OncohematologyOncohematologyОнкогематология1818-83462413-4023Publishing House ABV Press87910.17650/1818-8346-2023-18-4-181-195BASIC RESEARCHФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ В ПРАКТИЧЕСКОЙ МЕДИЦИНЕ НА СОВРЕМЕННОМ ЭТАПЕPerspectives for next generation sequencing in patients with follicular lymphomaПерспективы применения высокопроизводительного секвенирования у пациентов с фолликулярной лимфомойhttps://orcid.org/0000-0002-1706-6642KunevichE. O.КуневичЕ. О.
Russian Federation

Evgenii O. Kunevich 

16 2nd Sovetskaya St., Saint Petersburg 191024

Евгений Олегович Куневич 

191024 Санкт-Петербург, ул. 2-я Советская, 16

kunevich17@gmail.comhttps://orcid.org/0000-0001-5958-0490MartynkevichI. S.МартынкевичИ. С.
Russian Federation

16 2nd Sovetskaya St., Saint Petersburg 191024

191024 Санкт-Петербург, ул. 2-я Советская, 16

https://orcid.org/0000-0002-2135-2051MikhalevaM. A.МихалеваМ. А.
Russian Federation

16 2nd Sovetskaya St., Saint Petersburg 191024

191024 Санкт-Петербург, ул. 2-я Советская, 16

https://orcid.org/0000-0003-1964-3690BogdanovА. N.БогдановА. Н.
Russian Federation

7–9 Universitetskaya Naberezhnaya, Saint Petersburg 199034

199034 Санкт-Петербург, Университетская набережная, 7–9

https://orcid.org/0000-0002-6052-6472MotykoE. V.МотыкоЕ. В.
Russian Federation

16 2nd Sovetskaya St., Saint Petersburg 191024

191024 Санкт-Петербург, ул. 2-я Советская, 16

https://orcid.org/0000-0002-0381-9041KuvshinovA. Yu.КувшиновА. Ю.
Russian Federation

16 2nd Sovetskaya St., Saint Petersburg 191024

191024 Санкт-Петербург, ул. 2-я Советская, 16

https://orcid.org/0000-0001-9931-9406SidorkevichS. V.СидоркевичС. В.
Russian Federation

16 2nd Sovetskaya St., Saint Petersburg 191024

191024 Санкт-Петербург, ул. 2-я Советская, 16

https://orcid.org/0000-0003-1784-0375VoloshinS. V.ВолошинС. В.
Russian Federation

16 2nd Sovetskaya St., Saint Petersburg 191024,

6 Akademika Lebedeva St., Saint Petersburg 194044

191024 Санкт-Петербург, ул. 2-я Советская, 16,

194044 Санкт-Петербург, ул. Академика Лебедева, 6

Russian Research Institute of Hematology and Transfusiology, Federal Medical and Biological AgencyФГБУ «Российский научно-исследовательский институт гематологии и трансфузиологии Федерального медико-биологического агентства»Saint Petersburg State UniversityФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет»Military Medical Academy named after S.M. Kirov, Ministry of Defense of RussiaФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова» Минобороны России091220231841811950812202308122023https://oncohematology.abvpress.ru/ongm/article/view/879

Aim. To study the prognostic significance of gene mutations and intracellular signaling pathways involved in lymphomagenesis in patients with follicular lymphoma using next generation sequencing (NGS).

Materials and methods. The prospective study included 26 patients with a median age of 51.5 years. Mutational screening was performed for cohort using custom NGS Panel of 118 genes. Gene set enrichment analysis (GSEA) was performed using Metascape. The data was analyzed in SPSS Statistics 26 and R 4.2.2.

Results. The highest mutation frequency was noted in the genes: KMT2C – 50 %, KMT2D – 50 %, CREBBP – 31 %, NOTCH2 – 31 %, GNAS – 23 %. Missense mutations occurred with a frequency of 84.3 %. ARID1A gene mutation is an unfavorable prognostic factor according to progressive-free (p = 0.014) and event-free (p = 0.029) survival analysis. Tumor mutation burden (TMB) was defined as the number of mutations per megabase (Mb) of the coding sequence, the median TMB was 5.0 (3.3–8.3) mutations/Mb. The TMB threshold of 6 mutations/Mb divided patients into groups with high (44 %) and low (56 %) TMB. In the high TMB group, 2-year event-free survival was 27.3 % (95 % confidence interval 6.0–61.0), which was significantly lower than in low TMB group – 72.7 % (95 % confidence interval 41.9–91.6; p = 0.037). The most enriched cellular pathways according to GSEA results were regulation of cell activation (–log10(q-value) = 6.357), chromatin remodeling (–log10(q-value) = 5.707), histone modification (–log10(q-value) = 4.569). We have also demonstrated other possibilities of GSEA using follicular lymphoma as an example.

Conclusion. TMB is a significant prognostic factor in patients with follicular lymphoma. We have shown that mutations in the MYC, CREBBP, EZH2, KMT2D genes lead to dysregulation in several intracellular processes, mediating complex molecular changes. The most enriched intracellular pathways in follicular lymphoma are those of chromatin remodeling, regulation of cell activation and histone modification.

Цель исследования – изучить прогностическую значимость мутаций генов и вовлекаемых в лимфомагенез внутриклеточных сигнальных путей у пациентов с фолликулярной лимфомой с применением анализа секвенирования следующего поколения (next generation sequencing, NGS).

Материалы и методы. В проспективное исследование включены 26 пациентов с медианой возраста 51,5 года. Всем пациентам проведен мутационный скрининг с использованием NGS-панели зондов к 118 генам. Анализ обогащения набора генов (gene set enrichment analysis, GSEA) проводили с использованием Metascape. Данные анализировали в SPSS Statistics 26 и R 4.2.2.

Результаты. Наибольшая частота мутаций отмечалась в генах: KMT2C – 50 %, KMT2D – 50 %, CREBBP – 31 %, NOTCH2 – 31 %, GNAS – 23 %. Миссенс-мутации встречались с частотой 84,3 %. Мутация гена ARID1A является неблагоприятным фактором прогноза по данным анализа беспрогрессивной (р = 0,014) и бессобытийной (р = 0,029) выживаемости. Опухолевая мутационная нагрузка (tumor mutational burden, ТМВ) определялась как количество мутаций на 1 мегабазу (Mb) кодирующей последовательности, медиана TMB составила 5,0 (3,3–8,3) мутации/Мb. пороговое значение ТМВ, равное 6 мутациям/Мb, распределяло пациентов на группы с высокой (44 %) и низкой (56 %) ТМВ. В группе высокой TMB 2-летняя бессобытийная выживаемость составила 27,3 % (95 % доверительный интервал 6,0–61,0), что достоверно ниже, чем в группе низкой ТМВ – 72,7 % (95 % доверительный интервал 41,9–91,6; р = 0,037). по результатам GSEA наиболее обогащенными клеточными процессами являлись пути регуляции клеточной активации (–log10(q-значение) = 6,357), ремоделирования хроматина (–log10(q-значение) = 5,707) и модификации гистонов (–log10(q-значение) = 4,569). Нами также продемонстрированы другие возможности применения GSEA на примере фолликулярной лимфомы.

Заключение. TMB – значимый прогностический фактор у пациентов с фолликулярной лимфомой. установлено, что мутации в генах MYC, CREBBP, EZH2, KMT2D приводят к дисрегуляции в нескольких внутриклеточных процессах, опосредуя сложные молекулярные изменения. Наиболее обогащенными внутриклеточными путями при фолликулярной лимфоме являются пути ремоделирования хроматина, регуляции клеточной активации и модификации гистонов.

follicular lymphomanext generation sequencingtumor mutation burdengene set enrichment analysismutationepigeneticssignaling pathwayprognosisфолликулярная лимфомасеквенирование следующего поколенияопухолевая мутационная нагрузкаанализ обогащения набора геновмутацияэпигенетикасигнальный путьпрогнозKrysiak K., Gomez F., White B.S. et al. Recurrent somatic mutations affecting B-cell receptor signaling pathway genes in follicular lymphoma. Blood 2017;129(4):473–83. DOI: 10.1182/blood-2016-07-729954Taylor J., Xiao W., Abdel-Wahab O. Diagnosis and classification of hematologic malignancies on the basis of genetics. Blood 2017;130(4):410–23. DOI: 10.1182/blood-2017-02-734541Balasubramanian S., Hodkinson B., Schuster S.J. et al. Identification of a genetic signature enriching for response to ibrutinib in relapsed/refractory follicular lymphoma in the DAWN phase 2 trial. Cancer Med 2022;11(1):61–73. DOI: 10.1002/cam4.4422McGowan-Jordan J., Hastings R.J., Moore S. ISCN 2020 – An International System for Human Cytogenomic Nomenclature (2020). Basel: Karger, 2020. Pp. 170. DOI: 10.1159/isbn.978-3-318-06867-2Li M.M., Datto M., Duncavage E.J. et al. Standards and guidelines for the interpretation and reporting of sequence variants in cancer. J Mol Diagn 2017;19(1):4–23. DOI: 10.1016/j.jmoldx.2016.10.002Richards S., Aziz N., Bale S. et al. Standards and guidelines for the interpretation of sequence variants: a joint consensus recommendation of the American College of Medical Genetics and Genomics and the Association for Molecular Pathology. Genet Med 2015;17(5):405–24. DOI: 10.1038/gim.2015.30Ryzhkova O.P., Kardymon O.L., Prokhorchuk E.B. et al. Guide to the interpretation of human DNA sequence data obtained by massively parallel sequencing (MPS) methods (edition 2018, version 2). Meditsinskaya genetika = Medical Genetics 2019;18(2): 3–23. (In Russ.). DOI: 10.25557/2073-7998.2019.02.3-23Рыжкова О.П., Кардымон О.Л., Прохорчук Е.Б. и др. Руководство по интерпретации данных последовательности ДНК человека, полученных методами массового параллельного секвенирования (MPS) (редакция 2018, версия 2). Медицинская генетика 2019;18(2):3–23. DOI: 10.25557/2073-7998.2019.02.3-23Zhou Y., Zhou B., Pache L. et al. Metascape provides a biologistoriented resource for the analysis of systems-level datasets. Nat Commun 2019;10(1):1523. DOI: 10.1038/s41467-019-09234-6Pasqualucci L., Khiabanian H., Fangazio M. et al. Genetics of follicular lymphoma transformation. Cell Rep 2014;6(1):130–40. DOI: 10.1016/j.celrep.2013.12.027Xu S., Tang C. The Role of ARID1A in tumors: tumor initiation or tumor suppression? Front Oncol 2021;11:745187. DOI: 10.3389/fonc.2021.745187Pasqualucci L., Dominguez-Sola D., Chiarenza A. et al. Inactivating mutations of acetyltransferase genes in B-cell lymphoma. Nature 2011;471(7337):189–95. DOI: 10.1038/nature09730Ortega-Molina A., Boss I., Canela A. et al. The histone lysine methyltransferase KMT2D sustains a gene expression program that represses B cell lymphoma development. Nat Med 2015;21(10):1199–208. DOI: 10.1038/nm.3943Zhang J., Dominguez-Sola D., Hussein S. et al. Disruption of KMT2D perturbs germinal center B cell development and promotes lymphomagenesis. Nat Med 2015;21(10):1190–8. DOI: 10.1038/nm.3940Bodor C., Grossmann V., Popov N. et al. EZH2 mutations are frequent and represent an early event in follicular lymphoma. Blood 2013;122(18):3165–8. DOI: 10.1182/blood-2013-04-496893Zar J.H. Biostatistical analysis. 4th edn. NJ Prentice Hall, 1999. Pp. 523.Hochberg Y., Benjamini Y. More powerful procedures for multiple significance testing. Stat Med 1990;9(7):811–8. DOI: 10.1002/sim.4780090710Cotterman R., Jin V.X., Krig S.R. et al. N-Myc regulates a widespread euchromatic program in the human genome partially independent of its role as a classical transcription factor. Cancer Res 2008;68(23):9654–62. DOI: 10.1158/0008-5472.CAN-08-1961Posternak V., Colea M.D. Strategically targeting MYC in cancer. F1000Res 2016;5:408. DOI: 10.12688/f1000research.7879.1Bader G.D., Hogue C.W.V. An automated method for finding molecular complexes in large protein interaction networks. BMC Bioinformatics 2003;4:2. DOI: 10.1186/1471-2105-4-2Pinero J., Bravo A., Queralt-Rosinach N. et al. DisGeNET: a comprehensive platform integrating information on human disease-associated genes and variants. Nucleic Acids Res 2017;45(D1):D833–9. DOI: 10.1093/nar/gkw943Crouch S., Painter D., Barrans S.L. et al. Molecular subclusters of follicular lymphoma: a report from the United Kingdom’s Haematological Malignancy Research Network. Blood Adv 2022;6(21):5716–31. DOI: 10.1182/bloodadvances.2021005284Pastore A., Jurinovic V., Kridel R. et al. Integration of gene mutations in risk prognostication for patients receiving first-line immunochemotherapy for follicular lymphoma: a retrospective analysis of a prospective clinical trial and validation in a populationbased registry. Lancet Oncol 2015;16(9):1111–22. DOI: 10.1016/S1470-2045(15)00169-2Zhang X., Zhang Y., Zhao J. et al. ARID1A mutations in cancer development: mechanism and therapy. Carcinogenesis 2023;44(3):197–208. DOI: 10.1093/carcin/bgad011Rizvi N.A., Hellmann M.D., Snyder A. et al. Mutational landscape determines sensitivity to PD-1 blockade in non–small cell lung cancer. Science 2015;348(6230):124–8. DOI: 10.1126/science.aaa1348Goodman A.M., Kato S., Bazhenova L. et al. Tumor mutational burden as an independent predictor of response to immunotherapy in diverse cancers. Mol Cancer Ther 2017;16(11):2598–608. DOI: 10.1158/1535-7163.MCT-17-0386Cho J., Yoon S.E., Kim S.J. et al. Comparison of tumor mutation burden of 300 various non-Hodgkin lymphomas using panel based massively parallel sequencing. BMC Cancer 2021;21:972. DOI: 10.1186/s12885-021-08695-7De Pádua Covas Lage L.A., Culler H.F., Barreto G.C. et al. Tumor mutation burden involving epigenetic regulatory genes and the RhoA GTPase predicts overall survival in nodal mature T-cell lymphomas. Clin Epigenetics 2022;14:180. DOI: 10.1186/s13148-022-01395-4Devarakonda S., Rotolo F., Tsao M.S. et al. Tumor mutation burden as a biomarker in resected non-small-cell lung cancer. J Clin Oncol 2018;36(30):2995–3006. DOI: 10.1200/JCO.2018.78.1963Subramanian A., Tamayo P., Mootha V.K. et al. Gene set enrichment analysis: a knowledge-based approach for interpreting genome-wide expression profiles. Proc Natl Acad Sci USA 2005;102(43):15545–50. DOI: 10.1073/pnas.0506580102