Ermöglicht eine zielgerichtete Behandlung Ihrer Patientinnen und Patienten
Es gibt in der Tumorbehandlung keinen allgemeingültigen Ansatz, da jeder Tumor einzigartig ist. Entsprechend ist es für die Therapieplanung entscheidend, die Krankheitsgeschichte und jeden Tumor bestmöglich zu verstehen. 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.
CancerPrecision® ermöglicht ein optimales molekulargenetisches Tumor-Profiling durch NGS und bildet die Grundlage für eine personalisierte, Biomarker-basierte Krebstherapie.
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 auf ein neues Level gebracht. Wir identifizieren die somatischen Veränderungen, die das Tumorwachstum fördern, für Medikamentenresistenzen verantwortlich sind und potenzielle therapeutische Ziele darstellen.


Schnell
Bearbeitungszeit: 2-3 Wochen nach Eingang von Probe
Sicher
Höchste Vertraulichkeit und Qualitätsstandards
Zuverlässig
Unser Kundendienst begleitet Sie bei jedem einzelnen Schritt
CancerPrecision® ist die erste Wahl für Krebserkrankte
Mit Hilfe der Next Generation Sequencing Technologie (NGS) analysieren wir ein Panel mit mehr als 700 tumorassoziierten Genen und ausgewählten therapierelevanten Fusionen in mehr als 30 Genen. Varianten in diesen Genen haben einen signifikanten Einfluss auf die Tumorpathogenese, Progression und Metastasierung. Im Hinblick auf Immuntherapien bestimmen wir die Tumormutationslast (TMB), die Mikrosatelliteninstabilität (MSI) und die Virusinfektion (HPV, EBV). Darüber hinaus bestimmen wir den Status der homologen Rekombinationsdefizienz (HRD). Aufgrund der synthetischen Letalität liefert der HRD Status wichtige Informationen für die Vorhersage des Ansprechens auf PARP-Inhibitoren und platinbasierten Chemotherapien. 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 behandelnden Ärztinnen und Ärzte dabei unterstützt, für ihre Patientinnen und Patienten eine effiziente Behandlung zu finden.
- Großer Panel-Ansatz: Vollständige Sequenzierung und Analyse von 749 Genen und Fusionen in 33 Genen
- Hohe durchschnittliche Sequenzierungsabdeckung zum Nachweis subklonaler Varianten: 500-1.000x.
- Sensitivität: >96%1; Spezifität: >99.9%
- Gezielte RNA-basierte Fusionstranskript-Analyse möglich
1 Basierend auf einer qualitativ hochwertigen Probe zum Nachweis einer somatischen heterozygoten Variante.
Service-Details
Unser umfassender mediznischer Bericht umfasst:
- Varianten mit therapeutischer Relevanz – weitere Informationen
- Behandlungsmöglichkeiten basierend auf somatischen Varianten
- Analyse der Tumormutationslast (TMB), der Mikrosatelliteninstabilität (MSI) und Virusinfektionen (HPV, EBV – weitere Informationen
- Berechnung des HRD-Scores – 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
- Auflistung aller in Frage kommenden Medikamente mit EMA und/oder FDA-Zulassung für deren Anwendungsoption entsprechende Biomarker im Tumor nachgewiesen werden konnten.
- Übersichtliche Informationen zu Zulassungskriterien, Restriktionen und Wirkstoffkombinationen laut EMA/FDA
- Bestimmung von pharmakogenetisch relevanten Keimbahnvarianten, die die Verstoffwechselung bestimmter Tumormedikamente oder Narkosemittel beeinflussen
- Erfassung von Hinweisen auf CHIP (Klonale Hämatopoese von unbestimmtem Potential)
Zusätzliche Dienstleistungen:
- 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
Unser Diagnostikablauf
Test Auswahl
Wir unterstützen Sie gerne bei der Auswahl einer passenden Diagnostikstrategie.
Probenentnahme und Beratung
Die Patientin oder der Patient erhält eine genetische Beratung und unterschreibt die Auftrags- und Einwilligungserklärung. Die Proben werden entnommen und zusammen mit dem Auftragsformular übermittelt.
Analyse
CeGaT führt die angeforderte Analyse durch und erstellt den medizinischen Bericht.
Genetische Beratung
Die Ergebnisse werden mit dem Patienten oder der Patientin besprochen.
Vergleich von Tumor und Normalgewebe
Das einzig valide Vorgehen zur korrekten Ermittlung somatischer Varianten
Für eine genaue molekulargenetische Interpretation des Tumors ist ein präzises Verständnis der Genetik 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 einzig valide Methode, 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 (Jones et al., 2015; Sun et al., 2018)
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 so die tatsächlich somatischen Varianten bestimmt.
Um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten, ist der Vergleich von Tumoren mit entsprechendem Normalgewebe unerlässlich. Diagnostische Tests, die keine Analyse von Tumoren und dazu passendem Normalgewebe durchführen, liefern in der Regel ungenaue Ergebnisse. Wir bei CeGaT sequenzieren für unsere CancerPrecision® Diagnostik immer Tumorgewebe und das entsprechende Normalgewebe.
Varianten mit potenzieller therapeutischer Relevanz
Wegweiser für potenziell wirksame Medikamente
Die einzelnen therapierelevanten Veränderungen werden für jedes Gen detailliert dargestellt und die sich daraus ergebenden therapeutischen Optionen, einschließlich der EMA/FDA-Zulassung, angegeben. Diese Optionen bilden die Grundlage für die Diskussion in einem molekularen Tumorboard (MTB). Im Anhang des medizinischen Berichts stellen wir eine umfangreiche Liste möglicher therapeutischer Strategien für jede identifizierte somatische Veränderung zur Verfügung. Diese Liste enthält neben den Medikamentenklassen und -namen auch deren Zulassung (FDA/EMA) und einschränkende Bedingungen.
Beispielbefund: Beispielhaft für die entdeckte BRCA2-Variante und BRCA2-geeignete Medikamente. Oberer Teil (A): Ein Ausschnitt aus Tabelle 1 des Berichts, in dem Varianten mit therapeutischen Optionen aufgeführt sind. Unterer Teil (B): Auflistung von Medikamenten (Niraparib und Olaparib sind in diesem Abschnitt nur als Beispiel aufgeführt). Neben Niraparib und Olaparib werden auch andere Medikamente (Rucaparib und Talazorib) beschrieben.
Darstellung der Signalwege
Für ein detailliertes Verständnis der veränderten Signalkaskaden
Tumoren entstehen 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.
Unser medizinischer Bericht bietet einen umfassenden Überblick über das Netzwerk der krebsassoziierten Signalwege und ihre molekularen “Schlüsselfiguren” sowie über alle relevanten genetischen Veränderungen und verfügbaren Arzneimittelklassen, um:
- die Wechselwirkungen zwischen den verschiedenen Signalwegen zu verstehen und
- möglichen Umgehungsstrategien des Tumors entgegenzuwirken.
Tumoren zeichnen sich durch eine Anhäufung von Mutationen in Genen aus, die Schlüsselrollen in dieser komplexen Signalmaschinerie erfüllen. Mutationen in spezifischen Genen führen zu pathologischen und tumorfördernden 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, die von den genetischen Varianten beeinflusst werden, zu verstehen. 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.
Berücksichtigte Signalwege
- Signalisierung über Rezeptor-Tyrosinkinasen
- Zellzyklus
- Reparatur von DNA-Schäden
- Hormonelle Wege
- Wnt-Signalweg
- Hedgehog-Signalweg
- Hippo-Signalweg
- Apoptosis-Signalweg
- Epigenetische Regulatoren
TMB Bestimmung und MSI Vorhersage
Die Grundlage für therapeutische Entscheidungen über Immuntherapien mit Checkpoint-Inhibitoren
Die Tumormutationslast (TMB), also die die Anzahl der somatischen Mutationen pro Megabase (Mut/Mb), ist ein zuverlässiger Biomarker für das Ansprechen auf eine Behandlung mit Immun-Checkpoint-Inhibitoren.
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 und 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, den TMB zu berechnen. Diese Metrik wird verwendet, um Tumoren in Gruppen mit niedriger und hoher Mutationslast zu klassifizieren. 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 CancerPrecision® deutlich über der Mindestanforderung von 1,5 Mb und gewährleistet eine robuste Berechnung der TMB. (Buchhalter et al., 2019)
Die MSI (Mikrosatelliteninstabilität) ist ein weiterer wichtiger Parameter für das Ansprechen auf Immun-Checkpoint-Inhibitoren. 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. Traditionell wird die MSI durch einen Vergleich von Satellitenregionen in Tumor- und Normalgewebe mittels PCR nachgewiesen. Wir bei CeGaT sagen den MSI-Status mittels NGS vorher. Diese Technik wurde mit Hunderten von Probenpaaren aus Normal- und Tumorgewebe verschiedener Tumorarten validiert, bei denen mehr als 2.500 Mikrosatelliten-Foci getestet wurden.
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.
HRD – Homologe Rekombinationsstörung
Verschiedene DNA-Reperaturmechanismen sorgen in gesunden Zellen für ein stabiles und fehlerfreies Genom. Die homologe Rekombination (HR) ist hierbei für die Reparatur von DNA-Schäden, die beide DNA-Stränge betreffen (Doppelstrangbrüche), von besonderer Wichtigkeit. Ist dieser Mechanismus gestört sammeln sich Mutationen, Chromosomenaberrationen und andere Fehler im Genom an und man spricht von einer homologen Rekombinationsdefizenz (HRD). Durch die daraus resultierende genomische Instabilität begünstigt die HRD die Tumorentwicklung und trägt nachweislich zur Tumorentstehung bei verschiedenen Krebsarten, insbesondere bei Brust- und Eierstockkrebs, bei (Heeke et al., 2018; Nguyen et al., 2020). Für zahlreiche HR-defiziente Tumore gibt es wirksame therapeutische Ansätze, die sich die sog. synthetische Letalität infolge der HRD zunutze machen, beispielsweise durch Verabreichung von PARP-Inhibitoren und platinhaltigen Chemotherapien. Diese Therapeutika verursachen DNA-Brüche, die die verbleibende DNA-Reparaturmaschinerie von HR-defizienten Tumoren so stark belasten, dass diese absterben, während gesunde Zellen dank intakter Reperaturmechanismen überleben. Zur Identifizierung der Tumore, bei denen diese Medikamente eingesetzt werden können, ist eine zuverlässige Bestimmung des HRD-Status von höchster Relevanz.
HR-defiziente Tumoren werden häufig durch Keimbahn- oder somatische Mutationen in BRCA1 oder BRCA2 verursacht. Darüber hinaus haben sich Mutationen in anderen HR-Genen wie RAD51C, ATM und PALB2 als mögliche Ursache für eine HRD erwiesen. Allerdings muss nicht jeder genetische Defekt in HR-Genen zwangsläufig zu einer HRD im Tumor führen. Zudem kann eine HRD auch dann vorliegen, wenn keine HR-Genmutation durch Sequenzierung nachweisbar ist (z. B. wurde eine Promotor-Methylierung von BRCAness-Genen ebenfalls als Ursache für eine HRD identifiziert). Werden ausschließlich Sequenz-Mutationen in BRCAness-Genen untersucht, kann eine potenzielle HRD unentdeckt bleiben. Um sicherzustellen, dass HR-defiziente Tumoren nicht übersehen werden, berechnen wir den HRD-Score als Teil jeder CancerPrecision®-Analyse – unabhängig von der Tumorentität.
Der HRD-Score misst eine spezielle Signatur der genomische Instabilität anhand der Anzahl der Chromosomenveränderungen wie Insertionen, Deletionen und Substitutionen, die auf genomweiter Ebene auftreten, auch ohne, dass die dafür verantwortlichen Genmutationen identifiziert werden müssen. Dieses Muster wird anschließend zur Berechnung des HRD-Scores der Tumorprobe verwendet. Der HRD-Score wird aus drei typischen HRD-Ereignissen berechnet:
• Loss of Heterozygosity (LOH)
• Telomeric Allelic Imbalance (TAI)
• Large-scale State Transition (LST)
Der LOH ist der irreversible Verlust eines elterlichen Allels. LOH-Regionen werden definiert als Regionen, die größer als 15 Mb, aber kleiner als das gesamte Chromosom sind. Zur Bestimmung der LST wird die Anzahl der Bruchpunkte zwischen benachbarten Chromosomenregionen herangezogen, die Kopienzahlgewinne oder -verluste von mehr als 10 Mb umfassen. Eine TAI tritt auf, wenn das Telomer eines Chromosoms in einem der beiden Chromosomen stark verkürzt ist, wodurch ein allelisches Ungleichgewicht in dieser Region entsteht. Dieses Ungleichgewicht resultiert daraus, dass die repetitiven DNA-Sequenzen in Telomerregionen besonders anfällig für eine HRD sind.
LOH ist der irreversible Verlust eines elterlichen Allels, welcher besonders schwerwiegend ist, wenn das andere Allel bereits inaktiviert ist. LOH-Regionen werden definiert als Regionen, die größer als 15 Mb, aber kleiner als das gesamte Chromosom sind.
Eine TAI tritt auf, wenn das Telomer eines Chromosoms in einem der beiden Chromosomen stark verkürzt ist, wodurch ein allelisches Ungleichgewicht in dieser Region entsteht. Dieses Ungleichgewicht resultiert daraus, dass die repetitiven DNA-Sequenzen in Telomerregionen besonders anfällig für eine HRD sind.
Zur Bestimmung der LST wird die Anzahl der Bruchpunkte zwischen benachbarten Chromosomenregionen herangezogen, die Kopienzahlgewinne oder -verluste von mehr als 10 Mb umfassen.
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 amplifiziert.
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 Befunds aufgelistet. Ein vollständiges CNV-Profil der analysierten Regionen ist im Anhang des Berichts zu finden.
CNVs spielen in der Tumorgenetik oft eine wichtige Rolle. Die Kenntnis der Veränderungen bei CNVs hilft bei der Wahl der optimalen Behandlung. Die CNV-Analyse ist daher bei uns ein integraler Bestandteil der somatischen Tumordiagnostik.
CancerFusionRx
Identifizierung von Fusionstranskripten – nichts, was Sie bei Ihren Patientinnen und Patienten übersehen wollen
Chromosomale Veränderungen treten häufig bei allen Tumorentitäten auf. Infolgedessen kann es zu Genfusionen im Tumorgenom kommen. Fusionen sind oftmals starke Treiber der Tumorerkrankung 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 neuartige Genfusionen mit einer therapeutischen Option nachzuweisen, haben wir eine gezielte Anreicherung auf RNA-Basis entwickelt. Das Design umfasst mehr als 100 Gene für den Nachweis neuartiger Fusionen, 85 gut 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, 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, CSF1R, CSF3R, CSMD1, CSNK1A1, CTCF, CTLA4, CTNNA1, CTNNB1, CTR9, 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, EPHB4, EPHB6, ERBB2, ERBB3, ERBB4, ERCC1, ERCC2, ERCC3, ERCC4, ERCC5, ERG, ERRFI1, ESR1, ESR2, ETNK1, 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, FOXE1, FOXL2, FOXO1, 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, ID2, ID3, IDH1, IDH2, IDO1, IFNGR1, IFNGR2, IGF1R, IGF2, IGF2R, IKBKB, IKBKE, IKZF1, IKZF3, IL1B, IL1RN, ING4, INPP4A, INPP4B, INPPL1, INSR, IRF1, IRF2, IRS1, IRS2, ITPA, JAK1, JAK2, JAK3, JUN, KAT6A, KDM5A, KDM5C, KDM6A, KDR, KEAP1, KIAA1549, KIF1B, KIT, KLF2, KLF4, KLHL6, KLLN, KMT2A, KMT2B, KMT2C, KMT2D, 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, MBD4, 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, NSD1, NSD2, NSD3, NT5C2, NTHL1, NTRK1, NTRK2, NTRK3, NUMA1, NUP98, NUTM1, OBSCN, OPRM1, PAK1, PAK3, PAK4, PALB2, PALLD, PARP1, PARP2, PARP4, PAX3, PAX5, PAX7, PBK, PBRM1, PBX1, PDCD1, PDCD1LG2, PDGFA, PDGFB, PDGFC, PDGFD, PDGFRA, PDGFRB, PDK1, PDPK1, PGR, PHF6, PHOX2B, PIAS4, PIGA, PIK3C2A, PIK3C2B, PIK3C2G, PIK3CA, PIK3CB, PIK3CD, PIK3CG, PIK3R1, PIK3R2, PIK3R3, PIM1, PLCG1, PLCG2, PLK1, PML, PMS1, PMS2, POLD1, POLE, POLH, POLQ, POT1, PPM1D, PPP2R1A, PPP2R2A, PREX2, PRKAR1A, PRKCA, PRKCI, PRKDC, PRKN, PRMT5, PRSS1, PSMB1, PSMB10, PSMB2, PSMB5, PSMB8, PSMB9, PSMC3IP, PSME1, PSME2, PSME3, PSPH, PTCH1, PTCH2, PTEN, PTGS2, PTK2, 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, REST, RET, RFC2, RFWD3, RFX5, RFXANK, RFXAP, RHBDF2, RHEB, RHOA, RICTOR, RINT1, RIPK1, RIT1, RNASEH2B, 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, SMARCE1, SMC1A, SMC3, SMO, SOCS1, SOS1, SOX11, SOX2, SOX9, SPEN, SPINK1, SPOP, SPRED1, SRC, SRD5A2, SRGAP1, SRSF2, SSTR2, SSX1, STAG1, STAG2, STAT1, STAT3, STAT5A, STAT5B, STK11, SUFU, SUZ12, SYK, TAF1, TAF15, TAP1, TAP2, TAPBP, TBK1, TBL1XR1, TBX3, TCF3, TCF4, TCL1A, TEK, TERC, TERF2IP, TERT, TET1, TET2, TFE3, TGFB1, TGFBR2, TMEM127, TMPRSS2, TNFAIP3, TNFRSF13B, TNFRSF14, TNFRSF8, TNFSF11, TNK2, TOP1, TOP2A, TP53, TP53BP1, TP63, TPMT, TPX2, TRAF2, TRAF3, TRAF5, TRAF6, TRAF7, TRIM28, TRRAP, TSC1, TSC2, TSHR, TTK, TYMS, U2AF1, UBE2T, UBR5, UGT1A1, UGT2B15, UGT2B7, UIMC1, UNG, 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, NTRK2, NTRK3, 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, NOTCH2, NPM1, NRG1, NSD3, NTRK1, NTRK2, NTRK3, NUTM1, 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, QKI-NTRK2, 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, MAG-NUTM1, NSD3-NUTM1, NAB2-STAT6
Liste für spezifische Transkriptvarianten:
EGFR del ex2-3, EGFR del ex2-4, EGFR del ex2-14, EGFR del ex2-22 (mLEEK), EGFR del ex5-6, EGFR del ex6-7, EGFR del ex9, EGFR del ex9-10, EGFR del ex10, EGFR del ex12, EGFR del ex25-26, EGFR del ex25-27, EGFR del ex26-27, EGFR VII, EGFR VIII, MET ex14 skipping
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