Evaluación de herramientas bioinformáticas para la priorización de variantes causales en datos de exomas

Abstract

Las técnicas de secuenciación masiva han abierto nuevos horizontes en el campo de la bioinformática y la gestión de datos. La secuenciación de exomas en el ámbito clínico resulta de especial utilidad, permitiendo obtener resultados simultáneos de una región del genoma de alto interés, en poco tiempo y a un bajo coste por paciente. Sin embargo, es común que cada laboratorio utilice un protocolo de análisis personalizado según su propia experiencia, ya que aún no existe un estándar. Esto provoca heterogeneidad en los métodos y resultados, que afecta negativamente a la fiabilidad y a la creación de informes clínicos rigurosos en contenido, imprescindible en la práctica clínica. Este trabajo se ha centrado en evaluar varias aplicaciones públicas diseñadas para facilitar la priorización de las variantes causales, de modo que se muestre mayor número de aciertos en las posiciones más destacadas en los resultados. Tras evaluar un total de nueve programas, se han utilizado dos de ellos (Tapes y Exomiser) con datos de secuencia de exomas completos de muestras de ADN de pacientes con diagnóstico genético previo. Exomiser mostró varias ventajas de uso, además de un mayor porcentaje de aciertos para priorizar las variantes causales asociadas al diagnóstico.

Next Generation Sequencing has opened new prospects in bioinformatics and data management. Exome sequencing is especially useful in the clinical field, providing reliable results from a genomic region of high interest, in a short period of time and at a low cost per patient. However, it is common that each laboratory conducts personalized analysis protocols based on their own experience, since a standard pipeline does not exist yet. This causes heterogeneity in methods and results, negatively affecting data reliability, but also the accuracy of the information included in the clinical reports, which is crucial in clinics. In this project, we have focused on the evaluation of different types of public applications to facilitate causal variant prioritization, to find the one with the highest rate of correct assignations in the highest positions of resulting rankings. After analyzing nine applications, we used two of them (Tapes and Exomiser) with whole exome sequencing data from DNA samples from patients with a previous genetic diagnosis. Exomiser showed a number of advantages and a higher rate of correct assignations when prioritizing causative variants that have been already associated to the diagnoses.