masthead

FoundationOne er en genprofileringstjeneste for solide tumorer for alle kreftformer

FoundationOne ved solide tumorer

FoundationOne anvender omfattende og validerte teknikker for å undersøke mer enn 99 % av kodendeområdet til 315 kreft-relaterte gener, pluss utvalgte  introner fra 28 gener som ofte er endret i solide svulster. FoundationOne identifiserer fire klasser av genendringer – substitusjoner av basepar, insersjoner og delesjoner, kopitallsendringer og noen rearrangementer av gener. FoundationOne har valgt disse 315 genene og 28 intronene til undersøkelse da de har vist seg å ha blitt endret i solide krefttyper, basert på oppdatert vitenskap og kliniske litteratur. (1) FoundationOne finner også svulstens mutasjonsbyrde (TMB) og mikrosatellitt instabilitet (MSI), (2,3)  uten ekstra tester, utgifter eller tidsbruk. (2,3)

Mer enn 150 000 pasienter er blitt profilert med FoundationOne hittil, (4) og det er den eneste NGS-baserte profileringsanalysen for kreftgenomer som er validert, utgitt i et fagfelle-vurdert tidsskrift, Nature Biotechnology. (5)  Disse dataene bidrar også til å styrke FoundationCORE, Foundation Medicines store genom-database. (6) Foundation Medicine har et nært samarbeid med flere legemiddelselskaper og Roche eier majoriteten av Foundation Medicine. Det betyr at etter hvert som det utvikles målrettede behandlinger, vil FoundationOne sørge for at tumorendringer kan bli koblet mot den mest oppdaterte behandlingen som er kjent.

Passer FoundationOne for alle krefttyper?

FoundationOne benyttes til å profilere kreft med solide tumorer, og det inkluderer alle de viktigste krefttypene, sjeldne krefttyper og kreft av ukjent opphav, og omfatter tilbakevendende eller metastatisk kreft med solide tumorer. FoundationOne kan også være av nytte for pasienter der tradisjonelle analysemetoder og standard behandlingsalternativer ikke lengere gir de svarene man søker. (1,7)
FoundationOne profiler fordelt på ulike krefttyper
FoundationOne profiler fordelt på ulike krefttyper
swipe

Analysen kan brukes til å supplere vanlig diagnostisk informasjon i situasjoner der man har mange behandlingsalternativer å velge mellom, man har få behandlingsalternativer, eller når solide tumorer har uvanlige eller sjeldne genomendringer. (8-10)

Klinisk relevans av genomprofilering i solide tumorer

Forskning finner stadig flere gener som man vet kan fremkalle kreft (onkogener). Dette har ført til en økning i antall terapeutiske mål og således en økning i antall målrettede behandlinger av kreft med solide tumorer. Etter hvert som andelen av kjente kreftgener øker, øker også antallet mål for spesifikke behandlinger. (5,10,11)

I tillegg til genomendringer har det også blitt oppdaget andre biomarkører, bl.a. TMB og MSI, som kan bidra til å veilede ved behandlingsbeslutninger. Den brede analysen som FoundationOne gir er spesielt nyttig når behandlingsrelaterte genomiske endringer ikke er kjent før testing. (2,3,5)

Distribution of HER2/ERBB2 alterations across diseases
Distribution of HER2/ERBB2 alterations across diseases
swipe

Målrettet genomanalyse fungerer godt hvis du vet hvilke endringer du ser etter før testingen. Men det er vanskelig å forutsi hva som vil være den mest klinisk relevante genendringen i en solid tumor. Med denne typen testing er det derfor en fare for å overse genomendringer, slik at man ender med å velge en behandling som kanskje ikke er den mest effektive. (8,12-15)
Referanser
  1. FoundationOne technical information.
  2. Rozenblum AB et al. J Thorac Oncol 2017; 2:258–268 (and supplementary material).
  3. Chalmers Z.R et al. Genome Med 2017; 9:34.
  4. Genomeweb. Foundation Medicine Q3 revenues up 45 percent. Available at: https://www.genomeweb.com/molecular-diagnostics/foundation-medicine-q3-revenues-45-percent [accessed November 2017].
  5. Frampton, G.M. et al. Nat Biotechnol 2013; 31:1023–1031
  6. Foundation Medicine. FoundationCORE press release, June 2016.
  7. Schwaederle M et al. Mol Cancer Ther 2015; 14:1488–1494.
  8. Drilon A et al. Clin Cancer Res 2015; 16:3631–3639.
  9. Ross JS et al. Cancer 2016; 17:2654–2562.
  10. Hirsch FR et al. Lancet 2016; 388:1012–1024.
  11. Aitken M et al. Global Oncology Trend Report 2015. Available at: http://keionline.org/sites/default/files/IIHI_Oncology_Trend_Report_2015.pdf (accessed November 2017).
  12. Aitken M et al. Global Oncology Trend Report 2015. Available at: http://keionline.org/sites/default/files/IIHI_Oncology_Trend_Report_2015.pdf (accessed November 2017).
  13. Bishop R. Bioscience Horizons 2010; 1:85–95.
  14. Chen AY-Y and Chen A. J Invest Dermatol 2013; 133:e8.
  15. Angulo B et al. PLoS One 2012; 8:e43842.
  16. Pao W and Girard N. Lancet Oncol 2011; 12:175–180.
  17. Jordan EJ et al. Cancer Discov 2017; 6:596–609.
  18. Ali SM et al. Oncologist 2016; 6:762–670.
  19. Suh JH et al. The Oncologist 2016; 21:684–691.
  20. National Comprehensive Cancer Network (NCCN) NSCLC guidelines, Version 9, 2017.
  21. Dillon JL et al. The Breast 2016; 29:202–207.
  22. Stephens P.J et al. Nature 2012; 7403:400–404.
  23. Eralp Y. Tranl Oncogenomics 2016; 8:1–7.
  24. Schrock AB et al. Clin Cancer Res 2016; 22:3281–3285.
  25. Chmielecki J et al. Oncologist 2015; 20:7–12.
  26. Yuan Y et al. Oncotarget 2012: doi: 10.18632/oncotarget.14476.
  27. Roche Foundation Medicine data on file.
  28. Masucci GV et al. Int J Immunother Cancer Res 2016; 4:16.
  29. National Cancer Institute (NIH). NCI dictionary of cancer terms. Available at: https://www.cancer.gov/publications/dictionaries/cancer-terms?cdrid=285933 [accessed November 2017].
  30. Sinicrope FA. Nat Rev Clin Oncol 2010; 7:174–177.
  31. The Cancer Genome Atlas Network, Nature 2012; 487:330–337.