Pcr definition of b-cell clonality: which electrophoretic method is better


如何引用文章

全文:

详细

Aim. To compare diagnostic efficacy of B-cell clonality determination in application of different electrophoretic methods. Material and methods. B-cell clonality was determined with different techniques in 89 patients having B-cell lymphoma (n = 48), B-cell lymphoma in remission (n = 11), reactive processes (n = 24), lymphogranulomatosis and T-cell lymphoma (n = 6). Healthy donors served control. Clonality was defined by rearrangements of Ig heavy chain genes with usage of primers to FR2 region of Ig gene. Electrophoretic methods were the following: agarose electrophoresis and SSCP. Results. Clonality was detected in the presence of more than 5.9% clonal cells from total count of mononuclear cells or more than 20% of clonal cells from total number of B-lymphocytes in the sample. We achieved detectability of B-clonality in B-cell tumors 87.5% (42 of 48 cases). False negative tests were also investigated with kits of primers to FR1 and FR3 regions, but clonality was not determined. Among reactive processes, non-B-cell tumors and healthy donors clonality was found in 1 of 41 cases. This patient had acute respiratory viral infection. Agarose electrophoresis and SSCP test results coincided. Conlusion. Determination of B-cell clonality with agarose electrophoresis proved to be a simple, reliable, cost-effective and reproducible method of differential diagnosis of tumor and reactive lymphoproliferation. This method is not suitable for verification of tumor remission or assessment of minimal residual disease because of its low sensitivity.

作者简介

Iu Sidorova

ГУ Гематологический научный центр РАМН, Москва

E Nikitin

ГУ Гематологический научный центр РАМН, Москва

N Ryzhikova

ГУ Гематологический научный центр РАМН, Москва

A Sudarikov

ГУ Гематологический научный центр РАМН, Москва

参考

  1. Никитин Е. А., Ленива Е. А., Судариков А. Б. Роль молекулярных методов в диагностике и мониторинге лимфопролиферативных заболеваний. Гемагол. и трансфузиол. 2001; 3: 19-26.
  2. Bahloul М., Asnafi V., Macintyre Е. Clinical impact of molecular diagnostics in low-grade lymphoma. Best Pract. J. Res. Clin. Haematol. 2005; 18 (1): 97-111.
  3. Harris N. L., Jaffe E. S., Diebold J. et al. WHO classification of neoplasms of the hematopoietic and lymphoid tissues. Hematol. J. 2000; 1 (1): 53-66.
  4. Rezuke W. N., Abernathy E. G., Tsongalis G. J. Molecular diagnosis of B- and T-cell lymphomas: fundamental principles and clinical applications. Clin. Chem. 1997; 43 (10): 1814-1823.
  5. Arber D. A. Molecular diagnostic approach to non-Hodgkin's lymphoma. J. Mol. Diagn. 2000; 2 (4): 178-190.
  6. Sioutos N., Bagg A., Michaud G. Y. et al. Polymerase chain reaction versus Southern blot hybridization: detection of immunoglobulin heavy-chain gene rearrangements. Diagn. Mol. Pathol. 1995; 4: 8-13.
  7. Van Dongen J. J. M., Wolvers-Tettero I. L. M. Analysis of immunoglobulin and T cell receptor genes. Part II: possibilities and limitations in the diagnosis and management of lympho-proliferative diseases and related disorders. Clin. Chim. Acta 1991; 198: 93-174.
  8. Theriault C., Galoin S., Valmary S. et al. PCR analysis of immunoglobulin heavy chain (IgH) and TcR-gamma chain gene rearrangements in the diagnosis of lymphoproliferative disorders: Results of a study of 525 cases. Mod Pathol 2000; 13 (12): 1269-1279.
  9. Diss Т. C., Liu H. X., Du M. Q., Isaacson P. O. Improvements to В cell clonality analysis using PCR amplification of immunoglobulin light chain genes. Mol. Pathol. 2002; 55 (2): 98-101.
  10. Amara K., Trimeche M., Ziadi S. et al. PCR-based clonality analysis of B-cell lymphomas in paraffin-embedded tissues: diagnostic value of immunoglobulin kappa and lambda light chain gene rearrangement investigation. Pathol. Res. Pract. 2006; 202 (6): 425-431.
  11. Bagg A., Braziel R. M., Arber D. A. et al. Immunoglobulin heavy chain gene analysis in lymphomas: a multi-center study demonstrating the heterogeneity of performance of polymerase chain reaction assays. J. Mol. Diagn. 2002; 4 (2): 81-89.
  12. Никитин E. А., Сидорова Ю. В., Рыжикова H. В. и др. Определение Т-клеточной клональности по гамма-цепи Т-клеточного рецептора: окончательные данные. Тер. арх. 2006; 78 (7): 52-57.
  13. Сидорова Ю. В., Никитин Е. А., Пекло М. М. и др. Опыт использования ПЦР для определения Т-клеточной клональности. Тер. арх. 2003; 7: 48-52.
  14. Lefranc М. P., Lefranc G. The Т cell receptor facts book. London: Academic Press; 2001.
  15. Orita M., Iwahana H., Kanazawa H. et al. Detection of polymorphism by human DNA by gel electrophoresis as single-strand conformation polymorphism. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 1989; 86 (8): 2766-2770.
  16. Lynas C., Howe D. Simple, reliable detection of T cell clones by PCR-LIS-SSCP analysis of TCRg rearrangement. Mol. Cell. Probes 1998; 12: 41-48.
  17. Derksen P. W., Langerak A. W., Kerkhof E. et al. Comparison of different polymerase chain reaction-based approaches for clonality assessment of immunoglobulin heavy-chain gene rearrangements in B-cell neoplasia. Mod. Pathol. 1999; 12 (8): 794-805.
  18. Hoeve M. A., Krol A. D., Philippo K. et al. Limitations of clonality, analysis of В cell proliferations using CDR3 polymerase chain reaction. Mol. Pathol. 2000; 53 (4): 194-200.
  19. Wu X., Feng J., Komori A. et ai. Immunoglobulin somatic hypermutation: double-strand DNA breaks, AID and error-prone DNA repair. J. Clin. Immunol. 2003; 23 (4): 235-246.
  20. Wu X., Kaartinen M. The somatic hypermutation activity of a follicular lymphoma links to large insertions and deletions of immunoglobulin genes. Scand. J. Immunol. 1995; 42 (1): 52-59.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载

版权所有 © Consilium Medicum, 2008

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-相同方式共享 4.0国际许可协议的许可。
 
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».