Ermöglicht eine zielgerichtete Behandlung Ihrer Patientinnen und Patientent
Es gibt in der Krebsbehandlung keinen allgemeingültigen Ansatz, da jeder Tumor molekular einzigartig ist. Entsprechend ist es für die Therapieplanung entscheidend, die Krankheitsgeschichte und jeden Tumor bestmöglich zu verstehen. Da Krebserkrankungen auf genetische Veränderungen im Tumorgenom (somatische Mutationen) zurückzuführen sind, wird Krebs als eine genetische Krankheit verstanden. Zudem liegt jeder fünften Krebserkrankung eine erbliche Veranlagung zugrunde. Die Identifizierung von vererbten Varianten und genetischen Veränderungen innerhalb des Tumors liefert wertvolle Informationen für die Wahl der individuell effektivsten Behandlung für jede Patientin und jeden Patient. Wir bei CeGaT haben uns voll und ganz dem Anspruch verschrieben, den bestmöglichen diagnostischen Ansatz zu bieten. Mit unserer langjährigen Erfahrung auf dem Gebiet der genetischen Diagnostik haben wir unsere Verfahren der Tumordiagnostik auf ein neues Level gebracht. Unser Ziel ist es, jede möglicherweise therapierelevante Veränderung eines Tumors zu erkennen. Wir haben die Zielanreicherung der relevanten Genabschnitte durch die Sequenzierung auf dem NovaSeq6000, der neuesten und zuverlässigsten Sequenziertechnologie, optimiert. Mit unserem interdisziplinären Expertenteam entdecken und interpretieren wir genetische Varianten, die für das Tumorwachstum, die Arzneimittelresistenz und die Wirksamkeit der Behandlung verantwortlich sind, und weisen auf potenzielle pharmazeutische Toxizität hin.
Mit Hilfe der Next-Generation-Sequencing-Technologie (NGS) analysieren wir ein Panel von 766 tumorassoziierten Genen und ausgewählten therapierelevanten Fusionen in 31 Genen. Varianten in diesen Genen haben einen signifikanten Einfluss auf die Tumorpathogenese, Progression und Metastasierung. Im Hinblick auf Immuntherapien bestimmen wir die Tumormutationslast (TMB) und die Mikrosatelliteninstabilität (MSI). Gezielte RNA-basierte Fusionsanalysen ermöglichen den Nachweis von Fusionstranskripten mit de-novo- und bekannten Fusionspartnern in 103 Genen. Die generierten Daten werden in einem umfassenden Bericht zusammengefasst, der die behandelndenen Ärztinnen und Ärzte dabei unterstützt, für ihre Patientinnen und Patienten eine effiziente Behandlung zu finden.
Unser Panel CancerPrecision® für somatische Tumorerkrankungen ist die erste Wahl für Krebserkrankte.
- Großer Panel-Ansatz: Vollständige Sequenzierung und Analyse von 766 Genen und Fusionen in 31 Genen
- Hohe durchschnittliche Sequenzierungsabdeckung zum Nachweis subklonaler Varianten: 500-1,000x.
- Sensitivität: >99,9%1; Spezifität: >99.9%
- Gezielte RNA-basierte Fusionstranskript-Analyse möglich
1 Basierend auf einer qualitativ hochwertigen Probe zum Nachweis einer somatischen heterozygoten Variante.


Schnell
Bearbeitungszeit: 2-3 Wochen nach Eingang von Probe
Sicher
Höchste Vertraulichkeit und Qualitätsstandards
Zuverlässig
Unser Kundendienst begleitet Sie bei jedem einzelnen Schritt
Service-Details
Unser umfassender mediznischer Bericht umfasst:
- Varianten mit therapeutischer Relevanz – weitere Informationen
- TMB-Bestimmung (somatische Varianten pro Megabase) und MSI-Vorhersage – weitere Informationen
- Illustration krebsrelevanter Signalwege – weitere Informationen
- Erkennung von therapierelevanten Kopienzahl-Varianten (copy number variants, CNV) – weitere Informationen
- Vergleich zwischen Tumor und Normalgewebe – weitere Informationen
Zusätzliche Dienstleistungen:
- Option auf erweiterten Bericht – weitere Informationen
- RNA-basierte Analyse von Fusionstranskripten – weitere Informationen
Unsere Standardanforderungen für Proben
Normales Gewebe:
- 1-2 ml EDTA-Blut oder
- Genomische DNA (1-2 µg)
Tumorgewebe: (Tumorgehalt mindestens 20%)
- FFPE-Tumorblock (min. Gewebegröße 5x5x5 mm) oder
- FFPE-Tumorgewebe-Objektträger (min. 10 Schnitte 4-10 µm, Gewebegröße 5×5 mm) oder
- Genomische DNA (> 200 ng) oder
- frisch gefrorenes Tumorgewebe oder
- 3x 10 ml cfDNA-Röhrchen für Flüssigbiopsie
Andere Probenmaterialien sind auf Anfrage möglich. Bitte beachten Sie: Bei unzureichender Probenqualität oder Tumorgehalt kann die Analyse fehlschlagen. Wenn Sie mehr als eine Option für Tumorproben haben, wenden Sie sich bitte an uns (tumor@cegat.de). Wir unterstützen Sie gerne bei der Auswahl der optimalen Probe für Ihre Patientinnen und Patienten. Für höchste Genauigkeit benötigen wir Tumor- und Normalgewebe für unser somatisches Tumordiagnostik-Panel.
Beispielbefund
Ablauf der Diagnostik
Schritt 1:
Auswahl des Tests.
Wir beraten Sie gerne bei der Auswahl einer geeigneten Diagnosestrategie.
Schritt 2:
Beratung.
Die Patientin/der Patient erhält eine genetische Beratung und unterschreibt das Bestellformular und die Einverständniserklärung. Die Patientenproben werden entnommen und zusammen mit dem Bestellformular an die CeGaT geschickt.
Schritt 3:
Untersuchung.
CeGaT führt die angeforderte Untersuchung durch und stellt den medizinischen Bericht aus.
Schritt 4:
Beratung.
Die Ergebnisse werden mit der Patientin/dem Patient besprochen.
Schritt 5:
Anwendung.
Die Ergebnisse der genetischen Untersuchung fließen in die Patientenbetreuung ein.
Beratung zu potenziell wirksamen Medikamenten
Eine zunehmende Anzahl von Tumortherapien ist verfügbar oder wird derzeit in klinischen Studien getestet. Viele dieser Behandlungen zielen auf spezifische genetische Mutationen oder betroffene Signalwege der Tumorzellen ab. Daher ist die Identifizierung von genetischen Mutationen oder betroffenen Signalwegen ein wichtiger Faktor für die Personalisierung der Behandlung und die Suche nach neuen Behandlungsmöglichkeiten.
Das Ziel unseres medizinischen Berichts ist es, behandelnde Ärztinnen und Ärzte bei der Auswahl der besten Behandlung zu unterstützen. Daher schlagen wir Behandlungsstrategien vor, die auf den genetischen Varianten im Tumor der betroffenen Person basieren. Diese Informationen sind in einer umfassenden Tabelle aufgeführt. Für jede genetische Variante ist auch die Wirkung auf das jeweilige Protein aufgeführt. Der entsprechend betroffene Signalweg, in dem das mutierte Protein eine Rolle spielt, wird herausgestellt.
NAF: Novel allele frequency, entspricht der Frequenz, mit der das mutierte Allel in der Sequenzierung detektierbar war (1 entspricht 100 %). Die beobachteten Frequenzen werden durch den Tumorgehalt und durch Kopienzahlveränderungen beeinflusst und entsprechen nicht direkt der Häufigkeit der Variante im Tumor. Der Einfluss der detektierten Variante auf die Funktion des Proteins wurde basierend auf der aktuellen Datenlage in die Kategorien inaktivierend/aktivierend/Funktion verändert, wahrscheinlich inaktivierend/aktivierend/Funktion verändert, unklar oder benigne eingeteilt. Details hierzu entnehmen Sie bitte dem Methodenteil. Theoretisches Ansprechen: Theoretische Vorhersage des Ansprechens unter Berücksichtigung bekannter Interferenzen und Crosstalks zwischen den Signalwegen.
TMB/MSI Bestimmung
Die Grundlage für therapeutische Entscheidungen über Immuntherapien mit Checkpoint-Inhibitoren
Aktuelle klinische Studien haben die Tumormutationslast (tumor mutational burden, TMB) als zuverlässigen prädiktiven Biomarker für Reaktionen auf eine Behandlung mit Immunkontrollpunkt-Blockade identifiziert (Hellmann et al., 2018). TMB ist definiert als somatische Mutationen pro Megabase (mut/MB).
Je höher die Anzahl der genetischen Variationen innerhalb einer Tumorzelle ist, desto mehr mutierte Proteine werden exprimiert. Diese mutierten Proteine werden zu kurzen Fragmenten (Peptiden) verarbeitet, die auf der Zelloberfläche von Tumorzellen präsentiert werden. Solche mutierten Peptide werden als Neoantigene bezeichnet. Neoantigene sind hoch immunogen. Das bedeutet, dass sie von Immunzellen, insbesondere von T-Zellen, sehr effektiv erkannt werden. T-Zellen sind in der Lage, Tumorzellen nach der Antigenerkennung direkt zu eliminieren. Je höher die Zahl der Mutationen ist, desto größer ist daher die Chance, dass Neoantigene auf Tumorzellen präsentiert werden, und desto effizienter ist die Tumorbekämpfung durch T-Zellen.
Durch Sequenzierung der Gene unseres Panels mit hoher Sensitivität sind wir in der Lage, die TMB zu berechnen. Diese Metrik wird verwendet, um Tumore in Gruppen mit niedriger und hoher Mutationslast zu klassifizieren. Die Berechnung der TMB ist Teil unseres medizinischen Berichts. Wir führen die Klassifikation der TMB sowie die genaue Mutationsrate der Tumorprobe auf. Bei der Berechnung der TMB ist die Größe des Panels entscheidend für die Präzision der Ergebnisse. Mit einer Größe von 2,2 MB liegt das CeGaTs-Panel deutlich über der Mindestanforderung von 1,5 Mb und gewährleistet eine robuste Berechnung der TMB.
MSI (Mikrosatelliteninstabilität) ist ein weiterer wichtiger Parameter für die Reaktion auf die Blockade des Immunkontrollpunktes. Mikrosatelliten sind kleine repetitive DNA-Sequenzen, die sich im gesamten Genom befinden. Die Größe von Mikrosatelliten kann sich aufgrund von Ausfällen der DNA-Mismatch-Reparaturmechanismen verändern (Mikrosatelliteninstabilität, MSI).
Präsentation von somatischen Peptiden, die aus Tumorzellen gewonnen werden. Somatische Mutationen entstehen häufig bei Krebs und verändern die genomische Information dauerhaft. Diese genetischen Veränderungen können zur Expression von Proteinen mit einer veränderten Aminosäuresequenz führen. Diese Peptide, die eine somatische Veränderung tragen und damit ein besonders starkes immunstimulierendes Potenzial aufweisen, können auf der Tumorzelloberfläche präsentiert werden und eine wirksame Anti-Tumor-Immunantwort hervorrufen.
Darstellung der Signalwege
Für ein detailliertes Verständnis der veränderten Signalkaskaden
Krebs entsteht als Folge eines abweichenden Zellverhaltens bezüglich Zellwachstum und Zellsterben. Beide Prozesse geraten im Laufe der Tumorentwicklung außer Kontrolle. Typischerweise werden alle zellulären Prozesse durch ein komplexes Netzwerk von Signalwegen stark reguliert und kontrolliert.
Tumore zeichen sich durch eine Anhäufung von Mutationen in Genen aus, die Schlüsselrollen in dieser komplexen Signalmaschinerie erfüllen. Mutationen in spezifischen Genen führen zu pathologischen und krebsfördernden Signalgebungen. Darüber hinaus kann eine einzige genetische Veränderung mehrere Signalwege beeinflussen. Daher ist es neben dem Nachweis von krankheitsassoziierten Mutationen entscheidend, das Zusammenspiel der Signalwege zu verstehen, die von den genetischen Varianten beeinflusst werden.
Dieser Ansatz ist notwendig, um mögliche Ausweichstrategien eines bestimmten Tumors zu identifizieren. Auf diese Weise können alle möglichen therapeutischen Optionen, einschliesslich wirksamer Kombinationstherapien, in Betracht gezogen werden. Daher deckt unser umfassendes somatisches Tumorpanel die wichtigen Signalwege ab, von denen bekannt ist, dass sie bei verschiedenen Krebsarten häufig genetisch dysreguliert sind.
Darüber hinaus liefert unser medizinischer Bericht eine umfassende Darstellung der relevanten krebsbezogenen Signalwege und ihrer molekularen “Schlüsselakteure”. Alle relevanten genetischen Veränderungen und verfügbaren Medikamentenklassen werden in der Darstellung der Signalwege hervorgehoben. Diese Strategie erleichtert die bestmögliche Unterstützung der Behandlungsentscheidung.
Berücksichtigte Signalwege
- Signalisierung über Rezeptor-Tyrosinkinasen
- Zellzyklus
- Reparatur von DNA-Schäden
- Hormonelle Wege
- Wnt-Signalweg
- Hedgehog-Signalweg
- Hippo-Signalweg
- Apoptosis-Signalweg
- Epigenetische Regulatoren
CNV-Analyse
Bestimmung von Deletionen/Amplifikationen für die höchste therapeutische Ausbeute
Zelluläre Prozesse sind streng reguliert. Diese Regulierung hängt von der korrekten Funktion der Gene ab. Bei Tumoren ist die Kopienzahl der Gene häufig verändert, wodurch die korrekte Funktion der betroffenen Gene beeinträchtigt wird. Eine Erhöhung der Kopienzahl eines Gens kann dessen Aktivität steigern, während eine (teilweise) Deletion zu einem Funktionsverlust führen kann. Daher können Chromosomenaberrationen, die zu Veränderungen der Kopienzahl führen, auch therapeutische Konsequenzen haben.
Bei Tumoren sind Kopienzahlvariationen (CNVs) aufgrund der allgemeinen genomischen Instabilität häufig. Hier sind oft große Chromosomenteile entweder deletiert oder verstärkt.
Es ist wichtig, diese Deletionen/Amplifikationen zu verstehen und die Gene in der betroffenen Region mit therapeutischer Relevanz zu kennen. Auf der Grundlage der gewonnenen NGS-Daten werden Deletionen und Amplifikationen nachgewiesen.
Zusammen mit den betroffenen Genen mit therapeutischer Relevanz werden die Deletionen und Amplifikationen zu Beginn des Berichts aufgelistet.
Vergleich von Tumor und Normalgewebe
Das einzig valide Vorgehen zur korrekten Ermittlung somatischer Varianten
Für eine korrekte Interpretation sind genaue Informationen zur Genetik des Tumors erforderlich. In der Tumordiagnostik müssen Varianten unterschieden und verglichen werden, die auf den Tumor beschränkt sind (somatische Varianten) oder die auch im gesunden Gewebe vorhanden sind (Keimbahnvarianten). Die einzige genaue Möglichkeit, Varianten im gesunden Gewebe zu bestimmen, ist die Sequenzierung des passenden Normalgewebes zusammen mit dem Tumorgewebe. Methoden, die versuchen, die Normalgewebesequenzierung durch bioinformatische Ansätze zu ersetzen, können nicht klar zwischen Keimbahn- und somatischen Varianten unterscheiden, insbesondere wenn der Tumorgehalt der Probe hoch ist. Aus diesem Grund sequenzieren wir immer sowohl DNA aus dem Tumor als auch aus normalem Gewebe (meist Blut). Die Sequenzierungsdaten beider Gewebe werden verglichen, und dadurch werden die tatsächlich somatischen Varianten bestimmt.
Die getrennte Sequenzierung der Keimbahn ermöglicht es uns zudem, sowohl behandlungsrelevante Keimbahnvarianten, einschließlich pharmakogenetischer Varianten, als auch Keimbahnvarianten, die für den spezfischen Tumor ursächlich sind, zu bestimmen. Diese zusätzlichen Informationen können zur weiteren Planung der Gesundheitsversorgung genutzt werden und eröffnen diagnostische Möglichkeiten für Familienmitglieder.
Erweiterte Berichtsoption
Detaillierte Erläuterungen zum biologischen Hintergrund von Behandlungsoptionen
Neben dem regulären medizinischen Bericht bieten wir die Option auf eine erweiterte Version an. Hier geben wir Auskunft über die biologische Funktion und Prävalenz der entdeckten Varianten sowie eine detaillierte Beschreibung möglicher Behandlungsoptionen, Kombinationstherapien und möglicher Resistenzmechanismen. Der Bericht wird durch eine Liste der in Frage kommenden FDA- und EMA-zugelassenen Medikamente ergänzt.
Next Generation Fusions-Transkriptanalyse – RNA-basiert
Chromosomale Rearrangements treten häufig bei allen Krebsentitäten auf. Infolgedessen kann es zu Genfusionen im Krebsgenom kommen. Fusionen sind oftmals starke Treiber der Krebserkrankung und daher für Behandlungsentscheidungen von größter Bedeutung. Herkömmliche, auf PCR-Technik basierende Methoden, können eine Fusion nicht nachweisen, wenn der Fusionspartner nicht bekannt ist (bei NTRK-Fusionen häufig relevant). Selbst Analysen des gesamten Transkriptoms sind nicht sensitiv genug, insbesondere wenn der Tumorgehalt niedrig ist. Um alle bekannten und zuvor beschriebenen, sowie Genfusionen mit unbekanntem Partner, mit einer therapeutischen Konsequenz nachzuweisen, haben wir eine gezielte Anreicherung auf RNA-Basis entwickelt. Das Design umfasst 103 Gene für den Nachweis Fusionen mit unbekanntem Partner, 85 zuvor beschriebene Fusionen und 5 spezifische Transkript-Varianten. Diese Methode ist den DNA-basierten Methoden und auch Ansätzen auf ganzer RNA-Basis überlegen. Wir empfehlen dringend, die genetische Tumordiagnostik durch RNA-Anreicherung für Fusionen zu ergänzen, um ein möglichst vollständiges Verständnis der Tumorbiologie zu erhalten.
Genverzeichnis
Genliste für die DNA-basierte Anaylse
AAK1, ABCB1, ABCG2, ABL1, ABL2, ABRAXAS1, ACD, ACVR1, ADGRA2, ADRB1, ADRB2, AIP, AIRE, AJUBA, AKT1, AKT2, AKT3, ALK, ALOX12B, AMER1, ANKRD26, APC, APLNR, APOBEC3A, APOBEC3B, AR, ARAF, ARHGAP35, ARID1A, ARID1B, ARID2, ARID5B, ASXL1, ASXL2, ATM, ATP1A1, ATR, ATRX, AURKA, AURKB, AURKC, AXIN1, AXIN2, AXL, B2M, BAP1, BARD1, BAX, BCHE, BCL10, BCL11A, BCL11B, BCL2, BCL3, BCL6, BCL9, BCL9L, BCOR, BCORL1, BCR, BIRC2, BIRC3, BIRC5, BLM, BMI1, BMPR1A, BRAF, BRCA1, BRCA2, BRD3, BRD4, BRD7, BRIP1, BTK, BUB1B, CALR, CAMK2G, CARD11, CASP8, CBFB, CBL, CBLB, CBLC, CCDC6, CCND1, CCND2, CCND3, CCNE1, CD274, CD79A, CD79B, CD82, CDC73, CDH1, CDH11, CDH2, CDH5, CDK1, CDK12, CDK4, CDK5, CDK6, CDK8, CDKN1A, CDKN1B, CDKN1C, CDKN2A, CDKN2B, CDKN2C, CEBPA, CENPA, CEP57, CFTR, CHD1, CHD2, CHD4, CHEK1, CHEK2, CIC, CIITA, CKS1B, CNKSR1, COL1A1, COMT, COQ2, CREB1, CREBBP, CRKL, CRLF2, CRTC1, CRTC2, CSF1R, CSF3R, CSMD1, CSNK1A1, CTCF, CTLA4, CTNNA1, CTNNB1, CTRC, CUX1, CXCR4, CYLD, CYP1A2, CYP2A7, CYP2B6, CYP2C19, CYP2C8, CYP2C9, CYP2D6, CYP3A4, CYP3A5, CYP4F2, DAXX, DCC, DDB2, DDR1, DDR2, DDX11, DDX3X, DDX41, DEK, DHFR, DICER1, DIS3L2, DNMT1, DNMT3A, DOT1L, DPYD, E2F3, EBP, EED, EFL1, EGFR, EGLN1, EGLN2, EIF1AX, ELAC2, ELF3, EME1, EML4, EMSY, EP300, EPAS1, EPCAM, EPHA2, EPHA3, EPHA4, EPHB4, EPHB6, ERBB2, ERBB3, ERBB4, ERCC1, ERCC2, ERCC3, ERCC4, ERCC5, ERG, ERRFI1, ESR1, ESR2, ETNK1, ETS1, ETV1, ETV4, ETV5, ETV6, EWSR1, EXO1, EXT1, EXT2, EZH1, EZH2, FAN1, FANCA, FANCB, FANCC, FANCD2, FANCE, FANCF, FANCG, FANCI, FANCL, FANCM, FAS, FAT1, FBXO11, FBXW7, FEN1, FES, FGF10, FGF14, FGF19, FGF2, FGF23, FGF3, FGF4, FGF5, FGF6, FGF9, FGFBP1, FGFR1, FGFR2, FGFR3, FGFR4, FH, FLCN, FLI1, FLT1, FLT3, FLT4, FOXA1, FOXA2, FOXE1, FOXL2, FOXO1, FOXO3, FOXP1, FOXQ1, FRK, FRS2, FUBP1, FUS, FYN, G6PD, GALNT12, GATA1, GATA2, GATA3, GATA4, GATA6, GGT1, GLI1, GLI2, GLI3, GNA11, GNA13, GNAQ, GNAS, GNB3, GPC3, GPER1, GREM1, GRIN2A, GRM3, GSK3A, GSK3B, GSTP1, H3-3A, H3-3B, H3C2, HABP2, HCK, HDAC1, HDAC2, HDAC6, HGF, HIF1A, HLA-A, HLA-B, HLA-C, HLA-DPA1, HLA-DPB1, HLA-DQA1, HLA-DQB1, HLA-DRA, HLA-DRB1, HMGA2, HMGCR, HMGN1, HNF1A, HNF1B, HOXB13, HRAS, HSD3B1, HSP90AA1, HSP90AB1, HTR2A, ID3, IDH1, IDH2, IDO1, IFNGR1, IFNGR2, IGF1R, IGF2, IGF2R, IKBKB, IKBKE, IKZF1, IKZF3, IL1B, IL1RN, ING4, INPP4A, INPP4B, INPPL1, INSR, IRF1, IRF2, IRS1, IRS2, IRS4, ITPA, JAK1, JAK2, JAK3, JUN, KAT6A, KDM5A, KDM5C, KDM6A, KDR, KEAP1, KIAA1549, KIF1B, KIT, KLF2, KLF4, KLHL6, KLLN, KMT2A, KMT2B, KMT2C, KMT2D, KNSTRN, KRAS, KSR1, LATS1, LATS2, LCK, LIG4, LIMK2, LRP1B, LRRK2, LTK, LYN, LZTR1, MAD2L2, MAF, MAGI1, MAGI2, MAML1, MAP2K1, MAP2K2, MAP2K3, MAP2K4, MAP2K5, MAP2K6, MAP2K7, MAP3K1, MAP3K13, MAP3K14, MAP3K3, MAP3K4, MAP3K6, MAP3K8, MAPK1, MAPK11, MAPK12, MAPK14, MAPK3, MAX, MBD1, MC1R, MCL1, MDC1, MDH2, MDM2, MDM4, MECOM, MED12, MEF2B, MEN1, MERTK, MET, MGA, MGMT, MITF, MLH1, MLH3, MLLT10, MLLT3, MN1, MPL, MRE11, MS4A1, MSH2, MSH3, MSH4, MSH5, MSH6, MSR1, MST1R, MTAP, MTHFR, MTOR, MT-RNR1, MTRR, MUC1, MUTYH, MXI1, MYB, MYC, MYCL, MYCN, MYD88, MYH11, MYH9, NAT2, NBN, NCOA1, NCOA3, NCOR1, NF1, NF2, NFE2L2, NFKB1, NFKB2, NFKBIA, NFKBIE, NIN, NKX2-1, NLRC5, NOTCH1, NOTCH2, NOTCH3, NOTCH4, NPM1, NQO1, NR1I3, NRAS, NRG1, NRG2, NSD1, NSD2, NSD3, NT5C2, NT5E, NTHL1, NTRK1, NTRK2, NTRK3, NUMA1, NUP98, NUTM1, OPRM1, PAK1, PAK3, PAK4, PAK5, PALB2, PALLD, PARP1, PARP2, PARP4, PAX3, PAX5, PAX7, PBK, PBRM1, PBX1, PDCD1, PDCD1LG2, PDGFA, PDGFB, PDGFC, PDGFD, PDGFRA, PDGFRB, PDIA3, PDK1, PDPK1, PGR, PHF6, PHOX2B, PIGA, PIK3C2A, PIK3C2B, PIK3C2G, PIK3CA, PIK3CB, PIK3CD, PIK3CG, PIK3R1, PIK3R2, PIK3R3, PIM1, PKHD1, PLCG1, PLCG2, PLK1, PML, PMS1, PMS2, POLD1, POLE, POLH, POLQ, POT1, PPM1D, PPP2R1A, PPP2R2A, PRDM1, PREX2, PRKAR1A, PRKCA, PRKCI, PRKD1, PRKDC, PRKN, PRMT5, PRSS1, PSMB1, PSMB10, PSMB2, PSMB5, PSMB8, PSMB9, PSMC3IP, PSME1, PSME2, PSME3, PSPH, PTCH1, PTCH2, PTEN, PTGS2, PTK2, PTK6, PTK7, PTPN11, PTPN12, PTPRC, PTPRD, PTPRS, PTPRT, RABL3, RAC1, RAC2, RAD21, RAD50, RAD51, RAD51B, RAD51C, RAD51D, RAD54B, RAD54L, RAF1, RALGDS, RARA, RASA1, RASAL1, RB1, RBM10, RECQL4, RET, RFC2, RFWD3, RFX5, RFXANK, RFXAP, RHBDF2, RHEB, RHOA, RICTOR, RINT1, RIPK1, RIT1, RNASEL, RNF43, ROS1, RPS20, RPS6KB1, RPS6KB2, RPTOR, RSF1, RUNX1, RYR1, SAMHD1, SAV1, SBDS, SCG5, SDHA, SDHAF2, SDHB, SDHC, SDHD, SEC23B, SERPINB9, SETBP1, SETD2, SETDB1, SF3B1, SGK1, SH2B1, SH2B3, SHH, SIK2, SIN3A, SKP2, SLC19A1, SLC26A3, SLCO1B1, SLIT2, SLX4, SMAD3, SMAD4, SMARCA4, SMARCB1, SMARCD1, SMARCE1, SMC1A, SMC3, SMO, SOCS1, SOX11, SOX2, SOX9, SPEN, SPINK1, SPOP, SPRED1, SPTA1, SRC, SRD5A2, SRGAP1, SRSF2, SRY, SSTR1, SSTR2, SSX1, STAG1, STAG2, STAT1, STAT3, STAT5A, STAT5B, STK11, SUFU, SUZ12, SYK, TAF1, TAF15, TAP1, TAP2, TAPBP, TBK1, TBL1XR1, TBX3, TCF3, TCF4, TCF7L2, TCL1A, TEK, TENT5C, TERC, TERF2IP, TERT, TET1, TET2, TFE3, TGFB1, TGFBR2, TLR4, TLX1, TMEM127, TMPRSS2, TNFAIP3, TNFRSF11A, TNFRSF13B, TNFRSF14, TNFRSF8, TNFSF11, TNK2, TOP1, TOP2A, TP53, TP53BP1, TP63, TPMT, TPX2, TRAF2, TRAF3, TRAF5, TRAF6, TRAF7, TRRAP, TSC1, TSC2, TSHR, TTK, TUBB, TYMS, U2AF1, UBE2T, UBR5, UGT1A1, UGT2B15, UGT2B7, UIMC1, UNG, USP34, USP9X, VEGFA, VEGFB, VHL, VKORC1, WRN, WT1, XIAP, XPA, XPC, XPO1, XRCC1, XRCC2, XRCC3, XRCC5, XRCC6, YAP1, YES1, ZFHX3, ZNF217, ZNF703, ZNRF3, ZRSR2
Detektion von ausgewählten Translokationen in den Genen
ALK, BCL2, BCR, BRAF, BRD4, EGFR, ERG, ETV4, ETV6, EWSR1, FGFR1, FGFR2, FGFR3, FUS, MET, MYB, MYC, NOTCH2, NTRK1, PAX3, PDGFB, RAF1, RARA, RET, ROS1, SSX1, SUZ12, TAF15, TCF3, TFE3, TMPRSS2
RNA-basierte Fusionstranskriptanalyse
Genliste für de-novo Fusionstranskripterkennung:
ABL1, AFAP1, AGK, AKAP12, AKAP4, AKAP9, AKT2, AKT3, ALK, ASPSCR1, BAG4, BCL2, BCORL1, BCR, BICC1, BRAF, BRD3, BRD4, CCAR2, CCDC6, CD74, CIC, CLTC, CNTRL, COL1A1, CRTC1, DDIT3, EGFR, EML4, ERBB2, ERBB4, ERG, ESR1, ETV1, ETV4, ETV5, ETV6, EWSR1, EZR, FGFR1, FGFR2, FGFR3, FLI1, FN1, FUS, GOPC, JAZF1, KIAA1549, KIF5B, MAGI3, MAML1, MET, MGA, MYB, MYC, NAB2, NCOA4, NFIB, NRG1, NSD3, NTRK1, NTRK2, NTRK3, NUTM1, OKI, PAX3, PAX7, PAX8, PDGFB, PDGFRB, PIK3CA, PLAG1, PML, POU5F1, PRKAR1A, QKI, RAF1, RARA, RET, ROS1, SDC4, SHTN1, SLC34A2, SND1, SQSTM1, SS18, SSX1, STAT6, STRN, SUZ12, TACC1, TACC3, TAF15, TFE3, TFG, THADA, TMPRSS2, TPM3, TPR, TRIM24, TRIM33, WT1, YAP1, ZMYM2, ZNF703
Genliste für ausgewählte Bruchpunkte in diesen Fusiongenen:
TRIM24-BRAF, KIAA1549-BRAF, SND1-BRAF, EML4-ALK, CLTC-ALK, NPM1-ALK, TPM3-ALK, KIF5B-ALK, ETV6-NTRK3, EWSR1-ERG, EWSR1-FLI1, FGFR3-TACC3, FGFR2-BICC1, FGFR2-TACC3, FGFR1-TACC1, TMPRSS2:ERG, TPM3-NTRK1, TPR-NTRK1, TRIM24-NTRK2, AFAP1-NTRK2, OKI-NTKR2, ETV6-NTRK2, KIF5B-RET, CCDC6-RET, NCOA4-RET, PRKAR1A-RET, TRIM33-RET, CD74-ROS1, EZR-ROS1, SLC34A2-ROS1, TPM3-ROS1, SDC4-ROS1, BRD4-NUTM1, BRD3-NUTM1, MGA-NTUM1, NSD3-NUTM1, NAB2-STAT6
Liste für spezifische Transkriptvarianten:
EGFR del ex25-26, EGFR del ex25-27, EGFR VII, EGFR VIII, MET ex14 skipping
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