Модификация протокола hi-c для молекулярно-генетического исследования парафиновых срезов опухолей

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Молекулярно-генетический анализ опухолевых тканей является важнейшим этапом на пути к пониманию механизмов развития онкологического заболевания, а также необходим для выбора таргетной терапии при лечении больного. Технология Hi-C (высокопроизводительный захват конформации хроматина) может использоваться для детекции различных типов геномных вариантов, включая сбалансированные хромосомные перестройки – инверсии и транслокации. В этой работе мы предлагаем модификацию метода Hi-C для анализа контактов хроматина в парафиновых срезах опухолевых тканей. Мы показали, что полученные с помощью этой методики данные позволяют обнаружить различные типы хромосомных перестроек. Мы составили список клинически значимых транслокаций и на основе моделирования Hi-C-контактов показали, что как минимум часть из них может быть обнаружена с использованием технологии Hi-C. Таким образом, мы продемонстрировали перспективы модифицированного метода Hi-C в качестве инструмента онкогенетической диагностики.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

М. М. Гридина

Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук; Новосибирский государственный университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: gridinam@gmail.com
Россия, Новосибирск; Новосибирск

Я. К. Степанчук

Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук; Новосибирский государственный университет

Email: gridinam@gmail.com
Россия, Новосибирск; Новосибирск

М. А. Нуриддинов

Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук; Новосибирский государственный университет

Email: gridinam@gmail.com
Россия, Новосибирск; Новосибирск

Т. А. Лагунов

Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук; Новосибирский государственный университет

Email: gridinam@gmail.com
Россия, Новосибирск; Новосибирск

Н. Ю. Торгунаков

Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук; Новосибирский государственный университет

Email: gridinam@gmail.com
Россия, Новосибирск; Новосибирск

А. А. Шадский

Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук; Новосибирский государственный университет

Email: gridinam@gmail.com
Россия, Новосибирск; Новосибирск

А. И. Рябова

Научно-исследовательский институт онкологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук

Email: gridinam@gmail.com
Россия, Томск

Н. В. Васильев

Научно-исследовательский институт онкологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук

Email: gridinam@gmail.com
Россия, Томск

С. В. Вторушин

Научно-исследовательский институт онкологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук; Сибирский государственный медицинский университет Минздрава России

Email: gridinam@gmail.com
Россия, Томск; Томск

Т. С. Геращенко

Научно-исследовательский институт онкологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук

Email: gridinam@gmail.com
Россия, Томск

Е. В. Денисов

Научно-исследовательский институт онкологии, Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук

Email: gridinam@gmail.com
Россия, Томск

М. А. Травин

Научно-исследовательский институт клинической и экспериментальной лимфологии – филиал ИЦиГ СО РАН

Email: gridinam@gmail.com
Россия, Новосибирск

М. А. Королев

Научно-исследовательский институт клинической и экспериментальной лимфологии – филиал ИЦиГ СО РАН

Email: gridinam@gmail.com
Россия, Новосибирск

В. С. Фишман

Федеральный исследовательский центр Институт цитологии и генетики Сибирского отделения Российской академии наук; Новосибирский государственный университет

Email: gridinam@gmail.com
Россия, Новосибирск; Новосибирск

Список литературы

  1. Schmitz, R., Ceribelli, M., Pittaluga, S., Wright, G., and Staudt, L. M. (2014) Oncogenic mechanisms in Burkitt lymphoma, Cold Spring Harb. Perspect. Med., 4, a014282, https://doi.org/10.1101/cshperspect.a014282.
  2. Kumar-Sinha, C., Tomlins, S. A., and Chinnaiyan, A. M. (2008) Recurrent gene fusions in prostate cancer, Nat. Rev. Cancer, 8, 497-511, https://doi.org/10.1038/nrc2402.
  3. Pflueger, D., Rickman, D. S., Sboner, A., Perner, S., LaFargue, C. J., Svensson, M. A., Moss, B. J., Kitabayashi, N., Pan, Y., de la Taille, A., Kuefer, R., Tewari, A. K., Demichelis, F., Chee, M. S., Gerstein, M. B., and Rubin, M. A. (2009) N-Myc downstream regulated gene 1 (NDRG1) is fused to ERG in prostate cancer, Neoplasia, 11, 804-W18, https:// doi.org/10.1593/neo.09572.
  4. Sorensen, P. H., Lessnick, S. L., Lopez-Terrada, D., Liu, X. F., Triche, T. J., and Denny, C. T. (1994) A second Ewing’s sarcoma translocation, t(21;22), fuses the EWS gene to another ETS-family transcription factor, ERG, Nat. Genet., 6, 146-151, https://doi.org/10.1038/ng0294-146.
  5. Sotoca, A. M., Prange, K. H. M., Reijnders, B., Mandoli, A., Nguyen, L. N., Stunnenberg, H. G., and Martens, J. H. A. (2016) The oncofusion protein FUS-ERG targets key hematopoietic regulators and modulates the all-trans retinoic acid signaling pathway in t(16;21) acute myeloid leukemia, Oncogene, 35, 1965-1976, https://doi.org/10.1038/onc.2015.261.
  6. Persson, M., Andrén, Y., Mark, J., Horlings, H. M., Persson, F., and Stenman, G. (2009) Recurrent fusion of MYB and NFIB transcription factor genes in carcinomas of the breast and head and neck, Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 106, 18740-18744, https://doi.org/10.1073/pnas.0909114106.
  7. Humtsoe, J. O., Kim, H.-S., Jones, L., Cevallos, J., Boileau, P., Kuo, F., Morris, L. G. T., and Ha, P. (2022) Development and characterization of MYB-NFIB fusion expression in adenoid cystic carcinoma, Cancers, 14, 2263, https://doi.org/ 10.3390/cancers14092263.
  8. Turner, N., and Grose, R. (2010) Fibroblast growth factor signalling: from development to cancer, Nat. Rev. Cancer, 10, 116-129, https://doi.org/10.1038/nrc2780.
  9. Nakanishi, Y., Akiyama, N., Tsukaguchi, T., Fujii, T., Satoh, Y., Ishii, N., and Aoki, M. (2015) Mechanism of oncogenic signal activation by the novel fusion kinase FGFR3-BAIAP2L1, Mol. Cancer Ther., 14, 704-712, https://doi.org/ 10.1158/1535-7163.MCT-14-0927-T.
  10. Guo, Q., Lakatos, E., Bakir, I. A., Curtius, K., Graham, T. A., and Mustonen, V. (2022) The mutational signatures of formalin fixation on the human genome, Nat. Commun., 13, 4487, https://doi.org/10.1038/s41467-022-32041-5.
  11. Scolnick, J. A., Dimon, M., Wang, I.-C., Huelga, S. C., and Amorese, D. A. (2015) An efficient method for identifying gene fusions by targeted RNA sequencing from fresh frozen and FFPE samples, PLoS One, 10, e0128916, https:// doi.org/10.1371/journal.pone.0128916.
  12. Mardis, E. R., and Wilson, R. K. (2009) Cancer genome sequencing: a review, Hum. Mol. Genet., 18, 163-168, https://doi.org/10.1093/hmg/ddp396.
  13. Maher, C. A., Kumar-Sinha, C., Cao, X., Kalyana-Sundaram, S., Han, B., Jing, X., Sam, L., Barrette, T., Palanisamy, N., and Chinnaiyan, A. M. (2009) Transcriptome sequencing to detect gene fusions in cancer, Nature, 458, 97-101, https://doi.org/10.1038/nature07638.
  14. Peng, H., Huang, R., Wang, K., Wang, C., Li, B., Guo, Y., Li, M., Zhang, D., Dong, H., Chen, H., Chen, C., Xu, Q., Li, F., Tian, L., and Wu, J. (2021) Development and validation of an RNA sequencing assay for gene fusion detection in formalin-fixed, paraffin-embedded tumors, J. Mol. Diagn., 23, 223-233, https://doi.org/10.1016/j.jmoldx.2020.11.005.
  15. Ahlfen, S. von, Missel, A., Bendrat, K., and Schlumpberger, M. (2007) Determinants of RNA quality from FFPE samples, PLoS One, 2, e1261, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0001261.
  16. Groelz, D., Sobin, L., Branton, P., Compton, C., Wyrich, R., and Rainen, L. (2013) Non-formalin fixative versus formalin-fixed tissue: a comparison of histology and RNA quality, Exp. Mol. Pathol., 94, 188-194, https://doi.org/10.1016/ j.yexmp.2012.07.002.
  17. Wang, X., Xu, J., Zhang, B., Hou, Y., Song, F., Lyu, H., and Yue, F. (2021) Genome-wide detection of enhancer-hijacking events from chromatin interaction data in re-arranged genomes, Nat. Methods, 18, 661-668, https://doi.org/10.1038/s41592-021-01164-w.
  18. Engreitz, J. M., Agarwala, V., and Mirny, L. A. (2012) Three-dimensional genome architecture influences partner selection for chromosomal translocations in human disease, PLoS One, 7, e44196, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0044196.
  19. Harewood, L., Kishore, K., Eldridge, M. D., Wingett, S., Pearson, D., Schoenfelder, S., Collins, V. P., and Fraser, P. (2017) Hi-C as a tool for precise detection and characterisation of chromosomal rearrangements and copy number variation in human tumours, Genome Biol., 18, 125, https://doi.org/10.1186/s13059-017-1253-8.
  20. Chakraborty, A., and Ay, F. (2017) Identification of copy number variations and translocations in cancer cells from Hi-C data, Bioinformatics, 34, 338-345, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btx664.
  21. Dixon, J. R., Xu, J., Dileep, V., Zhan, Y., Song, F., Le, V. T., Yardımcı, G. G., Chakraborty, A., Bann, D. V., Wang, Y., Clark, R., Zhang, L., Yang, H., Liu, T., Iyyanki, S., An, L., Pool, C., Sasaki, T., Rivera-Mulia, J. C., Ozadam, H., Lajoie, B. R., Kaul, R., Buckley, M., Lee, K., Diegel, M., Pezic, D., Ernst, C., Hadjur, S., Odom, D. T., Stamatoyannopoulos, J. A., Broach, J. R., Hardison, R. C., Ay, F., Noble, W. S., Dekker, J., Gilbert, D. M., and Yue, F. (2018) Integrative detection and analysis of structural variation in cancer genomes, Nat. Genet., 50, 1388-1398, https://doi.org/10.1038/s41588-018-0195-8.
  22. Melo, U. S., Schöpflin, R., Acuna-Hidalgo, R., Mensah, M. A., Fischer-Zirnsak, B., Holtgrewe, M., Klever, M.-K., Türkmen, S., Heinrich, V., Pluym, I. D., Matoso, E., Bernardo de Sousa, S., Louro, P., Hülsemann, W., Cohen, M., Dufke, A., Latos-Bieleńska, A., Vingron, M., Kalscheuer, V., Quintero-Rivera, F., Spielmann, M., and Mundlos, S. (2020) Hi-C identifies complex genomic rearrangements and TAD-shuffling in developmental diseases, Am. J. Hum. Genet., 106, 872-884, https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2020.04.016.
  23. Adeel, M. M., Rehman, K., Zhang, Y., Arega, Y., and Li, G. (2022) Chromosomal translocations detection in cancer cells using chromosomal conformation capture data, Genes, 13, 1170, https://doi.org/10.3390/genes13071170.
  24. Du, Y., Gu, Z., Li, Z., Yuan, Z., Zhao, Y., Zheng, X., Bo, X., Chen, H., and Wang, C. (2022) Dynamic interplay between structural variations and 3D genome organization in pancreatic cancer, Adv. Sci., 9, https://doi.org/10.1002/advs.202200818.
  25. Kim, K., Kim, M., Kim, Y., Lee, D., and Jung, I. (2022) Hi-C as a molecular rangefinder to examine genomic rearrangements, Semin. Cell Dev. Biol., 121, 161-170, https://doi.org/10.1016/j.semcdb.2021.04.024.
  26. Song, F., Xu, J., Dixon, J., and Yue, F. (2022) Analysis of Hi-C data for discovery of structural variations in cancer, Methods Mol. Biol., 2301, 143-161, https://doi.org/10.1007/978-1-0716-1390-0_7.
  27. Sidiropoulos, N., Mardin, B. R., Rodríguez-González, F. G., Bochkov, I. D., Garg, S., Stütz, A. M., Korbel, J. O., Aiden, E. L., and Weischenfeldt, J. (2022) Somatic structural variant formation is guided by and influences genome architecture, Genome Res., 32, 643-655, https://doi.org/10.1101/gr.275790.121.
  28. Troll, C. J., Putnam, N. H., Hartley, P. D., Rice, B., Blanchette, M., Siddiqui, S., Ganbat, J.-O., Powers, M. P., Ramakrishnan, R., Kunder, C. A., Bustamante, C. D., Zehnder, J. L., Green, R. E., and Costa, H. A. (2019) Structural variation detection by proximity ligation from formalin-fixed, paraffin-embedded tumor tissue, J. Mol. Diagn., 21, 375-383, https://doi.org/10.1016/j.jmoldx.2018.11.003.
  29. Allahyar, A., Pieterse, M., Swennenhuis, J., Los-de Vries, G. T., Yilmaz, M., Leguit, R., Meijers, R. W. J., van der Geize, R., Vermaat, J., Cleven, A., van Wezel, T., Diepstra, A., van Kempen, L. C., Hijmering, N. J., Stathi, P., Sharma, M., Melquiond, A. S. J., de Vree, P. J. P., Verstegen, M. J. A. M., Krijger, P. H. L., Hajo, K., Simonis, M., Rakszewska, A., van Min, M., de Jong, D., Ylstra, B., Feitsma, H., Splinter, E., and de Laat, W. (2021) Robust detection of translocations in lymphoma FFPE samples using targeted locus capture-based sequencing, Nat. Commun., 12, 3361, https://doi.org/10.1038/s41467-021-23695-8.
  30. Gridina, M., Popov, A., Shadskiy, A., Torgunakov, N., Kechin, A., Khrapov, E., Ryzhkova, O., Filipenko, M., and Fishman, V. (2023) Expanding the list of sequence-agnostic enzymes for chromatin conformation capture assays with S1 nuclease, https://doi.org/10.1101/2023.06.15.545138.
  31. Gridina, M., Mozheiko, E., Valeev, E., Nazarenko, L. P., Lopatkina, M. E., Markova, Z. G., Yablonskaya, M. I., Voinova, V. Y., Shilova, N. V., Lebedev, I. N., and Fishman, V. (2021) A cookbook for DNase Hi-C, Epigenet. Chromatin, 14, 15, https://doi.org/10.1186/s13072-021-00389-5.
  32. Rao, S. S. P., Huntley, M. H., Durand, N. C., Stamenova, E. K., Bochkov, I. D., Robinson, J. T., Sanborn, A. L., Machol, I., Omer, A. D., Lander, E. S., and Aiden, E. L. (2014) A 3D map of the human genome at kilobase resolution reveals principles of chromatin looping, Cell, 159, 1665-1680, https://doi.org/10.1016/j.cell.2014.11.021.
  33. Belaghzal, H., Dekker, J., and Gibcus, J. H. (2017) Hi-C 2.0: An optimized Hi-C procedure for high-resolution genome-wide mapping of chromosome conformation, Methods, 123, 56-65, https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2017.04.004.
  34. Zheng, W., Yang, Z., Ge, X., Feng, Y., Wang, Y., Liu, C., Luan, Y., Cai, K., Vakal, S., You, F., Guo, W., Wang, W., Feng, Z., and Li, F. (2021) Freeze substitution Hi-C, a convenient and cost-effective method for capturing the natural 3D chromatin conformation from frozen samples, J. Genet. Genomics, 48, 237-247, https://doi.org/10.1016/j.jgg.2020.11.002.
  35. Golloshi, R., Sanders, J. T., and McCord, R. P. (2018) Iteratively improving Hi-C experiments one step at a time, Methods, 142, 47-58, https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2018.04.033.
  36. Lafontaine, D. L., Yang, L., Dekker, J., and Gibcus, J. H. (2021) Hi-C 3.0: improved protocol for genome-wide chromosome conformation capture, Curr. Protoc., 1, e198, https://doi.org/10.1002/cpz1.198.
  37. Akgol Oksuz, B., Yang, L., Abraham, S., Venev, S. V., Krietenstein, N., Parsi, K. M., Ozadam, H., Oomen, M. E., Nand, A., Mao, H., Genga, R. M. J., Maehr, R., Rando, O. J., Mirny, L. A., Gibcus, J. H., and Dekker, J. (2021) Systematic evaluation of chromosome conformation capture assays, Nat. Methods, 18, 1046-1055, https://doi.org/10.1038/s41592-021-01248-7.
  38. Kennedy-Darling, J., and Smith, L. M. (2014) Measuring the formaldehyde protein-DNA cross-link reversal rate, Anal. Chem., 86, 5678-5681, https://doi.org/10.1021/ac501354y.
  39. Einaga, N., Yoshida, A., Noda, H., Suemitsu, M., Nakayama, Y., Sakurada, A., Kawaji, Y., Yamaguchi, H., Sasaki, Y., Tokino, T., and Esumi, M. (2017) Assessment of the quality of DNA from various formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) tissues and the use of this DNA for next-generation sequencing (NGS) with no artifactual mutation, PLoS One, 12, e0176280, https://doi.org/10.1371/journal.pone.0176280.
  40. Kuwata, T., Wakabayashi, M., Hatanaka, Y., Morii, E., Oda, Y., Taguchi, K., Noguchi, M., Ishikawa, Y., Nakajima, T., Sekine, S., Nomura, S., Okamoto, W., Fujii, S., and Yoshino, T. (2020) Impact of DNA integrity on the success rate of tissue-based next-generation sequencing: lessons from nationwide cancer genome screening project SCRUM-Japan GI‐SCREEN, Pathol. Int., 70, 932-942, https://doi.org/10.1111/pin.13029.
  41. Ma, W., Ay, F., Lee, C., Gulsoy, G., Deng, X., Cook, S., Hesson, J., Cavanaugh, C., Ware, C. B., Krumm, A., Shendure, J., Blau, C. A., Disteche, C. M., Noble, W. S., and Duan, Z. (2018) Using DNase Hi-C techniques to map global and local three-dimensional genome architecture at high resolution, Methods, 142, 59-73, https://doi.org/10.1016/ j.ymeth.2018.01.014.
  42. Lomov, N., Zerkalenkova, E., Lebedeva, S., Viushkov, V., and Rubtsov, M. A. (2021) Cytogenetic and molecular genetic methods for chromosomal translocations detection with reference to the KMT2A/MLL gene, Crit. Rev. Clin. Lab. Sci., 58, 180-206, https://doi.org/10.1080/10408363.2020.1844135.
  43. Mosele, F., Remon, J., Mateo, J., Westphalen, C. B., Barlesi, F., Lolkema, M. P., Normanno, N., Scarpa, A., Robson, M., Meric-Bernstam, F., Wagle, N., Stenzinger, A., Bonastre, J., Bayle, A., Michiels, S., Bièche, I., Rouleau, E., Jezdic, S., Douillard, J.-Y., Reis-Filho, J. S., Dienstmann, R., and André, F. (2020) Recommendations for the use of next-generation sequencing (NGS) for patients with metastatic cancers: a report from the ESMO precision medicine working group, Ann. Oncol., 31, 1491-1505, https://doi.org/10.1016/j.annonc.2020.07.014.
  44. Hehir-Kwa, J. Y., Koudijs, M. J., Verwiel, E. T. P., Kester, L. A., van Tuil, M., Strengman, E., Buijs, A., Kranendonk, M. E. G., Hiemcke-Jiwa, L. S., de Haas, V., van de Geer, E., de Leng, W., van der Lugt, J., Lijnzaad, P., Holstege, F. C. P., Kemmeren, P., and Tops, B. B. J. (2022) Improved gene fusion detection in childhood cancer diagnostics using RNA sequencing, JCO Precis. Oncol., 6, e2000504, https://doi.org/10.1200/PO.20.00504.
  45. Zhang, Y., Chen, F., and Creighton, C. J. (2021) SVExpress: identifying gene features altered recurrently in expression with nearby structural variant breakpoints, BMC Bioinformatics, 22, 135, https://doi.org/10.1186/s12859-021-04072-0.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Контроли этапов фрагментации и лигирования хроматина в Hi-C-экспериментах на свежих клетках и тканях с использованием DpnII (а), S1-нуклеазы (б) или полученные с использованием разработанного протокола Hi-C-анализа FFPE-срезов (в). 1 – Образец до фрагментации, 2 – после фрагментации, 3 – после лигирования. М – маркер длины 100 п.н. («SibEnzyme», М24). г – Количество выделенной ДНК (нг) в Hi-C-библиотеках, полученных из FFPE-срезов разных типов опухоли. Число проанализированных библиотек из мононуклеаров крови (МКПК) – 16, из FFPE-срезов: КЛ – 13, ХЛЛ – 9, глиомы – 4, саркомы – 5

Скачать (889KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Показатели качества Hi-C библиотек: доля невыровненных прочтений (а), доля ПЦР-дубликатов (б), доля DE (в), доля cis-контактов среди Hi-C-контактов (г). Число проанализированных библиотек из мононуклеаров крови (МКПК) – 16, из FFPE-срезов: КЛ – 13, ХЛЛ – 9, глиомы – 4, саркомы – 2

Скачать (1MB)
Метаданные
4. Рис. 3. Тепловые карты контактов для Hi-C из FFPE-срезов. а – Изображение тепловой карты геномных Hi-C-контактов в масштабе хромосом для образца s26 (выше диагонали), в качестве контроля (ниже диагонали) приведена карта, полученная для лимфоцитов крови [30]. б – Примеры паттернов контактов на картах Hi-C, соответствующих реципрокным транслокациям, и их схематичное изображение. Примеры паттернов контактов на картах Hi-C для: инверсии (в), гетерозиготной делеции (г), гетерозиготных делеции и дупликации (д). Выше диагонали – карта контактов для образца s25, ниже – s26, который использовали в качестве контроля

Скачать (5MB)
Метаданные
5. Рис. 4. Моделирование хромосомных перестроек. а – Схематичное изображение двух вариантов транслокации, приводящей к слиянию генов. б, в – Тепловые карты контактов, построенные на основании смоделированных данных Hi-C для транслокаций. г–е – Тепловые карты контактов, построенные на основании смоделированных данных Hi-C для инверсий. Выше диагонали – карта контактов для смоделированной перестройки, ниже – контроль. В качестве контроля выступает модель Hi-C-карты без перестроек с таким же количеством контактов, как и у модели с перестройками

Скачать (5MB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024