Porównanie "najlepszych praktyk" w klinicznym sekwencjonowaniu DNA

Porównanie „najlepszych praktyk” w klinicznym sekwencjonowaniu DNA. Analiza rożnego rodzaju podejść. Informacje dla specjalistów ale ciekawe, a praca krótka i treściwa.

Technologie sekwencjonowania nowej generacji (Next-generation sequencing - NGS) umożliwiły znaczny wzrost znaczenia klinicznych testów genetycznych, zarówno w przypadku dziedziczonych skłonności organizmu jak i chorób, jak np. nowotworowe. Dokładne rozpoznanie wariantów w danych NGS jest krytycznym krokiem, na którym polegają praktycznie wszystkie dalsze procesy analizy i interpretacji. Wraz z ewolucją technologii NGS, w ciągu ostatnich 10 lat rozwijały się również narzędzia programowe i podejście do wykrywania wariantów w próbkach klinicznych. W tym przeglądzie omówione są aktualne najlepsze praktyki rozpoznawania wariantów w sekwencjonowaniu klinicznym, ze szczególnym uwzględnieniem sekwencjonowania trio (pacjent + oboje rodziców) w przypadku zaburzeń dziedzicznych i wykrywania mutacji somatycznych u pacjentów z nowotworem. Opisane są w tej pracy mocne i słabe strony wykrywania wariantów w przypadku użycia sekwencjonowania typu panel NGS, sekwencjonowanie eksonów i całego genomu. Podano również rekomendowane są tutaj narzędzia i strategie rozpoznawania wariantów różnych klas, wraz z wytycznymi dotyczącymi przeglądu wariantów, walidacji i analizy porównawczej w celu zapewnienia optymalnej wydajności procesów. Mimo że technologie NGS nieustannie się rozwijają, a nowe możliwości (takie jak długie odczytywanie sekwencjonowania pojedynczych cząsteczek) pojawiają się cały czas, zasady „najlepszych praktyk” zawarte w tym przeglądzie powinny być istotne dla rozpoznawania wariantów klinicznych w perspektywie długoterminowej.

Pojawienie się sekwencjonowania nowej generacji NGS ponad dziesięć lat temu stanowiło duży postęp technologiczny w stosunku do tradycyjnych metod sekwencjonowania. Technologie NGS umożliwiły ambitne, szeroko zakrojone prace nad sekwencjonowaniem genomowym, które zmieniły nasze rozumienie ludzkiego zdrowia i chorób. Mówimy tu o takich inicjatywach jak The Cancer Genome Atlas, Centers for Mendelian Genomics oraz UK10K Project. Technologie te również zostały szeroko zaadoptowane do klinicznych testów genetycznych. Sekwencjonowanie całego eksonu, które selektywnie celuje w regiony kodujące białka znanych genów, stało się podstawowym narzędziem diagnostycznym w przypadku chorób dziedzicznych. Panele celowane, które wykorzystują to podejście do badania medycznie istotnych podzbiorów genów, stały się podstawowymi elementami onkologii precyzyjnej. Charakterystyki i sama objętość odczytów NGS wymagały opracowania nowej generacji algorytmów obliczeniowych i procesów analitycznych przystosowanych do obsługi takich danych. Wraz z rozwojem technologii NGS rozwijają się również narzędzia programowe do kluczowych zadań analitycznych, takich jak wykrywanie wariantów. Dziesięć lat i tysiące próbek później o wiele lepiej rozumiemy możliwości i ograniczenia NGS w wykrywaniu i charakteryzowaniu zmienności sekwencji. W tej recenzji omówione są aktualne „najlepsze praktyki” dla rozpoznawania wariantów w sekwencjonowaniu klinicznym zarówno dla analizy linii zarodkowej w trio (badania rodzinne), jak i analizy somatycznej par nowotwór-normalny. Obejmuje to zalecenia dotyczące wyboru strategii sekwencjonowania, wyrównania/przetwarzania wstępnego odczytu NGS, kombinacji wielu narzędzi do rozpoznawania wariantów i rygorystyczne filtrowanie w celu usunięcia fałszywych alarmów. Załączone są również wskazówki dotyczące benchmarkingu wydajności procesu analizy NGS przy użyciu referencyjnych zestawów danych „złotego standardu”, po to aby osiągnąć optymalną równowagę czułości i specyficzności.

Praca znajduje się tutaj: https://genomemedicine.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13073-020-00791-w Grafika poniżej pochodzi z tej pracy.