Las Nuevas ayudas de la herramienta de software determinan las mutaciones genéticas conectadas al riesgo creciente para el cáncer

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

El método Único, robusto utiliza datos de la familia para encontrar las mutaciones para las enfermedades comunes y raras

Los Investigadores en El DOCTOR EN MEDICINA Centro del Cáncer de Anderson y otras instituciones de la Universidad de Texas han aplicado una herramienta de software desarrollada recientemente para determinar las mutaciones genéticas que contribuyen al riesgo creciente de una persona para desarrollar enfermedades comunes, complejas, tales como cáncer. La investigación se publica en la edición De mayo de 2014 de la Biotecnología de la Naturaleza del gorrón.

La tecnología, conocida como pVAAST (Herramienta Variable pedigrí de la Anotación, del Análisis y de la Búsqueda), combina dos diversos métodos estadísticos usados para determinar mutaciones de gen enfermedad-que causan. Esta aproximación de la combinación supera métodos de análisis familiares individuales aumentando la potencia o la velocidad en las cuales se determinan las mutaciones, y reduciendo complicaciones con diseño y análisis del estudio.

“Este método permite una identificación y una validación más rápidamente, más eficientes de las variantes genéticas que influencian riesgo de la enfermedad,” la Rabieta de República Eo Tchad, Ph.D., profesor de la Epidemiología en el DOCTOR EN MEDICINA Anderson. “Esto permitirá eventual a laboratorios clínicos diseñar las pruebas genéticas que proporcionan a mejores predicciones del riesgo individual de una persona de desarrollar el cáncer.”

La herramienta del pVAAST combina dos métodos de la identificación del enfermedad-gen, análisis del mecanismo articulado y pruebas de uso general de la asociación. El análisis del Mecanismo Articulado sigue su trayectoria la herencia de mutaciones genéticas en familias para determinar mutaciones causales posibles. Las pruebas de la Asociación comparan a individuos sin relación con una enfermedad específica a los individuos sanos en busca de una mutación común en un grupo o el otro.

“Las pruebas del análisis y de la asociación del Mecanismo Articulado fueron diseñadas inicialmente para las etiquetas de plástico genéticas escasas disponibles de técnicas genotyping anteriores,” dijo al autor importante del estudio, Hao Hu, Ph.D., becario postdoctoral de la Epidemiología en el DOCTOR EN MEDICINA Anderson. el “pVAAST integra estos dos métodos y repurposes ellos para la DNA de la siguiente-generación que ordena los datos, que es la técnica del estado-de-arte para la investigación de la genética. Completa una separación auténtica entre las técnicas moleculares y las herramientas de cómputo en enfermedad familiar estudia.”

Los Investigadores también incorporaron la priorización variable funcional en la herramienta, que predice si una mutación determinada en una familia es perjudicial.

Para este estudio determinado, el pVAAST analizaba datos para determinar las causas genéticas de tres enfermedades; enteropathy - una inflamación crónica del intestino, de los defectos septales cardiacos y del Síndrome de Miller - un defecto de desarrollo de la superficie y de los limbos múltiples. La herramienta podía determinar las mutaciones exactas que causaban estas enfermedades de datos de la DNA de un unifamiliar. En los defectos septales y las familias cardiacos del Síndrome de Miller, las mutaciones casuales habían sido determinadas previamente y los resultados sirvieron como prueba del concepto. En la familia enteropathy, la mutación causal en la familia era desconocida antes del análisis.

Además, los investigadores aplicaron el pVAAST y tres otros métodos estadísticos a tres modelos de enfermedad genética: dominante, en cuál desertó la copia del gen se hereda de un padre; recesivo, en que ambas copias del gen deben tener el defecto; o dominante causado por una nueva mutación no heredada de cualquier padre. En cada caso, el pVAAST requirió una parte del tamaño de muestra de familias detectar riesgo de la enfermedad como lo hicieron los otros métodos.

“Para la mayoría de las enfermedades raras es desafiador cerco muestras de la DNA de pacientes múltiples,” dijo Rabieta. “Esto hace esencial poder incorporar a parientes en un estudio para mejorar el índice de éxito.”

En este estudio, la metodología combinada de usar métodos estadísticos múltiples aumentó la potencia de los resultados y redujo la complejidad del análisis. “Esto proporciona a un Gateway a determinar las variantes genéticas que influencian el riesgo de desarrollar cánceres específicos,” dijo Rabieta.

Muchos estudios genéticos en curso reclutan a pacientes con antecedentes familiares del cáncer para explorar para las mutaciones heredadas que aumentan el riesgo de desarrollar el cáncer. La Rabieta dice esta herramienta permitirá que los investigadores analicen los datos de la serie de estas familias para determinar las variantes genéticas que son muy probablemente responsables de la historia del cáncer en las familias.

La Rabieta dice que moviendo hacia adelante el enfoque mayor para el software sea destapar nuevos genes de la cáncer-susceptibilidad. En un papel separado publicado en Descubrimiento del Cáncer, el software fue utilizado para utilizar el descubrimiento de RINT1 como nuevo gen de la susceptibilidad del pecho-cáncer.

“La identificación de los genes potenciales de la susceptibilidad del cáncer es solamente un primer paso de progresión, y los años de investigación adicional se requieren para caracterizar estas variantes para establecer concluyente el grado al cual influencian riesgo de cáncer,” dijeron Rabieta.

Fuente: Centro del Cáncer de la Universidad de Texas M.D. Anderson

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