Cariotipagem Ômica a Partir Da Integração De Dados Genômicos E Transcriptômicos Em Pacientes Pediátricos Com Leucemia Mieloide Aguda
Year: 2026
Type: article
Study design: Observational Study
Abstract: Introdução A leucemia mieloide aguda (LMA) é uma doença hematológica heterogênea, com diversas alterações citogenéticas e moleculares fundamentais para a estratificação de risco prognóstico. Embora a citogenética convencional seja o padrão-ouro para a identificação do cariótipo, apresenta limitações na detecção de alterações estruturais complexas e rearranjos crípticos relevantes para definição da conduta terapêutica. Nesse contexto, o sequenciamento de nova geração (NGS), como o do genoma completo (WGS) e do transcriptoma (RNA-seq), surge como alternativa à cariotipagem convencional, oferecendo maior resolução e sensibilidade na análise dessas alterações. Objetivos Implementar e validar análises multi-ômicas para a caracterização cariotípica em pacientes pediátricos com LMA, incluindo a análise do gene TP53 como marcador de instabilidade genômica e associação com a complexidade cariotípica. Material e métodos Foram incluídas amostras de três séries independentes. A série de descoberta utiliza dados de RNA-seq e WGS do St. Jude Children's Hospital, para o desenvolvimento dos pipelines de análise. A série de validação é composta por amostras do banco TARGET. A série de implementação inclui pacientes pediátricos com LMA (2020-2026), registrados no GenLAb-INCA e incluídos no Consórcio Genomas Câncer Brasileiro, caracterizados por RNA-seq para identificar fusões gênicas e WGS para alterações estruturais e variações no número de cópias. As análises de bioinformática utilizam pipelines do nf-core: rnafusion (fusões gênicas) e sarek (alterações estruturais e ploidia). Resultados Foram incluídos 371 pacientes na série de descoberta, 960 na de validação e 70 na de implementação, com predomínio do sexo masculino nas três coortes. A mediana de idade foi de 11, 10 e 9,5 anos, respectivamente. Foram analisados dados de RNA-seq de 100 pacientes da série de descoberta: 25% apresentaram fusões gênicas definidoras de prognóstico, sendo o rearranjo de KMT2A a alteração mais frequente; 58% não apresentaram fusões detectáveis e 17%, fusões não recorrentes. Nessa coorte, houve discordância entre a análise do RNA-seq e citogenética convencional em 24% dos casos. Dos 9 pacientes com NUP98::NSD1 identificados por RNA-seq, a citogenética convencional não detectou a fusão, apresentando cariótipo normal em todos esses casos. Na série de implementação, foram analisados dados de RNA-seq de 57 pacientes: 47% apresentaram fusões gênicas recorrentes, sendo PML::RARA a mais frequente; 37,5% não apresentaram fusões e 15,5%, fusões não recorrentes. A análise de alterações numéricas por WGS foi realizada em 29 pacientes, dos quais 69% apresentaram cariótipo normal. Entre os pacientes com alteração de ploidia, 3 apresentaram trissomia do cromossomo 8 e 2, monossomia do cromossomo 7. A integração do RNA-seq e WGS nessa coorte confirmou o cariótipo dos pacientes nos casos com dados citogenéticos disponíveis. Conclusão A associação das técnicas ômicas demonstra potencial para aprimorar a caracterização citogenética de pacientes pediátricos com LMA, ao identificar translocações crípticas não detectadas pela cariotipagem convencional. Como perspectiva, será analisada a série de validação e a associação entre mutações em TP53 e complexidade cariotípica nas três coortes.
Authors: Beatriz Mello RODRIGUES, Caroline Barbieri BLUNCK, Thayana Conceição BARBOSA, Marina Chianello Nicolau FAGUNDES, Regiana Quinto DE SOUZA, Vanuza Maria ROSA, Gildene Alves DA COSTA, Amanda Fontoura SAN MARTIN, Cristina WIGGERS, Bruna CARVALHO, Edvis Santos Soares SERAFIM, Carmem Maria Costa MENDONÇA FIORI, Ana Virgínia Lopes DE SOUZA, João Paulo Biaso VIOLA, Luis Felipe Ribeiro PINTO, Adriana SEBER, Maria Lúcia Martino LEE, Mecneide Mendes LINS, Mariana EMERENCIANO, Bruno Almeida LOPES
Language: English
Subfield: Hematology
Field: Medicine
Domain: Health Sciences
Open Access status: diamond
OpenAlex ID: W7223150639
