En ny studie visar att long-read sekvensering möjliggör tidigare upptäckt av resistensmutationer vid behandling av kronisk myeloisk leukemi. Metoden är idag implementerad som klinisk rutin vid Akademiska sjukhuset efter ett framgångsrikt samarbete med Uppsala universitet och SciLifeLab.
Patienter med kronisk myeloisk leukemi (KLM) behandlas i första hand med tyrosinkinashämmare, en effektiv terapi men som vissa vårdtagare med tiden utvecklar resistens mot. Historiskt har sådan resistens profilerats med Sangersekvensering, men nu övergår Akademiska sjukhuset till ny teknik som kan sekvensera avsevärt längre DNA-sekvenser och vars högre känslighet möjliggör tidigare upptäckt av de förvärvade genmutationer som förekommer vid resistens.
– I en valideringsstudie med långläst sekvensering identifierade vi samtliga de 17 mutationer som vi kunde spåra med Sangersekvensering. Dessutom upptäckte vi ytterligare 16 mutationer vars frekvenser ligger under detektionsgränsen för Sangersekvensering. Parallellt med studien har vi byggt en infrastruktur för effektiv hantering av prover och data vid klinik och laboratorium, och idag är metoden implementerad som klinisk rutin vid Akademiska sjukhuset, säger Ola Spjuth, professor i farmaceutisk bioinformatik.
För patienter medför den nya metoden att resistensmutationer kan upptäckas tidigare än vad som är möjligt med Sangersekvensering. För vårdgivare erbjuder resultatet av analys utförd med long-read sekvensering ett bättre beslutsunderlag vid behandling av KLM.
Ola Spjuth, Farmaceutiska fakulteten
– Det här är ett värdefullt framsteg som möjliggjorts av ett resultatrikt samarbete mellan vår forskargrupp vid Uppsala universitet, Akademiska sjukhuset och SciLifeLabs plattform för Clinical Genomics. Vi är väl medvetna om de utmaningar som kan uppstå i konstellationer där inte minst tid är en ständig bristvara, men längs hela projektet har vi haft stöd av drivande personer och att vi nu nått vårt mål är en tydlig bekräftelse på att det är fullt möjligt att väva samman alla de kompetenser som behövs för framgång inom precisionsmedicin, konstaterar Ola Spjuth.
Systemet förvaltas för närvarande inom ramarna för det nystartade företaget Pincer Bio som, i samverkan med SciLifeLab, erbjuder integrerade lösningar för dataanalys- och rapporteringssteg. All utvecklad mjukvara är tillgänglig som öppen källkod. På sikt är ambitionen att utveckla metoden även för andra tillämpningar.
