name: Разработка системы анализа данных высокопроизводительного секвенирования для решения задач прецизионной онкологии
keyword_list: мутации высокопроизводительное секвенирование NGS прецизионная онкология
abstract: Стремительное развитие технологий высокопроизводительного секвенирования (NGS) за последнее десятилетие революционизировало лабораторную онкодиагностику. Комплексное молекулярное профилирование с применением технологии секвенирования следующего поколения уже сейчас рекомендовано европейским сообществом медицинских онкологов для пациентов с немелкоклеточным раком легкого, раком предстательной железы, раком яичников и холангиокарциномой. В 2017 году впервые в FDA было зарегистрировано медицинское изделие сопутствующей диагностики Oncomine™ Dx Target Test (Thermo Fisher Scientific, США) использующее технологию NGS. После этого к 2021 году было зарегистрировано еще шесть медицинских изделий, использующих технологию NGS секвенирования: FoundationOne CDx в 2017 году, FoundationFocus CDxBRCA в 2017 году, MyChoice HRD CDx в 2018 году, BRACAnalysis CDx в 2018 году, Guardant360 CDx в 2020 году, FoundationOne Liquid CDx (F1 Liquid CDx) в 2020 году, - а также MSK-IMPACT в 2017 году в рамках секции 513(f)(2). В 2020 году впервые зарегистрировано первое отечественное медицинское изделие, использующее технологию NGS секвенирования. Таким образом, наблюдается активное внедрение технологии NGS секвенирования в клиническую практику.
  В свою очередь неотъемлемой частью технологического процесса высокопроизводительного секвенирования является биоинформатический анализ данных. Процесс интеграции технологии в практику клинико-диагностической лаборатории, неизбежно сопровождается стандартизацией технологического процесса и формализацией решаемых задач. Зачастую условия эксперимента в практике клинико-диагностической лаборатории отличаются от привычных в научно-исследовательской сфере. Так, например, в рамках молекулярно-генетической диагностики исследуются только определенные ограниченные регионы генома вместо полноэкзомного или полногеномного секвенирования. К тому же зачастую отсутствует парный образец здоровой ткани ввиду экономических соображений. Также могут отличаться и исследуемые типы образцов (свежезамороженные образцы ткани опухоли, исследуемые в научно-исследовательской практике, позволяют выделять ДНК более высокого качества, в то время как в рутинной практике ведения онкологических пациентов распространенным методом хранения является фиксация в формалине с последующей парафинизацией образцов ткани). Все это, в купе с более высокими требованиями к чувствительности и специфичности к программному обеспечению требует разработки соответствующих методов анализа данных высокопроизводительного секвенирования и программных решений для стандартизации и контроля качества эксперимента.
  Целью исследования является разработка программного обеспечения для оптимизации, стандартизации и усовершенствования технологического процесса анализа данных высокопроизводительного секвенирования для решения задач прецизионной онкологии в отношении детектирования генетических вариантов (включая однонуклеотидные замены, короткие вставки и делеции и множественные нуклеотидные замены протяженностью не более 50 н.п.) в рамках рутинной практики клинико-диагностической лаборатории, осуществляющей сопутствующую диагностику онкологических заболеваний. 
  В то же время, при решении задач прецизионной медицины требуется детектирование двух типов генетических вариантов (наследственные и соматические) в трех типах аналитов (геномная ДНК, выделенная из здорового образца ткани, геномная ДНК, выделенная из опухолевого образца, позволяющая с высокой точностью оценивать локальный молекулярный профиль заболевания и свободная ДНК, выделенная из жидкостной биопсии, позволяющая с низкой точностью оценивать интегральный молекулярный профиль заболевания). В соответствии с этим для достижения цели работы были определены следующие задачи:
  1.	Разработка алгоритма контроля качества данных NGS c целью оценки их пригодности для последующего поиска генетических вариантов. 
  2.	Разработка алгоритма поиска генетических вариантов на основе данных; NGS с учетом распространенных условий технологического процесса клинико-диагностической лаборатории;
  3.	Программная реализация разработанных алгоритмов в виде отдельных модулей и в рамках автоматической системы анализа данных высокопроизводительного секвенирования;
  4.	Апробация разработанных методов контроля качества данных и детектирования генетических вариантов на симулированных данных;
  5.	Апробация программного обеспечения, разработанного на основе предложенных методов, в отношении поиска редких наследственных генетических вариантов на данных NGS, полученных в рамках рутинной практики клинико-диагностической лаборатории;
  6.	Апробация программного обеспечения, разработанного на основе предложенных методов, в отношении поиска соматических генетических вариантов в образцах опухоли онкологических больных на данных NGS, полученных в рамках рутинной практики клинико-диагностической лаборатории;
  7.	Апробация программного обеспечения, разработанного на основе предложенных методов, в отношении поиска вероятно соматических генетических вариантов в образцах жидкой биопсии на данных NGS, полученных в рамках рутинной практики клинико-диагностической лаборатории.
  Разработка и первичное тестирование программного обеспечения проводились на данных доступных в общем доступе. С целью апробации модулей программного обеспечения был проведен сбор и анализ референсным молекулярно-генетическим методом образцов крови пациентов с наследственными генетическими нарушениями (в исследовании использовались пациенты с наследственными генетическими нарушениями в гене CFTR, ассоциированные с развитием муковисцидоза, аутосомно-доминантный тип наследования), образцов опухоли пациентов с онкологическими заболеваниями и образцов плазмы крови пациентов с онкологическими заболеваниями. 
  Для апробации метода оценки качества данных секвенирования помимо прочего использовались результаты секвенирования, полученные в рамках рутинной работы молекулярно-генетической лаборатории. В общей сложности были проанализированы образцы крови 43 пациентов, направленных на определение наследственных генетических вариантов в генах BRCA1 и BRCA2 в рамках рутинной практики ведения онкологических больных. 
  Участие в исследовании для всех пациентов было основано на информированном согласии, все анализы были основаны на архивной информации, хранящейся в анонимизированном виде.
  Предложенный алгоритм оценки качества основан на вероятностной модели детектирования генетических вариантов с обратной нуль-гипотезой. Далее в разделе подробно описана математическая модель предложенного метода.  Сперва подробно описаны выкладки, позволяющие получить требуемый результат для решения задачи оценки пригодности данных для последующего детектирования наследственных генетических вариантов, а потом коротко описан метод адаптации предложенного алгоритма для решения задачи оценки пригодности данных для последующего детектирования соматических генетических вариантов. Для тестирования модуля оценки качества данных высокопроизводительного секвенирования использовались два спектра ожидаемых генетических вариантов: спектр патогенных генетических вариантов генов BRCA1/2 и патогенных генетических вариантов гена CFTR.
  Решение задачи детектирования генетических вариантов сводится к задаче дискриминации сигнал/шум на основе моделирования ожидаемого шума известным распределением случайной величины. Разработанный алгоритм детектирования генетических вариантов сфокусирован на исключении не только случайных ошибок непосредственно секвенирования, но и систематических ошибок как непосредственно секвенирования, так и предшествующих стадий технологического процесса. Решение задачи исключения случайных ошибок сводится к их моделированию известным распределением случайной величины. При решении задачи исключения систематических ошибок алгоритм предполагает, что подобного рода ошибки приводят к внесению сайт-специфического шума для каждой геномной позиции в дополнение к шуму, вносимому случайными ошибками. Для построения сайт-специфического шума используется набор данных ранее проанализированных образцов в рамках единого технологического процесса и лабораторного протокола. Построение сайт-специфического шума осуществляется итеративным методом – так при построении систематического шума исключаются образцы, которые в исследуемой позиции могут содержать генетический вариант, являющийся сигналом, а не шумом. Сайт-специфический шум моделируется бета-распределением, построение которого осуществляется методом минимизации взвешенной метрики Андерсона – Дарлинга. Детектирование варианта осуществляется независимо для всех групп прочтений, где прочтения распределяются по группам в соответствии со следующими характеристиками: направление прочтения (прямое или обратное) и идентификатор ампликона на который картируется прочтение (один и тот же сайт варианта могут покрывать несколько различных пересекающихся ампликонов). Это позволяет сразу отсеять варианты, которые обнаруживаются только в одном направлении или только в одном из ампликонов. 
  В соответствии с предложенным алгоритмом, реализованный модуль позволяет проводить детектирование генетических вариантов любой природы (соматические и наследственные) по результатам высокопроизводительного секвенирования различных аналитов (включая ДНК, выделенную из периферической крови, ДНК, выделенную из образцов опухолевой ткани и сцДНК, выделенную из плазмы крови). Однако реализованный модуль детектирования генетических вариантов не осуществляет дискриминацию между наследственными и соматическими вариантами.
chairman_dissertation_council.name: Всеволод
chairman_dissertation_council.surname: Макеев
chairman_dissertation_council.patronymic: Юрьевич
chairman_dissertation_council.position: заведующий лабораторией
chairman_dissertation_council.degree: Доктор биологических наук
chairman_dissertation_council.rank: Член-корреспондент РАН
chairman_dissertation_council.wos_research_id: E-8015-2013
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 7005512136
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0001-9405-9748
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Виталий
organization_supervisor.surname: Баган
organization_supervisor.patronymic: Анатольевич
organization_supervisor.position: Проректор по научной работе
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 34.03.23
rubrics.name: Математическая биология и теоретическое моделирование биологических процессов. Биоинформатика
oecds.code: 01.06.MC
oecds.name: MATHEMATICAL & COMPUTATIONAL BIOLOGY
speciality_codes.name: Математическая биология, биоинформатика
speciality_codes.code: 03.01.09
supervisors.fio: Скоблов М.Ю.
supervisors.scientific_degree: Кандидат биологических наук
supervisors.speciality_code: Генетика
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
protection_organization.short_name: МФТИ
protection_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Московский физико-технический институт (национальный исследовательский  университет)"
protection_organization.ogrn: 1027739386135
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: МФТИ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "МОСКОВСКИЙ ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ (НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)"
author_organization.ogrn: 1027739386135
author_organization.supervisor_name: НИКОЛАЙ
author_organization.supervisor_surname: КУДРЯВЦЕВ
author_organization.supervisor_patronymic: НИКОЛАЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения