Präzision für die Medizin: Advanced data analysis verbessert pränatale Gentests

Präzision für die Medizin: Advanced data analysis verbessert pränatale Gentests

Wissenschaftler veröffentlichte einen Roman computational framework für sehr genaue und gezielte Nicht-Invasive genetische Pränatale Testung (NIPT) – assay, die es ermöglicht, die Anwendung von Kosten-effektive TAC-seq-Labor-Methode in der klinischen Praxis. Die entwickelten computational workflow ermöglicht die Erkennung von häufigen fetalen trisomien und die elterliche Herkunft des trisomic Chromosomen aus dem Blut der Mutter zellfreie DNA-Probe in den frühen Stadien der Schwangerschaft.

Dieses neuartige open-source-computational framework, kombiniert mit gezielten high-coverage-Sequenzierungs-Daten fördert die R&D der Nicht-Invasive Pränatale genetische Screening (NIPT), um es völlig erschwinglich und routinemäßig anwendbar in Kliniken. Die entwickelten Daten-Analyse-Methode verwendet high-coverage-Sequenzierungs-Daten von gerichteten genomischen Regionen, die zur Erkennung fetaler trisomien und die elterliche Herkunft des trisomic Chromosom aus der mütterlichen Blutprobe in der ersten trimester der Schwangerschaft.

Forscher von der University of Helsinki, University of Tartu, und das Kompetenzzentrum Health Technologies (CCHT) haben vor kurzem einen Artikel veröffentlicht, in PLOS ONE, zeigen ein Roman computational Rahmenbedingungen für eine gezielte high-coverage-sequencing-basierte NIPT. Dieses computergestützte Analyse-framework ermöglicht die Detektion der fetalen Trisomie und die elterliche Herkunft des trisomic Chromosom durch den gezielten Einsatz von high-coverage-Sequenzierungs-Daten von einer schwangeren Patientin Blutprobe.

Das entwickelte framework enthält zwei analytische Ebenen. Ersten, nacheinander sich gezielte genomische Positionen sind solche, die durch ein hidden-Markov-Modell, das wurde parametriert über die Ziele der normalen Referenz-Chromosom von der gleichen Probe. Weiter Ergebnisse der untersuchten Stichprobe sind gruppiert und klassifiziert für die einzelnen untersuchten Chromosomen (zB. Chr 21, verursacht Down-Syndrom) über zusätzliche machine-learning-Verfahren, wie decision tree und support vector machine. Das endgültige Ergebnis ist eine Schätzung der euploidy oder Trisomie für jedes Chromosom untersucht.

Laut dem Hauptautor der Studie, senior researcher Dr. Priit Palta am Institut für Molekulare Medizin Finnland (FIMM), die entwickelte analytische pipeline war das fehlende Teil für die Umsetzung der neuartigen advanced-Labor-Methode namens TAC-seq für NIPT-Anwendungen.

„NIPT-Daten-Analyse und Fötus Trisomie-Erkennung auf Basis einer mütterlichen Blutprobe ist immer eine anspruchsvolle Aufgabe. Wir haben jetzt beide—Labor und computational tools für die Entwicklung und die Bereitstellung von mehr durchführbar und kostengünstig NIPT-Anwendungen, die das potential in der klinischen Praxis.“

Mehrere zuvor entwickelten NIPT-tests basieren auf whole-Genom-Sequenzierung. Obwohl das gesamte Genom abgedeckt ist, bei ultra-low-Sequenzierung Tiefe, es ist immer noch eine Ressourcen-anspruchsvoller Ansatz. Letzteres spiegelt sich in den relativ hohen Verkaufspreis von NIPT, die zum Beispiel ist aktuell für 250, – und 550, – Euro in Estland und Finnland, jeweils. Jedoch gezielte Sequenzierung Ansätze, wie Sie TAC-seq aktivieren Sie den Fokus nur auf den entsprechenden Chromosomen oder Regionen des Genoms, so dass die Verarbeitung mehr Patienten in parallel. Neben den reduzierten Sequenzierung Nachfrage, robuste Zell-freie DNA-Bibliothek Vorbereitung weiter verringert den gesamten NIPT Kosten pro Probe.

Der Leiter der CCHT NIPT-service und R&D Labor, Dr. Kaarel Krjutškov, festgestellt, dass der NIPT ist ein perfektes Beispiel für die viel gepriesene Präzision-Medizin, die bereits zur Verfügung stehen und benutzt täglich in der klinischen Praxis.