Detektionen genetischer Alterationen beim nicht-kleinzelligen Lungenkarzinom (NSCLC) mittels zwei unterschiedlicher NGS basierter Technologien: Thermo Fisher NGS Workflow versus Illumina Archer Fusion Plex Workflow

Die hohe Inzidenz der jährlich in Deutschland an einem Lungenkarzinom Erkrankten und die schlechte 5-Jahres-Überlebensrate unterstreichen die Notwendigkeit von verbesserten Therapieansätzen. Eine präzise molekularpathologische Diagnostik ist hierfür unerlässlich. Die auf der Next Generation Sequencing beruhende Technologie ermöglicht es mit nur einer geringen Menge an Probenmaterial eine Analyse der DNA bzw. RNA durchzuführen und genetische Alterationen im Erbgut zu detektieren. Diese Treibermutationen, ihre daraus resultierende Aktivierung von Protoonkogenen und die Inaktivierung von Tumorsuppressorgenen, sowie die daraus resultierenden tumorinduzierenden Proteine bieten gezielte pharmakologische Ansatzpunkte. Um eine flächendeckende Implementierung der molekularen Diagnostik zu etablieren, hat sich aus dem 2012 gegründeten Netzwerk Genomische Medizin (NGM) mit Sitz in Köln das nationale Netzwerk Genomische Medizin (nNGM) unter Beteiligung von Krebszentren an 17 Standorten gebildet. Ziele dieses Verbunds sind neben der Etablierung auch die Harmonisierung und Qualitätssicherung der molekularen Diagnostik. Darüber hinaus soll durch die deutschlandweite Verteilung vielen Patienten eine individuelle Therapie (zugelassen oder off-label) bzw. das Einschleusen in klinische Studien ermöglicht werden. Das Ziel dieser Dissertation bestand darin, eine valide Analysemethode zu etablieren. Hierfür wurden DNA-basierte Alterationen in NSCLC Proben von zwei verschiedenen nNGM v2.0 Panels zweier Hersteller (ArcherDX und Thermo Fisher Scientific) in verschiedenen Aspekten miteinander verglichen (Zeit, Kosten, Ergebnisse). Ein Patientenkollektiv von 48 unterschiedlichen FFPE-Proben, bestehend aus 39 Adenokarzinomen und neun Plattenepithelkarzinomen, wurde im Rahmen der Dissertation untersucht. Die Ergebnisse wurden durch manuelle Interpretation unter Einbeziehung von bioinformatischen Datenbanken ermittelt. Zusätzlich erfolgte eine Analyse der Rohdaten mithilfe der Software MH Guide (Molecular Health). Beide Arbeitsabläufe erkannten insgesamt 120 genetische Veränderungen, wobei das Gen TP53 (23 % der Veränderungen) am häufigsten alteriert war. Die Konkordanz beider Systeme betrug 83 % (100/120). Der Archer Workflow 96 identifizierte 19 Veränderungen (1x pathogen, 11x benigne, 7x VUS), die vom Thermo Fisher Workflow nicht erkannt wurden. Diese verteilten sich auf die Gene FGFR3 (6), MET (5), TP53 (2) und NTRK1 (2), sowie die Gene CTNNB1, FGFR1, PIK3CA und STK11 (jeweils 1). Der Thermo Fisher Workflow erkannte eine Alteration (1x VUS) exklusiv, die auf das Gen STK11 entfiel. Molecular Healths Analyse stimmte zu 91 % mit der manuellen Einstufung pathogener Varianten überein (64/70). Sechs Mutationen, die manuell als pathogen bewertet worden waren, klassifizierte MH als nicht pathogen (EGFR (5), CTNNB1 (1)). Drei weitere Alterationen wurden in der manuellen Interpretation als VUS identifiziert, während MH diese als pathogen einstufte (FGFR2 (1), STK11 (1), RET (1)). MH Guide führte auch eine KRAS-Subtypenanalyse durch, wobei in sechs von 16 KRAS-Veränderungen die G12C-Variante identifiziert wurde. Darüber hinaus empfahl die Software für alle behandelbaren Mutationen eine evidenzbasierte Therapie. Abschließend konnte gezeigt werden, dass beide Workflows vergleichbare Ergebnisse liefern. Der Thermo Fisher Workflow zeichnete sich durch seine Schnelligkeit und geringere Hands-on-time bei höheren Kosten aus. Der Archer Workflow erkannte mehr Alterationen und erwies sich als kosteneffizienter. Die Integration der computergestützten Auswertung durch MH Guide erwies sich als korrekt und zeitsparend und somit als gute Ergänzung. Diese Arbeit trug zur Validierung und Vergleichbarkeit der beiden Analysemethoden bei. Gleichzeitig müssen ihre Einschränkungen wie die kleine Patientengruppe, fehlende Verlaufsdaten und die Beschränkung der Analyse auf DNA-Ebene erwähnt werden. Zusätzlich reflektiert die Dateninterpretation den Wissensstand zu einem bestimmten Zeitpunkt und könnte bereits überholt sein. Die verstärkte Einbindung von Computertechnologie und künstlicher Intelligenz verspricht revolutionäre Fortschritte, insbesondere in Bereichen, in denen umfangreiche Datenbankabgleiche erforderlich sind. Nichtsdestotrotz sind vor allem in Gebieten, in denen fehlerfreie Auswertungen essenziell sind, weitere Untersuchungen notwendig, um die computergestützten Ergebnisse zu validieren.