Napredna genomska diagnostika za odkrivanje mehanizmov prirojenih razvojnih nepravilnosti

Prirojene kongenitalne nepravilnosti (KN) predstavljajo pomemben javno zdravstveni izziv. Genetski dejavniki predstavljajo pomemben vzrok KN in vključujejo različne mehanizme: od strukturnih prerazporeditev, kot so večje ali manjše kromosomske nepravilnosti, do monogenskih vzrokov. Kljub temu da smo z uporabo molekularne kariotipizacije in celotnega eksomskega sekvenciranja v našem prejšnjem raziskovalnem projektu (J3-8205) dosegli pomembno izboljšanje diagnostične učinkovitosti, ostajajo številni pacienti še nediagnosticirani. Genetske spremembe lahko zajemajo tudi intronske, regulatorne in intergenske regije, ki jih z dosedanjimi pristopi ne odkrijemo. V zadnjem obdobju so se razvile nove genomske metode, ki lahko izboljšajo naše razumevanje genomske etiologije v omenjenih primerih: sekvenciranje celotnega genoma (WGS), optično genomsko mapiranje (OGM), in bioinformatična orodja, ki nam lahko pomagajo interpretirati strukturne različice, ki so del ne-kodirajočih področij genoma. Vsi trije najsodobnejši pristopi lahko prispevajo h razrešitvi genomske etiologije in najdbi novih mehanizmov vpletenih v KN, zato je ključno da jih sistematično ovrednotimo na večjih populacijskih kohortah, tako posamično kot tudi v kombinaciji. WGS, ki vključuje tudi intronska, regulatorna in medgenska področja omogoča večji diagnostični izplen kot že uveljavljene metode eksomskega sekvenciranja. S to metodo ima naša skupina na Kliničnem inštitutu za genomsko medicino (KIGM) dobre izkušnje in jo uporabljamo za identifikacijo vzrokov raznolikih vrst bolezni. Dodatno smo razvili tudi nove izvirne bioinformatske pristope za analizo NGS podatkov in s tem pristopom uspešno identificirali nove gene za bolezni človeka (1–6). Nov preboj na področju medicinske diagnostike predstavlja tudi OGM, ki omogoča citogenomiko nove generacije (7). Metoda temelji na slikanju posameznih, visoko-molekularnih označenih molekul DNA za hitro in zmogljivo določanje strukturnih genomskih različic (insercije/delecije/kompleksne strukturne preureditve) z visoko občutljivostjo in specifičnostjo. Z OGM je mogoče zapolniti vrzel, ki ostaja na področju razumevanja strukturnih različic, ki jih ni mogoče opredeliti z drugimi metodami. Metodo smo na KIGM že vpeljali v diagnostiko redkih bolezni. Dodatno nudijo nove možnosti za izboljšanje interpretacije ne-kodirajočih funkcionalnih področij genoma tudi nova bioinformatska orodja (8–12). Podatke genomskega sekvenciranja in OGM je mogoče združiti na način, da tvorijo podatki pridobljeni z OGM ogrodje za naleganje podatkov sekvenciranja celotnega genoma (13), medtem ko nam prej omenjeni bioinformatski pristopi omogočajo nadgradnjo vseh obstoječih tehnologij za izboljšanje klinične interpretacije najdenih različic. Namen projekta je izbrati vsaj 100 nediagnosticiranih primerov KN (tako posameznih kot kompleksnih) iz registra SLOCAT in dodatne primere, pri katerih s konvencionalnimi genetskimi pristopi ne bomo uspeli ugotoviti genetskega vzroka. SLOCAT vodimo na KIGM po modificirani EUROCAT metodologiji in vsebuje preko 300 primerov KN. Izbrane primere bomo analizirali z vsemi tremi pristopi: WGS, OGM in novimi bioinformatskimi orodji za opredelitev ne-kodirajočih različic, kar predstavlja najsodobnejši genomski pristop v svetovnem merilu. Pričakujemo, da bomo skozi tak pristop pomembno prispevali k razumevanju mehanizmov KN in s tem prispevali k izboljšani diagnostiki KN. Reference 1. Maver & Peterlin. Bioinformatics 2011 2. Zaman et al. Ann Neurol 2018 3. Renou et al. J Med Gen 2008 4. Graham et al. Am J Respir and Crit Care Med 2005 5. Writzl et al. Am J Hum Gen 2017 6. Bergant et al. Life 2021 7. Mantere et al. Am J Hum Gen 2021 8. Requena et al. Nucl Acid Res 2021 9. Nieboer et al. Bioinformatics 2020 10. Zhou et. al Nat Genet 2019 11. Wells A et al. Nat Commun 2019 12. Jaganathan et. al. Cell 2019 13. Pan et. al. J Comput Biol 2020