Top.Mail.Ru
    Выбрать город: Барановичи

    Вы находитесь в городе Ваш город: Барановичи

    Выбрать другой
    От выбранного города зависят цены и способы оплаты.
    Обратите внимание!
    Уважаемые пациенты! Оказание медицинских услуг несовершеннолетним лицам в возрасте до 14 лет в ИНВИТРО осуществляется в присутствии законного представителя при наличии документов, подтверждающих его полномочия (паспорта родителя и свидетельства о рождении ребенка) или при наличии доверенности от законного представителя. Получить подробную информацию вы можете по телефону единой справочной службы ИНВИТРО: 8 (017) 278-78-07, 7807.

    Если у вас повышена температура и есть признаки ОРВИ, рекомендуем вернуться домой и, для получения вами медицинской помощи, обратиться к врачу. Спасибо за понимание!
    ×

    Исследование мутаций в генах BRCA1, BRCA2 методом NGS (BRCA1, BRCA2 genes analysis by Next-Generation Sequencing (NGS) in biopsy specimens and blood)

    Описание
    Исследуемый материал Цельная кровь (с ЭДТА)
    Метод определения NGS (Next Generation Sequencing, секвенирование нового поколения).

    Для оформления несовершеннолетних пациентов (до 18 лет) требуется присутствие законного представителя (родителя, опекуна и т.д.) с документом, удостоверяющим личность.

    Исследование выполняется только из крови.

    Синонимы: Исследование BRCA1, BRCA2 методом секвенирования следующего поколения в биопсийном материале и крови.

    Краткое описание исследования «Исследование мутаций в генах BRCA1, BRCA2 методом NGS»

    Белки генов BRCA1 и BRCA2 являются частью системы гомологичной рекомбинации ДНК, которая исправляет двухцепочечные разрывы ДНК. Распространенность патогенных вариантов в данных генах в российской популяции составляет 1:300 для гена BRCA1 и 1:800 для гена BRCA2. Хотя в центральных регионах Российской Федерации наибольшее распространение имеет специфический набор генетических изменений (например, вариант 5382insC гена BRCA1 или вариант 6174delT гена BRCA2), патогенные варианты в генах BRCA1, BRCA2 могут встречаться в любой части кодирующей области. Кроме этого существуют региональные особенности распространения вариантов в гене BRCA1, BRCA2. Это подчеркивает важность исследования всей кодирующей последовательности этих генов. Данный тест, проводимый с использованием метода массового параллельного секвенирования (метод next generation sequencing – NGS), позволяет выявлять все возможные точечные изменения, а также небольшие инсерции и делеции в генах BRCA1, BRCA2.

    Герминальные патогенные варианты в генах BRCA1, BRCA2 приводят к значительному увеличению риска развития рака молочной железы, яичников, предстательной железы, поджелудочной железы, желудка. Нужно отметить, что уровень пенетрантности (вероятности развития болезни в течение жизни) у носителей патогенных вариантов в данных генах варьирует для различных типов опухолей. Так, для рака молочной железы пенетрантность находится в диапазоне от 41% до 90%, а пенетрантность мутаций для рака яичников составляет от 8% до 62%. Для других злокачественных образований она достигает 20-30%. Также следует отметить, что вероятность развития злокачественного образования варьирует даже в семьях, имеющих одинаковую мутацию.

    При BRCA-ассоциированных опухолевых состояниях наблюдается более ранняя манифестация болезни с более агрессивным фенотипом опухоли. Так, для рака молочной железы характерен тройной негативный подтип опухоли, а для рака яичника – серозная карцинома высокой степени злокачественности. Также для носителей патогенных вариантов в генах BRCA1, BRCA2 характерно развитие контралатерального рака молочной железы и феномен сосуществования нескольких опухолей различной локализации.

    Патогенные варианты в генах BRCA1 и BRCA2 наследуются по аутосомно-доминантному типу, то есть имеется 50% риска передачи носителем мутаций последующим поколениям.

    Важно отметить, что помимо герминальных патогенных вариантов, мутации в генах BRCA1, BRCA2 могут обнаруживаться только в опухолевой ткани – соматические мутации. Выявление соматических мутаций не позволяет подтвердить наследственный характер опухоли, но является одним из показаний назначения PARP-ингибиторов (NCCN, 2021). При выявлении соматических мутаций в генах BRCA1, BRCA2 рекомендуется проведение исследования на наличие герминальных вариантов.

    С какой целью выполняют исследование

    Тест используется для диагностики BRCA1, BRCA2-ассоциированных онкологических состояний, а также для назначения таргетной терапии PARP-ингибиторами.

     

    Литература

    1. Клинические рекомендации. Рак молочной железы. – 2021.
    2. Клинические рекомендации. Рак предстательной железы. – 2021.
    3. 1000 Genomes Project Consortium et al. A global reference for human genetic variation //Nature. – 2015. – Т. 526. – №. 7571. – С. 68.
    4. Adzhubei I. A. et al. A method and server for predicting damaging missense mutations //Nature methods. – 2010. – Т. 7. – №. 4. – С. 248-249.
    5. Amberger J. S. et al. OMIM. org: leveraging knowledge across phenotype–gene relationships //Nucleic acids research. – 2019. – Т. 47. – №. D1. – С. D1038-D1043.
    6. Andrews S. et al. FastQC: a quality control tool for high throughput sequence data. – 2010.
    7. Choi Y., Chan A. P. PROVEAN web server: a tool to predict the functional effect of amino acid substitutions and indels //Bioinformatics. – 2015. – Т. 31. – №. 16. – С. 2745-2747.
    8. Den Dunnen J. T. et al. HGVS recommendations for the description of sequence variants: 2016 update //Human mutation. – 2016. – Т. 37. – №. 6. – С. 564-569.
    9. Fu W. et al. Analysis of 6,515 exomes reveals the recent origin of most human protein-coding variants //Nature. – 2013. – Т. 493. – №. 7431. – С. 216-220.
    10. Gudmundsson S. et al. Variant interpretation using population databases: Lessons from gnomAD //Human mutation. – 2022. – Т. 43. – №. 8. – С. 1012-1030.
    11. Li H., Durbin R. Fast and accurate short read alignment with Burrows–Wheeler transform //bioinformatics. – 2009. – Т. 25. – №. 14. – С. 1754-1760.
    12. McKenna A. et al. The Genome Analysis Toolkit: a MapReduce framework for analyzing next-generation DNA sequencing data //Genome research. – 2010. – Т. 20. – №. 9. – С. 1297-1303.
    13. McLaren W. et al. The ensembl variant effect predictor //Genome biology. – 2016. – Т. 17. – №. 1. – С. 1-14.
    14. O'Leary N. A. et al. Reference sequence (RefSeq) database at NCBI: current status, taxonomic expansion, and functional annotation //Nucleic acids research. – 2016. – Т. 44. – №. D1. – С. D733-D745.
    15. Pollard K. S. et al. Detection of nonneutral substitution rates on mammalian phylogenies //Genome research. – 2010. – Т. 20. – №. 1. – С. 110-121.
    16. Poplin R. et al. A universal SNP and small-indel variant caller using deep neural networks //Nature biotechnology. – 2018. – Т. 36. – №. 10. – С. 983-987.
    17. Reva B., Antipin Y., Sander C. Predicting the functional impact of protein mutations: application to cancer genomics //Nucleic acids research. – 2011. – Т. 39. – №. 17. – С. e118-e118.
    18. Schwarz J. M. et al. MutationTaster2: mutation prediction for the deep-sequencing age //Nature methods. – 2014. – Т. 11. – №. 4. – С. 361-362.
    19. Semmler L., Reiter-Brennan C., Klein A. BRCA1 and breast cancer: a review of the underlying mechanisms resulting in the tissue-specific tumorigenesis in mutation carriers //Journal of breast cancer. – 2019. – Т. 22. – №. 1. – С. 1-14.
    20. Siepel A. et al. Evolutionarily conserved elements in vertebrate, insect, worm, and yeast genomes //Genome research. – 2005. – Т. 15. – №. 8. – С. 1034-1050.
    21. Sim N. L. et al. SIFT web server: predicting effects of amino acid substitutions on proteins //Nucleic acids research. – 2012. – Т. 40. – №. W1. – С. W452-W457.
    22. Wang K., Li M., Hakonarson H. ANNOVAR: functional annotation of genetic variants from high-throughput sequencing data //Nucleic acids research. – 2010. – Т. 38. – №. 16. – С. e164-e164.

    Подготовка

    Правила подготовки к исследованию

    Специальной подготовки не требуется. Взятие крови желательно проводить не ранее 4 часов после приема пищи.


     

    Литература

    1. Клинические рекомендации. Рак молочной железы. – 2021.
    2. Клинические рекомендации. Рак предстательной железы. – 2021.
    3. 1000 Genomes Project Consortium et al. A global reference for human genetic variation //Nature. – 2015. – Т. 526. – №. 7571. – С. 68.
    4. Adzhubei I. A. et al. A method and server for predicting damaging missense mutations //Nature methods. – 2010. – Т. 7. – №. 4. – С. 248-249.
    5. Amberger J. S. et al. OMIM. org: leveraging knowledge across phenotype–gene relationships //Nucleic acids research. – 2019. – Т. 47. – №. D1. – С. D1038-D1043.
    6. Andrews S. et al. FastQC: a quality control tool for high throughput sequence data. – 2010.
    7. Choi Y., Chan A. P. PROVEAN web server: a tool to predict the functional effect of amino acid substitutions and indels //Bioinformatics. – 2015. – Т. 31. – №. 16. – С. 2745-2747.
    8. Den Dunnen J. T. et al. HGVS recommendations for the description of sequence variants: 2016 update //Human mutation. – 2016. – Т. 37. – №. 6. – С. 564-569.
    9. Fu W. et al. Analysis of 6,515 exomes reveals the recent origin of most human protein-coding variants //Nature. – 2013. – Т. 493. – №. 7431. – С. 216-220.
    10. Gudmundsson S. et al. Variant interpretation using population databases: Lessons from gnomAD //Human mutation. – 2022. – Т. 43. – №. 8. – С. 1012-1030.
    11. Li H., Durbin R. Fast and accurate short read alignment with Burrows–Wheeler transform //bioinformatics. – 2009. – Т. 25. – №. 14. – С. 1754-1760.
    12. McKenna A. et al. The Genome Analysis Toolkit: a MapReduce framework for analyzing next-generation DNA sequencing data //Genome research. – 2010. – Т. 20. – №. 9. – С. 1297-1303.
    13. McLaren W. et al. The ensembl variant effect predictor //Genome biology. – 2016. – Т. 17. – №. 1. – С. 1-14.
    14. O'Leary N. A. et al. Reference sequence (RefSeq) database at NCBI: current status, taxonomic expansion, and functional annotation //Nucleic acids research. – 2016. – Т. 44. – №. D1. – С. D733-D745.
    15. Pollard K. S. et al. Detection of nonneutral substitution rates on mammalian phylogenies //Genome research. – 2010. – Т. 20. – №. 1. – С. 110-121.
    16. Poplin R. et al. A universal SNP and small-indel variant caller using deep neural networks //Nature biotechnology. – 2018. – Т. 36. – №. 10. – С. 983-987.
    17. Reva B., Antipin Y., Sander C. Predicting the functional impact of protein mutations: application to cancer genomics //Nucleic acids research. – 2011. – Т. 39. – №. 17. – С. e118-e118.
    18. Schwarz J. M. et al. MutationTaster2: mutation prediction for the deep-sequencing age //Nature methods. – 2014. – Т. 11. – №. 4. – С. 361-362.
    19. Semmler L., Reiter-Brennan C., Klein A. BRCA1 and breast cancer: a review of the underlying mechanisms resulting in the tissue-specific tumorigenesis in mutation carriers //Journal of breast cancer. – 2019. – Т. 22. – №. 1. – С. 1-14.
    20. Siepel A. et al. Evolutionarily conserved elements in vertebrate, insect, worm, and yeast genomes //Genome research. – 2005. – Т. 15. – №. 8. – С. 1034-1050.
    21. Sim N. L. et al. SIFT web server: predicting effects of amino acid substitutions on proteins //Nucleic acids research. – 2012. – Т. 40. – №. W1. – С. W452-W457.
    22. Wang K., Li M., Hakonarson H. ANNOVAR: functional annotation of genetic variants from high-throughput sequencing data //Nucleic acids research. – 2010. – Т. 38. – №. 16. – С. e164-e164.

    Показания

    В каких случаях проводят анализ «Исследование мутаций в генах BRCA1, BRCA2 методом NGS»: 

    • рак молочной железы, развившийся до 45 лет; 
    • рак яичников, предстательной железы, поджелудочной железы, желудка, развившийся в раннем возрасте; 
    • подозрения на наследственный характер рака молочной железы, яичников, предстательной железы, поджелудочной железы, желудка; 
    • рак молочной железы у мужчин; 
    • метастатические и агрессивные формы рака молочной железы, яичников, предстательной железы, поджелудочной железы, желудка для назначения таргетной терапии, терапии алкилирующими препаратами и производными платины.

     

    Литература

    1. Клинические рекомендации. Рак молочной железы. – 2021.
    2. Клинические рекомендации. Рак предстательной железы. – 2021.
    3. 1000 Genomes Project Consortium et al. A global reference for human genetic variation //Nature. – 2015. – Т. 526. – №. 7571. – С. 68.
    4. Adzhubei I. A. et al. A method and server for predicting damaging missense mutations //Nature methods. – 2010. – Т. 7. – №. 4. – С. 248-249.
    5. Amberger J. S. et al. OMIM. org: leveraging knowledge across phenotype–gene relationships //Nucleic acids research. – 2019. – Т. 47. – №. D1. – С. D1038-D1043.
    6. Andrews S. et al. FastQC: a quality control tool for high throughput sequence data. – 2010.
    7. Choi Y., Chan A. P. PROVEAN web server: a tool to predict the functional effect of amino acid substitutions and indels //Bioinformatics. – 2015. – Т. 31. – №. 16. – С. 2745-2747.
    8. Den Dunnen J. T. et al. HGVS recommendations for the description of sequence variants: 2016 update //Human mutation. – 2016. – Т. 37. – №. 6. – С. 564-569.
    9. Fu W. et al. Analysis of 6,515 exomes reveals the recent origin of most human protein-coding variants //Nature. – 2013. – Т. 493. – №. 7431. – С. 216-220.
    10. Gudmundsson S. et al. Variant interpretation using population databases: Lessons from gnomAD //Human mutation. – 2022. – Т. 43. – №. 8. – С. 1012-1030.
    11. Li H., Durbin R. Fast and accurate short read alignment with Burrows–Wheeler transform //bioinformatics. – 2009. – Т. 25. – №. 14. – С. 1754-1760.
    12. McKenna A. et al. The Genome Analysis Toolkit: a MapReduce framework for analyzing next-generation DNA sequencing data //Genome research. – 2010. – Т. 20. – №. 9. – С. 1297-1303.
    13. McLaren W. et al. The ensembl variant effect predictor //Genome biology. – 2016. – Т. 17. – №. 1. – С. 1-14.
    14. O'Leary N. A. et al. Reference sequence (RefSeq) database at NCBI: current status, taxonomic expansion, and functional annotation //Nucleic acids research. – 2016. – Т. 44. – №. D1. – С. D733-D745.
    15. Pollard K. S. et al. Detection of nonneutral substitution rates on mammalian phylogenies //Genome research. – 2010. – Т. 20. – №. 1. – С. 110-121.
    16. Poplin R. et al. A universal SNP and small-indel variant caller using deep neural networks //Nature biotechnology. – 2018. – Т. 36. – №. 10. – С. 983-987.
    17. Reva B., Antipin Y., Sander C. Predicting the functional impact of protein mutations: application to cancer genomics //Nucleic acids research. – 2011. – Т. 39. – №. 17. – С. e118-e118.
    18. Schwarz J. M. et al. MutationTaster2: mutation prediction for the deep-sequencing age //Nature methods. – 2014. – Т. 11. – №. 4. – С. 361-362.
    19. Semmler L., Reiter-Brennan C., Klein A. BRCA1 and breast cancer: a review of the underlying mechanisms resulting in the tissue-specific tumorigenesis in mutation carriers //Journal of breast cancer. – 2019. – Т. 22. – №. 1. – С. 1-14.
    20. Siepel A. et al. Evolutionarily conserved elements in vertebrate, insect, worm, and yeast genomes //Genome research. – 2005. – Т. 15. – №. 8. – С. 1034-1050.
    21. Sim N. L. et al. SIFT web server: predicting effects of amino acid substitutions on proteins //Nucleic acids research. – 2012. – Т. 40. – №. W1. – С. W452-W457.
    22. Wang K., Li M., Hakonarson H. ANNOVAR: functional annotation of genetic variants from high-throughput sequencing data //Nucleic acids research. – 2010. – Т. 38. – №. 16. – С. e164-e164.

    Интерпретация результатов

    Интерпретация результатов исследования содержит информацию для лечащего врача и не является диагнозом. Информацию из этого раздела нельзя использовать для самодиагностики и самолечения. Точный диагноз ставит врач, используя как результаты данного обследования, так и нужную информацию из других источников: анамнеза, результатов других обследований и т.д.

    Единицы измерения: тест качественный.

    Референсные значения

    Патогенных вариантов, вероятно патогенных вариантов в генах BRCA1, BRCA2 обнаружено не было.

    Трактовка результатов исследования «Исследование мутаций в генах BRCA1, BRCA2 методом NGS»

    Отрицательный результат данного исследования практически полностью исключает BRCA1, 2-ассоциированный опухолевый синдром, однако не исключает наследственный характер заболевания в связи с тем, что патогенные варианты могут присутствовать в ряде других генов (PALB2, ATM и так далее).

    Выявление герминального патогенного варианта при наличии у пациента специфического типа злокачественного образования подтверждает наследственную этиологию заболевания. Выявление герминального патогенного варианта в генах BRCA1, BRCA2 у бессимптомного носителя увеличивает риск развития специфических злокачественных образований и требует принятия профилактических мер, однако требуется отметить, что риск развития злокачественного образования у носителей не равен 100%.

    Выявление соматической мутации генов BRCA1, BRCA2 является одним из показаний назначения таргентной терапии. Детекция данных мутаций не позволяет подтвердить у пациента наследственный характер заболевания. Для этого требуется исследование герминальных вариантов генов BRCA1, BRCA2 в крови пациента.


     

    Литература

    1. Клинические рекомендации. Рак молочной железы. – 2021.
    2. Клинические рекомендации. Рак предстательной железы. – 2021.
    3. 1000 Genomes Project Consortium et al. A global reference for human genetic variation //Nature. – 2015. – Т. 526. – №. 7571. – С. 68.
    4. Adzhubei I. A. et al. A method and server for predicting damaging missense mutations //Nature methods. – 2010. – Т. 7. – №. 4. – С. 248-249.
    5. Amberger J. S. et al. OMIM. org: leveraging knowledge across phenotype–gene relationships //Nucleic acids research. – 2019. – Т. 47. – №. D1. – С. D1038-D1043.
    6. Andrews S. et al. FastQC: a quality control tool for high throughput sequence data. – 2010.
    7. Choi Y., Chan A. P. PROVEAN web server: a tool to predict the functional effect of amino acid substitutions and indels //Bioinformatics. – 2015. – Т. 31. – №. 16. – С. 2745-2747.
    8. Den Dunnen J. T. et al. HGVS recommendations for the description of sequence variants: 2016 update //Human mutation. – 2016. – Т. 37. – №. 6. – С. 564-569.
    9. Fu W. et al. Analysis of 6,515 exomes reveals the recent origin of most human protein-coding variants //Nature. – 2013. – Т. 493. – №. 7431. – С. 216-220.
    10. Gudmundsson S. et al. Variant interpretation using population databases: Lessons from gnomAD //Human mutation. – 2022. – Т. 43. – №. 8. – С. 1012-1030.
    11. Li H., Durbin R. Fast and accurate short read alignment with Burrows–Wheeler transform //bioinformatics. – 2009. – Т. 25. – №. 14. – С. 1754-1760.
    12. McKenna A. et al. The Genome Analysis Toolkit: a MapReduce framework for analyzing next-generation DNA sequencing data //Genome research. – 2010. – Т. 20. – №. 9. – С. 1297-1303.
    13. McLaren W. et al. The ensembl variant effect predictor //Genome biology. – 2016. – Т. 17. – №. 1. – С. 1-14.
    14. O'Leary N. A. et al. Reference sequence (RefSeq) database at NCBI: current status, taxonomic expansion, and functional annotation //Nucleic acids research. – 2016. – Т. 44. – №. D1. – С. D733-D745.
    15. Pollard K. S. et al. Detection of nonneutral substitution rates on mammalian phylogenies //Genome research. – 2010. – Т. 20. – №. 1. – С. 110-121.
    16. Poplin R. et al. A universal SNP and small-indel variant caller using deep neural networks //Nature biotechnology. – 2018. – Т. 36. – №. 10. – С. 983-987.
    17. Reva B., Antipin Y., Sander C. Predicting the functional impact of protein mutations: application to cancer genomics //Nucleic acids research. – 2011. – Т. 39. – №. 17. – С. e118-e118.
    18. Schwarz J. M. et al. MutationTaster2: mutation prediction for the deep-sequencing age //Nature methods. – 2014. – Т. 11. – №. 4. – С. 361-362.
    19. Semmler L., Reiter-Brennan C., Klein A. BRCA1 and breast cancer: a review of the underlying mechanisms resulting in the tissue-specific tumorigenesis in mutation carriers //Journal of breast cancer. – 2019. – Т. 22. – №. 1. – С. 1-14.
    20. Siepel A. et al. Evolutionarily conserved elements in vertebrate, insect, worm, and yeast genomes //Genome research. – 2005. – Т. 15. – №. 8. – С. 1034-1050.
    21. Sim N. L. et al. SIFT web server: predicting effects of amino acid substitutions on proteins //Nucleic acids research. – 2012. – Т. 40. – №. W1. – С. W452-W457.
    22. Wang K., Li M., Hakonarson H. ANNOVAR: functional annotation of genetic variants from high-throughput sequencing data //Nucleic acids research. – 2010. – Т. 38. – №. 16. – С. e164-e164.

    Артикул: 7302
    Цена:1310 руб. 05 коп.
    В цену исследования не входит стоимость расходных материалов и услуга по взятию биоматериала
    Сдать анализ "Исследование мутаций в генах BRCA1, BRCA2 методом NGS (BRCA1, BRCA2 genes analysis by Next-Generation Sequencing (NGS) in biopsy specimens and blood)" вы можете в Барановичах и других городах Республики Беларусь. Обратите внимание, что цена анализа, стоимость процедуры взятия биоматериала, методы и сроки выполнения исследований в региональных медицинских офисах могут отличаться
    Наверх