Extracto
La inestabilidad microsatélite (MSI) se caracteriza por la expansión o contracción de las vías de repetición de ADN como consecuencia de la deficiencia de desajuste de reparación del ADN (MMRD) . detección precisa de MSI en las células cancerosas es importante, ya que MSI se asocia con varios subtipos de cáncer y puede ayudar a informar las decisiones terapéuticas. Aunque los ensayos experimentales se han desarrollado para detectar MSI, por lo general dependen de un pequeño número de loci de microsatélites conocida o de reparación de falta de coincidencia genes y han fiabilidad limitada. Aquí, se presenta un novedoso enfoque de todo el genoma para la detección de MSI basado en la detección global de las inserciones y deleciones (indeles) en los microsatélites se encuentran en los genes expresados. Nuestros análisis a gran escala de 20 líneas celulares de cáncer y 123 individuos normales reveló sorprendentes características indel asociados con MSI: hay un aumento significativo de las deleciones de microsatélites cortos en muestras de MSI en comparación con microsatélites estables (MSS) queridos, lo que sugiere un sesgo mecanicista de la eficiencia de reparación entre las inserciones y deleciones en las células humanas normales. Mediante la incorporación de esta observación en nuestra MSI y asegurar la métrica, se muestra que nuestro enfoque puede distinguir correctamente entre las líneas celulares de cáncer de MSI y SMS. Por otra parte, cuando se aplicó este método a muestras de tumor primario, nuestra métrica es también muy consistente con estado de MSI diagnosticado. Por lo tanto, nuestro estudio ofrece una nueva visión de sistema de desajuste de reparación del ADN, y también proporciona un nuevo método de diagnóstico de MSI para la oncología clínica con mayor fiabilidad
Visto:. Lu Y, Soong TD, O Elemento (2013) Un nuevo enfoque para la caracterización de inestabilidad de microsatélites en células cancerosas. PLoS ONE 8 (5): e63056. doi: 10.1371 /journal.pone.0063056
Editor: Yousin Suh, Albert Einstein College of Medicne, Estados Unidos de América
Recibido: 5 Septiembre, 2012; Aceptado: April 1, 2013; Publicado: 6 Mayo 2013
Derechos de Autor © 2013 Lu et al. Este es un artículo de acceso abierto distribuido bajo los términos de la licencia Creative Commons Attribution License, que permite el uso ilimitado, distribución y reproducción en cualquier medio, siempre que el autor original y la fuente se acreditan
Financiación:. OE gustaría acusar recibo de la National Science Foundation (NSF) Career Grant 1054964. los donantes no tenía papel en el diseño del estudio, la recogida y análisis de datos, decisión a publicar, o la preparación del manuscrito
Conflicto de intereses:. los autores han declarado que no existen intereses en competencia.
Introducción
En las células normales, desajuste de reparación (MMR) del sistema proporciona un mecanismo muy eficaz para corregir los errores que se producen durante la replicación del ADN. Cuando deteriorado, por ejemplo a través de la inactivación de los genes de reparación desajuste humanos tales como MLH1, MSH2 y MSH3, la deficiencia de desajuste de reparación conduce a la no corregidas inserciones /supresiones (indeles), particularmente en los microsatélites donde se repite una unidad de secuencia corta (de uno a seis nucleótidos de largo) varias veces [1] .
la inestabilidad microsatélite (MSI) se refiere a la condición genética aberrante en el que microsatélites alelos en el aumento de genoma o perder repetir unidades en frecuencia mucho más alta que en las células normales. La condición normal se refiere a menudo como estable de microsatélites, o MSS. Generalizada MSI normalmente indica la deficiencia de reparación de apareamientos erróneos (MMRD), que puede causar la acumulación de mutaciones en genes relacionados con el cáncer y conducir a la carcinogénesis y la progresión del tumor. De acuerdo con ello, MSI se observa frecuentemente en varios tipos de cáncer, especialmente en el cáncer de colon [2] y el cáncer de próstata [3]. La presencia de MSI se puede utilizar como un marcador para los subtipos de tumores específicos y puede predecir la sensibilidad a la quimioterapia [1]. Por otra parte, MSI genera heterogeneidad genética significativa y puede ser utilizado para otros fines tales como el aislamiento de clones resistentes a los fármacos y la posterior caracterización de los mecanismos de resistencia a fármacos [4].
Actualmente, existen varios ensayos para la detección de MSI , incluyendo aquellos que buscan mutaciones en genes MMR, la medición de su expresión, o en busca de alteraciones en el número de unidades en un conjunto de microsatélites frecuentemente afectadas por MSI [5], [6]. Sin embargo, estos ensayos no son siempre fiables. Por ejemplo, dos estudios usando diferentes ensayos proporcionan resultados opuestos sobre el estado MSI de la línea celular de cáncer de próstata PC3 [3], [7]. Además, los marcadores de MSI comúnmente utilizados son el tipo de célula específico. Por ejemplo, se ha informado de que los marcadores usados comúnmente en el cáncer de colon tienen baja sensibilidad en la leucemia mieloide aguda [8].
Muchos otros factores pueden afectar negativamente a la exactitud de las técnicas de detección de MSI disponibles. Métodos que utilizan la pérdida de expresión o mutación de genes MMR conocidos puede verse obstaculizado por la complejidad del sistema de MMR, que consta de múltiples genes y posiblemente otros no caracterizados. La baja sensibilidad de los enfoques basados en número de unidad puede explicarse por la naturaleza aleatoria de MSI: MMRD puede afectar a diferentes conjuntos de microsatélites en diferentes individuos. Eso puede explicar por qué las series limitadas de los marcadores utilizados en los ensayos actuales de detección de MSI veces dan falsos negativos.
Para superar estas limitaciones, hemos desarrollado un nuevo método que mejora la sensibilidad de la detección de MSI mediante la incorporación de todos los microsatélites detectables a través de la genoma caracterizado por secuenciación de próxima generación. Elegimos basar nuestro análisis en RNA-Seq, ya que es una técnica de secuenciación de próxima generación relativamente maduro y ya ha sido ampliamente realizado para diversas aplicaciones. Aunque las secuencias de lectura cortas plantean desafíos para la cartografía y los microsatélites que caracterizan, hemos superado estos problemas y ha demostrado la fiabilidad de nuestro enfoque de exploración de todo el genoma para la detección de MSI. Además de basar la detección en un gran aumento de número de indeles de microsatélites en células MSI, nuestro enfoque explota un fenómeno que hasta ahora sólo se informó en la levadura, sino que se observó en las células humanas en este estudio: distribuciones de longitud indel en muestras de MSI y SMS son significativamente diferentes [9]. la detección de todo el genoma de indeles microsatélites evita deficiencias del marcador conjunto limitado y proporciona una mayor sensibilidad para la detección de MSI. Además de ser sensibles, nuestro enfoque no requiere un control de la línea germinal emparejado del mismo individuo, y por lo tanto se puede aplicar a las líneas celulares de cáncer.
Materiales y Métodos
Conjuntos de datos
en este estudio, hemos utilizado conjuntos de datos de RNA-seq para 20 líneas celulares de cáncer diferentes con el fin de investigar las frecuencias de MSI en diferentes tipos de cáncer. Todos los conjuntos de datos de línea de células de cáncer se obtuvieron de estudios publicados, y el estado de MSI de muchas de estas líneas celulares ya ha sido reportado (aunque para algunas líneas celulares de resultados de diferentes estudios de conflictos). La Tabla 1 muestra la información y las fuentes de conjuntos de datos de RNA-seq estado de MSI. También utilizamos dos estudios de ARN-ss publicados de muestras recogidas de linfoblastoides HapMap 69 de Nigeria [10] y 54 individuos europeos [11] como controles para definir el estado de MSI en las células humanas normales, como MSI no se espera en esas muestras. Se analizaron también emparejado tumor de cáncer de colon y muestras normales de RNA-Seq de 14 pacientes diagnosticados con tumores MSI y 14 pacientes diagnosticados con tumores MSS [12].
Detección de microsatélites Indeles
primero se extrae microsatélites en todas las transcripciones RefSeq humanos utilizando Tandem Repite Finder (TRF) [13]. En este estudio los microsatélites se definieron como repeticiones en tándem con unidades de repetición de 1 a 6 pares de bases. Para cada conjunto de datos de RNA-seq, que después se alinean a corto lee las transcripciones RefSeq utilizando BWA [14], lo que permite gapped alineación. Se utilizó un tamaño máximo de separación de 20 pb para todos los análisis aquí presentados. También probamos tamaños hueco mayores pero no aumentó el número de indeles detectados en los análisis que siguen. Para el resto de parámetros se utilizaron parámetros por defecto BWA. A continuación, utiliza DINDEL [15] para llamar desde indeles alineado lee. Desde la salida de dindel, vamos a filtrar indeles comunes que figuran en la base de datos polimorfismo de nucleótido único (dbSNP; Build 132) [16]. Por último, se compararon las coordenadas de indeles a las coordenadas de los microsatélites se encuentran por LFR y indeles identificados dentro de los microsatélites (Figura 1a).
PI se refiere a la proporción de las inserciones en los microsatélites sobre todas las inserciones, y PD se refiere a la proporción de deleciones en los microsatélites sobre todas las supresiones.
la cuantificación de MSI mediante el Índice de MSI-ss
Se evaluaron varias medidas MSI basado en el número de indeles y microsatélites determinado por nuestro análisis de tuberías . Estas medidas incluyen la proporción de inserciones de microsatélites sobre todas las inserciones (denotado como PI), y la proporción de las supresiones de microsatélites sobre todas las deleciones (denotados como PD; Figura 1b). También se evaluó PI /PD, ya que nuestros resultados, de acuerdo con un estudio previo en la levadura [9], sugerimos que MMRD podría alterar las velocidades relativas de las inserciones y deleciones. PI /PD también se conoce como el índice de MSI-ss en este estudio.
Los genes de perfiles de expresión de MMR relacionados
Para comparar nuestro enfoque con los métodos que utilizan el nivel de expresión y el estado de la mutación de los componentes del sistema de MMR , se determinó el nivel de expresión de genes MMR (incluyendo MLH1, MLH3, MSH2, MSH3, MSH4, MSH5, MSH6, PMS1 y PMS2) en líneas celulares de cáncer de los datos de RNA-seq. Utilizamos Gemelos [17] para calcular los niveles de expresión normalizados medidos en fragmentos por kilobases de transcripción por millón lee (FPKM). También se buscó indeles en los genes MMR utilizando los resultados DINDEL (no restringido a los microsatélites). Por último, buscamos variantes de nucleótido único en los mismos genes MMR utilizando SNVseeqer [4], [18], [19]. Al igual que hicimos para realizar llamadas de indel, sólo conservamos SNVS no mencionados en dbSNP para su posterior análisis.
Resultados
Detección Indel en Data de ARN-ss de MSI /MSS muestras
en primer lugar, se intentó identificar los indeles dentro de las muestras de RNA-seq utilizados en este estudio (MSI, SMS, HapMap). Después de la alineación lectura corta usando BWA, se utilizó para llamar DINDEL indeles en nuestras líneas celulares de cáncer de 20 y 123 conjuntos de datos de HapMap RNA-seq. De las salidas DINDEL, filtrados indeles que figuran en la base de datos polimorfismo de nucleótido único (dbSNP; Build 132) [16]. Después de la filtración, los recuentos absolutos indel varían de alrededor de 200 a más de 2000 (Figura 2).
(a) muestras de HapMap (b) líneas celulares de cáncer.
diferentes distribuciones de microsatélites las muestras indel las alteraciones en MSI /SMS
a continuación, hemos tratado de determinar la frecuencia con la que las secuencias microsatélites son alteradas por indeles en cada muestra de ARN-ss. Un total de 505,657 microsatélites se encontraron en 32.199 secuencias de transcripción Refseq utilizando TRF. De ahí se determinó el número de microsatélites alterados por al menos un indel en cada muestra de ARN-seq. Esta cantidad varía desde 54 hasta 482 en muestras de HapMap, y 77 a 1.454 en líneas celulares de cáncer. En todos los siguientes análisis, sólo estudiamos indeles dentro de microsatélites. En cada muestra, se determina entonces la proporción de microsatélites alterados por indeles ubicadas en 5 'UTR, la secuencia de codificación, 3' UTR o ARN no codificante, y se determinó si estas proporciones son significativamente diferentes entre MSI y muestras HapMap y entre el SMS y HapMap muestras. Se observó un aumento significativo en la proporción de indeles en secuencias de codificación de las muestras de MSI (p = 1e-5, prueba de la t de Student; Figura 3a) en comparación con muestras de HapMap, mientras que la proporción permaneció similar en las muestras de SMS (p = 0,15, la prueba t de Student). En correspondencia con este aumento, la proporción de indeles de microsatélites en otras regiones fue menor en las muestras de MSI en comparación con HapMap (5 'UTR: p = 0,0149; 3' UTR: p = 0,0108), mientras que no hay diferencia entre las muestras del SMS y HapMap (P & gt ; 0,05; Figura 3b-c). En los ARN no codificantes, no se observaron diferencias significativas entre HapMap, MSI y SMS (p & gt; 0,05; Figura 3d). La prevalencia de indeles de microsatélites en las regiones de codificación de MSI (y hasta cierto punto en MSS) células de cáncer sugieren que estos indeles podrían dar lugar a una ventaja selectiva a las células cancerosas, consistente con los hallazgos de otros organismos [20].
(a) Las secuencias codificantes (b) 3'UTR (c) 5'UTR (d) el ARN no codificador.
en un estudio previo en la levadura, se encontró que después de haber mutado de reparación de ADN no coinciden proteínas, se produjo un aumento significativo en el número de deleciones cortas en microsatélites, mientras que el número de inserciones en microsatélites no cambió significativamente [9]. Inspirado por los resultados, también estudiamos la distribución de longitudes de microsatélites indel detectados en muestras de MSI /SMS. Nos dimos cuenta de que las deleciones cortas de 1 pb son más frecuentes las líneas celulares de MSI de lo que son en HapMap muestras (Figura 4a). Para investigar más a esta observación, se compararon las distribuciones de inserción y supresiones obtenidos a partir de cada una de las 7 líneas celulares de cáncer de MSI y 5 líneas celulares del SMS a las distribuciones generales de inserción y supresiones de los 123 controles HapMap. prueba de Kolmogorov-Smirnov mostró que las distribuciones de tallas de microsatélites deleciones en muestras de MSI fueron significativamente diferentes de muestras de HapMap (p & lt; 0,05). Por el contrario, todos excepto uno muestras del SMS no muestran diferencias significativas en longitudes de deleción (p & gt; 0,05). Las distribuciones de longitudes de inserción, por el contrario, no fueron significativamente diferentes entre los 3 grupos (Figura 4B). Estas observaciones sugieren que la deficiencia con la maquinaria de reparación de genes que se asocia con la inestabilidad de microsatélites preferentemente dar lugar a deleciones cortas
.
(a) supresiones de microsatélites (b) inserciones de microsatélites.
El Índice de MSI-ss predice correctamente Líneas celulares MMRD
Nuestro objetivo original era identificar un índice de todo el genoma o medida que distingue de forma fiable muestras de MSI a partir de muestras del SMS. Inicialmente se investigaron dos medidas posibles: la proporción de inserciones de microsatélites sobre todas las inserciones (denotado como PI), y la proporción de las supresiones de microsatélites sobre todas las deleciones (denotados como PD; Figura 1b). El análisis de la sección anterior reveló que en comparación con las células humanas normales, el número de deleciones cortas aumentó significativamente en líneas celulares de MSI, pero no las líneas celulares de cáncer de microsatélites estables (MSS). Debido a esta diferencia, PD discrimina entre las muestras de MSI y SMS, aunque no perfectamente (datos no mostrados). En cambio, aunque PI no es capaz de discriminar entre los dos tipos de células, todavía refleja el número absoluto de indeles microsatélites. Como resultado, la normalización de la EP con PI puede hacer que los estados de MSI de diferentes muestras más comparables. Así se investigó la relación entre dos proporciones como un índice alternativo para discriminar entre las líneas celulares MSI y SMS. Cuando calculamos PI /PD de líneas celulares de cáncer de MSI y SMS, se observaron diferencias significativas entre los dos grupos (p = 2.4e-5, t-test), con MSI muestra menor PI /PD (Figura 5a). Como era de esperar, los valores de PI /PD también fueron significativamente diferentes entre MSI y HapMap (p = 1.5E-10, t-test). El hecho de que las muestras de MSI y SMS tienen estadísticamente diferentes valores de PI /PD no significa que PI /PD es altamente confiable para discriminar MSI y SMS. Sin embargo, se observó, además, que PI /PD separa claramente las líneas celulares de MSI y SMS en dos grupos distintos (Figura 5a). De hecho, todas las líneas celulares que han sido identificados como MSI (Tabla 1) muestran PI /relaciones de PD inferior a 1. En contraste, las líneas celulares del SMS todos tienen proporciones mayores de 1, similar a las muestras de HapMap (Figura 5a). Estos resultados demuestran que el /PD relación de PI, lo que nos referimos como índice de MSI-ss, puede predecir con exactitud el estado de MSI en líneas celulares de cáncer, incluso abarca varios tipos de cáncer.
(a) Comparación entre el PI /PD proporciones de muestras de HapMap, líneas celulares de cáncer de MSI y líneas celulares de cáncer de SMS (b) Ratios de PI /PD para todas las muestras de HapMap y líneas celulares de cáncer. ratios de PI /PD muestras HapMap 'están representados por la curva de densidad de distribución empírica. Las proporciones de las líneas celulares conocidas se representan en líneas verticales rojas. líneas celulares del SMS conocidos se representan en azul, y todas las otras líneas celulares se representan en color morado.
Los resultados anteriores muestran que el índice de MSI-ss puede predecir de forma fiable el estado de MSI. Por lo tanto, hemos aplicado nuestro análisis de las líneas celulares cuyo estado de MSI no se había caracterizado. En nuestro estudio, todas estas líneas celulares cayeron en el rango de muestras de HapMap (Figura 5b). Por lo tanto, por nuestros criterios, que es probable que sean líneas celulares del SMS. Las predicciones para algunas líneas celulares fueron apoyados por pruebas adicionales. Por ejemplo, todas las líneas celulares de cáncer de mama tres MSI-no caracterizados se clasifican como MSS. Este resultado es consistente con estudios previos que sugieren que MSI sólo se puede jugar un papel menor en la oncogénesis de los tumores de mama en comparación con otros tipos de tumores [21].
Expresión o mutación de genes MMR conocidos no pueda predecir de forma fiable MSI Estado
a continuación, trató de determinar si otros métodos más sencillos basados en la expresión o mutación de genes MMR conocidos podían predecir el estado de MSI. Resultados anteriores de hecho han sugerido que la inactivación de genes MMR podría causar MMRD [1]. Por lo tanto, en principio, el perfil de expresión de genes relacionados con la MMR también podría predecir MMRD y MSI. Nos fijamos en 7 líneas celulares de MSI y 5 líneas celulares del SMS con los estados de MSI validados por estudios previos
Los niveles de expresión de genes MMR conocidos no se correlacionaron con el estado de MSI (Figura 6;. FPKM valores normalizados por el valor medio de cada columna). Por ejemplo, la expresión de MLH1 se reprime en dos líneas celulares, HCT116 y DU145. Tal pérdida está acompañada por la pérdida de la expresión MLH3 en DU145 y la pérdida de expresión MSH3 en HCT116, como se informó anteriormente [22]. En otra línea celular MSI LNCaP, sin embargo, todos estos genes se expresan en niveles normales, mientras que la expresión reprimida de MSH2 puede ser responsable de MSI [3], [23]. Análisis de mutaciones puntuales y indeles también mostró falta de correlación con el estado de MSI, con muestras de SMS que muestran variantes de cambio de sentido en genes MMR mientras que muchas células MSI no tienen variantes (Tabla 2). Por lo tanto, a diferencia del índice de MSI-ss, ni los niveles MMR ni mutaciones de expresión génica son realmente fiable para la detección de MSI.
Los valores se normalizaron por el valor medio de cada columna.
Aplicación a muestras clínicas
a continuación, si la prueba de nuestro enfoque puede predecir el estado de MSI en tumores primarios. Se analizaron emparejado tumor de cáncer de colon y muestras normales de ARN-Seq de 14 pacientes diagnosticados con tumores MSI y 14 pacientes diagnosticados con tumores MSS [12]. Las proporciones de muestras de tumores MSI van 0,630-0,814, mientras que las relaciones de las muestras de tumores MSS oscilan desde 0,986 hasta 1,573. Por lo tanto un umbral de alrededor de 0.9 será capaz de producir predicciones precisas estado de MSI, que es similar a lo que hemos observado en líneas celulares de cáncer. Por otra parte, los coeficientes de muestras de tumores MSI mostraron una diferencia significativa en comparación con muestras normales emparejados (p = 5.57e-11; t-test), mientras que no hay diferencia entre tumor MSS y muestras normales (p = 0,6438; prueba t) (Figura 7). Este resultado indica que nuestro método no sólo funciona en líneas celulares de cáncer, pero también es eficaz para detectar el estado de MSI en tumores primarios.
14 son diagnosticados como MSI y 14 son diagnosticados como MSS.
Discusión
En este estudio, se han introducido una novela y el índice fiable (MSI-ss) para la detección de inestabilidad de microsatélites utilizando los datos de secuenciación del transcriptoma. A diferencia de otros enfoques que se limitan a la consulta de un pequeño número de genes o regiones de microsatélites, nuestro método integra datos indel de un gran número de microsatélites expresadas. Nuestro enfoque no depende de ADN de la línea germinal y por lo tanto es igualmente aplicable a líneas celulares de cáncer y muestras primarias. Hemos demostrado que nuestro enfoque es más preciso que los enfoques basados en la detección de la mutación o expresión cambios puntuales en genes de reparación de genes. Otra ventaja de nuestro enfoque es que el índice de MSI-seq proporciona una medida continua de MSI. En estudios previos, MSI se trata a menudo como un evento de todo-o-nada. Los ensayos tradicionales sólo podían decir si una muestra es MSI o SMS. Sin embargo, en los casos biológicamente relevantes, el estado de MSI de muestras es probable que abarcar un espectro continuo, y el grado de MSI puede tener implicaciones terapéuticas. Por lo tanto, el índice de MSI-ss (relación de PI /PD) utilizado en este estudio puede ser un candidato prometedor para cuantificar el grado relativo de MSI de una muestra
.
Durante el curso de nuestras investigaciones con respecto a indeles en líneas celulares de cáncer , hemos hecho una serie de observaciones interesantes. Hemos encontrado que las deleciones cortas en las regiones microsatélites, especialmente supresiones 1 pb, gozan de una elevada sobre-representados en líneas celulares de cáncer de MSI en comparación con líneas celulares de cáncer del SMS e inmortalizado pero las muestras de HapMap no malignas. Por otro lado, no se encontraron aumentos considerables de los más largos deleciones o inserciones en muestras de MSI. Una observación similar se ha hecho en la levadura [9], sin embargo, a lo mejor de nuestro conocimiento, es la primera vez que este fenómeno se expresa en las células humanas. Esta observación confirma que múltiples mecanismos de reparación del ADN están en juego en las células normales y que dentro de los microsatélites, eliminaciones accidentales e inserciones de diferentes longitudes se reparan a través de mecanismos distintos.
Otra observación es que de que hay más indeles de microsatélites en la codificación regiones en las células cancerosas y especialmente en células de cáncer de MSI-positivas. Este descubrimiento es sorprendente, ya que se espera que una fracción sustancial de estos indeles para causar desplazamientos de marco internos, mediada la decadencia no-sentido y por lo tanto la inactivación de genes. Nuestros resultados sobre el otro lado sugieren que las células de cáncer con el aumento de indeles de microsatélites de codificación pueden ser seleccionadas positivamente y por lo tanto que la codificación indeles microsatélites podrían contribuir a los fenotipos tumorales. Alternativamente, estos indeles pueden generar diversidad funcional que permite una rápida adaptación de las células tumorales a los cambios ambientales, quizás similar a lo que se ha observado en la levadura [20]
.
Nuestro método se basa en la secuenciación del transcriptoma, que tiene algunas limitaciones cuando se utilizan para la caracterización de MSI. Por ejemplo, se perderá microsatélites alteradas localizadas en las secuencias reguladoras, que también pueden desempeñar papeles importantes en la oncogénesis. Por otra parte, como la detección de indel requiere una cobertura adecuada de lectura, puede ser difícil de detectar indeles microsatélites en transcripciones con baja abundancia. A pesar de las desventajas anteriores, la inspección de las transcripciones expresadas todavía proporciona información significativa sobre MMRD. Como experimentos de RNA-seq son ampliamente realizadas y el precio de muestras de cáncer de secuenciación está disminuyendo rápidamente, en el futuro método diagnóstico basado RNA-seq será rentable para aplicaciones clínicas. Además, un ensayo de ARN-Seq sola es capaz de proporcionar información precisa diagnóstico MSI junto con rica información acerca de los muchos otros aspectos de tumor, incluyendo mutaciones funcionales, los perfiles de expresión de genes, las vías activas y fusiones de genes, etc., por lo que los ensayos de PCR especializados para MSI innecesario .
en conclusión, nuestro método es el primero en permitir la caracterización de todo el genoma de la condición de MMRD en células humanas a través de la integración de los datos de secuenciación de alto rendimiento. De acuerdo con resultados anteriores, hemos observado un aumento significativo de las deleciones cortas en las células MSI comparados con los del SMS. Basándose en esta observación, se demostró que la relación de PI /PD (que también se define como MSI-seq) puede ser utilizado para cuantificar el estado de MSI en ambas líneas celulares de cáncer y muestras de tumor primario de pacientes, y tiene múltiples ventajas sobre los ensayos tradicionales. Por lo tanto, nuestro método tiene el potencial de servir como una nueva herramienta de diagnóstico de la inestabilidad genómica para diferentes muestras de cáncer.