Сравнение чувствительности рестрикционного анализа и ПЦР с анализом кривых плавления в высоком разрешении для выявления мутации R882H в гене DNMT3A

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Введение. DNMT3A является одним из наиболее часто мутирующих генов при остром миелоидном лейкозе (ОМЛ), а замена R882H (G>A) является одной из наиболее частых мутаций в этом гене. Рестрикционный анализ и анализ кривых плавления с высоким разрешением (high resolution melting, HRM) являются наиболее распространенными методами, используемыми для выявления этой мутации, однако чувствительность этих подходов сильно варьирует от исследования к исследованию.

Цель исследования. Определение чувствительности широкораспространенных методов для оценки содержания мутации R882H в пробе в контролируемых условиях.

Методы. Мы сравнили чувствительность рестрикционного анализа и HRM на образцах заранее синтезированной ДНК с различным содержанием мутантной матрицы в образце и привели подробные протоколы для воспроизведения наших результатов другими исследователями.

Результаты. Установлено, что предел обнаружения мутации R882H в гене DNMT3A составляет 20% для рестрикционного анализа и 40% для HRM.

Заключение. Полученные в данной работе результаты важны для определения рестрикционного анализа и HRM как подходящих методов для использования в лабораторной диагностике мутации R882H для пациентов с ОМЛ при высокой мутационной нагрузке.

Об авторах

Елизавета Дмитриевна Кулаева

ФГАОУ ВПО «Южный федеральный университет» Минобрнауки России, Академия биологии и биотехнологии

Email: ekulaeva@sfedu.ru
ORCID iD: 0000-0001-5886-7975

младший научный сотрудник научно-исследовательской лаборатории «Биология развития и организации генома» кафедры генетики

Россия, 344090, Ростов-на-Дону, проспект Стачки 194/1

Елизавета Сергеевна Музлаева

ФГАОУ ВПО «Южный федеральный университет» Минобрнауки России, Академия биологии и биотехнологии

Автор, ответственный за переписку.
Email: ekulaeva@sfedu.ru
ORCID iD: 0000-0002-4344-4221

студент бакалавриата, научно-исследовательская лаборатория «Генетика человека и животных»

Россия, 344090, Ростов-на-Дону, проспект Стачки 194/1

Павел Викторович Липилкин

Ростовский государственный медицинский университет; Донской государственный технический университет

Email: plipilkin@donstu.ru
ORCID iD: 0000-0002-3220-2753

аспирант, кафедра гематологии и трансфузиологии (с курсами клинической лабораторной диагностики, генетики и лабораторной генетики)

Россия, 344022, Ростов-на-Дону, переулок Нахичеванский, 29; 344000, Ростов-на-Дону, площадь Гагарина, 1

Елена Владимировна Машкина

ФГАОУ ВПО «Южный федеральный университет» Минобрнауки России, Академия биологии и биотехнологии

Email: lenmash@sfedu.ru
ORCID iD: 0000-0002-4424-9508

заведущая научно-исследовательской лабораторией «Генетика человека и животных», доктор биологических наук, профессор

Россия, 344090, Ростов-на-Дону, проспект Стачки 194/1

Список литературы

  1. De Kouchkovsky I., Abdul-Hay M. Acute myeloid leukemia: a comprehensive review and 2016 update. Blood Cancer J. 2016; 6 (7): e441. https://doi.org/10.1038/bcj.2016.50.
  2. Hou H.A., Tien H.F. Genomic landscape in acute myeloid leukemia and its implications in risk classification and targeted therapies. J Biomed Sci. 2020; 27 (1): 81. https://doi.org/10.1186/s12929-020-00674-7.
  3. Que Y., Li H., Lin L., Zhu X., Xiao M., Wang Y., Zhu L., Li D. Study on the Immune Escape Mechanism of Acute Myeloid Leukemia With DNMT3A Mutation. Front Immunol. 2021; 12: 653030. https://doi.org/10.3389/fimmu.2021.653030.
  4. Venugopal K., Feng Y., Shabashvili D., Guryanova O.A. Alterations to DNMT3A in Hematologic Malignancies. Cancer Res. 2021; 81 (2): 254–63. https://doi.org/10.1158/0008-5472.CAN-20-3033.
  5. Rajavelu A., Jurkowska R.Z., Fritz J., Jeltsch A. Function and disruption of DNA Methyltransferase 3a cooperative DNA binding and nucleoprotein filament formation. Nucleic Acids Res. 2012; 40 (2): 569–80. https://doi.org/10.1093/nar/gkr753.
  6. Anteneh H., Fang J., Song J. Structural basis for impairment of DNA methylation by the DNMT3A R882H mutation. Nat. Commun. 2020; 11 (1): 1–12. https://doi.org/10.1038/s41467-020-16213-9.
  7. Guryanova O.A., Shank K., Spitzer B., Luciani L., Koche R.P., Garrett-Bakelman F.E., Ganzel C., Durham B.H., Mohanty A., Hoermann G., Rivera S.A., Chramiec A.G., Pronier E., Bastian L., Keller M.D., Tovbin D., Loizou E., Weinstein A.R., Gonzalez A.R,. Lieu Y.K., Rowe J.M., Pastore F., McKenney A.S., Krivtsov A.V., Sperr W.R., Cross J.R., Mason C.E., Tallman M.S., Arcila M.E., Abdel-Wahab O., Armstrong S.A., Kubicek S., Staber P.B., Gönen M., Paietta E.M., Melnick A.M., Nimer S.D., Mukherjee S., Levine R.L. DNMT3A mutations promote anthracycline resistance in acute myeloid leukemia via impaired nucleosome remodeling. Nat. Med. 2016; 22 (12): 1488–95. https://doi.org/10.1038/nm.4210.
  8. Hou H.A., Kuo Y.Y., Liu C.Y., Chou W.C., Lee M.C., Chen C.Y., Lin LI, Tseng M.H., Huang C.F., Chiang Y.C., Lee F.Y., Liu M.C., Liu C.W., Tang J.L., Yao M., Huang S.Y., Ko B.S., Hsu S.C., Wu S.J., Tsay W., Chen Y.C., Tien H.F. DNMT3A mutations in acute myeloid leukemia: stability during disease evolution and clinical implications. Blood. 2012; 119 (2): 559–68. https://doi.org/10.1182/blood-2011-07-369934.
  9. Berenstein R., Blau I.W., Suckert N., Baldus C., Pezzutto A., Dörken B., Blau O. Quantitative detection of DNMT3A R882H mutation in acute myeloid leukemia. J. Exp. Clin. Cancer Res. 2015; 34 (1): 55. https://doi.org/10.1186/s13046-015-0173-2.
  10. Singh R.R., Bains A., Patel K.P., Rahimi H., Barkoh B.A., Paladugu A., Bisrat T., Ravandi-Kashani F., Cortes J.E., Kantarjian H.M., Medeiros L.J., Luthra R. Detection of High-Frequency and Novel DNMT3A Mutations in Acute Myeloid Leukemia by High-Resolution Melting Curve Analysis. J. Mol. Diagn. 2012; 14 (4): 336–45. https://doi.org/10.1016/j.jmoldx.2012.02.009.
  11. Berenstein R., Blau I.W., Kar A., Cay R., Sindram A., Seide C., Blau O. Comparative examination of various PCR-based methods for DNMT3A and IDH1/2 mutations identification in acute myeloid leukemia. J. Exp. Clin. Cancer Res. 2014; 33 (1): 44. https://doi.org/10.1186/1756-9966-33-44.
  12. Gonzalez-Bosquet J., Calcei J., Wei J.S., Garcia-Closas M., Sherman M.E., Hewitt S., Vockley J., Lissowska J., Yang H.P., Khan J., Chanock S. Detection of Somatic Mutations by High-Resolution DNA Melting (HRM) Analysis in Multiple Cancers. PLoS One. 2011; 6 (1): 14522. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0014522.
  13. Jeziskova I., Musilova M., Culen M., Foltankova V., Dvorakova D., Mayer J., Racil Z. Distribution of mutations in DNMT3A gene and the suitability of mutations in R882 codon for MRD monitoring in patients with AML. Int. J. Hematol. 2015; 102 (5): 553–7. https://doi.org/10.1007/s12185-015-1856-3.
  14. Do H., Dobrovic A. Limited copy number-high resolution melting (LCN-HRM) enables the detection and identification by sequencing of low level mutations in cancer biopsies. Mol Cancer. 2009; 8: 82. https://doi.org/10.1186/1476-4598-8-82.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Результаты рестрикционного анализа для идентификации мутации R882H. wt-ДНК дикого типа, mut -мутантная ДНК, 5–50 - образцы с 5–50% мутантной ДНК в ДНК дикого типа

Скачать (36KB)
3. Рис. 2. График кривой плавления для гомозигот дикого типа (0%) и R882H (100%) и гетерозигот R882H (50%). По оси X - температура плавления, °C. По оси Y - cигнал флуоресценции репортерного красителя, относительные единицы флуоресценции

Скачать (281KB)
4. Рис. 3. Сравнение температур плавления образцов с различным содержанием ДНК с мутацией R882H. По оси X - содержание мутантной ДНК в пробе, %; по оси Y - температура плавления, °C

Скачать (71KB)

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».