Рид Картрайт, исследователь из Института биодизайна Университета штата Аризона, вместе с коллегами из Университета штата Вашингтон, Вашингтонского университета и Института Сэнгера Wellcome Trust, Кембридж, Великобритания, сообщают о новом программном инструменте, известном как DeNovoGear, который использует статистические вероятности для выявления мутаций и более точно определить их источник и их возможное значение для здоровья.Повышение точности идентификации и проверки мутаций может иметь огромное влияние на диагностику и лечение заболеваний, связанных с мутациями.«Эти методы рассматриваются в двух разных сферах», — говорит Картрайт. «Первый — для детских болезней». Здесь ребенок с необычным генетическим заболеванием может пройти геномное секвенирование, чтобы увидеть, были ли наблюдаемые мутации переданы от родителей или, наоборот, уникальны для ребенка. «Мы можем идентифицировать эти мутации и попытаться определить, какой ген может быть поврежден», — говорит он.
Второе приложение предназначено для исследования рака, где опухолевые ткани генетически сравнивают с нормальной тканью. Многие теперь считают, что идентификация конкретной мутации рака может в конечном итоге позволить клиницистам подобрать лечение для этого типа ткани. «Мы разрабатываем методы, позволяющие исследователям проводить такие виды анализа с использованием передовых вероятностных методов», — говорит Картрайт. «Мы фактически моделируем весь процесс».Действительно, описанный метод обеспечивает первый подход, основанный на модели, для выявления определенных типов мутаций. Результаты исследования группы опубликованы в сегодняшнем номере журнала Nature Methods.
Одна из основных целей генетики — точно охарактеризовать генетическую изменчивость и скорость, с которой она возникает.
Поиск мутаций ДНК посредством генетического секвенирования — важный ингредиент в этом поиске, но существует множество проблем. Настоящее исследование сосредоточено на классе мутаций, которые играют критическую роль в заболевании человека, а именно мутациях de novo, которые возникают спонтанно и не происходят из геномов ни одного из родителей.
Традиционно применялись два подхода для определения частоты мутаций de novo у людей, каждый из которых предполагал оценку среднего количества мутаций в течение нескольких поколений. Во-первых, такие показатели измеряются непосредственно путем оценки количества мутаций, происходящих в течение известного количества поколений.
Во втором или косвенном методе частота мутаций определяется путем оценки уровней генетической изменчивости внутри или между видами.В новом исследовании используется новый подход. Стратегия, частично разработанная Дональдом Конрадом, профессором кафедры генетики Медицинской школы Вашингтонского университета и соответствующим автором настоящего исследования, использует преимущества высокопроизводительного генетического секвенирования для изучения данных всего генома в поисках мутаций de novo.
«Это сотрудничество началось несколько лет назад, когда мы с Дональдом работали над мутациями для проекта« 1000 геномов », — говорит Картрайт, имея в виду амбициозный проект по созданию всеобъемлющей карты вариаций человека с использованием секвенирования следующего поколения.Изучаемые мутации могут принимать форму точечных мутаций — индивидуальных нуклеотидных замен или так называемых инсерционных (инсерционных-делеционных) мутаций.
В последнем случае отдельные нуклеотиды или нуклеотидные последовательности могут быть либо добавлены, либо вычтены из генома.В то время как точечные мутации и индел-мутации могут оказывать неблагоприятное воздействие на здоровье, индель-мутации значительно труднее идентифицировать и проверять.
Они обладают сильным потенциалом вызывать хаос, когда они возникают в кодирующих частях генома, поскольку добавление или удаление нуклеотидов может нарушить процесс трансляции, необходимый для точной сборки белков. (Настоящее исследование — первая статья, в которой для обнаружения индел-мутаций используются подходы на основе моделей.)Казалось бы, простой подход к точному выявлению мутаций — это сравнение данных последовательности от каждого родителя с данными последовательности от их потомства. Если в определенном участке у потомства существуют изменения, можно сделать вывод о мутациях de novo и оценить их потенциальное влияние на здоровье человека.
В действительности такие усилия осложняются рядом потенциальных источников ошибок, включая недостаточный выбор генома, ошибки в процессе секвенирования генов и ошибки выравнивания между последовательностями. Новый метод использует вероятностный алгоритм для оценки вероятности мутации на каждом участке генома, сравнивая ее с фактическими данными о последовательности.Клетки человека содержат две копии генома — по одной от каждого родителя.
Для большинства позиций в геноме основания от каждого родителя одинаковы или гомозиготны, но иногда они разные или гетерозиготные.Ошибки, полученные с помощью обычных методов, могут принимать форму ложноотрицательных результатов, особенно когда при секвенировании генов не учитываются гетерозиготные участки в генотипе ребенка. С другой стороны, невозможность идентифицировать гетерозиготный сайт у одного из родителей может привести к ложноположительному результату.Новый метод оценивает шансы фактической мутации de novo для ребенка в этом примере как очень низкие, следовательно, пересматривает ложноположительный результат (верхняя правая панель).
На нижней правой панели новый метод обнаруживает высокую вероятность мутации de novo, тем самым изменяя ложноотрицательный результат обычного метода.В текущем исследовании данные проекта «1000 геномов» были проанализированы с помощью DeNovoGear с заметно улучшенной точностью. Этот метод поможет в текущих усилиях по лучшему пониманию того, какие мутации способствуют возникновению спорадических заболеваний или рака у людей, распределению мутаций и их характеристикам в популяциях.
Сила этого метода проистекает из его вероятностной модели, которая вычисляет вероятность мутации de novo на участке на основе оценок частоты мутаций, частоты ошибок секвенирования и начальной генетической изменчивости в популяции, из которой происходят родители. Эта модель может рассматривать несколько объяснений экспериментальных наблюдений и выбирать между ними. Вероятности используются для идентификации локусов-кандидатов, которые затем оцениваются с помощью повторного определения целевого объекта.При наличии адекватных данных генетической родословной этот метод может автоматически отличить зародышевую линию от соматических мутаций с высокой точностью. «Наша цель — разработать программное обеспечение, которое позволит исследователям и клиницистам быстрее, точнее и дешевле оценивать ряд типов мутаций», — говорит Картрайт.
В дополнение к дальнейшему совершенствованию программного обеспечения DeNovoGear группа Картрайта планирует более внимательно изучить нормальные ткани человека, чтобы установить уровень соматических мутаций. Например, некоторые из специфических мутаций, которые в настоящее время связаны с раком, на самом деле могут быть частью нормальной изменчивости, которая, по-видимому, намного больше, чем предполагалось изначально. «На самом деле никто не рассматривал это на том уровне, который нас интересует».