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Circulating Tumor DNA Panel – Colorectal / Lung / Breast
Discover the accelerated NGS with Reliable result for variant with ultra low VAF
Overview
Circulating Tumor DNA Panel for Colorectal / Lung / Breast Cancer
ctDNA를 이용한 연구는 미량의 샘플에서 낮은 빈도로 발생하는 변이를 검출할 수 있는 높은 민감도가 필수적으로 요구됩니다.
셀레믹스의 ctDNA 패널은 서울대학교와의 협업으로 2017년부터 개발된 패널입니다. Colon, Lung, Breast Cancer의 3종의 암과 연관되어 있는 것으로 알려진 다수의 유전자들을 분석할 수 있으며, 미량의 샘플에서도 충분한 분석 능력을 얻기 위해 프로브 디자인 기술, 시퀀싱 노이즈 제거, 시약 최적화 등 셀레믹스의 독자적인 기술을 모두 담았습니다. 임상 수준에서 검증 완료한 최적화된 패널을 공급해 드립니다.
Features & Benefits
광범위한 임상 샘플 테스트를 거쳐 최적화한 패널
아래는 서울대학교 병원에서 실제 임상 샘플을 이용해 검증 실험한 자료입니다. 분석 유전자 리스트는 광범위한 검증 실험을 통해 확정되었습니다. 최종적으로 16 개의 유전자가 Colorectal Cancer 패널에 포함되어 있으며, Breast Cancer 패널에는 14개 유전자, Lung Cancer 패널에는 15개의 유전자가 포함되어 있습니다.
| Colorectal Cancer | ||
|---|---|---|
| Sensitivity | Freq. 0.5% | 100% |
| Freq. 1.0% | 100% | |
| Specificity | 97.9% | |
| Breast Cancer | ||
|---|---|---|
| Sensitivity | Freq. 0.5% | 94.4% |
| Freq. 1.0% | 100% | |
| Specificity | 96.3% | |
| Lung Cancer | ||
|---|---|---|
| Sensitivity | Freq. 0.5% | 100% |
| Freq. 1.0% | 100% | |
| Specificity | 100% | |
Unique Molecular Identifiers(UMI) & BI 분석 소프트웨어
미량의 샘플에 포함된 유전 변이를 정확히 분석하기 위해 셀레믹스는 독자적인 UMI 알고리즘을 사용합니다. 효과적으로 Duplication Read들을 제거하고 신뢰도 높은 Consensus Read 생성을 위해 개발한 분석 소프트웨어는 높은 품질의 데이터 분석 결과를 고객에 제공합니다.
자체 설계된 모듈식 소프트웨어를 통해 Raw Data에서 Clinical Interpretation 리포트에 이르기까지 고객이 원하는 수준의 결과를 제공합니다.
검증된 유전변이 검출 성능
실제 임상에서 얻은 샘플을 통해 민감도와 특이도 테스트를 마친 제품을 공급합니다. 10 ng 정도의 적은 양으로도 NGS 실험을 진행할 수 있습니다.
이미 많은 연구자들이 본 패널과 함께 연구를 진행하고 있으며, 그동안 발간된 많은 논문들이 본 패널의 우수성을 이야기해 줍니다.
낮은 빈도의 변이 분석을 위해 개발한 독자적인 알고리즘
셀레믹스에서는 시퀀싱 에러 및 노이즈 제거를 위한 독자적인 알고리즘을 개발하였습니다. 보다 정확하고 신뢰성 높은 결과를 고객에 제공합니다.
본 기술은 지속적인 모니터링을 통해 지금도 개선되고 있는 중이며, 보다 정확도 높은 결과를 제공해 드리기 위한 셀레믹스의 지식 산물입니다.
Workflow
Circulating Tumor DNA 패널의 데이터 분석을 위한 워크플로우
- ctDNA에 존재하는 매우 낮은 빈도의 유전변이 분석 가능
- 간편한 워크플로우 및 프로토콜
- 기존 파이프라인에 모듈식 알고리즘 적용
- 기존의 Duplication Read 제거 알고리즘보다 많은 Unique Read 확보를 통해 시퀀싱 비용 절감 효과 제공
- 고유의 Consensus Read 작성 알고리즘을 바탕으로 한 효과적인 노이즈 제거 및 높은 유전변이 검출 능력
시퀀싱 노이즈 억제를 위한 BI 분석 소프트웨어
Specification
| Colorectal Cancer | Breast Cancer | Lung Cancer | |
|---|---|---|---|
| Gene count* | 16 genes | 27 genes | 28 genes |
| Covered region | Whole CDS | ||
| Target size | 18 kb | 99 kb | 47 kb |
| Mutation type | SNV, Indel | ||
| Sample type (amount) | Plasma (>20 ng of cfDNA) | ||
| Platform | All sequencers from illumina and MGI | ||
| Bioinformatics pipeline |
1. Primary and Secondary analysis result (FASTQ to VCF) 2. Secondary Analysis: CNV, Large InDel 3. Tertiary Analysis: Clinical interpretation * Linux-based consensus read generation software |
||
Specification - Gene List
- 16 genes | Gene count
- 18 kb | Target Size
- Whole CDS | Target Region
| ctDNA Colorectal Cancer Panel | APC | BRAF | EGFR | ERBB2 | ERBB3 | FGFR1 | HRAS | IRS1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| KRAS | MAP2K1 | MET | NRAS | PDGFRB | PIK3CA | PTEN | TP53 |
- 27 genes | Gene count
- 99 kb | Target Size
- Whole CDS | Target Region
| ctDNA Breast Cancer Panel |
AKT1 | APC | AR | BRCA1 | BRCA2 | CCND1 | CDH1 | EGFR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ERBB2 | ESR1 | FGFR1 | FGFR2 | GATA3 | IGF1R | KIT | KRAS | |
| MAP2K4 | MAP3K1 | MDM2 | MYC | NF1 | PIK3CA | PIK3R1 | PTEN | |
| RB1 | TOP2A | TP53 |
- 28 genes | Gene count
- 47 kb | Target Size
- Whole CDS, 3 Intronic regions | Target Region
| ctDNA Lung Cancer Panel |
AKT1 | ALK | ARAF | ARID1A | BRAF | CBL | CDKN2A | EGFR |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ERBB2 | HRAS | KEAP1 | KRAS | MAP2K1 | MET | MTOR | NF1 | |
| NRAS | NTRK1 | NTRK2 | PIK3CA | PTEN | RB1 | RIT1 | ROS1 | |
| SETD2 | STK11 | TP53 | U2AF1 |
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Resources
Technical Resources
Safety Data Sheets
References
Epigenomics
Identification of tissue of origin in cancer of unknown primary using a targeted bisulfite sequencing panel
Bae JM, Ahn JY, Lee H, Jang H, Han H, Jeong J, et al. Identification of tissue of origin in cancer of unknown primary using a targeted bisulfite sequencing panel. Epigenomics. 2022 May;14(10):615–28.
10.2217/epi-2021-0477
Investig Clin Urol
Germline pathogenic variants in unselected Korean men with prostate cancer
So MK, Ahn HK, Huh J, Kim KH. Germline pathogenic variants in unselected Korean men with prostate cancer. Investig Clin Urol. 2022 May;63(3):294–300.
DOI 10.4111/icu.20220044
Scientific Reports
Feasibility of targeted cascade genetic testing in the family members of BRCA1/2 gene pathogenic variant/likely pathogenic variant carriers
Lee J, Ham JY, Park HY, Jung JH, Kim WW, Kang B, et al. Feasibility of targeted cascade genetic testing in the family members of BRCA1/2 gene pathogenic variant/likely pathogenic variant carriers. Sci Rep. 2022 Feb 3;12(1):1842.
DOI 10.1038/s41598-022-05931-3
BMC Medical Genomics
A novel bi-alleleic DDX41 mutations in B-cell lymphoblastic leukemia: case report
Shin WY, Yoon SY, Park R, Kim JA, Song HH, Bang HI, et al. A novel bi-alleleic DDX41 mutations in B-cell lymphoblastic leukemia: case report. BMC Med Genomics. 2022 Mar 4;15(1):46.
DOI 10.1186/s12920-022-01191-2