Mejoran el diagnóstico de afectados por enfermedades raras con consanguinidad

CIBER | miércoles, 9 de septiembre de 2020

Investigadores de 17 unidades del CIBERER forman parte de un equipo multicéntrico internacional que ha diseñado un sistema de detección sistemática de homocigosis por consanguinidad (autocigosis) que puede contribuir a mejorar el diagnóstico de afectados por enfermedades raras. La autocigosis está asociada con un mayor riesgo de sufrir una enfermedad rara, por lo que supone un factor relevante para los estudios genéticos clínicos.

Los autores de este estudio, publicado en The Journal of Molecular Diagnostics, han secuenciado y analizado más de 2400 exomas para identificar la autocigosis en base a la existencia de largos fragmentos de homocigosis. Con los datos obtenidos, han diseñado un modelo para predecir la consanguinidad de una persona con una fiabilidad del 98%. Con la aplicación de este modelo, se reclasificó el estatus de consanguinidad del 12% de los pacientes analizados.

El análisis de 79 de estos casos de consanguinidad, detectados con la RD–Connect Genome-Phenome Analysis Platform (GPAP), permitió conseguir un 50% de reducción en el número de variantes candidatas y la identificación de variantes patogénicas por homocigosis en 41 pacientes, con una tasa de éxito diagnóstico del 52%.

Los rangos de consanguinidad definidos en este trabajo proporcionan, por primera vez, umbrales de carga de homocigosidad específicos para estimar la consanguinidad utilizando datos de secuenciación de exomas dispares, lo que permite la confirmación o reclasificación del estado consanguíneo, mejorando así la eficiencia del diagnóstico molecular.

En este estudio, han participado los investigadores del CIBERER Luis Pérez Jurado (U735),  Bru Cormand (U720), Carmen Ayuso (U704), Frederic Tort (U737), Javier Corral (U765), José María Millán (U755), José Carlos Segovia (U710), Judith Armstrong (U703), Lluís Montoliu (U756), Manuel Posada (U758), Alfons Macaya (GCV en el Hospital Vall d’Hebron), Antònia Ribes (U737), Aurora Pujol (U759), Daniel Grinberg (U720), Francesc Cardellach (U722), Francesc Palau (U732), Montserrat Milà (U726), Pia Gallano (U705), Rafael Artuch (U703), Ramon Martí (U701), Gloria Garrabou (U722), Susanna Balcells (U720), Roser Urreizti (U720) e Ivon Cuscó (U735).

En el estudio, que está coordinado desde el CNAG por Sergi Beltrán, se han incluido datos clínicos y genómicos de 2432 individuos recopilados en RD-Connect CPAP y 76 individuos del Undiagnosed Rare Disease Program of Catalonia (URDCAT). Además, ha participado el Programa de Enfermedades no Diagnosticadas (ENoD) del CIBERER.

 

Artículo de referencia:

“Improved Diagnosis of Rare Disease Patients through Systematic Detection of Runs of Homozygosity”. Leslie Matalonga, Steven Laurie, Anastasios Papakonstantinou […] Hanns Lochmüller, Sergi Beltran. RD–Connect Genome-Phenome Analysis Platform and URD-Cat Data Contributors. The Journal of Molecular Diagnostics.

DOI: 10.1016/j.jmoldx.2020.06.008