Cómo se pueden usar los SNP para detectar vías de enfermedades

Investigadores de la Universidad de Illinois Urbana-Champaign han desarrollado una nueva herramienta computacional que puede identificar vías relacionadas con enfermedades, incluido el cáncer de mama y de próstata, utilizando polimorfismos de un solo nucleótido. Los SNP, que se refieren a mutaciones en el ADN de una persona, son el tipo más común de variación genética entre las personas. Los investigadores esperan que la herramienta les ayude a descubrir nuevos caminos que antes se habían descuidado.

«Este trabajo fue parte del Mayo Grand Challenge, cuyo objetivo era mejorar nuestra comprensión del síndrome del corazón izquierdo hipoplásico», dijo Saurabh Sinha (BSD / CABBI / GNDP / GSP), profesor de informática y director de genómica computacional en el IGB. «Es raro, cardiopatía congénita que afecta a los niños y no tiene cura. Nuestros colaboradores de la Clínica Mayo secuenciaron el ADN de los niños y sus padres, y nuestros colegas de la UIUC identificaron mutaciones que estaban presentes en los niños pero no en los padres. Después de eso, desarrollamos un herramienta analizar los datos para comprender el enfermedad mejores formas. «

La herramienta, llamada VarSAn (Variant Set Annotator, pronunciado ‘versión’), utiliza SNP que se han identificado mediante estudios de secuenciación como relacionados con enfermedades para predecir qué vías podrían verse interrumpidas por estos SNP. Anteriormente, los científicos observaron los SNP que mostraban los signos estadísticos más fuertes en relación con una enfermedad. Luego realizaron experimentos para ver si cada SNP individual era importante.

«Estamos tratando de abordar el problema desde un punto de vista computacional. ¿Toda la gama de SNP identificados en un estudio genético nos apunta a vías específicas que pueden no ser conocidas en la literatura?» Dijo Sinha. «El cálculo subyacente es similar a cómo Google usa un algoritmo para identificar las páginas web adecuadas para las búsquedas. Estos tipos de algoritmos son aplicables en biología para comprender la variación genética también. Además, el 90% de las mutaciones relacionadas con enfermedades se encuentran en partes de El ADN que no codifica proteínas y que utiliza este tipo de enfoque será útil para el trabajo futuro «.

La herramienta VarSAn fue validada mediante dos enfoques distintos. «Primero hicimos una búsqueda en la literatura para ver si las vías identificadas eran relevantes para las enfermedades que estábamos viendo», dijo Xiaoman Xie, estudiante de posgrado en el laboratorio de Sinha. «Sin embargo, este tipo de validación es subjetiva, por lo que también desarrollamos un enfoque objetivo».

El segundo enfoque se basa en probar la consistencia de los hallazgos de VarSAn. «Si tenemos dos estudios que identifican dos conjuntos de SNP asociados con la misma enfermedad, el algoritmo idealmente debería identificar el mismo conjunto de rutas para ambos, es decir, debería ser consistente. Sin embargo, si la herramienta recibe dos conjuntos de SNP asociados con dos enfermedades diferentes, debería informar vías específicas para cada enfermedad, pero no el mismo conjunto de vías «, dijo Xie.

El equipo ahora está tratando de hacer de VarSAn una herramienta en línea donde los investigadores pueden pegar la lista de SNP y las rutas de informes de la herramienta directamente. “Actualmente, si un usuario desea utilizar esta herramienta, debe descargar el repositorio y ejecutar el código por sí mismo, lo que puede resultar inconveniente. Estamos trabajando para hacerlo más fácil ”, dijo Xie.

El trabajo fue apoyado por el Centro de Medicina Individualizada de Mayo Clinic y el Programa Todd y Karen Waneck para el Síndrome del Corazón Izquierdo Hipolastico y los Institutos Nacionales de Salud.

El estudio «VarSAn: asociar vías con un conjunto de variantes genómicas mediante análisis de redes» se publicó en Investigación de ácidos nucleicos.