Le Nuove guide del software tool identificano le mutazioni genetiche collegate al rischio aumentato per cancro

Published on May 31, 2014 at 9:23 AM · No Comments

Il metodo Unico e robusto usa i dati della famiglia per trovare le mutazioni per sia le malattie comuni che rare

I Ricercatori Al Centro del Cancro di Anderson di MD dell'Università del Texas e ad altre istituzioni hanno applicato un software tool di recente sviluppato per identificare le mutazioni genetiche che contribuiscono al rischio aumentato di una persona per sviluppare le malattie comuni e complesse, quale cancro. La ricerca è pubblicata nell'edizione Del maggio 2014 della Biotecnologia della Natura del giornale.

La tecnologia, conosciuta come pVAAST (Strumento Variabile di razza di Annotazione, di Analisi e di Ricerca), combina due metodi statistici differenti impiegati per l'identificazione delle mutazioni genetiche malattia-causanti. Questo approccio di combinazione supera i diversi metodi di analisi familiari aumentando la potenza o la velocità in cui le mutazioni sono identificate e diminuendo le complicazioni con progettazione e l'analisi di studio.

“Questo metodo tiene conto l'identificazione e convalida più velocemente, più efficienti delle varianti genetiche che influenzano il rischio di malattia,„ Huff della Repubblica Del Chad, il Ph.D., il professor dell'Epidemiologia al MD Anderson. “Questo finalmente permetterà ai laboratori clinici di progettare le prove genetiche che forniscono le migliori previsioni del rischio determinato di una persona di sviluppare il cancro.„

Lo strumento del pVAAST combina due metodi dell'identificazione del malattia-gene, analisi del legame e prove comunemente usati di associazione. L'analisi del Legame tiene la carreggiata l'eredità delle mutazioni genetiche in famiglie per identificare le mutazioni causali possibili. Le prove di Associazione paragonano le persone indipendenti ad una malattia specifica alle persone in buona salute alla ricerca di una mutazione comune in un gruppo o nell'altro.

“Le prove dell'analisi e di associazione del Legame inizialmente sono state progettate per i marcatori genetici radi disponibili dalle tecniche genotyping più iniziali,„ ha detto l'autore principale dello studio, Hao Hu, il Ph.D., un collega postdottorale dell'Epidemiologia al MD Anderson. “il pVAAST integra questi due metodi e repurposes loro per DNA di prossima generazione che ordina i dati, che sono la tecnica di di stato de arte per la ricerca della genetica. Colma dentro una lacuna genuina fra le tecniche molecolari e gli strumenti di calcolo nella malattia familiare studia.„

I Ricercatori egualmente hanno compreso la priorità variabile funzionale nello strumento, che predice se una mutazione particolare in una famiglia è offensiva.

Per questo studio particolare, il pVAAST ha analizzato i dati per identificare le cause genetiche di tre malattie; enteropathy - un'infiammazione cronica dell'intestino, dei difetti settali cardiaci e della Sindrome di Miller - un difetto inerente allo sviluppo della fronte di taglio e degli arti multipli. Lo strumento poteva identificare le mutazioni esatte che causano queste malattie dai dati del DNA da un unifamiliare. Nei difetti settali e nelle famiglie cardiaci di Sindrome di Miller, le mutazioni straordinarie precedentemente erano state identificate ed i risultati hanno servito da proof of concept. Nella famiglia enteropathy, la mutazione causale nella famiglia era sconosciuta prima dell'analisi.

Inoltre, i ricercatori hanno applicato il pVAAST ed altri tre metodi statistici a tre modelli della malattia genetica: dominante, quale ha disertato nella copia del gene è ereditato da un genitore; recessivo, in cui entrambe le copie del gene devono avere il difetto; o dominante causato da una nuova mutazione non ereditata da qualsiasi genitore. In ogni caso, il pVAAST ha richiesto una frazione della dimensione del campione delle famiglie di individuare il rischio di malattia come gli altri metodi hanno fatto.

“Per la maggior parte delle malattie rare è provocatorio raccogliere i campioni del DNA dai pazienti multipli,„ ha detto il Huff. “Questo lo rende essenziale per potere incorporare i parenti in uno studio per migliorare l'indice di successo.„

In questo studio, la metodologia combinata di usando i metodi statistici multipli ha aumentato la potenza dei risultati ed ha diminuito la complessità dell'analisi. “Questo fornisce un gateway ad identificare le varianti genetiche che influenzano il rischio di sviluppare i cancri specifici,„ ha detto il Huff.

Molti studi genetici in corso reclutano i pazienti con una storia della famiglia di cancro per cercare le mutazioni ereditate che aumentano il rischio di sviluppare il cancro. Il Huff dice questo strumento permetterà che i ricercatori analizzino i dati di sequenza da queste famiglie per identificare le varianti genetiche che sono molto probabilmente responsabili della cronologia di cancro nelle famiglie.

Il Huff dice che muovendo in avanti il fuoco principale per il software sia di scoprire i nuovi geni di Cancro-predisposizione. In un documento separato pubblicato nella Scoperta del Cancro, il software è stato usato per supportare la scoperta di RINT1 come nuovo gene di predisposizione del cancro al seno.

“L'identificazione dei geni potenziali di predisposizione del cancro è soltanto un primo punto e gli anni di ricerca supplementare sono richiesti per caratterizzare queste varianti per stabilire conclusivamente il grado a cui influenzano il rischio di cancro,„ hanno detto il Huff.

Sorgente: Centro del Cancro dell'Università del Texas M.D. Anderson

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