肿瘤基因检测之NGS机构选择?

风云

父亲患病后，需要给他做一个大panel的肿瘤基因检测。
看了很多文章，没看到有特别详细的国内几家公司关于NGS方面的对比。他们用谁的机器，试剂盒是不是已经获批？
illumina貌似国内不直接2C。看到了被提及很多的华大基因，燃石，世和，诺禾致源，泛生子等
请业内人士帮忙给一些建议，用肿瘤组织做NGS，谁家的检测能力更强，能够检测出来东西。假阴假阳的概率低？
感谢

原文地址：https://www.zhihu.com/question/532440303

继续前进

“本篇欧洲肿瘤诊疗指南，更新适用于全球范围，也供中国肿瘤患者参考”


背景：上一版欧洲肿瘤ESMO指南还是在2020年，随着精准医疗的发展，如越来越多靶药靶点的获批，2024年7月，欧洲欧洲医学学会肿瘤学精准医学工作组更新了针对晚期癌症患者使用肿瘤二代测序(NGS)的建议。







更新内容

1. 除了2020年版的非小细胞肺癌、前列腺癌、结直肠癌、胆管癌和卵巢癌等常见癌种，2024年版还将胃肠道间质瘤、肉瘤、甲状腺癌和未知原发肿瘤(CUP)等罕见癌症纳入研究范围，建议进行NGS检测。

2. NGS检测在肿瘤领域的应用范围日益扩大，更多靶点匹配更多靶药提高了癌症患者的治疗疗效。

ESMO指南对基因变异的分级和临床意义
根据ESMO指南分子靶点临床可操作性量表(ESCAT) ，检出变异共分为6个等级，指南推荐重点关注I级的基因变异，因为它是癌症类型患者在临床诊疗中进行NGS检测的关键性决定因素。此外，推荐的II级基因组变异，可指导临床试验和促进药物开发。III/IV级及其它等级的基因变异在指南中没有被报道，因为它们不应该用于常规实践，对患者临床结果的影响有限。





以下为针对各肿瘤类型患者，指南推荐检测基因变异和匹配的靶药。

更新后的变异分级在各癌症类型表格中用红色高亮标出。






























参考文献
Mosele MF, Westphalen CB, et al. Recommendations for the use of next-generation sequencing (NGS) for patients with advanced cancer in 2024: a report from the ESMO Precision Medicine Working Group. Ann Oncol. 2024 Jul;35(7):588-606.

继续前进

自荐一下，血液肿瘤（如淋巴瘤、白血病、多发性骨髓瘤等）领域NGS检测请选择泛因医学。

泛因医学是一家在免疫学精准医疗领域提供数据和技术支持的优秀供应商，先后获得深圳市创新型中小企业、国家高新技术企业认定。依托免疫组学NGS技术，泛因医学为疾病发现、检测、监测等全过程提供产品解决方案，长期扎根于血液肿瘤领域，主要从事白血病、淋巴瘤等疾病的监测和高效免疫治疗药物筛选平台建设。作为全球领先的免疫组学平台型公司，在过去的几年中，泛因医学积累了大量的科研/临床样本免疫组学信息，为肿瘤TCR和有效抗体筛选，以及肿瘤早筛、免疫治疗伴随诊断、MRD监测等免疫组库产品提供数据支持。创始团队已发表免疫组学高水平论文70多篇，申请专利20余项。

“量化免疫，护航健康”是泛因一贯以来坚持的原则和宗旨。

继续前进

肿瘤微生物组  5R 16S测序检测



微生物与肿瘤细胞的相互作用Unexpected guests in the tumor microenvironment: microbiome in cancer


服务简介  具有复杂功能的微生物被发现是肿瘤微环境中的一个潜在成分。由于其生物量低和其他障碍,对内部微生物群的了解很少。微基生物对于肿瘤微生物的检测采用5R 16S测序的方法，大幅提高了细菌物种检测的覆盖率和分辨率。
5R 16S测序原理



5R 16S扩增16S rRNA基因的5个区域          灰色R1-R5表示5R 16S扩增的5个区域

对于肿瘤样本微生物的检测采用5R 16S测序，即对16S rRNA基因上的五个区域（V2、V3、V5、V6、V8）进行多重PCR扩增和测序。这种方法能兼容有一定程度降解的FFPE样本，并增加分析的分辨率。与V3 V4区扩增策略相比，扩增出的区域覆盖约68%的16S全长序列，可以大幅提高细菌物种检测的覆盖率和分辨率，尤其适合于低生物量的微生物样本检测。
肿瘤微生物组（Tumor Microbiome）或称瘤内微生物组（Intratumoral Microbiome）是肿瘤微环境中不可或缺的成员，与肿瘤的发生发展乃至治疗紧密相关。通过比较肿瘤内微生物群与体内其他部位的微生物群组成可能有助于我们识别存在于不同肿瘤中的关键微生物，为癌症预防提供新的见解。
目前16S rRNA基因扩增子测序和宏基因组学是鉴定肿瘤内微生物群最常用的方法。但由于肿瘤微生物生物量很低，肿瘤样本呈现出很高的宿主与细菌DNA比率，导致基于扩增子策略的16S rRNA基因测序，受宿主DNA干扰，引起菌群序列PCR扩增效率降低，甚至扩增失败。肿瘤微生物的全基因组测序则需要很好的微生物富集策略，否则可能无法进行。
基于以上情况，对于肿瘤样本微生物的检测采用5R 16S测序。
检测样本类型
组织、FFPE、体液、粪便、DNA等生物量低的样本
相关文献研究
一、人类肿瘤微生物的分布    5R 16S rDNA测序方法


引言：细菌是人类肿瘤中众所周知的居民，但它们的存在是否对肿瘤有利或对细菌本身有利一直不清楚。研究人员对肿瘤微生物组进行了全面分析，研究了七种癌症类型的1526个肿瘤及其邻近的正常组织，包括乳腺癌、肺癌、卵巢癌、胰腺癌、黑色素瘤、骨癌和脑癌。
我们发现每种肿瘤类型都有不同的微生物组组成，而乳腺癌具有特别丰富多样的微生物组。瘤内细菌主要存在于细胞内，存在于癌细胞和免疫细胞中。我们还注意到肿瘤内细菌或其预测功能与肿瘤类型和亚型、患者的吸烟状况以及对免疫疗法的反应之间的相关性。
结果展示：1.细菌DNA、RNA和脂多糖存在于许多人类实体肿瘤中
研究7种实体肿瘤,它们代表了常见的癌症类型,而这些癌症的微生物群在很大程度上是未知的,如黑色素瘤、骨肿瘤和脑肿瘤。为了解决实验室携带的污染物,我们引入了643个与样本一起处理的阴性对照,其中包括437个DNA提取对照和206个PCR反应无模板对照。为解决样本到达实验室前可能发生的污染,我们还纳入了从研究中使用的石蜡块(无组织)边缘采集的168个纯石蜡样品。
我们分析了1010个肿瘤样本和516个正常样本,包括来自同一患病的正常邻近组织(NAT)。
发现,不同的癌症类型在对细菌DNA阳性的肿瘤比例上有所不同,从仅14.3%的黑色素瘤到60%的乳腺癌、胰腺癌和骨肿瘤。在与外部环境没有直接联系的实体肿瘤中也检测到了细菌DNA,
例如卵巢癌、多形性胶质母细胞瘤（GBM）和骨癌。



A研究中分析的人体样本数  B通过细菌16S rDNA qPCR评估人类肿瘤中细菌DNA的存在。

• 瘤内细菌主要存在于细胞内，存在于癌细胞和免疫细胞中
  

病理检查发现LPS和细菌16S rRNA主要分布于癌细胞和免疫细胞(图A）。在癌细胞中,细菌16S rRNA主要在细胞质中检测到,而LPS染色与细胞质和细胞核有关( 图B）。CD45阳性白细胞通过16SrRNA染色表现出比癌细胞更强的胞质细菌染色(图C)。LTA阳性细菌几乎全部存在于巨噬细胞中,通过免疫荧光在CD68中进行验证(图D)。LTA很少在癌细胞或CD45+/CD68−免疫细胞中检测到。虽然在CD45+/CD68+细胞中，细菌LPS和LTA染色强度非常强，但FISH在巨噬细胞中很少发现细菌16SrRNA(图A、D)。这种差异可能反映了巨噬细胞摄取了细菌成分，而不是活的细菌，也可能是由于在细菌被巨噬细胞吞噬和处理很长时间后，LPS和LTA在巨噬细胞中积累所致。此前已有研究表明，巨噬细胞对细菌脂多糖的处理非常缓慢；因此，在细菌被摄入和处理几个月后，可以在这些细胞中发现LPS。
为了进一步验证癌细胞内细菌的存在，我们对4例细菌LPS和16S rRNA阳性的人类乳腺肿瘤进行了相关光镜和电子显微镜（CLEM）.结合LPS荧光染色和透射电镜（TEM）成像，清楚地显示了所有四种肿瘤中细菌的细胞内定位(图E)。





肿瘤内细菌存在于癌症细胞和免疫细胞中。

• 在459、427和354个肿瘤核心中不同细胞类型中LPS、LTA和细菌16S rRNA的染色模式总结。CD45+/CD68+细胞被称为巨噬细胞；CD45+/CD68−细胞被称为其他免疫细胞。(B)细菌性LPS和16S rRNA在乳腺癌细胞中出现。(C)细菌性LPS和16S rRNA在一个高度炎症的乳腺肿瘤的CD45+/CD68−细胞中被证实。(D) A型黑色素瘤肿瘤显示典型的巨噬细胞相关菌(M)染色，LPS和LTA染色阳性，但无16S rRNA染色。附近的肿瘤细胞(T)显示典型的LPS和16S rRNA染色，LTA染色阴性。每个插图都显示了整个核心的低放大倍数。高倍率图像中的比例尺，20毫米。(E) CLEM显示了人类乳腺癌中的细胞内细菌。IF图像显示蓝色为DAPI，红色为LPS。两种细菌用箭头标记。
  

3.乳腺肿瘤的微生物组比其他肿瘤类型更丰富、更多样化
为了表征肿瘤内微生物组，我们开发了一种多重16S rDNA测序方案，可扩增16S rRNA基因上的五个短区域：5R 16S rDNA测序方法。通过使用短扩增子扩增68%的细菌16S rRNA基因，与广泛使用的V4或V3-V4扩增相比，该方法提高了细菌物种检测的覆盖度和分辨率。此外，它还可应用于源自福尔马林固定石蜡包埋肿瘤的部分降解DNA。
多重16S rDNA测序方案，在不同的肿瘤或正常组织中检测到9190种细菌。与其他所有待测肿瘤类型相比，乳腺肿瘤富含微生物组的多样性更高，在任何单个乳腺肿瘤样本中平均检测到16.4种细菌，而在所有其他肿瘤类型中平均<9种。另外，乳腺肿瘤样本中的细菌负荷和丰富度高于健康受试者正常乳腺样本中的细菌负荷和丰富度。
同时利用5名乳腺癌患者手术所得到的活体肿瘤组织，发现乳腺肿瘤中有来自三个主要门（变形菌门、厚壁菌门、放线菌门）的活细菌蛋白质，验证了人类肿瘤中存在活细菌。

• 细菌16SrRNA基因及其保守（蓝色）和可变（黄色）区域的图示。以大肠杆菌K-12亚株MG1655的序列为参考序列。多重5R PCR方法的5个扩增子用灰色表示。(B)应用于16S rDNA测序数据的分析管道的示意图。(C)稀疏图显示了每个选择的肿瘤样本数量中不同肿瘤类型中通过所有过滤器的细菌属的数量。所有样本香农多样性指数的(D) Box blot，按肿瘤类型分开。(E)每个肿瘤中存在细菌种类数量的Box blot检测。(F)在乳腺肿瘤、乳腺NAT和乳腺正常样本中通过所有过滤器的细菌属数量的稀疏性图。(G)用荧光标记的d-丙氨酸在体外培养2小时的四种人乳腺肿瘤的荧光图像（蓝色）。
  

4.不同的肿瘤类型具有不同的微生物组成
使用单一测序方法和平台来表征多种肿瘤类型中的微生物组，使我们能够直接比较这些肿瘤的微生物组。比较某一特定肿瘤类型内和不同肿瘤类型内所有样本对之间的β多样性，发现同一类型肿瘤的微生物组往往比其他肿瘤类型的微生物组更相似。同时，肿瘤类型独特的微生物组组成在物种水平上也很明显。




（A）Jaccard相似性指数是根据所有可能的样本对之间通过肿瘤(n=528)中所有过滤器的细菌种类概况计算的。热图显示了来自任何两种癌症类型的样本对之间所有指数的平均值。（B）不同肿瘤类型的有序级系统发育型分布。（C）137种细菌流行率的无监督层次聚类，这些细菌在一种肿瘤类型中被击中，并且在至少一种肿瘤类型中存在于10%或更多的样本中。（D）来自(C)的19种细菌的流行，显示在不同的肿瘤类型中。（E）不同乳腺肿瘤亚型之间流行率存在显着差异的细菌类群显示在条形图中。（F）主坐标分析(PCoA)双标图在不同组织类型的细菌物种谱之间的Jaccard相似性指数。（G）火山图显示了乳房、肺和卵巢样本中肿瘤(T)及其NAT之间细菌的差异流行。
在本研究中，我们对来自7种人类肿瘤类型的1526个样本的微生物组进行了特征分析。采取了多种措施来最小化和控制污染，并使用5R多重细菌16S rDNA PCR测序技术来获得物种水平的分辨率。通过使用单一平台探索多种肿瘤类型，可以比较不同的肿瘤类型，并发现癌症类型特异性的微生物特征。
二、肿瘤中微生物的认识


随着对宿主-微生物相互作用的深入研究，肿瘤组织中存在的瘤内微生物群的概念被提出。肿瘤内微生物在19世纪首次被观察到并被描述，但在接下来的一个世纪中该领域几乎没有取得任何进展。近年来，随着检测技术的发展和对肿瘤微环境（TMEs）的深入了解，越来越多的证据证实了肿瘤内细菌的存在。
瘤内微生物群的来源


肿瘤内微生物群的来源：A) 粘膜器官。肠道微生物会扰乱粘膜屏障并进入肿瘤部位，而胰腺癌的瘤内细菌则通过胰管进入肿瘤部位。B) NAT是肿瘤内微生物群的潜在来源。C) 循环系统。肿瘤内微生物通过血行传播从口腔、肠道、肿瘤和其他部位进入肿瘤部位。
肿瘤内微生物群影响肿瘤发生和治疗的机制


诱导肿瘤发生的两个主要机制包括引起DNA损伤和激活致癌途径。肿瘤内微生物群也影响抗肿瘤免疫并发挥复杂的作用。此外，肿瘤内微生物群代谢化疗药物并导致化疗耐药。
不同肿瘤的瘤内微生物群的异质性
TME具有高度异质性，在不同的癌症中，瘤内微生物的组成和丰度也存在显着差异。因此，肿瘤内微生物群对不同癌症的影响也可能不同。


不同肿瘤中肿瘤内微生物群的异质性 A) 肺肿瘤。有几种细菌会影响肺癌的进展和转移。这些细菌通过不同的途径发挥作用。
B）胃肠道肿瘤。胃肠道肿瘤中微生物群的组成和功能很复杂。厚壁菌门、硒单胞菌门等多种细菌与肿瘤的进展密切相关。
研究肿瘤内微生物群的方法


肿瘤内微生物群和抗肿瘤治疗



肿瘤内微生物群是TME的重要且异质的组成部分，在肿瘤的发生和发展中发挥着复杂的作用。该领域还有很多问题有待解决，需要技术的发展和努力。值得注意的是，肿瘤内微生物群的研究具有强大的临床转化潜力，可能成为抗肿瘤治疗的下一个热点。
三、低微生物生物量微生物组研究中的污染：问题和建议


本研究首先回顾了污染物DNA和交叉污染是如何在微生物组研究中产生的，并讨论了它们的负面影响，特别是在低微生物生物量样本的分析期间。然后，确定了研究人员可以采取的几个关键措施，以减少污染DNA和交叉污染的影响。
DNA污染影响微生物组研究


低微生物生物量样品的两个处理组（三角形和圆形）在微生物组成上没有差异（样品DNA颜色相同，蓝色和橙色）。然而，由于处理组处理背景不同的，污染物DNA的类型和丰度的差异（红色和黑色）驱动了信号，从而导致处理组有不同的微生物组成。
减少DNA污染采取的措施


在低微生物生物量中，减少实验偏差和引入污染物DNA的措施。
肿瘤微生物组的生物量相对较低，宿主DNA和环境微生物DNA的污染是最大的障碍。
微基生物对于肿瘤微生物等低微生物样本的检测采用5R 16S测序的方法，大幅提高了细菌物种检测的覆盖率和分辨率。欢迎前来咨询了解：021-50763698。

继续前进

我们先来看两组定义：
MET扩增是指MET基因（人类胚胎成纤维细胞生长因子受体）在细胞中的拷贝数增加。这种现象在某些癌症中比较常见，尤其是肺癌和胃癌。MET扩增可以导致MET信号通路的过度激活，从而促进癌细胞的生长、增殖和侵袭。因此，MET扩增是一种重要的癌症分子标志物，也是开发针对MET信号通路的抗癌药物的重要靶点。
MET多倍体是指细胞中染色体数目增加的情况，通常是三倍体或更高倍体。MET多倍体可以由多种因素引起，例如不正常的有丝分裂、受精卵发育异常等。这种现象在生物学研究和医学诊断中都有重要的意义。
现有的研究显示，携带MET多体性的非小细胞肺癌患者可能不会从MET抑制剂中获益。

但是在目前为止的肿瘤NGS检测中，检测报告通常无法直接报出MET多倍体的结果，主要是因为MET扩增的检测需要结合多种测序技术和分析方法，而且存在一定的技术难度。具体来说，MET扩增的检测需要对DNA进行定量PCR、FISH等实验，或者进行测序深度分析、拷贝数变异分析等计算方法，这些方法需要对数据进行复杂的处理和分析，并且需要进行验证和确认。此外，MET扩增的检测还需要考虑样本来源、测序深度、拷贝数变异的误差率等因素，这也增加了MET扩增检测的难度。因此，目前NGS报告通常只会报告MET基因的突变和SNP等信息，而不会直接报告MET多倍体的结果。
随着技术的发展，国内的基因检测公司都在努力探索通过单独的NGS检测技术直接报出MET多倍体结果，通过对7q染色体的整体测序深度分析，即比较不同样本中特定区域的测序深度。如果MET拷贝数增加，包括7q32.1区域的拷贝数未增加或增加的区域占7q长度的<10％，则定义MET基因为扩增。如果包括7q32.1的区域的拷贝数增加且增加的区域占7q长度的>10％，则可能定义为MET基因扩增或多体性，即全基因MET扩增。如果包括7q32.1的区域的拷贝数增加且增加的区域占7q长度的>80％，则定义为多倍体。
这种多倍体分析方法在一个46名NSCLC患者中得到验证，这些患者的NGS检测结果显示MET拷贝数高。所有患者接受了MET抑制剂治疗，如Crizotinib或Savolitinib。MET扩增组的部分缓解(PR)率显著高于多体性组(50％对21.4％)，而多体性组和正常组之间的PR率没有显著差异(21.4％对25％)。MET扩增组的中位无进展生存期(PFS)为5.9个月，显著高于多体性组(2个月)，而多体性组和正常组之间的中位PFS相似(2个月对1.9个月)。支持了携带MET多体性的非小细胞肺癌患者可能不会从MET抑制剂中获益。

卡卡

背景

前列腺癌是一种常见而复杂的恶性肿瘤，严重威胁男性健康。全球范围内，前列腺癌占男性肿瘤年新发病例第二位，死亡原因第五位。初诊的前列腺癌大多对雄激素剥夺治疗（ADT）敏感，但随着病程进展，几乎都会进入预后较差的去势抵抗性前列腺癌（CRPC）阶段，尤其是转移性去势抵抗前列腺癌（mCRPC）。同源重组修复（HRR）是DNA双链断裂的重要修复途径，HRR相关基因突变会导致基因不稳定并促进肿瘤生长。研究显示，在mCRPC患者中，HRR基因突变大约占到20%-30%。既往研究提示PARP抑制剂在HRR突变的mCRPC中显示了抗肿瘤活性与安全性。
PROfound研究是第一个在前列腺癌领域利用分子分型指导靶向治疗的阳性结果Ⅲ期临床研究，不仅为PARP抑制剂在前列腺癌的治疗提供了有力的临床证据，也为前列腺癌的基因检测方法进行了全面的探索。尽管肿瘤组织样本是分子检测的金标准，但在临床诊疗中因为样本质控问题难以常规开展检测。临床上适合NGS分析的样本类型优选新鲜组织标本，也可选用FFPE样本、肿瘤细胞学样本及血浆（游离DNA/RNA）等。对于新鲜组织，可采用冷冻切片染色评估样本中的肿瘤细胞含量，对于FFPE样本，制作石蜡切片时，切取5片连续切片，其中1片进行HE染色评估肿瘤细胞的含量。除了样本组织类型，其他因素也会影响NGS结果。2022年发表在Clincal Cancer Research(IF:12.531)的一篇文章报道了PROfound研究中4000多名接受筛选的mCRPC患者肿瘤组织样本基因检测情况，讨论了真实世界中分子检测所面临的困局。


研究方法
研究纳入携带1-15个HRR基因突变、既往经二代抗雄激素药物（恩扎卢胺、阿比特龙）治疗进展的mCRPC患者。根据基因突变类型不同，分为两个队列。队列A患者至少携带BRCA1、BRCA2或ATM基因突变其中之一，队列B至少携带其他12个基因突变（BRIP1、BARD1、CDK12、CHEK1、CHEK2、FANCL、PALB2、PPP2R2A、RAD51B、RAD51C、RAD51D、RAD54L）其中之一。
研究结果
1.患者样本检测情况
在20个国家的206个地方，总共对4425名患者进行了初步筛查。FMI接收了4069名（92%）患者的样本；356名（8%）筛查的患者没有样本。在4069名有可用样本的患者中，4047名（99.5%）符合检测条件（即进行检测过程的第一步，病理评估）；另外22名（0.5%）患者不符合检测条件。符合检测条件的4047名患者中部分患者提交了多个样本，最终收集到4858个符合条件的样本。58%（2792/4858）的样本获得了NGS检测数据。
2.NGS结果分析
在样本水平上，存档的活检样本获得NGS结果的比例（56.9%）略低于新活检的样本(63.9%)（图1A）；原发灶样本（56.2%）略低于转移灶样本（63.9%）。不同样本形式（蜡块 vs 切片）的NGS检测成功率无显著差异。从样本组织来源看，淋巴结样本的NGS检测成功率最高（74.7%），骨样本最低(42.6%)（图1B）。不同采样方式对应的NGS检测成功率依次为：前列腺CNB 52.4%、根治性前列腺切除术74.0%、TURP 69.8%、环钻活检86.7%（图1C）。与既往研究结果一致，新近收集的样本获得NGS结果的比例更高，检测成功的概率随着样本存档时间的增加而逐渐下降。X2检验结果显示，久远样本年限与NGS检测失败的概率显著相关(P<0.001)：小于1年的样本中68.1%(95%CI，65.0-71.1)可获得NGS结果，而大于10年的样本获得NGS结果的概率为47.3%(95%CI，43.0-51.5)（图1D）。通过肿瘤纯度（细胞核）、总组织体积和DNA产量对NGS结果生成的分析表明，随着肿瘤纯度和DNA产量的增加，NGS检测成功的比例增加（图1E-1G）。





图1.4858个肿瘤样本的临床特征

未获得NGS检测结果的原因分析
获取的4858例样本在免疫组化、DNA提取、构建文库、生信分析等步骤中都存在一定失败的比例，如图2A。存档的样本有21.3%的比例是在DNA提取阶段失败，而最新获得的样本更有可能在病理质控阶段（肿瘤细胞含量较低）失败，如图2B。针对不同的取样方式，NGS检测失败的原因也不完全相同，根治术标本通常肿瘤细胞含量较高，可以达到病理质控标准，但由于其多为存档样本，DNA质量通常较低。








图2.样本处理各阶段失败原因分析

影响NGS检测结果的因素的分析模型
为了确定获得NGS检测结果的影响因素，研究者设计了一项逻辑回归模型，如图3所示，该模型包含的变量有样本类型、样本储存年限、肿瘤纯度、DNA产量等。DNA产量是影响NGS结果的主要变量(AUC=0.9061)；其他变量，如样本储存年限(AUC=0.6292)和肿瘤纯度(AUC=0.5965)也有潜在的影响。



图3.影响NGS检测结果的因素的逻辑回归模型

总结
PROfoud研究表明，基因检测来识别HRR基因突变是可行的。送检的样本会经过病理评估、DNA质量评估、测序质量评估等严格的质控步骤，每一步都会有一部分样本因质控不合格而无法获得NGS结果。样本储存年限、肿瘤纯度和DNA产量是影响NGS结果的三大要素。如果有多个样本，当这些样本的肿瘤纯度相近时，则考虑选择较新鲜的样本。对于储存年限超过5年的样本，则考虑使用肿瘤纯度最高的样本，或者样本来源为淋巴结等肿瘤细胞含量较高的组织。对于新收集的样本，使用福尔马林固定和避免脱钙处理（对于骨组织样本）有助于保持核酸的完整性。高质量的肿瘤组织样本是获得NGS结果和筛选可能从奥拉帕利治疗中获益的mCRPC患者的关键。
裕策生物NGS检测质控流程
目前NGS检测的样本来源主要为组织、细胞、体液，收集的样本需经过前处理、核酸提取、核酸质控、文库构建、文库测序、数据分析等步骤。裕策生物旗下深圳裕康医学检验实验室（以下简称：裕康医学实验室）裕康医学实验室有着严格的质控标准，曾在多次室间质评中获得国际认可，近日，裕康医学实验室病理图像判读水平获得CAP认可，为患者提供准确客观的病理诊断结果，从而使更多肿瘤患者能够获益，为精准诊疗保驾护航。




裕策生物NGS检测流程



CAP NEO-A 2022成绩单

参考文献
Maha Hussain, Claire Corcoran, Caroline Sibilla, et al. Tumor Genomic Testing for >4,000 Men with Metastatic Castration-resistant Prostate Cancer in the Phase III Trial PROfound (Olaparib). Clin Cancer Res (2022) 28 (8): 1518–1530. DOI: https://doi.org/10.1158/1078-0432.CCR-21-3940