Un nuevo algoritmo bioinformático mejora la detección genética del síndrome de Lynch y el CMMRD

  • Investigadores del IDIBELL y el ICO han desarrollado un algoritmo bioinformático que facilitará el diagnóstico de dos síndromes de predisposición al cáncer.
  • Esta técnica agilizará el proceso de diagnóstico y la toma de decisiones terapéuticas en pacientes con sospecha de cáncer hereditario.
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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 colorectales 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. 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, investigadores del IDIBELL y el ICO liderados por las Dras Conxi Lázaro y Marta Pineda han desarrollado un algoritmo bioinformático que permite encontrar todas las variantes patogénicas, tanto del gen como del pseudogen, mediante la secuenciación masiva, y así sólo habría que emplear la PCR larga como método de validación. Tal y como explica Elisabet Munté, primera firmante de este artículo, «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«.

El artículo ha sido publicado en la revista Journal of Molecular Diagnostics y demuestra 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.

En esta investigación ha colaborado la Fundación Centro Médico de Asturias-IMOMA y se han analizado muestras de otros hospitales catalanes (Hospital Vall d’Hebron, Sant Pau, Arnau de Vilanova y Parc Bofarull). El estudio ha sido posible gracias a la financiación de la Fundación La Marató de 3Cat concedida dentro de la convocatoria de 2019 sobre enfermedades minoritarias.

 

 

El Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge (IDIBELL) es un centro de investigación en biomedicina creado en 2004. Está participado por el Hospital Universitario de Bellvitge y el Hospital de Viladecans del Instituto Catalán de la Salud, el Instituto Catalán de Oncología, la Universidad de Barcelona y el Ayuntamiento de L’Hospitalet de Llobregat.

El IDIBELL es miembro del Campus de Excelencia Internacional de la Universidad de Barcelona HUBc y forma parte de la institución CERCA de la Generalitat de Catalunya. En 2009 se convirtió en uno de los cinco primeros centros de investigación españoles acreditados como instituto de investigación sanitaria por el Instituto de Salud Carlos III. Además, forma parte del programa «HR Excellence in Research» de la Unión Europea y es miembro de EATRIS y REGIC. Desde el año 2018, IDIBELL es un Centro Acreditado de la Fundación Científica AECC (FCAECC).

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Artículo de referencia

Open-Source Bioinformatic Pipeline to Improve PMS2 Genetic Testing Using Short-Read NGS Data. Elisabet Munté et al. The Journal of Molecular Diagnostics. 2024.

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