A Novel Method to Detect Copy Number Variation in Melanoma: Droplet Digital PCR for Quantitation of the CDKN2A Gene, a Proof-of-Concept Study

CDKN2A 数字聚合酶链反应 黑色素瘤 拷贝数变化 荧光原位杂交 癌症研究 医学 生物 癌症 聚合酶链反应 基因 内科学 遗传学 染色体 基因组
作者
Jason R. McFadden,Marie Syku,Rachael E. Barney,Mirjana Stevanovic,Advaita S. Chaudhari,Keegan O’Hern,Meagan Chambers,Catherine Baker,Robert E. LeBlanc,Linda Doan,Gregory J. Tsongalis,Edward G. Hughes,Aravindhan Sriharan
出处
期刊:American Journal of Dermatopathology [Lippincott Williams & Wilkins]
卷期号:45 (7): 454-462 被引量:1
标识
DOI:10.1097/dad.0000000000002436
摘要

Abstract: A definitive diagnosis of nevus or melanoma is not always possible for histologically ambiguous melanocytic neoplasms. In such cases, ancillary molecular testing can support a diagnosis of melanoma if certain chromosomal aberrations are detected. Current technologies for copy number variation (CNV) detection include chromosomal microarray analysis (CMA) and fluorescence in situ hybridization. Although CMA and fluorescence in situ hybridization are effective, their utilization can be limited by cost, turnaround time, and inaccessibility outside of large reference laboratories. Droplet digital polymerase chain reaction (ddPCR) is a rapid, automated, and relatively inexpensive technology for CNV detection. We investigated the ability of ddPCR to quantify CNV in cyclin-dependent kinase inhibitor 2A ( CDKN2A ), the most commonly deleted tumor suppressor gene in melanoma. CMA data were used as the gold standard. We analyzed 57 skin samples from 52 patients diagnosed with benign nevi, borderline lesions, primary melanomas, and metastatic melanomas. In a training cohort comprising 29 randomly selected samples, receiver operator characteristic curve analysis revealed an optimal ddPCR cutoff value of 1.73 for calling CDKN2A loss. In a validation cohort comprising the remaining 28 samples, ddPCR detected CDKN2A loss with a sensitivity and specificity of 94% and 90%, respectively. Significantly, ddPCR could also identify whether CDKN2A losses were monoallelic or biallelic. These pilot data suggest that ddPCR can detect CDKN2A deletions in melanocytic tumors with accuracy comparable with CMA. With further validation, ddPCR could provide an additional CNV assay to aid in the diagnosis of challenging melanocytic neoplasms.
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