Alterações de número de cópias genômicas em hepatoblastomas: microarranjos genômicos e sequenciamento de nova geração

• Autor(a) principal: Barros, Juliana Sobral de
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/41/41131/tde-20012020-102914/
• topic: CNA; CNA; Copy number alteration; Copy number alteration; Embryonic tumor; Exoma; Exome; Genomic microarray; Hepatoblastoma; Hepatoblastoma; Microarranjo genômico; Next generation sequencing; NGS; NGS; Sequenciamento de nova geração; Tumor embrionário

O hepatoblastoma (HB) é um tumor embrionário muito raro, contudo é o tumor hepático mais comum em crianças. Os genomas dos HBs contêm poucas alterações genéticas, sendo caracterizados principalmente pela ocorrência de aneuploidias recorrentes de ganho de cromossomos e/ou braços cromossômicos inteiros; porém, a contribuição dessas alterações para a gênese do HB ainda é pouco compreendida. Alterações de número de cópias genômicas (CNAs) segmentares foram também descritas nestes tumores, restritas a regiões específicas de alguns cromossomos, algumas delas em associação a características clínicas como progressão e pior prognóstico. O principal objetivo deste estudo foi caracterizar o padrão de CNAs em 25 HBs por análise citogenômica utilizando microarranjos genômicos, metodologia considerada padrão-ouro para detecção de CNAs submicroscópicas (< 4 Mb). Com os resultados obtidos pela técnica de hibridação genômica comparativa em microarranjos, os 25 tumores analisados foram separados em três categorias de acordo com seu perfil genômico: sete HBs não apresentaram alteração detectável, treze apresentaram poucas CNAs (até quatro alterações cromossômicas e/ou alterações focais) e cinco tumores apresentaram genomas com muitas CNAs, considerados complexos. Cento e vinte três CNAs foram detectadas no grupo de tumores, sendo que as CNAs mais prevalentes no grupo de HBs foram ganhos em 1q, 2/2q e 20/20p, e perdas em 1p/1pter e 4/4q. Além disso, foi possível delimitar seis regiões cromossômicas mais comumente afetadas por CNAs na coorte (minimum common region - MCRs) ganhos em 1q31.3q42.3, 2q24.2q24.3, 20p13p11.1 e perdas em 1p36.31, 4p14, 4q21.22q25. Dentro de tais regiões, a avaliação em bancos de dados indicou 17 genes (CHD5, BLACAT1, KDM5B, PARP1, LINC00210, MDM4, CHI3L1, PCAT6, PROX1, UBE2T, DPP4, FAP, HPSE, LEF1, NFKB1, PTPN13 e JAG1) como potencialmente relacionados à tumorigênese e/ou progressão em HB, sendo candidatos para estudos futuros de expressão gênica. Dentre tais genes, apenas dois foram previamente relacionados a HB, ambos localizados na MCR de ganho 1q31.3q42.3: MDM4 e PARP1. Na coorte estudada, 11 tumores apresentaram essa MCR de ganho 1q31.3q42.3; ao analisar a estratificação de risco de tais pacientes, 10/11 eram de risco alto (6) ou intermediário (4), sendo que quatro foram a óbito. Tendo em vista o número elevado de pacientes de risco alto/intermediário nesse subgrupo de tumores, ganho de 1q31.3q42.3 pode estar associado a tumores mais agressivos. O segundo objetivo deste trabalho foi comparar o desempenho de três plataformas diferentes de sequenciamento de nova geração (NGS), exoma completo, painel OneSeq e painel TruSight One, em relação à técnica padrão-ouro para detecção de CNAs (microarranjo genômico). Nossos resultados de 19 HBs sequenciados mostraram alta concordância entre os dados de aCGH e NGS (~87%); a grande maioria dos casos discordantes (CNAs detectadas apenas por aCGH ou NGS) foram regiões sem cobertura em uma das plataformas. O tamanho mínimo de CNA detectada nos dados de NGS foi de 109 Kb em uma amostra sequenciada em exoma completo, não detectada por aCGH por falta de cobertura. Verificamos também que é possível em dados de NGS detectar CNAs em mosaico (frequência mínima do mosaico de ~10% para perdas e ~20% para ganhos) e regiões em homozigose ou cnLOH (copy-neutral losses of heterozygosity). Contudo, existem certas limitações inerentes aos dados de NGS produzidos com captura de regiões genômicas (exoma e painéis), como a falta de uniformidade de cobertura horizontal e distribuição irregular de exons pelo genoma, que dificultam a detecção do espectro total de CNAs e delimitação de pontos de quebra. Além disso, foi possível constatar que a profundidade do sequenciamento é um fator preponderante para a qualidade dos dados de CNAs obtidos a partir de NGS, uma vez que regiões com baixa profundidade de cobertura tem detecção ou delimitação de tamanho prejudicadas. Apesar de tais limitações, o grande potencial para obtenção de resultados acurados referentes a mutações e CNAs já possibilita a substituição dos microarranjos genômicos pelas plataformas de NGS como primeira linha de investigação genômica