Personalis publica nuevos datos que demuestran un algoritmo altamente sensible para detectar la pérdida de heterocigosidad en el gen HLA

La herramienta detecta un biomarcador cada vez más importante para la inmunoterapia

MENLO PARK, California--(BUSINESS WIRE)--Personalis, Inc. (Nasdaq: PSNL), líder en genómica avanzada para la oncología de precisión, ha anunciado hoy la publicación de su estudio titulado "A machine learning algorithm with subclonal sensitivity reveals widespread pan-cancer human leukocyte antigen loss of heterozygosity" (Un algoritmo de aprendizaje automático con sensibilidad subclonal revela la pérdida de heterocigosidad generalizada del antígeno leucocitario humano en el cáncer), en Nature Communications.

La pérdida de heterocigosidad del antígeno leucocitario humano (HLA LOH) permite que las células cancerosas escapen al reconocimiento inmunitario mediante la supresión de alelos HLA, lo que provoca la supresión de la presentación de neoantígenos tumorales. A pesar de su importancia en la respuesta a la inmunoterapia, existen pocos métodos para detectar HLA LOH, y su precisión no se conoce bien. Además, la detección precisa de HLA LOH a partir de los datos de secuenciación es interesante dada la creciente ubicuidad de los perfiles moleculares de los tumores.

El estudio de Personalis detalla el desarrollo de la eliminación de alelos HLA específicos (Deletion of Allele-Specific HLA, DASH), un novedoso algoritmo basado en el aprendizaje automático que detecta HLA LOH a partir de datos emparejados de secuenciación tumoral/normal. Mediante la validación con mezclas de líneas celulares y la PCR digital específica para cada paciente, el estudio demuestra una mayor sensibilidad de detección de HLA LOH mediante DASH en comparación con las herramientas publicadas anteriormente y allana el camino para la utilidad clínica. Utilizando DASH para 610 pacientes de 15 tipos de tumores, el estudio descubrió que un gran porcentaje de pacientes se ve afectado por HLA LOH, incluidos los pacientes con adenocarcinoma de cáncer de pulmón de células no pequeñas (NSCLC-A) (24 %), cáncer de cuello uterino (38 %) y carcinomas de células escamosas de cabeza y cuello (HNSCC) (40 %). Además, el estudio mostró tasas de HLA LOH infladas en comparación con la LOH de todo el genoma, y correlaciones entre la expresión de CD274 (PD-L1) y el estado de inestabilidad de los microsatélites, lo que sugiere que la HLA LOH es una estrategia clave de resistencia inmunitaria.

"La detección precisa de HLA LOH es fundamental para su uso como biomarcador para la inmunoterapia contra el cáncer. Este estudio demuestra la capacidad de la DASH para detectar de forma sensible eventos subclonales en muestras de baja pureza tumoral, lo que permite realizar perfiles completos de HLA LOH generalizada en todos los tipos de tumores", ha declarado el Dr. Richard Chen, director médico y vicepresidente senior de I+D de Personalis. "Integrados con la plataforma NeXT de Personalis, estos eventos HLA LOH identificados por la DASH son una aportación clave a nuestro biomarcador multiómico compuesto, NEOPS™, para predecir mejor la respuesta a la inmunoterapia".

Acerca de Personalis

Personalis, Inc. es líder en genómica avanzada del cáncer que ha hecho posible la próxima generación de terapias y diagnósticos de precisión del cáncer. La Personalis NeXT Platform® ha sido desarrollada para adaptarse a las complejas y cambiantes nociones del cáncer, proporcionando a los médicos clínicos y a las empresas biofarmacéuticas clientes información de los aproximadamente 20.000 genes humanos, junto con su sistema inmunológico, a partir de una única muestra de tejido. Para permitir la secuenciación oncológica, el Clinical Laboratory de Personalis está centrado en la precisión clínica, la calidad, el big data, la escala y la eficiencia. El laboratorio cumple con las GxP, así como con la certificación de las modificaciones de mejora de laboratorios clínicos de 1988 y la del College of American Pathologists. Para más información, visite el sitio web de Personalis y siga a Personalis en LinkedIn y Twitter.

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