Genómica funcional para la descripción de mutaciones aplicables al diagnóstico de cáncer de seno en población colombiana: estudio a gran escala en casos no seleccionados

Introducción: El cáncer de seno es la neoplasia más frecuente a nivel mundial y el tipo de cáncer más importante para la mujer, atribuido hasta en el 10% a mutaciones germinales. A nivel mundial, grandes consorcios han centrado el estudio de variantes germinales en población de origen caucásico. En...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad del Rosario
Repositorio:
Repositorio EdocUR - U. Rosario
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.urosario.edu.co:10336/45031
Acceso en línea:
https://repository.urosario.edu.co/handle/10336/45031
Palabra clave:
Genómica funcional
Cáncer de seno no seleccionado
Secuenciación de exoma completo
Ensayo de minigenes
Análisis de segregación familiar
Variantes de múltiple nucleótido
Variantes sinónimas
Análisis de árboles de decisión
Functional genomics
Unselected breast cancer
Whole exome sequencing
Minigene assay
Familial segregation analysis
Multiple nucleotide variants
Synonymous variant
Decision tree analyzes
Rights
License
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International
Description
Summary:Introducción: El cáncer de seno es la neoplasia más frecuente a nivel mundial y el tipo de cáncer más importante para la mujer, atribuido hasta en el 10% a mutaciones germinales. A nivel mundial, grandes consorcios han centrado el estudio de variantes germinales en población de origen caucásico. En América Latina, específicamente en Colombia los casos hereditarios y familiares se han estudiado de manera predominante, centrando el análisis en los genes BRCA1 y BRCA2. En nuestra población no se ha identificado el perfil genómico en casos no seleccionados en genes diferentes a los mencionados previamente. Métodos: Se analizaron 400 mujeres colombianas con cáncer de seno no seleccionado, mediante WES (whole exome sequencing-WES) para 253 genes relacionados con el cáncer de seno. Se generó un algoritmo bioinformático para identificar las variantes moleculares missense, nonsense, frameshift y de splicing, con MAF (minor allele frequency-MAF) ≤0.01. Se realizó análisis de segregación familiar para algunas de las variantes P/LP identificadas en los genes BRCA2, ATM y PALB2. Mediante MLPA (multiplex ligation-dependent probe amplification-MLPA) se evaluó la presencia de CNVs (copy number variants-CNVs) en los genes BRCA1/2. Adicionalmente se realizó la anotación de los procesos biológicos y las vías de señalización en los genes con variantes germinales P/LP (pathogenic/likely pathogenic-P/LP). A nivel estadístico realizó un análisis bivariado para establecer asociaciones entre la presencia de variantes germinales P/LP, en diez genes con impacto clínico (ATM, BRCA1, BRCA2, BARD1, CHEK2, CDH1, PALB2, TP53, RAD51C y RAD51D) y las características clinicopatológicas y de factores de riesgo recolectadas; adicionalmente se realizó un análisis de regresión multivariada (árboles de decisión) de los diferentes subtipos moleculares de cáncer de seno (Luminal A, Luminal B HER-2 negativo, Luminal B HER-2 positivo, HER-2 enriquecido y TNBC (triple negative breast cancer-TNBC)). Mediante ensayos in vitro se evaluó el efecto de tres variantes germinales. Resultados: Se identificaron 211 variantes germinales P/LP en el 41.5% (105/253) de los genes estudiados, las cuales se encontraron en el 56.7% (227/400) de los casos analizados. 21 de las 211 variantes se identificaron, en el 6% de los casos, en siete de los diez genes con impacto clínico (ATM, BRCA1, BRCA2, BARD1, CHEK2, PALB2 y RAD51D). Se realizó análisis de segregación familiar en las familias de los casos índice con variantes germinales P/LP en los genes BRCA2 (c.2808_2811delACAA, p.Ala938Profs*21; c.3860delA, p.Asn1287Ilefs*6; c.1763_1766delATAA, p.Asn588Serfs*25), ATM (c.5496+2_5496+5delTAAG) y PALB2 (c.3350+4A>G). En total se evaluaron 36 familiares, y en 13 de ellos se identificó la variante P/LP estudiada (11 para las variantes del gen BRCA2 y dos para el gen ATM). Se identificó segregación en dos de las variantes analizadas en el gen BRCA2 (c.1763_1766delATAA, p.Asn588Serfs*25 y c.3860delA, p.Asn1287Ilefs*6). No se identificaron CNVs en los genes BRCA1/2. En los genes con variantes germinales P/LP, se identificaron varios procesos y vías de señalización relacionadas con los hallmarks del cáncer, tales como proliferación celular, angiogénesis, inestabilidad genómica (ocasionada por diferentes causas como generación de aductos-ADN debidos al metabolismo de componentes exógenos y al metabolismo de los estrógenos), alteraciones en el microambiente tumoral (secundario a hipoxia y especies reactivas de oxígeno), alteraciones en diferentes vías de reparación del ADN (reparación por recombinación homóloga, reparación mismatch, alteraciones en la vía de señalización de la Anemia de Fanconi), alteraciones metabólicas (metabolismo del colesterol, alteración del ciclo de los ácidos tricarboxílicos y de la glicólisis). Se identificó que las vías de señalización Pathways in cancer, MicroRNAs in cancer, Breast cancer y Cell cycle, entre otras, contenían el mayor número de genes portadores de variantes germinales P/LP. El análisis bivariado determinó que las pacientes con variantes P/LP en los genes BRCA1/2 tenían una edad de diagnóstico menor (mediana de edad: 36 vs 54, p=0.0003), la menor parte eran postmenopáusicas (15.35% vs 57.68%, p=0.009) y el estadio nodal 2 fue más frecuente en estas pacientes (30.77% vs 9.26%, p=0.0425), en comparación con las pacientes sin variante P/LP en los diez genes con impacto clínico. Los análisis de árboles de decisión permitieron establecer predicciones de riesgo para cada subtipo molecular de cáncer de seno; por ejemplo, las pacientes con cáncer de seno luminal B HER-2 negativo, mostraron en el árbol de decisión que la presencia de una variante P/LP en el gen IRF6 les da una predicción del 88%. El análisis genómico evidenció la presencia de un tipo de variante denominada MNV (multiple nucleotide variant-MNV) en los genes POLD1 y BLM, este tipo de variante puede modificar la interpretación del cambio nucleotídico a nivel proteico y dado que no se identifica por los algoritmos bioinformáticos convencionales también puede llevar a resultados falsos positivos o falsos negativos. Los ensayos in vitro de las variantes estudiadas demostraron que la variante intrónica identificada en el gen ATM (c.5496+2_5496+5delTAAG) altera el proceso de splicing ocasionando exon skipping con un efecto deletéreo potencial en el dominio Pincer de la proteína ATM; la variante sinónima identificada en el mismo gen (c.1176C>G, p.Gly392=), altera un ESS (exon splicing silencer-ESS) llevando a la disminución del transcrito con la mutación; y la variante localizada en la región 3´UTR del gen BRCA1: c.*36C>G altera la interacción con el microARN miR-99a-3p, lo que potencialmente evita el desarrollo de TNBC. Conclusiones: Los resultados obtenidos resaltan la importancia de realizar estudios genómicos en nuestra población ya que cada diferentes procesos migratorios y mutacionales probablemente favorecen la selección de cierto tipo de variantes genéticas, generando un perfil mutacional particular para cada población. Adicionalmente, es importante resaltar el análisis ampliado de genes en las pacientes con cáncer de seno y no solo considerar los diez usualmente aplicados al diagnóstico molecular. En adición, nuestros hallazgos apoyan la importancia de analizar otro tipo de variantes como las sinónimas las cuales aparentemente no alteran la secuencia proteica pero si pueden afectar procesos importantes como el splicing, o como las MNVs que pueden llevar a falsos positivos o negativos en el diagnóstico, así como analizar otras regiones del genoma diferentes a las codificantes que podrían alterar la interacción con moléculas que regulan la expresión génica como es el caso de los microARNs.