Урок из курса по онкогенетике, созданный Фондом медицинских решений «Не напрасно» при поддержке компании AstraZeneca.
Полный курс: https://stepik.org/course/132877/info
Лекция посвящена интерпретации результатов генетических исследований методом секвенирования следующего поколения.
Номенклатура генетических вариантов
- Номенклатура генетических вариантов соответствует правилам HGVS.
- Геномные координаты вариантов должны быть указаны в соответствии со стандартом геномной сборки.
- Используются сокращения для обозначения типа последовательности: C для нуклеотидной замены, P для аминокислотной замены.
Примеры мутаций
- Пример мутации типа миссенс, приводящей к замене аминокислоты.
- Пример мутации в гене BRS1, приводящей к формированию преждевременного стоп-кодона.
- Пример делеции нуклеотидов в гене EGFR, обуславливающей чувствительность к ингибиторам тирозинкиназ.
Интерпретация герминальных вариантов
- Варианты классифицируются на пять категорий: патогенные, вероятно патогенные, неопределенного значения, доброкачественные, вероятно доброкачественные.
- Критерии для определения патогенности включают популяционную частоту, влияние на функцию белка и клиническую картину пациента.
Популяционная частота и базы данных
- Популяционные базы данных могут содержать как здоровые, так и больные люди.
- Патогенный вариант не должен встречаться в популяции слишком часто.
- Важно проверять базы данных на точность и актуальность информации.
Компьютерные алгоритмы предсказания патогенности
- Алгоритмы помогают предсказывать влияние мутаций на функцию белка и сплайсинг.
- Точность алгоритмов варьируется, но они могут помочь отнести вариант к категории с неизвестным клиническим значением или вероятно патогенным.
Пример интерпретации мутаций
- Пример пациента с диссеминированным агрессивным фиброматозом.
- Одна мутация в гене PIK3CA патогенная, другая в гене MEN1 с неизвестным клиническим значением.
- Мутация в PIK3CA соответствует клинической картине пациента, а в MEN1 может стать вероятно доброкачественной после консультации.
Интерпретация соматических вариантов
- Соматические варианты фокусируются на влиянии на клинические решения.
- Биомаркеры могут предсказывать чувствительность, резистентность или токсичность терапии.
- Соматические мутации классифицируются на четыре уровня доказательности.
Уровни доказательности биомаркеров
- Биомаркеры уровня А предсказывают чувствительность к одобренным методам лечения.
- Биомаркеры уровня Б предсказывают чувствительность на основе клинических исследований.
- Биомаркеры уровня С предсказывают чувствительность к терапии для другого типа опухоли.
Дополнительные уровни и варианты
- Биомаркеры уровня Д имеют возможное терапевтическое значение на основе доклинических исследований.
- Отчет может содержать варианты с неизвестным клиническим значением.
- Доброкачественные варианты не должны попадать в отчет.
Популяционная частота и базы данных
- Интерпретацию соматических вариантов можно начинать с популяционной частоты.
- Некоторые лаборатории исследуют геномную ДНК для оценки герминальных вариантов.
- Специфические онкологические базы данных содержат информацию о распространенности вариантов.
Алгоритмы предсказания патогенности
- Алгоритмы предсказания патогенности могут быть противоречивыми для активации онкогенов.
- Мутация в 600 в ген браво может быть предсказана как доброкачественная.
- Алгоритмы имеют слабое значение для соматических мутаций.
Клинические исследования
- Клинические исследования являются основой для принятия решений.
- Рандомизированные клинические исследования предпочтительны.
- Исследования второй фазы, ретроспективные анализы и функциональные исследования также важны.
Примеры мутаций и их значение
- Примеры мутаций первого класса с уровнем доказательности А.
- Примеры биомаркеров второго уровня, таких как амплификация гена HER2.
- Варианты с неизвестным клиническим значением требуют дополнительных данных для классификации.