An Affordable and Efficient In-House Approach for Detecting Gene Fusions in Bone and Soft Tissue Tumors Using a Custom Capture Panel and Nanopore Sequencing.
Résumé
Cette étude propose une méthode innovante et économique pour détecter les fusions géniques dans les tumeurs osseuses et des tissus mous, notamment les sarcomes. Le protocole combine un panel de capture personnalisé avec le séquençage Nanopore et la synthèse de sondes basée sur TEQUILA. Il a été validé sur 24 échantillons, y compris des tissus FFPE, montrant une détection fiable des fusions et une quantification de l'expression génique concordante avec les méthodes de séquençage court. Cette approche promet d'améliorer l'accessibilité du diagnostic moléculaire pour les cancers rares grâce à sa flexibilité et son coût réduit.
Analyse
🔴 CLINIQUE: Cette nouvelle approche offre une solution plus abordable et pratique pour le diagnostic des fusions géniques dans les sarcomes, un groupe de cancers rares où la détection précise des fusions est cruciale. La capacité à traiter de petits nombres d'échantillons et des spécimens FFPE, souvent disponibles en clinique, rend cette méthode directement applicable. L'impact clinique pourrait être visible à moyen terme (3-5 ans) en améliorant l'accès au diagnostic moléculaire. 🟢 BIOMOL: La méthode repose sur un panel de capture personnalisé et le séquençage Nanopore, utilisant une synthèse de sondes basée sur TEQUILA. Elle a permis la détection de fusions dans 16 des 17 échantillons FFPE et tous les 7 échantillons congelés, démontrant une bonne validité analytique. La quantification de l'expression génique a montré une forte concordance (r = 0,770-0,976) avec le séquençage à lecture courte, attestant de sa fiabilité quantitative. 🔵 BIOINFO: L'approche est un workflow in-house qui utilise le séquençage Nanopore. L'analyse de sous-échantillonnage a montré que 100-200 Mb de données par échantillon sont suffisants pour une détection fiable des fusions, ce qui est une donnée clé pour l'optimisation des coûts et des ressources informatiques. Ce cadre est extensible et pourrait être déployé cliniquement pour rationaliser le diagnostic des fusions géniques.