Статья:

Разработка новых методов в диагностике генетических заболеваний

Конференция: VI Студенческая международная научно-практическая конференция «Естественные и медицинские науки. Студенческий научный форум»

Секция: Медицина и фармацевтика

Выходные данные
Милинская Л.Н. Разработка новых методов в диагностике генетических заболеваний // Естественные и медицинские науки. Студенческий научный форум: электр. сб. ст. по мат. VI междунар. студ. науч.-практ. конф. № 6(6). URL: https://nauchforum.ru/archive/SNF_nature/6(6).pdf (дата обращения: 10.04.2020)
Лауреаты определены. Конференция завершена
Эта статья набрала 0 голосов
Мне нравится
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
Дипломы
лауреатов
Сертификаты
участников
на печатьскачать .pdfподелиться

Разработка новых методов в диагностике генетических заболеваний

Милинская Любовь Николаевна
студент, Медицинский институт Белгородский Национальный Исследовательский Университет, РФ, г. Белгород

 

Когда родители обнаруживают, что их ребенок не развивается так, как ожидалось, длительные посещения врача, пребывание в больнице и обсле­дования только усиливают их страдания - особенно когда ни у кого из семьи нет похожего заболевания, а стандартные исследования крови и генов ребенка не проливают свет на причину нарушений. «Неизвестность, траты и мучения могут быть разрушительными для семей», - говорит Майкл Фриз, который руководит диагностической лабораторией в генетическом центре «Greenwood» в Южной Каролине, некоммерческой организации, которая анализирует геномы пациентов для клиницистов [1].

«Каждый клинический генетик хоть раз сталкивался с невозможностью определить причину нарушения нервно-психического развития ребенка», - добавляет Роджер Стивенсон, клинический генетик того же центра. В начале 2000-х годов он начал наблюдать семью с ребенком, который имел тяжелые пороки развития, в том числе микроцефалию и умственную отсталость. Прошло более десяти лет после их первого визита, прежде чем секвенирование показало, что у мальчика была мутация в гене DYRK1A, который, как считается, играет роль в развитии мозга. Эта находка позже помогла поставить диагноз еще 16 детям в Соединенных Штатах и Европе, у которых были те же симптомы - и хотя данное состояние не поддается лечению, Стивенсон отметил, что определение гена успокоило родителей мальчика, так как они знали, что есть другие семьи, столкнувшиеся с данной болезнью [1].

Примечательно в случае данного ребенка, было то, что он включал мутацию de novo - ту, которой не было в постоянной ДНК ни одного из родителей. Мутации de novo могут возникать на ранней стадии эмбригенеза. «Они могут появляться в гаметах родителей - около 80% новых мутаций происходят в отцовских сперматозоидах и 20% в материнских яйцеклетках», - утверждает Йорис Вельтман, генетик медицинского центра университета Радбоуд в Неймегене, Нидерланды, который в июле опубликовал исследование о новых мутациях у людей с умственной отсталостью.

Мутации, обуславливающие те или иные расстройства, трудно обнаружить, так как они должны быть идентифицированы среди множества других безобидных генетических изменений. Появляется ряд программных подходов к просеиванию геномов в поисках таких мутаций. По мере того, как инструменты секвенирования и базы данных генетической информации становятся все более доступными, их разработчики надеются, что благодаря данному вкладу в программное обеспечение, такие тесты могут стать частью повседневной медицинской помощи. Но секвенирование и анализ отличаются от, скажем, анализа холестерина крови – образцы должны быть подготовлены для исследования – они должны быть собраны и выровнены в соответствии с эталонным геномом, который устанавливается Консорциумом Референсного Генома [2].

Результаты этой методики не идеальны - последовательность генома пациента может содержать ошибки, из-за техники, неверно истолковывающей код ДНК, основания ДНК могут отличаться от референсных, последовательности могут быть вставлены или удалены, а количество копий гена может варьироваться - из тысяч таких изменений только один уже мог бы сыграть роль в патогенезе расстройства. Но, даже не смотря на такие случаи, она дает огромное количество возможностей. Затем ДНК ребенка сравнивают с ДНК родителей. Опять же, не все различия между их геномами связаны с заболеванием. Исследователи используют программное обеспечение, которое включает статистический анализ, чтобы определить, какие изменения, скорее всего, будут играть роль. И инструменты добавляют информацию, такую как опубликованные данные о связях между генами и болезнью. Эти результаты помогают создавать списки генетических изменений или вариантов, оцениваемых по вероятности того, что они связаны с расстройством. Но вариант анализа по-прежнему является новым научный направлением, и программные инструменты все еще совершенствуются. Несмотря на это, в некоторых случаях этот подход выявляет специфическое генетическое изменение, которое, вероятно, станет причиной расстройства.

«Стоит отметить, что нахождение вероятной причины генетического отклонения не гарантирует излечения. Но такие результаты помогают родителям справиться с ситуацией, – отмечает Дональд Конрад, генетик из Вашингтонского университета в Сент-Луисе, штат Миссури. – Результаты также информируют родителей о риске повторения заболевания в их семье, и помогают планировать будущие беременности».

«Большинство новорожденных имеют около 60-100 вариантов новых мутаций, – говорит Конрад, – и только некоторые из них вызывают какую-либо заметную проблему. Программное обеспечение помогает отсортировать такие варианты». Конрад разработал «DeNovoGear», который проводит статистический анализ, чтобы отличить потенциально важные сигналы от «фонового шума», вызванного экспериментальной ошибкой. Программное обеспечение также анализирует характер и частоту ошибок последовательности. Затем он сравнивает геномы родителей, детей и других членов семьи, чтобы отличить истинные мутации de novo от других типов генетической вариации. Чтобы повысить вероятность обнаружения таких мутаций, анализ учитывает частоту известных вариаций на данном сайте в геноме. Он делает это, опираясь на данные проекта «1000 геномов» международного исследовательского консорциума, который регистрирует генетические вариации человека [3].

По мнению Йориса Вельтмана, интерпретация мутаций в настоящее время более возможна для умственной отсталости, чем для таких заболеваний, как рак или диабет, поскольку в первом случае чаще всего задействована лишь одна мутация. Но, по его словам, несколько сотен генов, которые научное сообщество считает причастными к интеллектуальной инвалидности, образуют неполный список.

Одним из инструментов анализа белково-кодирующих и некодирующих областей генома является «FastQForward», который объединяет программы «VAAST», «pVAAST» и «Phevor». Эти инструменты были разработаны Марком Янделем, генетиком из Университета Юты в Солт-Лейк-Сити, который руководит разработкой программного обеспечения и компьютерного анализа, связанные с проектом генома Юта. Этот проект объединяет семейные истории из базы данных населения штата Юта с медицинскими записями, которые включают информацию о последовательности ДНК. Проект включает в себя семейные истории более 7 млн. человек и медицинские записи около 4 млн из них. Яндель и его команда используют «pVAAST» для анализа родословных семей, в которых наблюдается более высокая частота заболеваний. «pVAAST» ведет параллельный поиск во многих геномах, чтобы найти изменения. Программа решает статистическую проблему, представленную геномами от людей, которые являются родственниками, и обнаруживает de novo мутации. Распечатанные большие семейные родословные в базе данных Юты могут достигать двух метров. Те, которые изучает Яндель, включают нескольких членов семьи, которые имеют проблемы психического здоровья, такие как шизофрения или депрессия. Психическое заболевание имеет большой экологи­ческий компонент, но он надеется, что эти записи могут помочь раскрыть генетические факторы.

Изучение семей может предложить преимущества по сравнению с более типичными когортными анализами неродственных людей с аналогичными условиями – в таких группах причины проблем психического здоровья могут быть весьма разнообразными. Яндель надеется, что генетический анализ вскоре станет рутинной частью клинической диагностики. Для достижения этой цели, он и Мартин Риз, соразработчик «VAAST», создавший «Opal» - платформу, которая помогает врачам интерпретировать и использовать результаты программы на основе генетических анализов. Риз –главный научный сотрудник «Omicia», компании в Окленде, штат Калифорния, предлагает генетический анализ, используя несколько инструментов, в том числе «Opal», «VAAST», «pVAAST» и «Phevor». Он говорит, что его компания пытается заполнить разрыв между инструментами, разработанными в академических кругах, и потребностями врачей: алгоритм «pVAAST» делает сложные математические расчёты для анализа совпадений, оценки их вероятности и создания рейтинга, а «Opal» затем ищет клинические и биологические данные о том, какие из генов скорее всего вызывают заболевание.

В настоящее время от 20% до 90% мутаций de novo, обнаруженных программным обеспечением и с помощью секвенирования целого генома, могут быть ложными срабатываниями, требующими последующих обширных подтверждающих экспериментов, что очень не практично для обычного диагностического теста. Тем не менее, современные достижения в данной области дают положительный прогноз для диагностики, что, не смотря на то, что терапия весьма ограничена, в той или иной мере облегчает жизнь родителей детей с генетическими нарушениями.

 

Список литературы:
1. Vivien M. When disease strikes from nowhere / Vivien M. // The internat. Weekly J. of Sc. Nature — 2014. Vol. 513. № 7518. — P.445–448.
2. Rachel L. Goldfeder, James R. Priest, Justin M. Zook, Megan E. Grove, Daryl Waggott, Matthew T. Wheeler, Marc Salit, Euan A. Ashley. Medical implications of technical accuracy in genome sequencing. Genome Medicine, 2016; 8 (1).
3. Медицинская генетика. Часть 4. Секвенирование. Геном человека. Генная инженерия. Частота мутантных генов в популяции. Учебно-методическое пособие / Скоблов М.Ю., Иллариошкин С.Н., Салафутдинов И.И., Исламов Р.Р., Кошпаева Е.С.– Казань: КГМУ, 2014. – 25 с.