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基因组res
1纽约市达勒姆大学医学中心综合基因组学部生物统计学和生物信息学系，美国北卡罗来纳州27708； 2计算生物学和生物信息学研究生课程，杜克大学，北卡罗来纳州达勒姆市27708，美国； 3美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学基因组和计算生物学中心27708，美国； 4美国杜克大学高级基因组技术中心，北卡罗来纳州达勒姆市27708，美国； 5美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学生物医学工程系27708； 6北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学遗传学和基因组学的大学计划27708，美国； 7美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学医学中心手术系27708； 8北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学分子遗传学和微生物学系27708，美国1纽约市达勒姆大学医学中心综合基因组学部生物统计学和生物信息学系，美国北卡罗来纳州27708； 2计算生物学和生物信息学研究生课程，杜克大学，北卡罗来纳州达勒姆市27708，美国； 3美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学基因组和计算生物学中心27708，美国； 4美国杜克大学高级基因组技术中心，北卡罗来纳州达勒姆市27708，美国； 5美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学生物医学工程系27708； 6北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学遗传学和基因组学的大学计划27708，美国； 7美国北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学医学中心手术系27708； 8北卡罗来纳州达勒姆大学杜克大学分子遗传学和微生物学系27708，美国
综合基因组
摘要背景转移性肾细胞癌 (mRCC) 中肿瘤特异性基因组改变的临床意义正在显现，一些研究表明 PBRM1 突变与免疫疗法 (IO) 反应之间存在关联。我们试图确定对血管内皮生长因子-酪氨酸激酶抑制剂 (VEGF-TKI) 和 IO 的不同反应的基因组预测因子。方法确定接受基因组分析的连续患者；包括接受 VEGF- TKI 或 IO 的患者。使用临床实验室改进修正案 (CLIA) 认证的检测方法 (Ashion Analytics；美国亚利桑那州凤凰城) 进行临床肿瘤正常全外显子组测序和肿瘤全转录组测序测试。在 VEGF-TKI 治疗患者群和 IO 治疗患者群中，比较了有临床益处 (CB；完全/部分缓解或病情稳定 >6 个月) 和无临床益处 (NCB) 患者的基因组结果。结果 91 名患者接受了基因组分析，58 名患者接受了 VEGF-TKI 和/或 IO 治疗。17 名患者接受了 VEGF-TKI 和 IO 的顺序治疗，结果 IO 队列中有 32 名患者，VEGF-TKI 队列中有 43 名患者。最常用的 IO 和 VEGF-TKI 是 nivolumab (66%) 和舒尼替尼 (40%)。整个队列中检测到的最常见变异是 VHL (64%)、PBRM1 (38%)、SETD2 (24%)、KDM5C (17%) 和 TERT (12%)。TERT 启动子突变与 IO 队列中的 NCB 相关 (p=0.038)；转录组分析揭示了 TERT 下游的多个差异调控通路。发现 TERT 启动子突变和 PBRM1 突变是互相排斥的。虽然 PBRM1 突变在接受 IO 和 VEGF-TKI 治疗的 CB 患者中更为普遍，但未发现统计学上显着的关联。结论我们的分析发现，TERT 启动子突变可能是 IO 结果的负面预测因素，并且与 PBRM1 功能丧失突变相互排斥。
