T2

肿瘤靶向药物用药基因检测分析T2

创建时间:2016-11-23 17:10

靶向药物基因检测及个体化用药指引

肿瘤治疗迈进一个新的时代——靶向治疗时代。与传统的治疗相比,靶向治疗表现出更高的缓解率和更小的副作用。但只有携带特定突变基因的肿瘤患者,才适合使用某种靶向药物。2012年美国国家综合癌症网络(National Comprehensive Cancer Network,NCCN)治疗指南规定,在应用靶向药物前必须进行靶标基因检测。

本检测项目能够准确、高效捕获靶基因,对靶基因实现深度测序,从而可以发现具有临床意义的低频肿瘤基因突变,为医生使用靶向药物提供依据。避免“试错式”治疗而延误肿瘤治疗的最佳时机,避免让无靶点的病人额外承受靶向药物治疗带来的副作用,保证在最佳治疗时机进行正确的治疗。

全景式靶向药物基因检测:一次检测全部靶向药物相关基因;

深度测序肿瘤组织DNA:测序深度达到6000-10000, 准确识别低频突变;

系统解读基因变异信息:分析靶药敏感、耐药相关信息,准确给出有效靶药信息。


“病”各异,“因”相同

· 治疗白血病的伊马替尼可以用于治疗胃肠道间质瘤;

· 治疗卵巢癌的奥拉帕尼可以用于治疗前列腺癌;

· 治疗乳腺癌的赫赛汀可以用于治疗胃癌;

“病”相似,“因”不同

· 赫赛汀仅对12-16%的胃癌病人有效!

· 易瑞沙仅对20-30%的非小细胞肺癌病人有效!

· 奥拉帕尼仅对25-30%的晚期前列腺癌病人有效


可为71种靶向药物的选择做精准指导

Nilotinib

Afuresertib

Barasertib

Canertinib

Dacomitinib

Quizartinib

Lapatinib

Fedratinib

Pazopanib

Cobimetinib

Apitolisib

Linifanib

Ponatinib

Rociletinib

Masitinib

Sorafenib

Neratinib

Gandotinib

Tandutinib

Trametinib

Axitinib

Idelalisib

Everolimus

Bafetinib

Alectinib

Vemurafenib

Rabusertib

Erlotinib

Nintedanib

Amuvatinib

Linsitinib

Axitinib

Foretinib

Ilorasertib

Vatalanib

Bosutinib

Ceritinib

Tandutinib

Vandetanib

Gefitinib

Lucitanib

Momelotinib

Motesanib

Pimasertib

Volitinib

Nintedanib

Omipalisib

Tivozanib

Imatinib

Crizotinib

Ibrutinib

Afatinib

Sunitinib

Ruxolitinib

Selumetinib

Icotinib

Regorafenib

Temsirolimus

Cabozantinib

Dovitinib

Midostaurin

Dasatinib

Dabrafenib

Palbociclib

Epitinib

Theliatinib

Pnatinib

Cabozantinib

Tivantinib

Buparlisib

Lenvatinib


可为多种单抗类药物的选择做精准指导

Nesvacumab

Dinutuximab

Belimumab

Vanucizumab

Mogamulizumab

Blinatumomab

Obinutuzumab

Rituximab

Ibritumomab

Ublituximab

Panitumumab

Demcizumab

Lenzilumab

Milatuzumab

Varlilumab

Nimotuzumab

Parsatuzumab

Tremelimumab

Ontuxizumab

Alemtuzumab

vorsetuzumab

Depatuxizumab

Ipilimumab

Emactuzumab



靶向药物多基因检测的优点

单个基因的检测并不能提供足够的信息进行靶向药物选择。研究证实,肿瘤的发生是由于信号传导通路的关键基因改变所致。但是,其发生的过程往往不是单通路单基因的改变,而是多通路多基因改变共同作用的结果。靶向药物多基因多靶点检测能够全面剖析肿瘤基因突变状态,揭示各种靶向药物敏感和耐药的分子机制,避免选用无效的靶向药物,为患者找到合适有效的靶向药物。

检测方法与技术、序列质量控制及覆盖度说明

检测方法与技术

· 设计50个基因的引物序列进行扩增,并构建300PE的片段文库,采用NextSeq500测序仪进行高通量测序,得到原始数据。

· 通过FASTQC对原始数据进行质控,去除末端质量低于30的碱基。去除adaptor接头序列以及测序引物序列。

基因突变

采用bowtie比对软件,将过滤得到的高质量序列比对到50个基因序列上。通过bcftools得到mpileup文件并解析。判断碱基覆盖度及比对质量找到突变位点。

基本信息

说明

共获得有效片段:

1000000 条以上序列认为合格

平均质量:

质量值30以上为可用数据

平均GC含量:

40%~50% 均属正常

可用片段:

高质量数据,碱基质量大于30

待检基因:

待检基因数目

检测基因数:

检测到的基因数目

平均测序深度:

10000 倍以上数据


检测平台及基因

检测名称:肿瘤样本基因检测与个体化治疗分析报告

测序平台:  Illumina

ABL1EGFRGNAQKRASPTPN11
AKT1ERBB2GNASMETRB1
ALKERBB4HNF1AMLH1RET
APCEZH2HRASMPLSMAD4
ATMFBXW7IDH1NOTCH1SMARCB1
BRAFFDFR1IDH2NPM1SMO
CDH1FGFR2JAK2NRASSRC
CDKN2AFGFR3JAK3PDGFRASTK11
CSF1RFLT3KDRPIK3CATP53
CTNNB1GNA11KITPTENVHL
AKT1ERBB2GNASMETRB1