了解突变与治疗方法之间的关系

NGS方法可高效评估肿瘤突变负荷并鉴别新抗原

肿瘤突变负荷和新抗原分析

检验点抑制剂、疫苗和过继性细胞转移等新开发的创新疗法可增强免疫应答。NGS应用有助于开发这些疗法,理解遗传变异如何影响它们的疗效。

最近的研究表明,高突变负荷会增加肿瘤细胞表达的免疫原性新抗原诱导对免疫疗法应答的可能性。1-4对表达的新抗原进行更精细的鉴定也有助于开发疫苗和基于细胞的治疗方法。

利用NGS辅助免疫系统靶向癌症

有关免疫疗法研究令人激动的新领域,以及NGS如何推动其发展的概述。

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肿瘤突变负荷(即TMB,肿瘤基因组编码区内的突变数量)是一种新兴的生物标记,与免疫治疗药物(如检查点抑制剂)的反应相关。1-4确认肿瘤突变负荷临床效用的同时,将TMB分析标准化的努力也在进行中。

最近的研究表明,靶向测序panel可有效地评估肿瘤突变负荷。5-6已提出可增强TMB评分准确性的具体特性,例如至少1.5 Mb的基因组内容,以及用于过滤不太可能造成免疫原性的变异的算法。5-6

使用靶向NGS进行TMB和MSI分析

对癌症相关变异的全面覆盖以及改进的过滤算法能可靠地分析免疫疗法的生物标记。

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癌细胞蛋白编码基因中的突变是免疫系统可靶向的潜在新抗原的来源。NGS能预测性地选择可引起肿瘤特异性应答的新肿瘤抗原。外显子组测序和/或转录组测序能高效地鉴定DNA和/或RNA,经过改良的生物信息学工具可通过预测用于免疫系统识别的突变肽的存在来辅助新抗原的选择。

NGS在免疫肿瘤学研究领域的信息学应用

经过改良的信息学工具能实现新抗原的发现和肿瘤微环境的分析。

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测量肿瘤突变负荷

Albrecht Stenzinger博士和同事进行的一项研究分析了基因panel规格对肿瘤突变负荷测量的精确度的影响。他们的发现最近已在International Journal of Cancer上发表。

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Panel规格在测量肿瘤突变负荷中的重要性

Illumina提供多种文库制备和测序选项,同时具有进行肿瘤突变负荷和新抗原分析的数据分析选项。一体化的工作流程和灵活的试剂盒配置适合多种研究设计。

世界上约90%的测序数据均由Illumina边合成边测序(SBS)化学产生。*

点击下方的查看工作流程各步骤所使用的产品。

TruSeq RNA Exome

TruSeq RNA Exome文库制备试剂盒提供了低成本的解决方案,可分析从数量有限或FFPE等低质量的样本中分离的人RNA。

TruSeq DNA Exome

TruSeq DNA Exome是经济实惠的文库制备和外显子组富集解决方案。

TruSeq Stranded Total RNA Library Prep Kit

可靠的、扩展自如的全转录组分析解决方案适用于各种标本与样本类型,包括FFPE样本。

TruSight Oncology 500

此分析方法靶向多种变异类型,包括肿瘤突变负荷(TMB)和微卫星不稳定性(MSI),即使是低质量样本同样适用。

NextSeq 550系统

配置灵活,每次运行支持多达12个外显子组。

NovaSeq 6000系统

无论何种基因组、何种测序方法和项目规模都有可扩展的通量,灵活简便。

BaseSpace Sequence Hub App

使用RNA-Seq进行过滤。

Enrichment BaseSpace App

Enrichment应用程序可使用Isaac快速比对样本,还可进行插入缺失、SNV、CNV和SV的分析和注释。

Size Matters: Dissecting Key Parameters for Panel-Based Tumor Mutational Burden (TMB) Analysis.

Int J Cancer 2019;144(4):848-858

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Pan-tumor genomic biomarkers for PD-1 checkpoint blockade-based immunotherapy.

Science 2018;362(6411)

阅读摘要

Tumor mutational load predicts survival after immunotherapy across multiple cancer types.

Nat Genet.2019 doi: 10.1038/s41588-018-0312-8.

阅读摘要

外显子组测序

外显子组代表可能编码蛋白的基因组部分。外显子组测序只检测不到2%的遗传密码,是一种比全基因组测序更经济实惠的选择。它是鉴定新抗原的常用方法。1-3

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RNA测序

RNA测序不仅能进行基因表达测量,还能提供单核苷酸位点变异和剪接变异的信息。

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靶向癌症测序

对于某些应用,靶向测序panel可高效地评估突变负荷。4,5

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免疫肿瘤学的受试者分类
免疫疗法研究的受试者分类

基因组科学家介绍了由NGS带来的免疫肿瘤学研究的进展有助于临床试验的受试者分类。

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利用RNA-Seq辅助免疫系统靶向癌症

Annika Sonntag介绍了鉴定和验证基于T细胞的免疫疗法靶点的Immatics平台。

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参考文献
  1. Rizvi NA, Hellmann MD, Snyder A, et al.Mutational landscape determines sensitivity to PD-1 blockade in non-small cell lung cancer.Science.2015;348 (6230):124-128.
  2. Snyder A, Makarov V, Merghoub T, et al.Genetic Basis for Clinical Response to CTLA-4 Blockade in Melanoma.N Engl J Med.2014;371(23):2189-2199.
  3. Allen EM, Miao D, Schilling B, Shukla SA, Blank C, Zimmer L. Genomic correlates of response to CTLA-4 blockade in metastatic melanoma.Science.2015;350(6257):207-211.
  4. Garofalo A, Sholl L, Reardon B, et al.The impact of tumor profiling approaches and genomic data strategies for cancer precision medicine.Genome Med.2016;8(1):79. doi:10.1186/s13073-016-0333-9.
  5. Buchhalter I, Rempel E, Endris V, et al.Size Matters: Dissecting Key Parameters for Panel-Based Tumor Mutational Burden (TMB) Analysis.Int J Cancer.2018. doi: 10.1002/ijc.31878.
  6. Chalmers ZR, Connelly CF, Fabrizio D, et al.Analysis of 100,000 human cancer genomes reveals the landscape of tumor mutational burden.Genome Med.2017;9(1):34. doi: 10.1186/s13073-017-0424-2.

*根据Illumina公司2017年存档数据计算。