Скука интерпретатора

Сегодня продолжение коллаборации! Часть 1 тут С нами Эля Шнайдер (лаб. молекулярной гематологии, «Шаарей цедек», Иерусалим). Часть 2: Самое легкое 3⃣Как интерпретировать всю эту хромосомную вечеринку? Часть из вариантов плохого качества, часть - попадают в маскированные зоны, которые OGM недоступны (об этом позже). Для понимания того, что распространено в популяции, а что нет, у Bionano есть свой собственный аналог gnomAD - внутренняя база "здоровых". Например, для гематологических заболеваний порог для того, чтобы рассматривать далее вариант как возможно патогенный - это 1% от этой внутренней базы данных. Так же для CNV активно используется DGV (на безрыбье и рак рыба). Порог для VAF такой же, как для соматических мутаций в NGS - 5% Данные оптического картирования специфические, поэтому и работать с ними приходится в специальном софте. Оптимальный вариант сейчас - это VIA (позволяет делать автоматическую преклассификацию, её можно удобно подстроить под свои задачи). Каждая лаборатория выбирает свой способ стратификации рисков, но чаще всего это AMP/ASCO/CAP классификация на Tier I, II, III/IV. В гематологии мы опираемся на гайдлайны ELN и WHO. Основа поиска и интерпретации в OGM - это bed файлы. По гайдлайнам составляется bed (по сути панель) с основными драйверными генами для каждой болезни и по ним выискиваются аберрации. Так же часто приходится проверять и те варианты, которые не встречаются в гайдлайнах, но про них есть немногочисленные статьи - вот тут очень помогает автоматический классификатор Franklin (для OGM так же, как и для FISH и CMA используется нотация ISCN). С генетическими заболеваниями OGM тоже позволяет работать и для этого даже есть встроенная в VIA функция анализа триад родители-ребенок. В целом, процесс интерпретации данных OGM бывает довольно трудоемким, но дает врачам сильно больше информации, чем другие цитогенетические методы. 4⃣В чем преимущества OGM перед другими методами цитогеномики и секвенирования третьего поколения? ⭕Разрешение, которое может доходить до 500 bp. ⭕Можно разглядеть все типы структурных и копийных вариантов. Здесь может потягаться разве что только секвенирование третьего поколения. ⭕Быстрота подготовки образца и получения результата. В среднем требуется всего 7 дней от пробоподготовки до готовой интерпретации. Сам протокол для подготовки библиотеки OGM относительно простой и не требует клеточных культур. ⭕Сильно доступнее по цене, чем тот же PacBio, а для рутинной клинической работы, как правило, достаточно комбинации OGM + панель NGS для конкретного класса заболеваний. ⭕Хотя это и не single cell технология, но клональность тоже позволяет видеть. ⭕Как правило для работы с OGM в команде лаборатории не требуется биоинформатик (но его наличие существенный плюс). Звучит всё классно, но где подвох? 5⃣Неприятные ограничения OGM Как любая технология, OGM имеет свои проблемы. ⭕Требования к образцу: так как для оптического картирования требуется сверхдлинная ДНК в большом количестве (около 1 млн клеток), архивные образцы или образцы, где мало клеток, могут не подойти для анализа. Так же есть проблема с FFPE. ⭕Из-за того, что основа оптического картирования - это энзиматическое меченье, а анализ данных напрямую зависит от качества референсного генома - закрытые участки хроматина, центромеры, теломеры, повторы и другие комплексные участки часто картируются плохо. И для того, чтобы подтвердить вариант, попавший в такую область, нужно использовать другие цитогенетические методы. ⭕Каждая координата любого варианта имеет разброс до нескольких тпн. Например, точную точку разрыва при транслокациях, как секвенирование, OGM не покажет, а это бывает важно (например, для фьюжн гена BCR-ABL1). То есть, всё же еще мы не можем «с ноги открыть дверь» и зайти на хромосомную вечеринку - только заглянуть в проем, не рассматривая отдаленные углы. OGM невероятно мощная и завораживающая технология (одна съемка бегущих меченных хромосом чего стоит 😉), но в клинике она не существует отдельно, а лишь дополняет другие методы: молекулярные тесты и NGS. Продолжение в комментариях 👇🏻

Но Олег съел сим-карту Скука интерпретатора

Критерии доброкачественности. Часть 1. Добрый день, дорогие вайб-интерпретаторы! Тема нашей новой рубрики - критерии доброкачественности ACMG. Есть такой bias - все пытаются натянуть свои VUSы на Lpatы, но почти никто не хочет доказывать, что вариант доброкачественный. Эта тема часто обходится стороной в курсах, в рабочих процессах, никому не интересны статьи в "Journal of negative results" (да и kpi, хочется диагноз выставить, ЧСВ интерпретатора, etc). Если бóльшая часть pat-критериев худо-бедно применяется, то из benign-критериев используют в основном частоту: 🔘вариант частый (насколько частый? Ну, Франклин так сказал!) → benign 🔘редкий → VUS до скончания времён Хотя критериев доброкачественности в ACMG… целых 12. Да, тема достаточно тягомотная. И да, надо всё-таки считать баллы. Но она поможет разобраться в многообразии фауны VUSов (да-да, в следующих сериях ☺️). 🌈 Добрая арифметика по Tavtigian et al. 2020: 🔘Stand-Alone (BA): баллов нет. 🔘Strong (BS1-BS4): −4 балла. 🔘Supporting (BP1-BP7): −1 балл. Напоминаем вердикт по сумме баллов: 🟢 ≤ −7 баллов 🟩 −1 до −5 баллов 🟣 0-5 баллов В этой части мы пробежимся по популяционным "добрым" критериям. 🏴BA1 или «стоп-слово» в интерпретации Если вариант соответствует этому критерию, он может считаться доброкачественным без необходимости оценки других доказательств. У BA1 нет баллов (спасибо, хоть где-то считать не надо!). Tavtigian et al. 2018 был сознательно исключили критерий из Байесовской модели, потому что он работает как абсолютное доказательство доброкачественности. Когда применяется BA1: 🔘MAF (minor allele frequency) > 0,05 (5%) в проверенных популяционных БД. 🔘Отсутствуют специфические рекомендации, устанавливающие иной порог. 🔘Исключена ситуация эффекта основателя (например, финны, ашкенази). 🔘Не менее 2000 наблюдаемых аллелей. Модель BA1 разработана экспертами Clingen для всего ядерного генома, но порог частоты может варьироваться в зависимости от гено-специфических рекомендаций. Если заболевание плохо изучено, а надёжных данных для расчёта порога нет, следует применять универсальные рекомендации - стандартный порог 0.05 (5%). ❗️Ключевые нюансы: 🔘Популяционные БД ≠ здоровые. Из gnomAD исключали только тяжёлые детские заболевания. Позднее начало или мягкий фенотип могут там присутствовать. 🔘Гипоморфные аллели. В определённом генетическом контексте они вызывают заболевание и могут присутствовать в популяции с частотой >5%. ClinGen утвердил список исключений, однако, он не обновляется с 2018, но авторы разрешают вести свой внутрилабораторный список. Если вариант есть в этом листе, BA1 отключается, и интерпретация продолжается. 🏴BS1 (-4 балла) - частота выше ожидаемой для заболевания (вариант не настолько частый, чтобы применить BA1 и остановиться, но все еще частый) Когда включается: 🔘MAF варианта превышает максимальную правдоподобную частоту для заболевания. 🔘Расчёт проводится с учётом распространённости, пенетрантности и генетической гетерогенности (CardioDB Allele Frequency App или ClinGen Calc) ❗️Важно: 🔘Будьте осторожны с регионами низкого покрытия, псевдогенами и паралогами. Для высокопенетрантного АД-заболевания BS1 может быть самостоятельным доказательством для классификации lben. 🏴BS2 (-4 балла) - вариант наблюдается у здорового взрослого при заболевании с полной пенетрантностью в раннем возрасте Когда включается (ACGS-2024): 🔘АД: ≥2 здоровых гетерозигот (фенотипированных) или ≥2 гомозигот в gnomAD (фенотип неизвестен, но болезнь тяжёлая/детская). 🔘АР: ≥2 здоровых гомозигот. 🔘X-сцепленное: ≥2 здоровых гемизигот. ❗️Опять нюансы: 🔘Возраст: Для заболеваний с поздним началом требуется большее количество индивидов и/или более старший возраст. 🔘Неполная пенетрантность: BS2 следует применять осторожно, если пенетрантность заведомо неполная. ❗️ Если для гена существуют собственные пороги частоты (ClinGen VCEP), необходимо использовать их, а не универсальные пороги, указанные выше. Эти отсечки имеют приоритет. Думайте. Подписаться. Скука интерпретатора

Есть два пути Скука интерпретатора

Сегодня пост-коллаборация! У нас в гостях Эля Шнайдер (лаб. молекулярной гематологии, «Шаарей цедек», Иерусалим). OMG, что тут за circos творится?! 🤡 Или как посмотреть на хромосомные вечеринки не в дверную щелку, а в распахнутую дверь. Часть 1. Технологии для детекции SNV и небольших инделей у всех на слуху и широко используются в разных степенях разрешения: от аллель-специфического ПЦР до NGS. А как обстоят дела с не очень маленькими, но и не огромными структурными вариантами (SV) и копийностью (CNV), с которыми обычный NGS плохо справляется, а на Нанопор и Пакбайо никакого бюджета не хватит? Медицинская цитогеномика, которая часто идет рука об руку с классическими молекулярными тестами и NGS, тоже недавно обрела своего высокопроизводительного зверя - оптическое картирование генома, или OGM.

Sic! Так как технология по сути монополизирована, то далее речь пойдет о платформе компании Bionano. (Но есть и другие похожие технологии с тем же типом выходных данных! Например, EGM от Nabsys)

1⃣ Как это работает? Сверхдлинная ДНК помечается флуоресцентными метками по специальным мотивам, похожим на рестрикционные, которые раскиданы по геному на расстоянии 6-15 тпн друг от друга. Фактически, это ник-трансляция. 📌Очень важный момент: это не секвенирование, а именно карта генома! Затем ДНК распутывается и протягивается по специальным нано-каналам, где метки на них фиксируются аппаратом, который по сути большой микроскоп. Дальнейшая сборка этих «просмотренных» молекул в хромосомы зависит от задачи. Как и в NGS, есть несколько концептуально разных подходов к сборке, от которых потом зависит клиническая интерпретация: ⭕de novo Собирает по меткам молекулы в консенсус‑карты генома без опоры на референс, а потом (главное отличие от классической de novo сборки в NGS) сравнивает эти карты с референсом. Применяется в основном для герминальных вариантов и для соматических, если ДНК было недостаточно, а получить еще нет возможности или для поиска очень крупных SV ⭕Rare Variant Analysis(RVA) Выравнивает отдельные молекулы на референс и ищет редкие/соматические отклонения по паттерну меток. Заточен под онкологию и мозаицизм: чувствительнее к низкой доле клона, но сильнее зависит от качества образца, выделения ДНК и состояния самого прибора. ⭕Guided assembly Совсем свежий алгоритм в арсенале Bionano. Компромисс между двумя предыдущими: сборка консенсус‑карт выполняется, но каждая область собирается «подсказками» от референсного генома. 2⃣ Карта собрана, а что дальше? Алгоритмы Bionano Solve (отдельные для SV, CNV и детекции анеуплоидии - это важно, так как иногда порождает путаницу в интерпретации) занимаются концептуальным аналогом снип-коллинга в NGS, а именно выискивают приблизительные (помним, что разрешение не до нуклеотидов!) координаты: ⭕делеции ⭕инсерции (вот тут интересный момент: можно узнать приблизительное место, но не что конкретно вставилось) ⭕тандемные дупликации ⭕инверсии ⭕меж- и внутрихромосомные транслокации ⭕Gain и Loss больших и не очень участков ⭕AOH и Allelic imbalance ⭕анеуплоидии А также технология дает возможность узнать направление SV, что очень важно, например, для фьюжен-генов типа CBFB-MYH11. 🔎 Но как интерпретировать всю эту хромосомную вечеринку? Узнаем в следующей серии. ➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖ P.S.: если вы хотите опубликовать свой интересный пост - пишите в ЛС канала или админам. Напоминаем, у нас теперь есть чат! Он открыт только до пятницы. Думайте. Подписаться. Скука интерпретатора

Мы почувствовали запрос коллективного генетического бессознательного и создали закрытый чат для интерпретаторов 🤑 Будем неформально общаться, хихикать, обсуждать кейсы, спорные варианты и сложные находки в кругу своих без осуждения и стеснения 😎 Если вам этого не хватало - добро пожаловать: тык-тык. Она будет открыта одну неделю - далее пишите в личные сообщения админам.

GDV. Часть 1 Каждый интерпретатор при анализе данных сталкивался с абсурдной ситуацией: в OMIM - одно заболевание, в Orphanet - другое, в DECIPHER - их вообще два😓. Почему так? Потому что базы наполняли в разные годы разными людьми с разным чувством прекрасного. А еще - информацией очень разного качества (иногда - сомнительного). Поэтому задача разобраться какой ген с каким заболеванием связан и насколько надежно иногда превращается в детектив. Чтобы облегчить задачу, наши лучшие друзья из ClinGen придумали курировать клиническую валидность пар ген-заболевание (Gene-Disease Clinical Validity, GDV). Суть GDV в том, чтобы собрать воедино все доказательства и ответить на вопрос: насколько убедительны доказательство того, что варианты в конкретном гене вызывают (или не вызывают) конкретное генетическое заболевание? И хотелось бы дальше рассказать про силу GDV, критерии и баллы, но нет! Вы обращали внимание, что некоторые пары ген-заболевание объединены в одну нозологию как спектр, а другие - разделены на несколько? Зачем это? А затем, чтобы выделить для каких генов-заболеваний оценивается GDV. Этот процесс ClinGen назвали "Lumping and Splitting" ("объединение и разделение") - предварительная курация генов и заболеваний. Чуть-чуть углубимся, просто не будет. Ключевые критерии оценки: 1. Определение нозологической единицы. Одно или несколько заболеваний связано с данным геном (OMIM, GeneReview, Orphanet, литература и тд)? 2. Определение молекулярного механизма Если нозологий несколько, единый или разный механизм развития (LoF, GoF, etc)? 3. Определение вариабельности фенотипа Проявляется ли одинаково фенотип у пациентов внутри одной семьи и в разных семьях или по-разному? 4. Определение типа наследования Для разных нозологий определяется один тип наследования или разные? Возможно, это континуум? Когда объединяют? 💛Описана только одна нозология. 💛Механизм развития заболевания единый для разных нозологий. 💛Внутрисемейная вариабельность клиники выражена сильнее межсемейной. 💛Отличия в типах наследования объясняются спектром клиники (легкая клиника у носителей гетерозигот при АР синдромах, тяжелая клиника у гомозигот при АД синдромах). 💛Разные нозологии поражают один и тот же орган. Когда разделяют? 💛Описано больше одной нозологии, и у каждой - свой механизм. 💛Типы наследования четко различаются, и фенотипы при этом разные. Например, для гена MED12 произошло объединение трех из четырех фенотипов в одну нозологию - MED12-related intellectual disability syndrome, потому что выделяется основной фенотип, отмечается один тип наследования и механизм развития. А для гена RET фенотипы MEN2A и MEN2B были разделены (хотя и в OMIM они разделены) - для них наблюдается разный фенотип и механизм развития. Сложно? Да. Муторно? Да. Будет ли рядовой интерпретатор разбираться с этим? Нет 😎, но очень интересно. И крайне важно для врачей и пациентов. Думайте. Подписаться. Скука интерпретатора

Пост в пятницу Скука интерпретатора

«NGS — забивать гвозди микроскопом? Последние десятилетия стоимость секвенирования падала быстрее закона Мура. Поэтому теперь далеко не экзотика, если врач направляет пациента на полный экзом или даже геном. Но всегда ли это целесообразно? Или часто такие исследования избыточны, особенно когда в арсенале медицинской генетики остаются другие отточенные методы? 🔬Об этом и поговорим 17 апреля в 19:00 мск на вебинаре «Не NGS-ом единым: спектр методов в медицинской генетике» от команды Бластима и экспертов Genetico. Спикеры пройдут путь от классической цитогенетики до NGS и разберут: • как сегодня выстраивается диагностическая воронка в медицинской практике • что скрывается за аббревиатурами FISH, aCGH, CMA, MLPA, WES, WGS • чем отличаются технологии по разрешающей способности• сильные и слабые стороны каждого подхода • в каких случаях достаточно кариотипирования, а когда нужен полный экзом А можно ли обойтись без молекулярно-генетических методов? Спойлер: да. Будет полезно медикам, клиническим интерпретаторам, биоинформатикам и всем, кто так или иначе сталкивается с генетической диагностикой 🔗 Регистрация по ссылке: https://s.salebot.pro/ngs170426_1 💬 Обязательно готовьте свои вопросы. Спикеры будут щедро делиться практическими кейсами и опытом»

Коллеги! 😎 Хорошая возможность бесплатно послушать вебинар от команды Blastim х Genetico. Рекомендуем, анонс и ссылка на регистрацию - ниже:

Мы ждём 😎 Скука интерпретатора

Breaking news с хахатона Скука интерпретатора

🧬 Обзор вакансий в медицинской генетике и биоинформатике🧬 🏥 Genokek Labs ищет Верховного интерпретатора 🤑 Формат: удалённо 💵Заработная плата: всегда задерживается Нужно будет: 🔘интерпретировать варианты, которые «точно что-то значат, просто пока непонятно что», 🔘использовать основные инструменты: мышь, клавиатура, MS EXCEL, 🔘мочь открывать сайты без VPN (OMIM), а Mastermind без оплаты, 🔘писать заключения, которые одновременно понятны врачу, пациенту и дяде прокурору. Требования: 🔘Высшее образование в биологии/медицине/биоинформатике, 🔘Плюсом будет умение быть виноватым в любой спорной ситуации и психологическая устойчивость к формулировке «А там точно ничего нет?». Условия: 🔘Удаленка: работа сильно удалена от станции м. Большие Пупки (еще строится); гибкий график (необходимо работать по выходным, быть на связи в отпуске и даже декрете). ✨Плюсы компании: 🔘можно унижать среднего и нижнего интерпретаторов. Подробнее читайте в полном описании вакансии ___ 🏥 Bimbotechnology ищет Клинического генетика-биоинформатика (Senior Everything) 🤑 Формат: удалённо + очно + ментально всегда на работе 💵Заработная плата: Оклад МРОТ + премия по результатам KPI (ее порежут штрафами) Нужно будет: 🔘консультировать пациентов так, чтобы они поняли, приняли и не подавали в суд, 🔘интерпретировать варианты по ACMG , 🔘цитировать СОПы Clingen наизусть, 🔘отвечать коллегам на «посмотри, там что-то странное» (там всегда что-то странное), 🔘писать научные статьи по результатам работы (желательно в свободное время, на работе времени не будет!). Требования: 🔘PhD etc., 🔘опыт клинической интерпретации от 3 лет, 🔘опыт преподавания (объяснять придётся всем: студентам, врачам, пациентам), 🔘опыт написания и поддержки пайплайнов, пока биоинформатик в отпуске (в декрете уже третий год), 🔘опыт написания научных статей, 🔘опыт Bash/Python. Условия: 🔘гибкий график (можно работать в любое время, потому что дедлайны всегда вчера), 🔘удалёнка с элементами допроса и внезапных созвонов «на 5 минут» (на час), 🔘корпоративный психолог (он тоже уже не справляется). ✨Плюсы компании: 🔘оборудованное место для отдыха в подсобке (чайник и микроволновка), 🔘иногда есть чай (на него надо скинуться), 🔘карьерный рост (доп. обязанности без повышения заработной платы), 🔘атмосфера стартапа: вы сами себе и начальник, и IT-отдел, и отдел кадров, и отдел качества. Отличная возможность прокачать навыки тайм-менеджмента и стрессоустойчивости. Подробнее читайте в полном описании вакансии ___ 🏥 Epigenetics & Esoterics ищет Интегративного генетика-нутрициолога-шамана 🤑 Формат: гибридный (удалёнка + личные встречи с клиентами в антикафе за их счёт) 💵 Заработная плата: проценты с продаж БАДов + роялти с каждой проданной легенды о происхождении Нужно будет: 🔘Интерпретировать «глубокий генетический тест» (микроматрица по параллельному импорту), 🔘Объяснять клиентам, почему MTHFR C677T - это не просто вариант, а «ключевая поломка детокс-системы», 🔘Доказывать, что если клиент «на 12% скандинав», то ему подходит скандинавская ходьба, 🔘Внедрять персональные рекомендации по питанию (по партнёрским ссылкам), 🔘Проводить вебинары «Как расшифровать свой ДНК-отчёт за 3 дня до того, как врач скажет, что это всё не доказано». Требования: 🔘Любое образование, но желательно не профильное, 🔘Уверенное проговаривание терминов: «метилирование», «окислительный стресс», «митохондриальная недостаточность», 🔘Наличие генетического паспорта будет преимуществом. Условия: 🔘График свободный, но быть в ресурсе нужно даже на ретрите, 🔘Доступ к закрытому телеграм-каналу с контентом (аудиосообщения по 10 минут). ✨Плюсы компании: 🔘Бесплатный тест для сотрудников «Генетическая совместимость с домашними животными» или «Ваш родственник из знаменитостей». Подробнее читайте в полном описании вакансии Скука интерпретатора

Всем привет, на связи админы. Как вы могли заметить, предыдущий пост написан не нами - а это значит, что мы открыты как площадка 😎 Если вы знаете и понимаете какую-то тему, касающуюся интерпретации, медицинской генетики и NGS (например, соматика, геномы, митохондрии, длинные прочтения, отдельные подвиды подвидов критериев и т.д.) и готовы об этом рассказать, то наши ЛС открыты для ваших предложений. Это совсем не значит, что постов от нас не будет. Это значит, что мы хотели бы освещать вопросы генетики с разных сторон и дать вам возможность высказаться 😭 Думайте. Подписаться. Скука интерпретатора

Гостевой пост Пробуем новый формат 😎 Авторы (внесли равный вклад): Мирьям Спектор - клинический интерпретатор лаборатории анализа геномных данных, Центр Кулакова Даня Чернявский - Senior Variant Scientist, BostonGene прим. админа: орижинал орфография и пунктуация сохранены В сфере онкологии помимо герминальных вариантов, которые присутствуют во всех клетках организма, особое значение имеют соматические варианты, присутствующие только в опухолевых клетках. Там их тоже огромное разнообразие – и малые варианты (SNV, delins), и большие варианты изменения копийности (CNV), и даже фьюжены (слияния начала одного гена с концом другого) и другие SV. Сегодня поговорим только про соматические “малые” варианты. 1️⃣ AMP-ASCO-CAP рекомендации Первые рекомендации (на мой скромный вкус, абсолютно confusing и не самые удачные). Они в первую очередь про классификацию вариантов (а честнее сказать – генов) по клинической значимости в контексте прогноза, предиктивности (влияния на ответ на терапию) и диагностики (иногда альтерация может уточнить или даже изменить диагноз!). Но конфьюзят эти реки ровно потому, что там смешивается понятие драйверности и клинической значимости (actionability). Видимо, осознание того, что эти понятия необходимо разделять, пришло в область немного позже. 2️⃣ ESCAT рекомендации Данная статья – европейская версия реков по уровням клинической значимости. Разница в том, что там меньше мешанины между драйверностью (=онкогенностью) и клинической actionability. А еще в том, что данные реки посвящены только предиктивным альтерациям. 3️⃣ ClinGen-CGC-VICC рекомендации Жемчужинка в сфере интерпретации соматических вариантов. Разделяет понятия онкогенности и клинической значимости. Дает подробную инструкцию, как оценивать онкогенность по критериям. По вайбу похожа на ACMG/AMP герминальные гайды (также 5 классов, только заменяем слово “патогенный” на слово “онкогенный”). Из отличий стоит заметить, что сила критерия выражается в баллах, а не просто “уровнях силы”, при этом итоговый вердикт строится по простой сумме этих баллов. Статья имеет огромный supplement, в котором проанализированы десятки вариантов, что помогает въехать в гайд и детали применимости критериев. Важные поинты: 🔵Онкогенные и вероятно онкогенные варианты могут иметь клиническую значимость от Tier I до Tier III в терминологии ACMG/AMP. VUS-ы – всегда Tier III (есть одно исключение – см. следующий пункт). Доброкачественные/вероятно доброкачественные – всегда Tier IV. 🔵Мутации резистентности, которые не влияют на проопухолевые свойства раковых клеток, но влияют на афинность к таргетному препарату, чаще всего не дотянут до онкогенности, но всё равно являются клинически значимыми. Это единственное общепринятое исключение, когда VUS может иметь Tier I или Tier II. 🔵Функциональные исследования (OS2/SBS2) должны иметь разный вес в зависимости от их дизайна. Их роль особенно велика для соматических вариантов, часто определяя их итоговую классификацию. 🔵Большая роль (и сила критериев) имеется и у хотспотности по таким базам как CancerHotspots и Cosmic, также значительно влияя на итоговую классификацию 🔵VUS-ы в генах, ассоциированных с наследственными опухолевыми синдромами, следует реклассифицировать по гермлайн-рекам (ClinGen ген-специфичным при наличии или ACMG-AMP при отсутствии). 🔵Стоит отметить, что даже в рамках опухолей один и тот же ген может выступать как онкогеном, так и онкосупрессором, в зависимости от диагноза (к примеру, EZH2 или NOTCH1), что значительно влияет на flow интерпретации. 4️⃣ ACGS рекомендации SVIG-UK Самые свежие рекомендации (британские): написаны на базе реков ClinGen-CGC-VICC, но в попытках подсветить и закрыть некоторые серые зоны “оригинала”. Таким образом, за последние годы поле соматической интерпретации заметно повзрослело: от confusing попыток совместить всё в одном - к более четкому разделению онкогенности и клинической значимости. Сейчас у нас есть вполне рабочий фреймворк, но серые зоны всё ещё остаются – и именно там начинается самое интересное для интерпретатора. Думайте. Подписаться. Скука интерпретатора

Админы проспали пятницу Скука интерпретатора

Хот-споты (PM1) Плавно перебираемся от доменов к тому, для чего всё это затевалось - к «горячим точкам», или хот-спотам. Сразу дисклеймер: готового и простого ответа на вопрос «как правильно применять PM1» не существует. Ни ACMG, ни ClinGen, ни коммерческие алгоритмы до сих пор не сошлись в едином мнении. Поэтому мы просто собрали в одном месте всё, что известно на сегодня. Как мы уже говорили ранее, критерий PM1 определен в ACMG очень размыто:

Вариант расположен в мутационной горячей точке или критическом, хорошо установленном функциональном домене, где нет доброкачественных вариантов (например, активный центр фермента).

Не слишком конкретно, не правда ли? Именно поэтому PM1 - один из самых сложных критериев. Его либо не применяют вовсе, либо, наоборот, используют везде, где не приколочено (как часто бывает в автоматических классификаторах☺️). ACMG не определили ключевых параметров: 🔘Сколько LP/P вариантов нужно для хот-спота? 🔘Какого размера должна быть область? 🔘Какое количество LB/B вариантов внутри домена допустимо? ❗️Важно понимать: домен ≠ hotspot. Домен - просто структурная или функциональная часть белка. Он может быть большим, неоднородным и включать как критически важные участки, так и вполне толерантные к изменениям. Поэтому сам факт нахождения варианта в домене ещё ничего не гарантирует. ❓Что делать на практике Разберем основные подходы к попытке решить загадку применения PM1. 1. Автоматизация Коммерческие платформы попытались превратить размытый PM1 в измеримые алгоритмы: ➡️ HCSeeker Машинное обучение, хот-спот там, где >81,2% вариантов LP/P. ➡️ Franklin (Genoox) Платформа применяет AI для динамического поиска хот-спотов: сначала исключает регионы с LB/B вариантами, затем оценивает плотность и количество LP/P вариантов внутри оставшихся областей. ➡️ Varsome Окно ±25 п.н., минимум 4 патогенных или домен UniProt с ≥2 патогенными. ⚠ Важно: автоматические классификаторы не истина в последней инстанции. Каждый инструмент опирается на собственную логику и их результаты могут расходиться. Алгоритмы часто работают как «черный ящик»: не всегда понятно, почему регион сочли хот-спотом. К тому же они зависят от имеющихся баз данных, которые могут быть неполными или некачественными (например, вариант из Clinvar без доказательств). Они часто завышают патогенность. Проверяйте! 2. Гено-специфичные правила (ClinGen VCEPs) Самый надёжный и приятный сценарий, когда есть спецификации ClinGen. В них уже заранее определено, какие регионы считать критическими. При этом подход действительно звучит здраво: задавать PM1 для каждого гена отдельно. Если у гена есть спецификация, то обычно там указаны списки доменов, функциональных регионов, координаты, а иногда и просто экзоны. Также есть спецификации, в которых PM1 для конкретного гена не применим. Да, не у всех генов есть горячие точки. Метод хоть и очень вдумчивый, но и чудовищно трудозатратный. Ждать в ближайшее время спецификаций по всем морбидным генам, к сожалению, не приходится. 3. Рекомендации ACGS. ACGS пытаются внести ясность, но, как часто бывает, сильно проще не стало. Для применения PM1 должно быть хотя бы одно из условий: 🔘Наличие кластера патогенных миссенс-вариантов (сколько?) 🔘Аналогичные патогенные варианты в паралогах (примеры?) 🔘Инвариантность позиции (а не дублирует ли PP3?) 🔘Данные моделирования in-silico о нарушении структуры/функции (опять PP3?) Практические выводы и заметки на полях 🔘Для мтДНК: не применяется вообще (в соответствии с рекомендациями ClinGen) . 🔘PM1 и PM5 - не суммировать во избежание дабл-каунта. В спецификациях ClinGen часто прямо указано, какую силу считать лимитирующей (strong/moderate), либо вовсе не использовать вместе. 🔘Основное применение - миссенсы и инфреймы. Однако, как мы писали ранее, технически его можно рассматривать и для некодирующих вариантов, но здесь правила применения еще менее конкретные. Думайте. Подписаться. Скука интерпретатора

Сегодня очень важный день! Мы (подписчики и второй админ) поздравляем Дашу с днём рождения!🥳🥳 Без Даши не было бы и паблика, и самых вумных постов, и самых смешных мемов этого канала 😎. Скидывайте свои лучшие (и смешные) открытки-поздравления из Whatsapp в комментарии 😀 И подписывайтесь, это лучший подарок 🤩

Ответы ч.1 Мы обещали разобрать вопросы, которые вы нам оставили в посте про розыгрыш лучшей футболки на земле. Среди них был один очень практический: "Как быстро найти домен белка?" А правда - как? Попробуем ответить в контексте работы интерпретатора. Белковую биоинформатику и прочую черную магию пока оставим тем, кто действительно в этом шарит. Мы же посмотрим на быстрые и практичные способы. 🔵Геномные браузеры Franklin и VarSome по умолчанию отображают домены белков в "Region viewer/Region browser" в виде отдельного трека. GeneBe также отображает структуру белка в своем "Genome browser", а MobiDetails прописывает "Position/Domain". Просто закиньте свой вариант и наслаждайтесь. UCSC даёт возможность включить нужный трек (и ещё тысячу других, он очень гибкий) - трек Uniprot - и посмотреть на домен, если он есть. Это самые быстрые и простые способы, но они немного поверхностные: домены там уже преданнотированы, и не всегда понятно , из какой базы они взяты (InterPro? Uniprot? А как давно обновляли?). 🔵Белковые базы данных Более надёжный путь - смотреть первоисточники. Это путь воина! По названию гена ищется нужный человеческий белок🐿. Обычно поиск начинается с Uniprot - находим нужный белок и просматриваем вкладку "Domain". Если нам не нравится, копируем Uniprot ID и ищем дальше - InterPro, AlphaFold и другие. Длинный и неинтуитивный путь, требует смирения и привыкания к незнакомым интерфейсам и вкладками, но может оказаться более информативным. Важно: иногда оказывается, что границы домена в разных базах не совпадают - это нормально. Разные базы используют разные модели поиска доменов, разные наборы последовательностей для обучения и разные критерии выравнивания, поэтому координаты могут немного "плавать". В практике интерпретации обычно ориентируются на консенсус нескольких баз. Если несколько источников указывают на один и тот же функциональный регион, ему, как правило, можно доверять. 🔵Поиск литературы Этот способ в опасной близости к Гаргантюа с интерпретацией. Долгий, мутный и противоречивый, но иногда единственный. 🔵VEP Позволяет онлайн проаннотировать любой вариант (в веб-версии). Если включить всю "Protein annotation" можно получить необходимый результат. Редкий покемон. Для изысканных пользователей. Зачем нам знать домены в лицо? Чтобы применить критерий PM1 (который не очень понятно как применять, спасибо, ACMG 😀), но о нем поговорим в следующий раз. Думайте. Подписаться. Скука интерпретатора