Ieguvumi:
- Spēja izprast VCF formātu, HGVS apzīmējumu (c./p./g.) un ACMG patogenitātes kritērijus un iegūt mākslīgo intelektu, lai sagatavotu pierādījumu projektu
- Iespēja personīgi pārbaudīt katru ACMG pierādījumu (populācijas biežums, in silico, segregācija, literatūra) tādos avotos kā ClinVar un gnomAD
- Spēja pielietot genoma versijas uztveršanas un koordinācijas sistēmu kļūdu principus un neatstāt galīgo patogenitātes klasifikāciju mākslīgā intelekta ziņā
Indivīda genoms atšķiras no atsauces miljoniem punktu; Lielākā daļa no šīm atšķirībām ir nekaitīgas (“labdabīgas”), dažas izraisa slimības (“patogēnas”). Variantu interpretācija ir uzdevums izlemt, kurā klasē atšķirība ietilpst, un tā ir klīniskās ģenētikas pamatā. Šajā nodaļā jūs uzzināsiet, kā izmantot mākslīgo intelektu (AI) kā pierādījumu vākšanas, apkopošanas un sastādīšanas palīgu variantu interpretācijā; bet jūs uzzināsit, kāpēc galīgajam lēmumam par patogenitāti vienmēr ir jāsaņem ekspertu apstiprinājums.
Vispirms kritisks brīdinājums: jautājiet AI "vai šis variants ir patogēns?" Nekad neuzticieties viena vārda atbildei, kuru uzdodat. AI var droši pateikt klasi bez pierādījumiem; var atbilst varianta populācijas biežumam, iepriekšējiem klīniskiem ierakstiem vai funkcionāliem pētījumiem. Pareizā pieeja ir izmantot AI, lai izveidotu pierādījumu sistēmu un personīgi pārbaudītu katru pierādījumu primārajā avotā.
Pamatjēdzieni
- VCF (Variant Call Format): standarta faila formāts, kas uzskaita variantus paraugā; Katra līnija satur hromosomu, pozīciju, atsauces bāzi, alternatīvu bāzi un kvalitātes informāciju.
- HGVS apzīmējums: Standarta rakstīšanas formāts ar variantiem. c. tā pozīcija kodēšanas secībā, 1. lpp. olbaltumvielu maiņa, g. Norāda genoma atrašanās vietu. Piemēram, NM_000546.6:c.743G>A un p.Arg248Gln.
- gnomAD: datu bāze, kas apkopo simtiem tūkstošu cilvēku frekvenču variantus; Tas parāda, cik sabiedrībā izplatīts ir kāds variants. Parastie varianti parasti nav patogēni.
- ClinVar: publiska datu bāze, kurā apkopotas variantu klīniskās interpretācijas.
- ACMG/AMP kritēriji: Amerikas Medicīnas ģenētikas koledžas pierādījumu sistēma, kas iedala variantu piecās klasēs: patogēns, iespējams patogēns, nenoteiktas nozīmes variants (VUS), iespējams, labdabīgs, labdabīgs.
ACMG pierādījumu kodi: īsa karte
ACMG sistēma definē pierādījumu kodus patogēnā virzienā (PVS, PS, PM, PP) un labdabīgā virzienā (BA, BS, BP); Tie tiek apkopoti, lai noteiktu klasi. AI labi izskaidro, ko šie kodi nozīmē, taču jums ir jāpārbauda dati, uz kuriem kods ir faktiski ieviests.
Kods
Nozīme (kopsavilkums)
Kur pārbaudīt avotu
PVS1
Ļoti pārliecinoši pierādījumi, kas noved pie funkciju zaudēšanas (piemēram, priekšlaicīga lietošanas pārtraukšana)
Atšifrējums, domēns, gēnu-slimības attiecības
PS1/PS3
Tāda pati aminoskābju/funkcionālā izpēte kā zināms patogēns
ClinVar, recenzēts funkcionāls raksts
PM2
Ļoti reti sastopams/nav sastopams populācijās
gnomAD frekvence
PP3/BP4
Aprēķinu prognozēšana patogēnā/labdabīgā virzienā
Novērtēšanas rīki (vienprātība)
BA1/BS1
Biežums ir pārāk augsts, lai būtu patogēns
gnomAD frekvence
BP6/PP5
(Vairs nav ieteicams) paļauties uz kāda cita interpretāciju
—
Padoms: PM2 (retums) un BA1/BS1 (parastība) lēmumi ir tieši balstīti uz gnomAD frekvenci un ir visvieglāk pārbaudāmie pierādījumi. Vispirms skatiet variantu vietnē gnomAD; Variants, kas izplatīts vairāk nekā 1% iedzīvotāju, visticamāk, nav patogēns.
Soli pa solim: AI atbalstīta variantu interpretācija
1. Fiksējiet variantu standarta apzīmējumam. Precizējiet genoma versiju, transkriptu un HGVS attēlojumu. Variants no AI gan c. gan p. gan g. , pēc tam apstipriniet to ar pārbaudītāju (piemēram, VariantValidator).
2. Lieciet AI izveidot pierādījumu sistēmu. Katram ACMG kodam “kādus datus man vajadzētu apskatīt?” Lūdziet AI atbildēt uz jautājumu, bet vēl nenorādiet klasi.
3. Pārbaudiet visus pierādījumus primārajā avotā. gnomAD frekvence, ClinVar ieraksts, funkcionāls pētījums — atveriet un lasiet tos visus pats. Pārbaudiet AI apgalvojumu "nav pieejams gnomAD", meklējot to gnomAD.
4. Apvienojiet kodus un izvelciet klasi. ACMG kombinācijas noteikumu projekts ar AI; Bet lai eksperts apstiprina galīgo klasi.
5. Godīgi ziņojiet par VUS. Ja pierādījumi nav pietiekami, klase ir "Nenoteikta nozīme"; Ir kļūda to uzskatīt par patogēnu vai labdabīgu.
trīs mini futrāļi
1. gadījums — izdomāta frekvence. Eksperts jautāja AI par gnomAD varianta biežumu; "0,002%," sacīja AI. Kad eksperts to aplūkoja pats gnomAD, viņš atklāja, ka varianta biežums bija 1,3% — tas nozīmē, ka pierādījumi par BS1 (spēcīgs labdabīgā virzienā) bija derīgi un variants, visticamāk, bija nekaitīgs. AI radītās zemās frekvences dēļ variants šķietami rets.
2. gadījums — fiktīvs funkcionāls pētījums. Pētnieks vēlējās ieviest PS3 (funkcionālo pierādījumu) variantam; AI sniedza pārliecinošu raksta rindiņu. Kad pētnieks meklēja PubMed, viņš atklāja, ka šāda raksta nav. Nepatiesa attiecināšana sagrautu pierādījumu ķēdi.
3. gadījums — saņemts apstiprinājums. Ģenētiskais konsultants atkārtoti novērtēja “iespējams, patogēnu” variantu ar AI. YZ norādīja uz tikko pievienotajiem pretrunīgajiem komentāriem par ClinVar; Konsultants atvēra ClinVar, redzēja, ka divas laboratorijas ir atklājušas VUS variantu, un atjaunināja ziņojumu. Šeit AI palīdzēja, atgādinot mums par atjauninājumu, kas, iespējams, palika nepamanīts, taču atkal lēmumu pieņēma cilvēks.
Četras kopējamas veidnes
1) Pierādījumu sistēmas izveide (neliekot klasei pastāstīt):
Jūsu loma: klīnisko variantu interpretācijas asistents. Iestatiet ACMG/AMP pierādījumu sistēmu šādam variantam: [genoma versija, transkripts, HGVS]. Katram iespējamajam pierādījumu kodam (PVS1, PS1-4, PM1-6, PP1-5, BA1, BS1-4, BP1-7) “kādus datus man vajadzētu apskatīt, kurā avotā, lai to izmantotu?” Rakstiet. VĒL nesaki klasi; vienkārši uzskaitiet, kādi dati ir nepieciešami.
2) gnomAD/ClinVar apstiprināšanas plāns:
Soli pa solim uzrakstiet, kas tieši man būtu jāmeklē gnomAD un ClinVar šādam variantam: [variants]. Paskaidrojiet, kurš populācijas biežuma slieksnis atbilst kādam ACMG kodam. Jūs neizdomājat vērtības; pastāstiet man, kur to atrast.
3) Nodarbības plāns (es apstiprināju):
Es sniedzu šādus pārbaudītus pierādījumus: [ir PM2, ir PP3, nav BS1 ...]. Izstrādājiet iespējamo klasi un pamatojumu saskaņā ar ACMG kombinācijas noteikumiem. Droši sakiet "VUS", ja pierādījumi nav pietiekami. Es apstiprināšu galīgo lēmumu.
4) Ziņojuma projekts:
Pārvērtiet šādu klasifikāciju ziņojuma rindkopā vienkāršā valodā, kas piemērota pacientam un ārstam: [variants, klase, galvenie pierādījumi]. Nepārspīlējiet apgalvojumus par noteiktību; ja ir neskaidrības, skaidri norādiet to. Lai saņemtu klīnisku lēmumu, sazinieties ar speciālistu.
Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne
Vāji: “Vai TP53 c.743G>A ir patogēns?”
Problēma: nav genoma versijas/transkripta, nav nepieciešami pierādījumi, AI var vienkārši pateikt klasi un noteikt biežumu.
Strong: "Iestatiet ACMG pārbaudes ietvaru GRCh38, TP53 NM_000546.6:c.743G>A (p.Arg248Gln); pastāstiet man, ko meklēt, kurā avotā katram kodam, vērtības pielāgošanai, uzmetiet klasi pēc tam, kad esmu to apstiprinājis."
Kāpēc tas ir spēcīgs: konteksts ir skaidrs, pierādījumu ceļš ir atvērts, safabricēšanas lauks ir sašaurināts, lēmums ir cilvēka rokās.
Biežas kļūdas
- Paļaujoties uz viena vārda atbildi par patogenitāti. Dotā klase bez pierādījumu ķēdes ir bezvērtīga.
- Nespēja pārbaudīt biežumu un attiecinājumu. gnomAD biežumu un rakstu citātus var pielāgot; Atveriet pats.
- Izvairīšanās no VUS. Sakot "patogēns/labdabīgs", ja pierādījumi nav pietiekami, ir klīniska kļūda.
- Genoma versijas/transkripta jaukšana. Nepareizs atšifrējums, nepareizs c. Tas nozīmē atrašanās vietu.
- ClinVar atjauninājuma izlaišana. Interpretācijas laika gaitā mainās; Pārbaudiet jaunāko ierakstu.
Uzmanību: ACMG kodu apvienošana ir balstīta uz noteikumiem, taču ir nepieciešams eksperta vērtējums; Vieniem un tiem pašiem pierādījumiem var būt atšķirīgs svars dažādos gēnu slimību kontekstos. AI kombinācija ir plāns, nevis pēdējais vārds.
Dziļums: pareizi nolasa VCF līniju un frekvences sliekšņus
Pat viena rindiņa VCF failā satur daudzas nepilnības. Rindas piemērs: 17 43091983 . G A 60 PASS AF=0,0003;DP=45 GT:AD 0/1:22,23. Jūs varat likt AI paskaidrot laukus šeit, bet pats apstipriniet trīs punktus. Pirmkārt, kurai genoma versijai pieder hromosomu pozīcijas pāris? Tas pats variants parādās citā vietā GRCh37 un GRCh38; Nenorādot versiju, atrašanās vieta ir bezjēdzīga. Otrais ir GT (genotipa) domēns: 0/1 heterozigota, 1/1 homozigota; Recesīvās slimības gadījumā viens heterozigots variants nav izskaidrojams. Treškārt, DP (lasīšanas dziļums) un AD (alēles dziļums): zems dziļums (piem., DP=8) padara varianta izsaukumu apšaubāmu; Tehnika var būt kļūdaini pozitīva. AI šos laukus izskaidro formāli, bet "vai šis zvans ir uzticams?" Lēmums ir jūsu.
Konkrēts biežuma sliekšņu piemērs: eksperts vēlējās piemērot PM2 (retums) retas slimības variantam ar recesīvu iedzimtību. Mākslīgais intelekts teica: "gnomAD tā nav, PM2 noteikti." Kad eksperts atklāja gnomAD, viņš atklāja, ka šī varianta biežums apakšpopulācijā ir 0,8%, kas ir pietiekami augsts, lai izslēgtu PM2, ņemot vērā slimības izplatību. Izplatīta kļūda ir aplūkot kopējo populācijas biežumu un izlaist apakšpopulācijas.
Alēļu biežums (populācija)
Tipisks ACMG komentārs
piezīme
Nav/ļoti reti
Var atbalstīt PM2
Apskatiet arī apakšpopulācijas
Augstāks nekā slimības izplatība
BS1 (labdabīgi spēcīgs)
Svarīga ir recesīvā/dominējošā atšķirība
augstāks par 5%
BA1 (neatkarīgs labdabīgs)
Gandrīz noteikti nekaitīgs
5) VCF līnijas vadības veidne:
Izskaidrojiet šādu VCF līniju pēc lauka, bet neizdariet uzticamības spriedumu: interpretējiet genoma versiju, GT (zigotitāti), DP un AD laukus atsevišķi. Uzskaitiet gadījumus, kad šis zvans var būt tehniski apšaubāms. Rinda: [ielīmēt].
Rezumējot
- Variantu interpretācija ir balstīta uz pierādījumiem; AI ir spēcīgs pierādījumu formulēšanā un apkopošanā, taču klases lēmums ir eksperta ziņā.
- Jebkuri pierādījumi (gnomAD biežums, ClinVar reģistrācija, funkcionāls pētījums) ir personīgi jāpārbauda primārajā avotā.
- Labot variantu pēc genoma versijas, transkripta un HGVS; Apstipriniet ar pārbaudītāju.
- Ja pierādījumi ir nepietiekami, godīga atbilde ir “Nenoteikta nozīme (VUS).
Lietojumprogrammas uzdevums
Izvēlieties piemēra variantu (piemēram, labi pazīstamu ierakstu no ClinVar). Lieciet AI izveidot pierādījumu ietvaru, izmantojot iepriekš minēto 1. un 2. veidni. Pēc tam atveriet gnomAD frekvenci un ClinVar komentējiet pats un salīdziniet tos ar AI apgalvojumiem. Ņemiet vērā, vai ir atšķirība starp AI un avotu vismaz vienā pierādījumā, un pats pamatojiet iespējamo klasi.
kontrolsaraksts
- [ ] Es laboju variantu ar genoma versiju, transkriptu un HGVS.
- [ ] Es izveidoju pierādīšanas ietvaru, es neliku AI no sākuma teikt klasi.
- [ ] Es personīgi pārbaudīju gnomAD frekvenci.
- [ ] Esmu apstiprinājis ClinVar reģistrāciju un atjaunināšanu.
- [ ] Es pārbaudīju funkcionālo pētījumu citātus PubMed.
- [ ] Ja pierādījumi bija nepietiekami, es nekavējos teikt VUS un pats apstiprināju lēmumu.