Pediatric Hematology/Oncology and ImmunopathologyPediatric Hematology/Oncology and ImmunopathologyВопросы гематологии/онкологии и иммунопатологии в педиатрии1726-17082414-9314Fund Doctors, Innovations, Science for Children111910.24287/j.1119GBZRGVORIGINAL ARTICLESОРИГИНАЛЬНЫЕ СТАТЬИResearch ArticleThe diagnostic value of whole-genome sequencing and its role in risk stratification of children treated under the AML-MRD-2018 protocolДиагностическая эффективность полногеномного секвенирования и его влияние на стратификацию риска у детей, получавших терапию по протоколу ОМЛ-MRD-2018https://orcid.org/0009-0003-3441-6397IliasovaKarina R.ИльясоваКарина Раидовна
Russian Federation

MD in Clinical Laboratory Medicine at the Laboratory of Cytogenetics and Molecular Genetics

врач клинической лабораторной диагностики лаборатории цитогенетики и молекулярной генетики

carinaisvv0206@icloud.comhttps://orcid.org/0000-0001-9179-8430AbasovR. Kh.АбасовР. Х.
Russian Federation
carinaisvv0206@icloud.comhttps://orcid.org/0009-0008-2103-4978MatveevE. V.МатвеевЕ. В.
Russian Federation
carinaisvv0206@icloud.comhttps://orcid.org/0000-0003-0098-919XItovA. B.ИтовА. Б.
Russian Federation
carinaisvv0206@icloud.comhttps://orcid.org/0000-0002-1085-4646KazakovaA. N.КазаковаА. Н.
Russian Federation
carinaisvv0206@icloud.comhttps://orcid.org/0009-0004-5464-3818KozeevV. A.КозеевВ. А.
Russian Federation
carinaisvv0206@icloud.comhttps://orcid.org/0000-0002-0889-6986PopovA. M.ПоповА. М.
Russian Federation
carinaisvv0206@icloud.comhttps://orcid.org/0000-0002-4503-0735PlyasunovaS. A.ПлясуноваС. А.
Russian Federation
carinaisvv0206@icloud.comhttps://orcid.org/0000-0002-0411-9485GurzhikhanovaM. Kh.ГуржихановаМ. Х.
Russian Federation
carinaisvv0206@icloud.comhttps://orcid.org/0000-0002-0183-1530VenyovD. A.ВеневД. А.
Russian Federation
carinaisvv0206@icloud.comhttps://orcid.org/0000-0002-0813-5626KalininaI. I.КалининаИ. И.
Russian Federation
carinaisvv0206@icloud.comhttps://orcid.org/0000-0002-2322-5734NovichkovaG. A.НовичковаГ. А.
Russian Federation
carinaisvv0206@icloud.comhttps://orcid.org/0000-0002-0016-6698MaschanA. A.МасчанА. А.
Russian Federation
carinaisvv0206@icloud.comhttps://orcid.org/0000-0003-1735-0093MaschanM. A.МасчанМ. А.
Russian Federation
carinaisvv0206@icloud.comhttps://orcid.org/0000-0001-9634-5828ZerkalenkovaE. A.ЗеркаленковаЕ. А.
Russian Federation
carinaisvv0206@icloud.comThe Dmitry Rogachev National Medical Research Center of Pediatric Hematology, Oncology and Immunology of Ministry of Healthcare of the Russian FederationФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр детской гематологии, онкологии и иммунологии им. Дмитрия Рогачева» Минздрава России3006202625212242804202613052026Copyright ©; 2026, «D. Rogachev NMRCPHOI»Copyright ©; 2026, ФГБУ «НМИЦ ДГОИ им. Дмитрия Рогачева» Минздрава России2026«D. Rogachev NMRCPHOI»ФГБУ «НМИЦ ДГОИ им. Дмитрия Рогачева» Минздрава Россииhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0https://hemoncim.com/jour/article/view/1119

Introduction. Risk stratification in pediatric acute myeloid leukemia (AML) is traditionally based on the detection of chromosomal rearrangements using conventional molecular cytogenetic methods. However, these approaches are limited in detecting structurally complex and new genomic alterations. Whole-genome sequencing (WGS) overcomes these limitations, ensuring detection of all types of structural variants and providing their comprehensive molecular characterization.

Aim: to evaluate the capabilities of WGS in identifying chromosomal rearrangements in children with AML treated under the AML-MRD-2018 protocol.

Materials and methods. Out of 723 patients enrolled in the AML-MRD-2018 protocol, 335 (46%) children aged 0–18 years (median age – 9 years) were included in the study. WGS was performed on the DNBSEQ-T7 platform (150 × 2), with a median sequencing depth of 112×. Structural variants were identified using the MANTA algorithm with subsequent verification using a genome visualizer and confirmation by polymerase chain reaction and Sanger sequencing.

Results. The results of WGS and standard testing methods were completely concordant in 228 (68%) out of 335 patients. WGS identified key stratifying translocations: KMT2Ar (n = 137; 41%), RUNX1::RUNX1T1 (n = 34; 10%), CBFB::MYH11 (n = 27; 8%), NUP98r (n = 19; 6%). In patients in whom standard methods had failed to detect markers, WGS revealed 26 rearrangements, including cryptic variants of KMT2A (n = 7), NUP98 (n = 5) and ERG rearrangements (n = 2), as well as rare fusion genes. Three novel fusion genes were identified. Overall, WGS provided additional clinically significant information in 40 cases, with an added diagnostic yield of 12%.

Conclusion. WGS effectively detects both recurrent and rare, cryptic, and structurally complex chromosomal rearrangements, while providing their thorough molecular characterization. The method allows for improved risk stratification and can serve as a basis for minimal residual disease monitoring, increasing diagnostic accuracy and the potential for treatment personalization.

Введение. Стратификация риска при детском остром миелоидном лейкозе (ОМЛ) традиционно основана на выявлении хромосомных перестроек стандартными молекулярно-цитогенетическими методами. Однако данные подходы ограничены в обнаружении структурно сложных и новых геномных изменений. Полногеномное секвенирование (ПГС) позволяет преодолеть эти ограничения, обеспечивая детекцию всех типов структурных вариантов с их полной молекулярной характеристикой.

Цель исследования – оценить возможности ПГС в диагностике хромосомных перестроек детского ОМЛ в рамках протокола ОМЛ-MRD-2018.

Материалы и методы. Из 723 пациентов, зарегистрированных в протоколе ОМЛ-MRD-2018, в исследование включены 335 (46%) пациентов в возрасте от 0 до 18 лет (медианный возраст – 9 лет). ПГС выполняли на платформе DNBSEQ-T7 (150 × 2), медианная глубина покрытия составила 112×. Структурные варианты выявляли с использованием алгоритма MANTA с последующей верификацией в геномном визуализаторе и подтверждением с помощью полимеразной цепной реакции и секвенирования по Сэнгеру.

Результаты. Полная конкордантность результатов ПГС и стандартных методов отмечена у 228 (68%) из 335 пациентов. ПГС выявило ключевые стратифицирующие транслокации: KMT2Ar (n = 137; 41%), RUNX1::RUNX1T1 (n = 34; 10%), CBFB::MYH11 (n = 27; 8%), NUP98r (n = 19; 6%). В группе пациентов без выявленного стандартными методами маркера ПГС позволило обнаружить 26 перестроек, включая криптические варианты KMT2A (n = 7), NUP98 (n = 5) и перестройки ERG (n = 2), а также редкие химерные гены. Обнаружены 3 новых ранее не описанных химерных гена. В целом ПГС обеспечило дополнительную клинически значимую информацию в 40 случаях, добавленная диагностическая ценность метода составила 12%.

Заключение. ПГС эффективно выявляет как рекуррентные, так и редкие, криптические и структурно сложные хромосомные перестройки, обеспечивая их полную молекулярную характеристику. Метод расширяет возможности стратификации риска и может служить основой для мониторинга минимальной остаточной болезни, повышая точность диагностики и потенциал персонализации терапии.

acute myeloid leukemiachildrenwhole-genome sequencingfusion genesstructural rearrangementsrisk stratificationострый миелоидный лейкоздетиполногеномное секвенированиехимерные геныструктурные перестройкистратификация рискаJia F., Li Y., Hao T., Ma G. Epidemiology of acute myeloid leukemia in children and adolescents (1990–2021): a global burden of disease study. Sci Nat 2025;112(6):86. DOI: 10.1007/s00114-025-02037-4Creutzig U., Zimmermann M., Reinhardt D., Rasche M., Von Neuhoff C., Alpermann T. et al. Changes in cytogenetics and molecular genetics in acute myeloid leukemia from childhood to adult age groups. Cancer 2016;122(24):3821–30. DOI: 10.1002/cncr.30220Creutzig U., Van Den Heuvel-Eibrink M.M., Gibson B., Dworzak M.N., Adachi S., De Bont E. et al. Diagnosis and management of acute myeloid leukemia in children and adolescents: recommendations from an international expert panel. Blood 2012;120(16):3187–205. DOI: 10.1182/blood-2012-03-362608Grimwade D., Ivey A., Huntly B.J.P. Molecular landscape of acute myeloid leukemia in younger adults and its clinical relevance. Blood 2016;127(1):29–41. DOI: 10.1182/blood-2015-07-604496Bolouri H., Farrar J.E., Triche T., Ries R.E., Lim E..L, Alonzo T.A. et al. The molecular landscape of pediatric acute myeloid leukemia reveals recurrent structural alterations and age-specific mutational interactions. Nat Med 2018;24(1):103–12. DOI: 10.1038/nm.4439Farrar J.E., Schuback H.L., Ries R.E., Wai D., Hampton O.A., Trevino L.R. et al. Genomic profiling of pediatric acute myeloid leukemia reveals a changing mutational landscape from disease diagnosis to relapse. Cancer Res 2016;76(8):2197–205. DOI: 10.1158/0008-5472.CAN-151015Bridge J.A. Advantages and limitations of cytogenetic, molecular cytogenetic, and molecular diagnostic testing in mesenchymal neoplasms. J Orthop Sci 2008;13(3):273–82. DOI: 10.1007/s00776-007-1215-1Jennings L.J., Arcila M.E., Corless C., Kamel-Reid S., Lubin I.M., Pfeifer J. et al. Guidelines for validation of next-generation sequencing-based oncology panels. J Mol Diagn 2017;19(3):341–65. DOI: 10.1016/j.jmoldx.2017.01.011Lu Y., Li M., Gao Z., Ma H., Chong Y., Hong J. et al. Advances in Whole genome sequencing: methods, tools, and applications in population genomics. IJMS 2025;26(1):372. DOI: 10.3390/ijms26010372Haferlach C., Walter W., Meggendorfer M., Stengel A., Baer C., Hutter S. et al. Benchmarking of whole genome sequencing (WGS) and whole transcriptome sequencing (WTS) as diagnostic tools for the genetic characterization of acute myeloid leukemia (AML) and acute lymphoblastic leukemia (ALL) in adults. Blood 2021;138(Suppl 1):273. DOI: 10.1182/blood-2021150260Seabright M. A rapid banding technique for human chromosomes. Lancet 1971;298(7731):971–2. DOI: 10.1016/S0140-6736(71) 90287-XISCN 2024 – An International System for Human Cytogenomic Nomenclature (2024). Cytogenet Genome Res 2024;164(1):1–224. DOI: 10.1159/000538512Li H. Aligning sequence reads, clone sequences and assembly contigs with BWA-MEM. [Electronic resource] URL: http://arxiv.org/abs/1303.3997 (accessed – 19.01.2026). DOI: 10.48550/arXiv.1303.3997Uhrig S., Ellermann J., Walther T., Burkhardt P., Fröhlich M., Hutter B. et al. Accurate and efficient detection of gene fusions from RNA sequencing data. Genome Res 2021;31(3):448–60. DOI: 10.1101/gr.257246.119Altschul S.F., Gish W., Miller W., Myers E.W., Lipman D.J. Basic local alignment search tool. J Mol Biol 1990;215(3):403–10. DOI: 10.1016/S0022-2836(05)80360-2Poplin R., Chang P.C., Alexander D., Schwartz S., Colthurst T., Ku A. et al. A universal SNP and small-indel variant caller using deep neural networks. Nat Biotechnol 2018;36(10):983–7. DOI: 10.1038/nbt.4235Kopanos C., Tsiolkas V., Kouris A., Chapple C.E., Albarca Aguilera M., Meyer R. et al. VarSome: the human genomic variant search engine. Bioinformatics 2019;35(11):1978–80. DOI: 10.1093/bioinformatics/ bty897McLaren W., Gil L., Hunt S.E., Riat H.S., Ritchie G.R.S., Thormann A. et al. The ensembl variant effect predictor. Genome Biol 2016;17(1):122. DOI: 10.1186/s13059-016-0974-4Chen X., Schulz-Trieglaff O., Shaw R., Barnes B., Schlesinger F., Källberg M. et al. Manta: rapid detection of structural variants and indels for germline and cancer sequencing applications. Bioinformatics 2016;32(8):1220–2. DOI: 10.1093/bioinformatics/btv710Meggendorfer M., Jobanputra V., Wrzeszczynski K.O., Roepman P., De Bruijn E., Cuppen E. et al. Analytical demands to use whole-genome sequencing in precision oncology. Semin Cancer Biol 2022;84:16–22. DOI: 10.1016/j.semcancer.2021.06.009Nakagawa H., Wardell C., Furuta M., Taniguchi H., Fujimoto A. Cancer whole-genome sequencing: present and future. Oncogene 2015;34. DOI: 10.1038/onc.2015.90Voss R.K., Pastor Loyola V.B., Cardenas M.F., Kumar P., Maciaszek J.L., Namwanje M. et al. Clinical experience of using integrated whole genome and transcriptome sequencing as a framework for pediatric and adolescent acute myeloid leukemia diagnosis and risk assessment. Leukemia 2025;39(12):2946–56. DOI: 10.1038/s41375-025-02774-5Hollink I.H.I.M., Van Den Heuvel-Eibrink M.M., Arentsen-Peters S.T.C.J.M., Pratcorona M., Abbas S., Kuipers J.E. et al. NUP98/NSD1 characterizes a novel poor prognostic group in acute myeloid leukemia with a distinct HOX gene expression pattern. Blood 2011;118(13):3645–56. DOI: 10.1182/blood-2011-04-346643Meyer C., Larghero P., Almeida Lopes B., Burmeister T., Gröger D., Sutton R. и др. The KMT2A recombinome of acute leukemias in 2023. Leukemia 2023;37(5):988–1005. DOI: 10.1038/s41375-02301877-1Meyer C., Larghero P., Lopes B.A., Marschalek R. The KMT2A/MLL consensus gene structure: a comprehensive update for research and diagnostic implications. Leukemia 2024;38(6):1403–6. DOI: 10.1038/s41375-024-02261-3Umeda M., Ma J., Westover T., Ni Y., Song G., Maciaszek J.L. et al. A new genomic framework to categorize pediatric acute myeloid leukemia. Nat Genet 2024;56(2):281–93. DOI: 10.1038/s41588-023-01640-3Faber Z.J., Chen X., Gedman A.L., Boggs K., Cheng J., Ma J. et al. The genomic landscape of core-binding factor acute myeloid leukemias. Nat Genet 2016;48(12):1551–6. DOI: 10.1038/ng.3709Marceau‐Renaut A., Duployez N., Ducourneau B., Labopin M., Petit A., Rousseau A. et al. Molecular profiling defines distinct prognostic subgroups in childhood AML: a report from the French ELAM02 study group. HemaSphere 2018;2(1):e31. DOI: 10.1097/HS9.0000000000000031Conneely S.E., Stevens A.M. Acute myeloid leukemia in children: emerging paradigms in genetics and new approaches to therapy. Curr Oncol Rep 2021;23(2):16. DOI: 10.1007/s11912-02001009-3Niktoreh N., Walter C., Zimmermann M., Von Neuhoff C., Von Neuhoff N., Rasche M. et al. Mutated WT1, FLT3-ITD, and NUP98-NSD1 Fusion in various combinations define a poor prognostic group in pediatric acute myeloid leukemia. J Oncol 2019;2019:1–15. DOI: 10.1155/2019/1609128Tarlock K., Alonzo T.A., Gerbing R.B., Ries R.E., Gibson B., Niktoreh N. et al. Distinct co-occurring mutational profiles in acute myeloid leukemia confers prognostic significance in children and young adults with FLT3/ITD mutations. Blood 2018;132(Suppl 1):443. DOI: 10.1182/blood-2018-99-113676Laursen A.C.L., Sandahl J.D., Kjeldsen E., Abrahamsson J., Asdahl P., Ha S. et al. Trisomy 8 in pediatric acute myeloid leukemia: A NOPHO‐AML study. Genes Chromosomes Cancer 2016;55(9):719–26. DOI: 10.1002/gcc.22373Roepman P., de Bruijn E., van Lieshout S., Schoenmaker L., Boelens M.C., Dubbink H.J. et al. Clinical validation of whole genome sequencing for cancer diagnostics. J Mol Diagn 2021;23(7):816–33. DOI: 10.1016/j.jmoldx.2021.04.011Wang L., Voss R., Pastor V., Cardenas M., Kumar P., Maciaszek J. et al. Integrated whole genome and transcriptome sequencing as a framework for pediatric and adolescent AML diagnosis and risk assessment. [Electronic resource] URL: https://www.researchsquare.com/article/rs-5775959/v1 (accessed – 19.01.2026). DOI: 10.21203/rs.3.rs-5775959/v1