Introducción:

Las leucemias agudas (LA) constituyen neoplasias heterogéneas que requieren una clasificación certera para tomar decisiones terapéuticas. En México, el pronóstico de niños con LA es incierto, debido a la baja disponibilidad de herramientas de clasificación precisa para las mismas. La secuenciación de tercera generación mediante nanoporos, dado su bajo costo de inversión y relativa facilidad de uso, es una opción para incrementar la disponibilidad de herramientas moleculares para clasificar diferentes neoplasias, incluyendo las LA.

Metodología:

En este trabajo, se llevó a cabo la clasificación de LA a través del análisis de transcriptoma completo con la plataforma de secuenciación por nanoporos. Se incluyeron 42 muestras de RNA total extraído de medula ósea, obtenida al diagnóstico de pacientes con LA (3 LLA-T, 39 LLA-B). Posteriormente, se realizó la secuenciación de moléculas largas usando ONT para validar un algoritmo entrenado con inteligencia artificial que clasifica la estirpe celular afectada y determina el subtipo molecular de las LA.

Resultado(s):

El algoritmo clasificó con alta probabilidad (0.9) a 40/42 muestras de LA. Sin embargo, el algoritmo solo logró identificar el subtipo molecular en 24/42 muestras. Asimismo, logró identificar la fusión de buen pronóstico DUX4::IGH, las fusiones CRLF2::IGH, CRLF2::P2RY8 asociadas al subtipo Ph-like y la fusión IGH-TRA, asociada a mal pronóstico en adolescentes y adultos jóvenes.

Conclusion(es):

La clasificación de las LA mediante la secuenciación de moléculas largas es factible y genera información clínicamente relevante para la toma de decisiones en el diagnóstico y tratamiento, en un ambiente con recursos limitados.