Nuevo algoritmo bioinformático para mejorar la detección genética de dos síndromes de predisposición al cáncer

Los síndromes hereditarios de predisposición al cáncer están causados por variantes genéticas patogénicas que se pueden transmitir a la descendencia e incrementan la probabilidad de que se produzca un tumor. Cuando estas variantes afectan al gen PMS2, aparecen el síndrome de Lynch, que predispone a padecer cáncer de colon y endometrio en edad adulta, o el CMMRD, que es más grave y se asocia a tumores cerebrales, hematológicos y colorrectales en edad infantil.

Para poder tomar medidas preventivas y escoger los tratamientos adecuados en estos pacientes, es esencial diagnosticar los síndromes lo antes posible a través de un proceso de asesoramiento genético y diagnóstico molecular.

Sin embargo, este es un proceso complicado, ya que en el análisis del gen PMS2 mediante las pruebas de secuenciación masiva que se emplean actualmente es muy difícil discriminar si las variantes detectadas provienen del gen PMS2 o del pseudogen PMS2CL, con quien comparte más de un 99% de identidad. Por este motivo, hasta ahora había que analizar el gen PMS2 mediante una técnica más dificultosa y costosa, la PCR larga.

Para solucionar este problema, unos científicos han desarrollado un algoritmo bioinformático que permite encontrar todas las variantes patogénicas, tanto del gen como del pseudogen, mediante la secuenciación masiva, y así solo habría que emplear la PCR larga como método de validación.

El equipo lo integran especialistas del Instituto Catalán de Oncología (ICO) y del Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (IDIBELL), ubicado en Hospitalet de Llobregat y que es una de las instituciones CERCA de la Generalitat de Cataluña. El equipo ha sido liderado por las doctoras Conxi Lázaro y Marta Pineda.

Tal y como explica Elisabet Munté, primera firmante del estudio, “se ha estimado que este algoritmo reducirá hasta un 95% el número de PCR largas que se deben hacer, lo que agilizará el diagnóstico molecular de PMS2 y proporcionará una respuesta más rápida a los pacientes con sospecha de cáncer hereditario”.

En el estudio, se ha demostrado la validez del test con una elevada sensibilidad. Este algoritmo es accesible de forma abierta y se podrá implementar en los laboratorios de diagnóstico molecular que así lo deseen.

Miembros del equipo de investigación. (Foto: IDIBELL)

En esta investigación ha colaborado la Fundación Centro Médico de Asturias y se han analizado muestras de otros hospitales catalanes (Hospital Vall d’Hebron, Sant Pau, Arnau de Vilanova y Parc Bofarull).

El estudio se titula “Open-Source Bioinformatic Pipeline to Improve PMS2 Genetic Testing Using Short-Read NGS Data”. Y se ha publicado en la revista académica Journal of Molecular Diagnostics. (Fuente: IDIBELL)