MRD detekce pomocí NGS: jak si vedou jednotlivé sekvenační platformy?

Co rozhoduje při detekci minimálního reziduálního onemocnění? Především citlivost, nízká chybovost a efektivní využití sekvenačních dat. Nový článek Element Biosciences přináší srovnání několika NGS technologií a výsledky benchmarkingu výzkumného programu SMaHT sponzorovaného National Institutes of Health (NIH - americká federální instituce pro biomedicínský a zdravotnický výzkum), ve kterém AVITI dosáhlo v řadě sledovaných parametrů špičkových výsledků mezi testovanými platformami.

Detekce MRD pomocí NGS klade mimořádné nároky na analytickou citlivost, nízkou chybovost a dostatečnou hloubku sekvenování, přičemž požadovaná citlivost může dosahovat přibližně 0,001–0,01 % VAF. V takovém případě není rozhodující pouze množství získaných dat, ale především jejich kvalita.

SMaHT: srovnání různých NGS technologií

Rozdíly mezi technologiemi dobře ilustrují data z výzkumného programu SMaHT (sponzorovaného NIH), který porovnával různé sekvenační platformy včetně AVITI od Element Biosciences, NovaSeq 6000 od Illumina, HiFi od PacBio a Oxford Nanopore.

AVITI s velmi nízkou chybovostí

V náročných genomových oblastech dosáhla platforma AVITI chybovosti při detekci SNV 0,04 %, zatímco hodnoty u dalších testovaných platforem byly 0,12 % pro NovaSeq 6000, 0,23 % pro PacBio HiFi a 0,37 % pro ONT. U indelů v homopolymerních oblastech byla chybovost AVITI 0,14 %, oproti 0,62 % u NovaSeq 6000, 15 % u HiFi a 18 % u ONT. Data tak ukazují velmi nízkou chybovost AVITI i v náročných genomových oblastech.

Trinity: efektivnější příprava knihoven

Testováno bylo také řešení Trinity od Element Biosciences, které umožňuje zkrácenou přípravu knihoven bez post-capture promývacích kroků a QC. Při analýze cfDNA a FFPE dosáhlo více než 95% citlivosti detekce SNP a velmi vysoké shody VAF mezi různými přípravami (R² ≈ 0,996).

Vysoká citlivost pro efektivní detekci MRD

Důležitým faktorem při detekci MRD je také efektivita využití sekvenační kapacity. U vysoce citlivých aplikací je potřeba velké množství dat, protože nízká frekvence variant vyžaduje hluboké pokrytí. Nižší chybovost platformy však znamená, že větší podíl získaných dat může být využit k detekci skutečných variant namísto jejich filtrování jako technických artefaktů. V kombinaci s dostupnou sekvenační kapacitou a konkurenceschopnými náklady tak AVITI vytváří vhodné podmínky pro hluboké a ekonomicky efektivní sekvenování.

AVITI jako platforma pro vysoce citlivé aplikace

AVITI tak představuje silnou platformu pro aplikace vyžadující vysokou citlivost, mezi které MRD jednoznačně patří.

Pokud vás zajímá detailní srovnání jednotlivých technologií, metodika benchmarkingu SMaHT a další praktická data, doporučujeme přečíst si celý originální článek:

NGS for MRD Detection: Sensitivity Requirements and Platform Comparison