Солидные опухоли, возникающие в результате онкогенной стимуляции химерными белками рецепторов нейротрофинов (TRK), представляют группу редких опухолей различной локализации, отвечающих на терапию таргетными препаратами — энтректинибом и ларотректинибом. Стандартом выявления химерных генов TRK считается высокопроизводительное секвенирование с определением структуры химерного транскрипта. Мы предположили, что химерный тирозинкиназный белок может определять специфический транскриптомный профиль опухолевых клеток. Выявляли дифференциально-экспрессирующиеся гены, на основе кото­рых можно отличить TRK-зависимый папиллярный рак щитовидной железы (РЩЖ) от других молекулярных вариантов этого типа опухоли. С помощью ОТ-ПЦР нами выявлено 7 образцов папиллярного РЩЖ, несущих перестройку генов EVT6-NTRK3 (7 из 215 образцов, 3.26%). Используя машинное обучение, на данных, извлечённых из TCGA, построили функцию предсказания наличия перестройки в генах NTRK на основе экспрессии генов AUTS2, DTNA, ERBB4, HDAC1, IGF1, KDR, NTRK1, PASK, PPP2R5B, PRSS1. С её использованием проанализировали данные экспрессии перечисленных генов в 7 TRK-зависимых и 10 TRK-независимых образцах РЩЖ, полученных с помощью ОТ-ПЦР. На тестовой выборке образцов из TCGA чувствительность составила 72.7%, специфичность — 99.6%; на независимой выборке образцов, проверенных с помощью ОТ-ПЦР, — чувствительность 100%, специфичность 70%. Предложен профиль мРНК 10 генов, который может классифицировать РЩЖ в отношении наличия драйверных NTRK-химерных генов TRK с приемлемой чувствительностью и специфичностью.

Solid tumors resulting from oncogenic stimulation of neurotrophin receptors (TRK) by chimeric proteins are a group of rare tumors of various localization that respond to therapy with targeted drugs entrectinib and larotrectinib. The standard method for detecting chimeric TRK genes in tumor samples today is considered to be next generation sequencing with the determination of the prime structure of the chimeric transcripts. We have suggested that expression of the chimeric tyrosine kinase proteins in tumors can determine the specific transcriptomic profile of tumor cells. Papillary thyroid cancer was chosen as the object, due to the greater occurrence of TRK-dependent tumors with this localization. Using RT-PCR, we identified 7 samples of papillary thyroid cancer carrying a EVT6-NTRK3 rearrangement (7 out of 215, 3.26%). Using machine learning and the data extracted from TCGA, we developed of a recognition function for predicting the presence of rearrangement in NTRK genes based on the expression of 10 key genes: AUTS2, DTNA, ERBB4, HDAC1, IGF1, KDR, NTRK1, PASK, PPP2R5B, PRSS1. The recognition function was used to analyze the expression data of the above genes in 7 TRK-dependent and 10 TRK-independent thyroid tumors obtained by RT-PCR. On the test samples from TCGA, the sensitivity was 72.7%, the specificity — 99.6%. On our independent validation samples tested by RT-PCR, sensitivity was 100%, specificity — 70%. We have proposed an mRNA profile of ten genes that can classify thyroid cancer in relation to the presence of driver NTRK-chimeric TRK genes with acceptable sensitivity and specificity.