Viimati loetud järjestus muudab haruldaste haiguste diagnoosimise revolutsiooniliseks

Viimati loetud järjestus muudab haruldaste haiguste diagnoosimise revolutsiooniliseks

Iga kümnes inimene maailmas kannatab haruldase geneetilise häire all, kuid ligikaudu 50% neist jääb diagnoosimata, hoolimata geenitehnoloogia ja testimise kiirest kasvust. Isegi kui inimesel on juurdepääs testimisele, võib diagnoosimisprotsess kesta umbes viis aastat või kauem, mis on mõnikord liiga hilja, et patsiendid, kes on sageli lapsed, saaksid õiget ravi alustada.

See on osaliselt tingitud sellest, et praegused kliinilised testid kasutavad meetodit, mida nimetatakse lühilugemiseks järjestamiseks, mis ei saa juurdepääsu teabele teatud genoomi piirkondades ja seetõttu ei saa diagnoosimiseks olulisi tõendeid esitada. UC Santa Cruzi teadlased liiguvad aga edasi tipptasemel alternatiivse meetodi, nimega Lonad sekveneerimine, poole, mis võib anda põhjalikuma andmestiku variatsioonide tuvastamiseks, välistada vajaduse mitme eritesti järele ja optimeerida haruldaste haiguste diagnoosimist.

Uus uuring näitab, et pikaealine sekveneerimine võib parandada diagnoosimise määra, vähendades samas diagnoosimiseni kuluvat aega aastatest päevadesse – ühe testiga ja palju väiksemate kuludega. Uuring avaldati aastalAmerican Journal of Human Geneticsja seda juhivad UCSC genoomikainstituudi põhiliikmed biomolekulaarse tehnika (BME) professor Benedikt Paten ja BME dotsent Karen Miga, samuti endine UCSC järeldoktor Jean Monlong.

Haruldased haigused on midagi, millega inimesed on nii palju aastaid võidelnud, ja kui meil on diagnostilist testimist optimeeriv sekveneerimistehnoloogia, on see tohutu panus – ja seda me selle artikli osana testisime. “

Shloka Negi, UC Santa Cruz Bme Ph.D. õpilane, töö esimene autor

"Täna on geneetilise sekveneerimise diagnostiline saagikus masendav," ütles Paten. "Tõenäoline põhjus on meie kohorti mittetäielikud sekveneerimismeetodid, variandid ja epigeneetilised signaalid.

Otsige haruldasi haigusi

See uuring keskendus haruldastele monogeensetele haigustele, mis on põhjustatud ühe geeni häirest.

Teadlased diagnoosivad geneetilisi haigusi, otsides nende geneetilist materjali, et leida variante – erinevusi geenis, mis võivad takistada selle nõuetekohast toimimist. Tüüpiline lähenemisviis nende variantide leidmiseks kasutab meetodit, mida nimetatakse lühilugemiseks järjestamiseks, mis kaardistab geneetilised aluspaarid – adeniini (A), tsütosiini (C), guaniini (G) ja tümiini (T) kombinatsioonid – järjestustes, millest igaüks on ligikaudu 150–250.

Lühilugemisjärjestuse piirang seisneb aga selles, et teatud genoomi piirkondades võib see olulise teabe vahele jätta, näiteks aluspaaride mustrid, mis on palju pikemad kui 250 aluspaari. Samuti ei saa see läbi viia "faasistamist" - protsessi, mille käigus määratakse kindlaks, millised variandid on päritud emalt ja millised isalt. See võib aidata arstidel tuvastada, millised variandid on päritud. Näiteks kui kaks varianti on päritud samalt vanemalt, üks kummaltki vanemalt või ei ole päritud üldse. See võib olla väga kasulik teave geneetiliste diagnooside jaoks, eriti kui vanemate andmed pole saadaval.

Seevastu pikaealine sekveneerimine suudab samaaegselt lugeda pikki DNA-lõike, kõrvaldades lüngad, mis võivad põhjustada teadlastel ja arstidel olulist teavet geenide variatsiooni kohta. Pikaajaline järjestus annab ka otseseid faasiandmeid ja teavet metüülimise kohta, DNA keemilise protsessi kohta, mis põhjustab geenide sisse- või väljalülitamist ja võib kaasa aidata haiguste tekkele.

"Pikaealine järjestamine on teatud juhtudel palju parem ja me astume samme selle tõestamiseks," ütles Negi.

Plii meetodites

UC Santa Cruzi genoomikainstituudi teadlastel on ulatuslik innovatsiooni ajalugu ja pikaealise sekveneerimise alased teadmised ning nad arendavad aktiivselt meetodeid sekveneerimise ja analüüsi optimeerimiseks mitmesuguste terviseuuringute rakenduste jaoks. Paljusid tehnikaid, mille teadlased on välja töötanud saavutuste saavutamiseks, nagu esimene tõeliselt täielik telomeeri-telomeeri võrdlusgenoom, kasutatakse nüüd patsientide tulemuste parandamiseks.

"Kui varasemaid leide tugevdati, leidsime, et pikaealise sekveneerimise kasutamise eelised suurenesid märkimisväärselt, kui kasutati olemasoleva mittetäieliku, kuid laialdaselt kasutatava genoomse võrdlusgenoomi asemel terviklikku nn telomeeri-telomeeri võrdlusgenoomi," ütles MIGA. "Eeldame, et pangenoomid - viited, mis esindavad inimeste erinevaid variatsioone - saavad uutest pikaealistest sekveneerimistehnoloogiatest veelgi rohkem kasu."

Pateni ja Miga laborid tegid koostööd arstidega, et töötada välja 42 haruldast haigust põdeva patsiendi juhtumid – osa neist diagnoositi lühilugemismeetodite või muude spetsiaalsete testide abil, osa neist ei olnud veel diagnoositud. Mõnel juhul oli teadlastel juurdepääs vanemate geneetilisele teabele, kuid mõnel juhul mitte.

Patsientide pikaajaline sekveneerimine viidi läbi MIGA laboris, kasutades Nanopore sekveneerimist, UCSC pikaealist sekveneerimismeetodit, et saavutada patsientide genoomide ülitäpsed ja otsast lõpuni lugemised ligikaudu 1000 dollari eest proovi kohta.

Genoomiandmeid analüüsiti Pateni laboris välja töötatud arvutusmeetoditega, et leida väikesed ja suured variandid, faasiandmed ja metülatsiooniandmed, kasutades selleks NAPU torujuhtmeks nimetatavat torujuhet. Analüüsiprotsess võtab olenevalt arvutitöötluse kiirusest aega umbes päev või vähem ja maksab 100 dollarit.

juhtumeid lahendada

Pärast patsientide andmete järjestamist ja analüüsimist leidsid teadlased, et pika lugemisega näidud andsid põhjalikuma andmekogumi võrreldes sellega, mida saab tuletada lühikese lugemise järjestuse abil.

Pikaajaline järjestus andis lõpliku diagnoosi 11-le 42-st kohorti patsiendist, pakkudes kõike alates lühiloetavatest andmetest ja ka lisateavet, sealhulgas täiendavaid haruldasi kandidaatvariante, pikaajalist faasimist ja metüülimist – kõik ühes, odavas ja kiires protokollis.

11 diagnoositud juhtumit hõlmasid nelja kaasasündinud neerupealiste hüpoplaasiat (haruldane seisund, mille korral neerupealised on laienenud ja ei funktsioneeri korralikult). Selle haiguse eest vastutav geen asub genoomi eriti keerulises piirkonnas – seda ei saa iseloomustada lühikese lugemisega sekveneerimistehnoloogia abil ning praegune kliiniline testimine on tülikas ja puudulik.

"Nende juhtumite lahendamiseks oleme välja töötanud uue pan-genoomilise tööriista, mis integreerib uusi kvaliteetseid komplekte, nagu võrdlusgenoomi "telomeerid-telomeerid" praegune asukoht INSERM-is Prantsusmaal. "Olime põnevil, et nägime inimgenoomi, mida on ajalooliselt olnud raske uurida. Meie tulemused julgustavad meid laiendama oma lähenemisviisi rohkematele haigustele, mis on pikka aega seisma jäänud."

Lisaks hõlmasid kaks juhtumit seksuaalse arengu häireid, samas kui harvaesineva Leydigi rakkude hüpoplaasia juhtum, mis oli tingitud munandite vähearenenud Leydigi rakkudest, mõjutas meeste seksuaalset arengut. Lisaks on lõpuks lahendatud neli neuroarengu häirete juhtumit, millest igaüks kujutab endast pikki ja keerulisi diagnostilisi odüsseiasid.

"Pika lugemisega järjestamine on tõenäoliselt järgmine parim test lahendamata juhtumite jaoks, millel on kaalukad variandid ühes geenis või selge fenotüübiga," ütles Negi. "See võib toimida ühe diagnostilise testina, mis vähendab vajadust mitmete kliiniliste visiitide järele ja muudab aastatepikkuse diagnostilise teekonna mõneks tunniks."

Keskmiselt oli igal patsiendil 280 geeni (sealhulgas mõned Mendeli tõve geenid, mis olid seotud üksikute geenimutatsioonide põhjustatud pärilike haigustega) oluliste valku kodeerivate piirkondadega, mis on selgelt kaetud pikkade lugemistega ja mida lühikesed lugemised ei tuvastanud.

"Genoomi on nii palju rohkem, et pikad lugemised võivad avada," ütles Negi. "Kuid võtab aega, enne kui suudame seda uut pikkade lugemistega paljastatud teavet täielikult tõlgendada. Neid andmeid meie kliinilistes andmebaasides ei olnud. Lugemised paljastavad umbes 5,8% rohkem telomeeridest telomeerideni genoomi, millele lühikese lugemisega lihtsalt ei pääsenud ligi."

Teised selles uuringus osalevad UC Santa Cruzi teadlased on Brandy McNulty, Ivo Violich, Joshua Gardner, Todd Hillaker ja Sara O'Rourke.

Seda uuringut rahastas osaliselt Chan Zuckerbergi algatus.

Allikad: