HRDetect

BRCA1 y BRCA2 desempeñan funciones cruciales en el mantenimiento de la integridad del genoma, principalmente a través de la recombinación homóloga (RH) para la reparación de roturas de doble cadena de ADN (RDC). Las mutaciones de BRCA1 y BRCA2 pueden conducir a una capacidad reducida de la maquinaria de RH, una mayor inestabilidad genómica y una predisposición a las neoplasias malignas. ^{[ 2 ]} Las personas con deficiencia de BRCA1 y BRCA2 tienen un mayor riesgo de desarrollar ciertos cánceres, como el de mama y el de ovario . Los defectos en la línea germinal de los genes BRCA1/BRCA2 representan hasta el 5 % de los casos de cáncer de mama. ^{[ 1 ]}

Los inhibidores de la poli(ADP ribosa ) polimerasa (PARP) están diseñados para tratar tumores con defectos en BRCA1 y BRCA2 debido a su deficiencia en la recombinación homóloga. ^{[ 4 ]} Estos fármacos se han implementado principalmente en cánceres de mama y ovario, ^{[ 5 ]} y su eficacia clínica en pacientes con otros tipos de cáncer, como el cáncer de páncreas , aún se está investigando. ^{[ 6 ]} Es vital identificar pacientes adecuados con deficiencia de BRCA1/BRCA2 para utilizar los inhibidores de PARP de manera óptima. Los inhibidores de PARP operan bajo el concepto de letalidad sintética al causar selectivamente la muerte celular en células mutantes de BRCA mientras que respetan las células normales.

HRDetect se implementó para detectar tumores con deficiencia de BRCA1/BRCA2 utilizando datos de secuenciación del genoma completo. Este modelo agrega cuantitativamente seis firmas asociadas a HRD en una única puntuación llamada HRDetect para clasificar con precisión los cánceres de mama según su estado de BRCA1 y BRCA2. El algoritmo de aprendizaje automático asigna valores de ponderación a estas firmas antes de calcular la puntuación final. Las seis firmas, ordenadas por ponderación decreciente, incluyen inserciones/deleciones mediadas por microhomología, el índice HRD, la firma de sustitución de bases 3, la firma de reordenamiento 3, la firma de reordenamiento 5 y la firma de sustitución de bases 8. Además, este enfoque ponderado permite identificar la BRCAness, que se refiere a fenotipos mutacionales que muestran deficiencia de recombinación homóloga similar a la de los tumores con defectos de la línea germinal BRCA1/BRCA2. ^{[ 7 ]}

HRDetect requiere cuatro tipos de datos de entrada:

1. Recuento de mutaciones asociadas a cada firma de sustituciones de una sola base.
2. Inserciones/deleciones con microhomología en la unión del punto de ruptura de la inserción/deleción, inserciones/deleciones en tractos de repetición de polinucleótidos y otras inserciones/deleciones complejas como proporciones
3. Recuentos de reordenamientos asociados a cada firma
4. Índice HRD (suma aritmética de las puntuaciones de pérdida de heterocigosidad (LOH), desequilibrio alélico telomérico (TAI) y transiciones de estado a gran escala (LST))

Se basa en un método de aprendizaje supervisado que utiliza un modelo de regresión logística Lasso para diferenciar las muestras entre aquellas con y sin deficiencia de BRCA 1/2. Los coeficientes óptimos se obtienen minimizando la función objetivo.

Modelado de regresión logística Lasso

Para poder distinguir entre las personas afectadas y las no afectadas por la deficiencia de BRCA1/BRCA2, se utiliza un modelo de regresión logística lasso:

${\displaystyle \min _{((\beta _{0},\,\beta ))\in \mathbb {R} ^{p+1}}{\left(-\left[{\frac {1}{N}}\sum _{i=1}^{N}y_{i}\cdot \left(\beta _{0}+x_{i}^{T}\beta \right)-\log \left(1+e^{\left(\beta _{0}+x_{i}^{T}\beta \right)}\right)\right]+\lambda \|\beta \|_{1}\right)}}$

dónde:

${\displaystyle y_{i}}$Estado BRCA de una muestra || y _i = 1 para muestras nulas para BRCA1/BRCA2 || y _i = 0 en caso contrario ${\displaystyle \beta _{0}}$: Intercepto, interpretado como el logaritmo de las probabilidades de${\displaystyle y_{i}}$= 1 cuando${\displaystyle x_{i}^{T}}$= 0 ${\displaystyle \beta }$: Vector de pesos ${\displaystyle p}$: Número de características que caracterizan cada muestra ${\displaystyle N}$: Número de muestras ${\displaystyle x_{i}^{T}}$: Vector de características que caracterizan la i- ^ésima muestra ${\displaystyle \lambda }$: Penalización que fomenta la escasez de pesos ${\displaystyle \|\beta \|}$: Norma L1 del vector de pesos

Los coeficientes β están restringidos a ser positivos para reflejar la presencia de mutaciones debidas a defectos en BRCA1/BRCA2. Al establecer la restricción de coeficientes no negativos, se garantiza que todas las muestras se puntúen en función de la presencia de firmas mutacionales relevantes asociadas a la deficiencia de BRCA1/BRCA2, independientemente de si estas firmas constituyen el proceso mutacional dominante en el cáncer.

El valor de probabilidad cuantifica el grado de deficiencia de BRCA1/BRCA2. Se debe elegir un valor de probabilidad umbral que mantenga una alta sensibilidad. Estos valores pueden utilizarse para orientar el tratamiento.

Las mutaciones en los genes responsables de la recombinación homóloga (RH) son frecuentes en los cánceres humanos. Los genes BRCA1 y BRCA2 participan de forma central en la RH, la reparación del daño del ADN, la resección de extremos y la señalización de puntos de control. Se han identificado firmas mutacionales de deficiencia de recombinación homóloga (DRH) en más del 20 % de los cánceres de mama, así como en cánceres de páncreas, ovario y estómago. Las mutaciones en BRCA1/2 confieren sensibilidad a las quimioterapias basadas en platino. HRDetect puede entrenarse de forma independiente para predecir el estado de BRCA1/2 y tiene la capacidad de predecir los resultados de las quimioterapias basadas en platino. ^{[ 8 ]}

HRDetect se desarrolló inicialmente para detectar tumores con deficiencia de BRCA1 y BRCA2 a partir de datos de secuenciación del genoma completo de una cohorte de 560 muestras de cáncer de mama. Dentro de esta cohorte, se sabía que 22 pacientes portaban mutaciones germinales de BRCA1/BRCA2. Se encontraron firmas mutacionales de deficiencia de BRCA1/BRCA2 en más pacientes con cáncer de mama de lo que se conocía previamente. Este modelo fue capaz de identificar 124 (22%) pacientes con cáncer de mama que presentaban firmas mutacionales de BRCA1/2 en esta cohorte de 560 muestras. Además de los 22 casos conocidos, otros 33 pacientes mostraron deficiencia con mutaciones germinales de BRCA1/2, 22 pacientes mostraron mutación somática de BRCA1/2 y 47 fueron identificados con un defecto funcional sin mutación BRCA1/2 detectada. Como resultado, con la aplicación de un umbral probabilístico de 0,7, HRDetect pudo demostrar una sensibilidad del 98,7% en la detección de casos con deficiencia de BRCA1/2.

En contraste, las mutaciones germinales de BRCA1/2 están presentes solo en el 1-5% de los casos de cáncer de mama. Además, estos hallazgos sugieren que un mayor número de pacientes con cáncer de mama, hasta 1 de cada 5 (20%), podría beneficiarse de los inhibidores de PARP en comparación con el pequeño porcentaje de pacientes que actualmente reciben este tratamiento. Cohorte de 80 pacientes con cáncer de mama. 6 de 7 tienen una puntuación HRDetect superior a 0,7.

Cohorte de 80 muestras de cáncer de mama

HRDetect se probó en 80 casos de cáncer de mama, principalmente con receptores de estrógeno positivos y HER2 negativos. La herramienta logró identificar casos con una puntuación superior a 0,7, incluyendo un portador de mutación germinal BRCA1, cuatro portadores de mutación germinal BRCA2 y un portador de mutación somática BRCA2. La sensibilidad de esta herramienta alcanzó el 86%.

HRDetect puede aplicarse a otros tipos de cáncer y proporciona una sensibilidad adecuada. ^{[ 6 ]}