В качестве объектов исследования были выбраны образцы ДНК опухолевой ткани толстой кишки без мутаций в генах KRAS, NRAS, BRAF. Для анализа была использована коллекция образцов ДНК больных раком толстой кишки, сформированная в лаборатории молекулярной онкологии ФГБУ «НИИ онкологии им. Н.Н. Петрова». Из 120 случаев колоректального рака для клинического исследования эффективности терапии ингибиторами EGFR было отобрано 20 пациентов, в опухолевой ткани которых не было выявлено мутаций в генах KRAS, NRAS, BRAF. Для дополнительной селекции образцов выполнен анализ мутаций в гене PIK3CA. Статус гена PIK3CA в опухоли оценивали, используя комбинацию методов: аллель-специфическую ПЦР (АС-ПЦР), анализ кинетики плавления с высоким разрешением (High Resolution Melting Analysis, HRMA) и секвенирование. В 6 случаях из 20 при лечении ингибиторами EGFR наблюдалась прогрессия заболевания. Опухолевую ткань, полученную от данных пациентов, было решено подвергнуть высокопроизводительному геномному анализу с целью выявления молекулярных предикторов чувствительности к анти-EGFR терапии. В данной работе предложен алгоритм биоинформатического анализа и фильтрации мутаций, позволяющий выявить наиболее вероятные детерминанты чувствительности опухоли к таргетной терапии.

The study includes KRAS/NRAS/BRAF mutation-negative tumor DNA samples obtained from elderly colorectal cancer (CRC) patients. Tumor samples were selected from the laboratory DNA collection of CRC cases (n=120) treated in N.N. Petrov Institute of Oncology and undergone molecular analysis for KRAS/NRAS/BRAF. Twenty cases without mutations in KRAS, NRAS, BRAF were recruited for anti-EGFR inhibitors clinical trial. For these cases, additional molecular test for the presence of PIK3CA mutations was done. Analysis of PIK3CA alterations was performed using combination of allele-specific PCR (AS-PCR), High Resolution Melting Analysis (HRMA) and sequencing.Among 20 cases enrolled in clinical trial, 6 progressed upon treatment. For these patients, we performed next generation sequencing (NGS) analysis of tumor DNA to determine new resistance markers. The aim of the study is to develop and validate bioinformatic algorithm for the search of tumor response predictors. The results of bioinformatics analysis are the genes, which may be determinants of resistance to anti - EGFR therapy.