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2. Estudio del perfil genético en pacientes con Amiloidosis de cadenas ligeras
- Author
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Cuenca, I., Sanchez-Vega, B., Paiva, B., Gomez-Sanchez, D., Barrio, S., Alignani, D., Lasa, M., Puig, N., Perez, J., Lecumberri, R., Prosper, F., Ocio, E., Gonzalez, M., de Coca, A.G., De la Rubia, J., Gironella, M., Perez, A., Palomera, L., Oriol, A., Casanova, M., De la Puerta, J., La Huerta, J.J., Mateos, M.V., Miguel, S., and Martinez-Lopez, J.
- Abstract
Oral Presentation [CO-130] Introducción: Los estudios de secuenciación masiva (NGS) han permitido profundizar en el conocimiento de las gammapatías monoclonales tales como el mieloma múltiple (MM) y la macroglobulinemia de Waldesntröm’s (WM). Desafortunadamente, la baja incidencia de la amiloidosis de cadenas ligeras (AL) y la baja carga tumoral que presenta, a menudo enmascarada por un fondo policlonal de células plasmáticas (PC), explica la poca información que hay sobre la biología de la célula tumoral. Por ello, se desconoce si la AL presenta alguna mutación común como ocurre en la WM, si existen mutaciones recurrentes, y si estas podrían coincidir con las observadas en MM. Por lo tanto, el objetivo de este trabajo es realizar una secuenciación de exoma (WES) en una serie de pacientes con AL y comparar su perfil mutacional con el de MM. Métodos: En este estudio se incluyeron 28 pacientes con AL. Se realizó un WES, incluyendo las regiones reguladoras UTR (SureSelect Human All Exon V6 + UTRs (Agilent)) en 56 muestras pareadas sorteadas de células plasmáticas patológicas y sangre periférica como muestra control. Cada muestra tumoral fue capturada por triplicado y secuenciada en la plataforma NextSeq 500 (Illumina). Para el análisis de variantes somáticas se utilizaron los programas Strelka y ANNOVAR. . Las firmas mutacionales se analizaron con el software DeconstructSigs. Para comparar el perfil mutacional de AL con MM se utilizó la base de datos MMRF CoMMpass con 895 pacientes. Además, se han determinado los reordenamientos de los genes de las inmunoglobulinas (Igs) mediante NGS. Resultados: La cobertura media de secuenciación para las muestras de control y tumor fue de 64x y 186x, respectivamente. Se detectaron un total de 1983 SNV y 133 INDEL con una media de 71 (20-281) SNV y 5 (0-25) INDEL por paciente. Al comparar con MM (media 66 SNV y 2.5 INDEL) se observó una carga mutacional similar. Los únicos genes mutados tanto en AL como en MM fueron MUC16 (recurrencia 17% y 8%, respectivamente) e IGLL5 (recurrencia 17%, en ambas), siendo además los genes más frecuentemente mutados en AL Las firmas mutacionales más frecuentes que se identificaron fueron la 1 (desaminación espontánea de citosinas metiladas en sitios CpG), la 3 (fallo en la reparación de la ruptura de la doble cadena de ADN mediante recombinación homóloga), y la 9 (transveriones T> G en trinucleótidos ApTpN y TpTpN), identificadas en el 96%, 54% y 46% de los pacientes, respectivamente. Respecto al repertorio de los genes de las Igs, se observó que el 26% de los pacientes con AL presentan más de un clon, siendo esta heterogeneidad clonal similar a la encontrada en MM (23%). El gen IGHV3-30 fue identificado con mayor frecuencia tanto en AL como en MM, 10% y 12% de recurrencia, respectivamente. Conclusiones: Este es el primer estudio de WES en una serie de pacientes con AL. Los resultados muestran que no hay una mutación común driver en esta enfermedad, que podrían estar implicados múltiples procesos mutacionales, y que los genes descritos más frecuentemente mutados en AL y MM no coinciden. En conjunto, estos resultados suponen un avance en el entendimiento de la patogénesis de la AL.
- Published
- 2018
3. Immunogenomic identification and characterization of granulocytic myeloid-derived suppressor cells in multiple myeloma
- Author
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Perez C., Botta C., Zabaleta A., Puig N., Cedena M. -T., Goicoechea I., Alameda D., Jose-Eneriz E. S., Merino J., Rodriguez-Otero P., Maia C., Alignani D., Maiso P., Manrique I., Lara-Astiaso D., Vilas-Zornoza A., Sarvide S., Riillo C., Rossi M., Rosinol L., Oriol A., Blanchard M. -J., Rios R., Sureda A., Martin J., Martinez R., Bargay J., de la Rubia J., Hernandez M. -T., Martinez-Lopez J., Orfao A., Agirre X., Prosper F., Mateos M. -V., Lahuerta J. -J., Blade J., San-Miguel J. F., Paiva B., Espinosa M. C., Zamudio J. L. G., Herranz E. R., Tamayo R. R., Sanchez J. M., Bernal L. P., Rodriguez A. P. G., Garcia M. E. G., Mayol A. S., Lleonart J. B., Suarez A., Garcia M. T. H., Gaisan C. M., Ruiz B. H., Montero F. C., de Miguel Llorente D., Ramos F. S., Garcia A. I., Manteca M. M., Martin J. M. H., Barrigon F. E., Frade J. G., de Coca A. G., Franco C. A., Gomez J. L., Perez E. C., Creixenti J. B., Balari A. M. S., Montes Y. G., Teigell L. E., Guinon A. G., Monreal E. A., Campos J. A. S., Tutusaus J. M. M., Rocafiguera A. O., Gorrochategui M. G., Mesa M. G., Silva C. C., Perez M. S. G., Loureiro A. D., Sanchez J. A. M., Irazu M. J. N., Parraga F. J. P., Palacios J. J. L., Barahona P. B., Rodriguez C. E., Rivas J. A. H., de Oteyza J. P., del Barrio R. I., de la Guia A. L., Amor A. A., Pareja E. P., Castello I. K., Rodriguez M. J. B., Martinez R. M., Grau R. R., Mesa E. G., Sainz E. R., de Arriba F., Jimenez J. M. M., Romera M., Cardoso F. P., Perez J. M. A., Pomposo M. P., Persona E. P., Casasus A. I. T., Garcia P. R., Ramos I. J., Lor M. B. V., Garcia P. L. F., Chamorro C. M., Perez C., Botta C., Zabaleta A., Puig N., Cedena M.-T., Goicoechea I., Alameda D., Jose-Eneriz E.S., Merino J., Rodriguez-Otero P., Maia C., Alignani D., Maiso P., Manrique I., Lara-Astiaso D., Vilas-Zornoza A., Sarvide S., Riillo C., Rossi M., Rosinol L., Oriol A., Blanchard M.-J., Rios R., Sureda A., Martin J., Martinez R., Bargay J., de la Rubia J., Hernandez M.-T., Martinez-Lopez J., Orfao A., Agirre X., Prosper F., Mateos M.-V., Lahuerta J.-J., Blade J., San-Miguel J.F., Paiva B., Espinosa M.C., Zamudio J.L.G., Herranz E.R., Tamayo R.R., Sanchez J.M., Bernal L.P., Rodriguez A.P.G., Garcia M.E.G., Mayol A.S., Lleonart J.B., Suarez A., Garcia M.T.H., Gaisan C.M., Ruiz B.H., Montero F.C., de Miguel Llorente D., Ramos F.S., Garcia A.I., Manteca M.M., Martin J.M.H., Barrigon F.E., Frade J.G., de Coca A.G., Franco C.A., Gomez J.L., Perez E.C., Creixenti J.B., Balari A.M.S., Montes Y.G., Teigell L.E., Guinon A.G., Monreal E.A., Campos J.A.S., Tutusaus J.M.M., Rocafiguera A.O., Gorrochategui M.G., Mesa M.G., Silva C.C., Perez M.S.G., Loureiro A.D., Sanchez J.A.M., Irazu M.J.N., Parraga F.J.P., Palacios J.J.L., Barahona P.B., Rodriguez C.E., Rivas J.A.H., de Oteyza J.P., del Barrio R.I., de la Guia A.L., Amor A.A., Pareja E.P., Castello I.K., Rodriguez M.J.B., Martinez R.M., Grau R.R., Mesa E.G., Sainz E.R., de Arriba F., Jimenez J.M.M., Romera M., Cardoso F.P., Perez J.M.A., Pomposo M.P., Persona E.P., Casasus A.I.T., Garcia P.R., Ramos I.J., Lor M.B.V., Garcia P.L.F., and Chamorro C.M.
- Subjects
Male ,Transcription, Genetic ,Neutrophils ,T-Lymphocytes ,Immunology ,CD33 ,Biology ,CD16 ,Biochemistry ,Follow-Up Studie ,Flow cytometry ,Antigens, CD ,medicine ,Humans ,Cytotoxic T cell ,Lymphocyte Count ,Tumor microenvironment ,medicine.diagnostic_test ,Myeloid-Derived Suppressor Cells ,Cell Biology ,Hematology ,Middle Aged ,Cell sorting ,Neoplasm Proteins ,medicine.anatomical_structure ,T-Lymphocyte ,Cancer research ,Myeloid-derived Suppressor Cell ,Female ,Bone marrow ,Multiple Myeloma ,Human ,Follow-Up Studies - Abstract
Granulocytic myeloid-derived suppressor cells (G-MDSCs) promote tumor growth and immunosuppression in multiple myeloma (MM). However, their phenotype is not well established for accurate monitoring or clinical translation. We aimed to provide the phenotypic profile of G-MDSCs based on their prognostic significance in MM, immunosuppressive potential, and molecular program. The preestablished phenotype of G-MDSCs was evaluated in bone marrow samples from controls and MM patients using multidimensional flow cytometry; surprisingly, we found that CD11b+CD14−CD15+CD33+HLADR− cells overlapped with common eosinophils and neutrophils, which were not expanded in MM patients. Therefore, we relied on automated clustering to unbiasedly identify all granulocytic subsets in the tumor microenvironment: basophils, eosinophils, and immature, intermediate, and mature neutrophils. In a series of 267 newly diagnosed MM patients (GEM2012MENOS65 trial), only the frequency of mature neutrophils at diagnosis was significantly associated with patient outcome, and a high mature neutrophil/T-cell ratio resulted in inferior progression-free survival (P < .001). Upon fluorescence-activated cell sorting of each neutrophil subset, T-cell proliferation decreased in the presence of mature neutrophils (0.5-fold; P = .016), and the cytotoxic potential of T cells engaged by a BCMA×CD3-bispecific antibody increased notably with the depletion of mature neutrophils (fourfold; P = .0007). Most interestingly, RNA sequencing of the 3 subsets revealed that G-MDSC–related genes were specifically upregulated in mature neutrophils from MM patients vs controls because of differential chromatin accessibility. Taken together, our results establish a correlation between the clinical significance, immunosuppressive potential, and transcriptional network of well-defined neutrophil subsets, providing for the first time a set of optimal markers (CD11b/CD13/CD16) for accurate monitoring of G-MDSCs in MM.
- Published
- 2020
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