Una estrategia genómica implementada por investigadores del Baylor College of Medicine puede aumentar de manera eficiente la tasa de diagnóstico molecular de enfermedades no diagnosticadas. Los investigadores informan en el New England Journal of Medicine que el reanálisis de datos moleculares preexistentes, teniendo en cuenta nuevos genes causantes de enfermedades y otros conocimientos genéticos que se han identificado desde el análisis original, dio como resultado un aumento en el diagnóstico de casos, casi doblándolo en una de las cohortes de reanálisis.

 

Para facilitar el laborioso y lento reanálisis y, al mismo tiempo, tener en cuenta la mayoría de los diagnósticos, los investigadores implementaron una canalización computacional que ayudó a semi-automatizar el proceso. Los investigadores discuten el valor del reanálisis de datos para brindarles a los pacientes respuestas sobre las causas de su condición y, en algunos casos, cambiar la gestión y el tratamiento de la enfermedad. Además, dado que se necesita muy poco esfuerzo en el banco de trabajo y el proceso es semiautomático, el coste de este trabajo de reanálisis es solo una fracción del de la prueba original.

 

“En la reunión de 2016 del American College of Medical Genetics, nuestro laboratorio de diagnóstico de ADN fue el primero en informar que el reanálisis sistemático de los datos moleculares, teniendo en cuenta los nuevos conocimientos genéticos publicados desde el análisis original, aumentó la tasa de diagnóstico molecular en dos cohortes de pacientes,” dijo el primer y correspondiente autor Dr. Pengfei Liu, profesor asistente de genética molecular y humana en Baylor y director de laboratorio de investigación clínica en Baylor Genetics. «En este trabajo, hemos confirmado y agregado apoyo a nuestra estrategia al volver a analizar dos cohortes y desarrollar una herramienta analítica que acelera el proceso de manera eficiente y precisa».

 

Liu y sus colegas volvieron a analizar los datos de secuenciación del exoma, que se refieren a las partes del ADN genómico de una persona, que contienen instrucciones para producir proteínas. El análisis de estas piezas llamadas exones permite a los investigadores identificar cambios, también llamados variantes, en la secuencia de ADN. Muchas mutaciones que causan enfermedades se producen en los exones, por lo que la secuenciación del exoma completo se considera una estrategia eficaz para identificar candidatos a mutaciones que causan enfermedades.

 

Los investigadores volvieron a analizar los datos de secuenciación del exoma de dos cohortes de pacientes, teniendo en cuenta el conocimiento genético publicado entre la fecha del análisis original y diciembre de 2017. La primera cohorte de 250 pacientes se había analizado originalmente en 2012 y la segunda cohorte de 2000 pacientes en 2013. El reanálisis manual de los datos de secuenciación del exoma de la primera cohorte casi duplicó el rendimiento del diagnóstico: aumentó del 25 al 47 por ciento.

 

“El reanálisis requirió mucho trabajo y tiempo, lo que nos llevó a diseñar una tubería computacional que nos ayudaría a semi-automatizar el proceso”, dijo Liu. “El nuevo análisis de los datos de secuenciación de la primera cohorte con nuestra línea de proceso computacional logró una sensibilidad de diagnóstico del 92 por ciento. Nuestra referencia fue el reanálisis manual.”.

 

Luego, los investigadores aplicaron un proceso de cómputo automatizado para volver a analizar los datos de la segunda cohorte de 2.000 pacientes y también aumentaron la tasa de diagnóstico, en este caso al 37 por ciento desde el 25 por ciento.

 

«Para ambas cohortes, la mayoría de los nuevos diagnósticos moleculares resultaron de genes de enfermedades recientemente descubiertos: el 75 por ciento del diagnóstico de la primera cohorte y el 64 por ciento de la segunda cohorte», dijo el coautor, el Dr. Yaping Yang, profesor de ciencias moleculares y genética humana de Baylor. «Esto respalda firmemente el valor de nuestra estrategia».

 

Además, Liu y sus colegas enviaron los resultados de secuenciación actualizados a los médicos correspondientes de los pacientes de las cohortes. También solicitaron comentarios de los médicos de la primera cohorte cuyos pacientes de reanálisis habían producido un nuevo diagnóstico molecular. Alrededor del 40 por ciento de los médicos respondieron. Informaron que el 75 por ciento de sus pacientes recibieron asesoramiento genético por los hallazgos actualizados, y aproximadamente la mitad de esos pacientes tuvieron un cambio en su manejo clínico como consecuencia de los nuevos resultados. Los pacientes que no recibieron asesoramiento genético sobre sus resultados actualizados se habían mudado, fallecido o no acudieron a su cita de seguimiento.

 

«Nuestro trabajo sugiere que el reanálisis periódico puede beneficiar a los pacientes, a sus familias y a los médicos que los atienden», dijo el coautor, el Dr. James R. Lupski, profesor Cullen de Genética Molecular y Humana en Baylor, investigador principal del Centro de Baylor Hopkins para Genómica mendeliana y profesores con el programa de formación de posgrado en genética y genómica de Baylor. “Drs. Liu, Yang y sus colegas proporcionan un proceso computacional que demuestra la viabilidad de reducir la carga de trabajo involucrada en el reanálisis. Esperamos que otros laboratorios genéticos, médicos y pacientes se beneficien de esta estrategia.”.

 

Para leer el articulo original en ingles en la web del Baylor College of Medicine, puedes hacerlo en este enlace: https://www.bcm.edu/news/reanalysis-molecular-data-genetic-diagnoses