בדיקת ריצוף המטולוגיה -
NGS Hematology Profile
ריצוף DNA
+ 1600 גנים בRNA +
MSI + TMB
בדיקה מהירה ומקיפה עם דרישות דגימה מינימליות
במעבדת GTC, קליפורניה, ארה"ב
מאושרת תקני CLIA וCAP, התקנים המחמירים הנדרשים ע"פ הFDA
הבדיקה בוחנת את הגידול ברמה המולקולרית במטרה למפות את הגידול ולקבל מידע על התאמה לטיפולי אימונתרפיה וכן איתור טיפולים ביולוגיים קיימים או מחקריים, וכמו כן מאפשרת אבחנה מדויקת יותר של גידולים המטולוגיים במטופלים שבהם האבחנה אינה חד משמעית.
הבדיקה מספקת דוח ברור ליישום מהיר עם המלצות לטיפול מבוססות הנחיות ה-NCCN, פירוט של טיפולים שנמצאו כיעילים (מאושרי FDA או מחקריים), טיפולים שאינם יעילים, הפניה למחקרים קלניים ושילובי תרופות.
*זמן לתוצאות כ – 10 ימי עבודה מרגע הגעת הדגימה למעבדה
נתונים עיקריים מבדיקת GTC Hematology Profile Plus
- ריצוף DNA ל-284 גנים לכל סוגי השינויים הגומיים, בכיסוי כל האקסונים.
- ריצוף RNA למעל 1,600 גנים- לבחינת שינויים כרומוזומאליים, אמפליפיקציות וטרנסלוקציות (פיוז'נים) כולל Immunophenotyping באמצעות ביטוי RNA.
- בדיקת מדדי אימונותרפיה TMB, MSI (בבדיקת רקמה), ביטוי PD-L1 נבדק ב- RNA (קיימת אפשרות לבדוק גם ב-IHC). מצורף לינק למאמר וולידציה המדגים הימצאות PDL1 ב RNA ברקמה בקואורלציה גבוה עם IHC.
- מידע המסייע לאבחנה מדוייקת וקלסיפיקציה של גידולים המטולוגיים.
- סיוע באבחון מקור הגידול באמצעות ריצוף RNA ושימוש בבינה מלאכותית מתקדמת המבדילה בין 45 אבחנות של גידולים סולידיים והמטולוגיים ראה פרסום ב - American Journal of Pathology.
- סיוע באיתור VAF (Varient Allele Frequency) = 0.01% - MRD (minimal residual disease).
- איתור מוטציות ב- IgVH. מצורף לינק למאמר בנושא.
- איתור RNA ממקור ויראלי (EBV).
- הבדיקה היחידה הכוללת בחינת סינדרום VEXAS.
- הבדיקה כוללת בדיקת Clonal Hematopoiesis of Indeterminate Potential (CHIP) באמצעות AI לאבחנה בין CHIP לבין מצבים קליניים אחרים.
- אנליזת T & B Cell clonality מסייעת לזיהוי ממאירויות המטולוגיות הנובעות מחוסר בקרה על קולוניזציה של תאי T ו B ובחיזוי התנהגות הגידול.
- דיוק מקסימאלי- עומק קריאה של 2,000-3,000X חזרות בבדיקת רקמה ו- 25,000-30,000X חזרות בבדיקת ביופסיה נוזלית.
- רגישות הבדיקה- LoD (Limit of Detection) = 1% for DNA variant detection, 2-5% for CALR, FLT3-ITD and NPM1 detection and 1-5% for mRNA fusions
- הפקת תוצאות הבדיקה- QNS<1%
- שימוש במערכת בינה מלאכותית מתוחכמת (AI) לפרשנות ודיווח ממצאים.
ברושורים, תאורי מקרה ודוחות לדוגמא
- ברושור מדעי בדיקת GTC – Hematology Profile Plus
- ברושור מדעי בדיקת GTC – Hematology -Leukemias
- ברושור מדעי בדיקת GTC – Hematology Cutaneous Lymphoid Lesions
- ברושור מדעי בדיקת GTC – CHIP
- ברושור מדעי בדיקת GTC – Hematology Lymphoma
- תאור מקרה- VEXAS
- תאור מקרה- Multiple-Myeloma
- דוח לדוגמא- AML
- דוח לדוגמא- CML
- דוח לדוגמא- CLL
- דוח לדוגמא- MM
- דוח לדוגמא- mental cell
- דוח לדוגמא- Hodgkin lymphoma
- דוח לדוגמא- Lymphoma
- דוח לדוגמא- B-cell lymphoma
מידע על המעבדה תעודות ואישורים
פרסומים ומאמרים
- mRNA Expression in DLBCL patients who are CD20 Dim (CLML 2025)
- cfDNA Chimerism Predicts Relapse After Allogeneic-SCT in Myeloid Malignancies (Cancers 2025)
- Transcriptome and Machine Learning Predict GVHD from Pre/Post-Transplant Bone Marrow Samples (Cancers 2024)
- Indolent CD4+ CAR T Cell Lymphoma After Cilta-cel Therapy (NEJM 2024)
- Machine-Learning Prediction of Venetoclax Response in AML/MDS Using DNA & RNA Profiles (ASH poster)
- Liquid Immunophenotyping of Lymphoid Neoplasms via cfRNA (ASH_poster)
- cfRNA + cfDNA Liquid Biopsy utility in Hematologic and Solid Tumors_(Heliyon 2023)
- Machine-Learning Based RNA Profiling Predicts IgHV Mutations in CLL_(JMAI 2022)
- Machine-Learning and Transcriptome to Predict DLBCL Clinical Course (Nature-BCJ 2022)
- Differential Diagnosis of Hematological and Solid Tumors using AI-Based Transcriptome (amjpathol. 2022)
