Inferir genomas humanos a una fracción del costo promete impulsar la investigación biomédica
De izquierda a derecha: Robin Hofmeister, Diogo Ribeiro, Simone Rubinacci y Olivier Delaneau Crédito: Delaneau Group
Miles de marcadores genéticos ya se han asociado sólidamente con rasgos humanos complejos, como la enfermedad de Alzheimer, el cáncer, la obesidad o la altura. Para descubrir estas asociaciones, los investigadores deben comparar los genomas de muchos individuos en millones de ubicaciones o marcadores genéticos y, por lo tanto, requieren tecnologías de genotipado rentables. Un nuevo método estadístico, desarrollado por el grupo de Olivier Delaneau en el Instituto Suizo de Bioinformática SIB y la Universidad de Lausana (UNIL), ofrece posibilidades innovadoras. Por menos de $ 1 en costo computacional, GLIMPSE puede inferir estadísticamente un genoma humano completo a partir de una cantidad muy pequeña de datos. El método ofrece una primera alternativa realista a los enfoques actuales que se basan en un conjunto predefinido de marcadores genéticos y, por lo tanto, permite una inclusión más amplia de poblaciones subrepresentadas. El estudio, que sugiere un cambio de paradigma para la generación de datos en la investigación biomédica, se publica en Nature Genetics.
Un enfoque rentable para sondear marcadores genéticos
La secuenciación del genoma completo de baja cobertura (LC-WGS) seguida de la imputación del genotipo es un método mediante el cual se puede inferir estadísticamente un genoma completo a partir de un número muy bajo. esfuerzo de secuenciación. Se ha propuesto como una alternativa menos sesgada y más poderosa a los arreglos SNP (ver recuadro), pero su alto costo computacional ha impedido que se convierta en una alternativa ampliamente utilizada. El equipo de científicos dirigido por Olivier Delaneau, líder de grupo en SIB y UNIL, ha desarrollado un software de código abierto, llamado GLIMPSE, que finalmente supera estos problemas. «GLIMPSE proporciona un marco que es entre 10 y 1000 veces más rápido y, por lo tanto, más económico que otros métodos de LC-WGS, al mismo tiempo que es mucho más preciso para marcadores genéticos raros», explica Olivier Delaneau. «GLIMPSE puede mejorar en gran medida una baja cobertura genoma en millones de marcadores por menos de $ 1 en costo computacional, lo que lo convierte en la primera alternativa real a las matrices SNP».
De datos imparciales a atención médica imparcial Hasta ahora, los estudios de asociación de todo el genoma se han centrado principalmente en los europeos: El 80 % de todos los participantes de GWAS son personas de ascendencia europea, pero representan solo el 16 % de la población mundial. Esta es una cuestión ética importante en términos de inclusión en la atención médica y acceso equitativo a los beneficios de la investigación biomédica, ya que los marcadores genéticos contribuyen a la susceptibilidad a la enfermedad varía entre las poblaciones humanas. LC-WGS evita naturalmente el sesgo inherente a los conjuntos preestablecidos de marcadores genéticos (matrices SNP). Por lo tanto, se puede aplicar con éxito a poblaciones subrepresentadas ciones, como se muestra en este estudio para una población afroamericana como prueba de concepto. «Además de romper la barrera financiera para permitir estudios GWAS basados en LC-WGS, lo que es realmente emocionante de este enfoque es que permite a los investigadores descubrir de manera eficiente asociaciones en poblaciones poco estudiadas», dice Simone Rubinacci, investigadora postdoctoral en el Grupo de Olivier Delaneau y primer autor del artículo.
Aprovechando los genomas ya secuenciados
«Nuestro pensamiento original fue: ¿podemos hacer uso de la riqueza de los genomas secuenciados para mejorar los que están recién secuenciados? En otras palabras, más por menos: esto es exactamente lo que hace GLIMPSE”, explica Diogo Ribeiro, Investigador Postdoctoral en el Grupo de Olivier Delaneau y coautor del artículo. ¿Como funciona? Partiendo de la idea de que todos compartimos ancestros comunes relativamente recientes, de los cuales se heredan pequeñas porciones de nuestro ADN. Brevemente, GLIMPSE extrae grandes colecciones de genomas humanos que han sido secuenciados con mucha precisión (WGS de alta cobertura) para identificar porciones de ADN que se comparten con genomas recién secuenciados. De esta manera, GLIMPSE puede llenar de manera confiable los vacíos en los datos de baja cobertura.
Un nuevo paradigma para futuros estudios genómicos con aplicaciones de gran alcance
Disponible como parte de un conjunto de herramientas de código abierto, GLIMPSE allana el camino para la adopción generalizada de WGS de baja cobertura, promoviendo un cambio de paradigma en la generación de datos para futuros estudios genómicos. Desde el primer lanzamiento del software como preimpresión en abril de 2020, la investigación en curso ya ha comenzado a utilizar la herramienta, por ejemplo, para reconstruir los genomas de personas que vivieron hace miles de años a partir de ADN antiguo, o de pacientes con COVID-19 de SARS- Hisopos nasofaríngeos CoV-2 como parte de un estudio GWAS.
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SHAPEIT4: un algoritmo para el análisis genómico a gran escala Más información: Simone Rubinacci et al, Efficient phasing and imputation of low-covere sequencing data using large reference panels, Nature Genética (2021). DOI: 10.1038/s41588-020-00756-0 Información de la revista: Nature Genetics
Proporcionado por el Instituto Suizo de Bioinformática Cita: Inferir genomas humanos en una fracción del costpromises to boost biomedical research (13 de enero de 2021) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-01-inferring-human-genomes-fraction-boost.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.