sequenzierung zur Klassifizierung von B-ALL demonstriert. Die in FUSILLI vorgestellte empfindliche und genaue Methode zur Erkennung von Genfusionssubtypen schließt nun eine kritische Lücke bei der Verwendung dieser Daten für die klinische Fusionserkennung.
Die Long-Read-Sequenzierung und insbesondere die Nanoporen-Sequenzierung stellen im Vergleich zu konventionelleren Short-Read-Sequenzierungsansätzen eine neue Ära der Sequenzierung dar. Es gibt es schon seit etwa einem Jahrzehnt, aber jetzt ist es ausgereift genug für klinische Anwendungen.“
Jeremy R. Wang, PhD, Studienleiter und außerordentlicher Professor, Abteilung für Genetik, Abteilung für Pathologie und Labormedizin und Lineberger Comprehensive Cancer Center, School of Medicine, University of North Carolina
„Im Vergleich zur herkömmlichen Short-Read-Next-Generation-Sequenzierung weist die Nanoporen-Sequenzierung erheblich geringere Kapital- und Verbrauchsmaterialkosten sowie viel schnellere Durchlaufzeiten auf, was sie besonders in ressourcenbeschränkten Diagnoseumgebungen vorteilhaft macht. Unsere Forschung baut auf dieser Technologie auf, um das Potenzial der Diagnose genomischer Subtypen von Krebserkrankungen bei Kindern aufzuzeigen, die traditionell durch verschiedene fachwissens- und ressourcenintensive Tests gelöst werden.“
Die Forscher verfolgten einen überwachten Ansatz, um zu ermitteln, welche Filterparameter erforderlich sind, um echte B-ALL-Genfusionen im Vergleich zu den Ergebnissen klinischer Tests zu erkennen. Bei der Erkennung von Genfusionen kann es zu falsch positiven Ergebnissen kommen, die sowohl auf technische als auch auf rechnerische Artefakte zurückzuführen sind.
„Aus unserer Erfahrung haben wir Sequenzierungschimären (künstliche DNA-Sequenzen, die während des Sequenzierungsprozesses erstellt wurden) gesehen, die lange Lesevorgänge erzeugen, die echten Genfusionen ähneln. Dies sind seltene Ereignisse. Mit sorgfältiger Filterung und ausreichender Sequenzierungstiefe unterscheiden wir diese von echten B-ALL-Genfusionen, die durch mindestens zwei Lesevorgänge unterstützt werden“, erklärt Dr. Wang.
Die Studie legte außerdem eine Nachweisgrenze fest und kam zu dem Ergebnis, dass etwa 10 Millionen Lesevorgänge pro Probe erforderlich sind, um B-ALL-Fusionen mit diesem Ansatz zuverlässig zu erkennen.
Darüber hinaus verglichen die Forscher die Ergebnisse mit anderen öffentlich verfügbaren Fusions-Callern (mit Standardparametern) und zeigten eine überlegene Empfindlichkeit ohne signifikanten Spezifitätsverlust für klinisch relevante Fusionsereignisse. Da sie die Daten auf klinisch relevante B-ALL-Genfusionen beschränkten, erreichten die Forscher außerdem einen viel kleineren Suchraum und schnellere Berechnungszeiten.
Während in den meisten Fällen die primären, leukämisch treibenden Fusionen die dominante Fusion sind, beobachtete das Team eine unerwartete Anzahl suggestiver sekundärer Veränderungen in den Daten der Kohorten. „Wir sehen zum Beispiel PAX5::ZCCHC7 In einigen Fällen handelt es sich um eine bekannte sekundäre Veränderung, über deren klinische Relevanz jedoch weniger bekannt ist. Ein besseres Verständnis dieser weniger bekannten genomischen Ereignisse, die von vorhandenen Diagnosetools nicht gut erfasst werden, hat das Potenzial, die Risikostratifizierung und die personalisierte Medizin weiter zu verbessern.“
Dr. Wang schlussfolgert: „Mit der Entwicklung von FUSILLI zeigen wir das Potenzial der Verwendung eines einzigen kostengünstigen Sequenzierungsassays zur Diagnose von Genfusionssubtypen von B-ALL mit kürzerer Bearbeitungszeit. Die moderne genomische Subtypisierung bei pädiatrischen B-ALL informiert über die Risikostratifizierung und gezielte Therapie, verbessert die Ansprechrate auf die Behandlung und reduziert unnötige behandlungsbedingte Toxizität.“
Quellen:
Lin, J., et al (2026) Long-Read Whole-Transcriptome Sequencing and Selective Gene Panel Profiling Enable Sensitive Detection of Fusion Oncogenes in Pediatric B-Cell Acute Lymphoblastic Leukemia. The Journal of Molecular Diagnostics. DOI:10.1016/j.jmoldx.2026.01.007. https://www.jmdjournal.org/article/S1525-1578(26)00021-8/fulltext.