Un abordatge multicèntric permet millorar la classificació de variants d’un gen de predisposició al càncer


Data: 18 de desembre de 2020

Aproximadament un 10% dels pacients amb càncer presenten una variant genètica germinal en totes les seves cèl·lules que els predisposa a desenvolupar tumors de forma més primerenca. La identificació d’aquests pacients és important per a oferir-los una valoració personalitzada del risc de càncer, així com unes mesures de seguiment, prevenció i tractament ajustades a la seva condició genètica. A més, la identificació d’una variant patogènica germinal en un pacient permet realitzar estudis predictius sobre aquesta variant en els seus familiars.

Screenshot 2020-12-17 at 18.46.21

El diagnòstic genètic actualment es realitza analitzant taulers genètics mitjançant tècniques de seqüenciació massiva. Aquesta aproximació ha comportat un augment en la taxa de detecció de variants patogèniques, però també un augment en el nombre de variants de significat desconegut. La correcta interpretació clínica de les dades genòmiques requereix conèixer detalladament les característiques estructurals i funcionals de cadascun dels gens estudiats, així com les manifestacions clíniques associades a la presència de defectes en aquests gens.

S’ha descrit que variants patogèniques en el gen ATM augmenten el risc de càncer, particularment de càncer de mama, i per aquesta raó aquest gen està inclòs en la majoria de taulers genètics de càncer hereditari. ATM és un gen gran, amb un elevat nombre de variants identificades, moltes de significat desconegut, la qual cosa representa un gran problema clínic.

Amb la finalitat de millorar la classificació de variants en el context del càncer hereditari en el nostre entorn, es va iniciar un esforç col·laboratiu, liderat per l’Institut Català d’Oncologia (ICO) i l’Institut de Recerca Biomèdica de Bellvitge (IDIBELL) per tal d’estandarditzar i millorar la classificació de variants en el gen ATM.

Sis laboratoris independents van recollir informació de 766 individus portadors de 283 variants diferents en el gen ATM. Després de recollir i organitzar la informació de les variants, es van realitzar teleconferències periòdiques per a la revisió dels criteris internacionals de classificació de variants genètiques, ajustant-los de manera específica al gen ATM. Un cop els criteris van ésser consensuats, es van utilitzar en una prova pilot de 50 variants representatives. Amb la nova classificació es va aconseguir una reducció del nombre de variants amb significat desconegut del 58% al 42%.

Els resultats, publicats a la revista Clinical Chemistry, destaquen la importància de compartir la informació entre laboratoris, així com d’optimitzar els criteris de classificació dins d’un entorn multidisciplinari. Uns criteris que milloren la classificació clínica de les variants genètiques, repercutint favorablement en el maneig mèdic dels pacients portadors i dels seus familiars.

Un treball d’equip
En aquest estudi s’han obtingut dades genètiques de 6 laboratoris espanyols:

  • Laboratori de Diagnòstic Molecular ICO-IDIBELL, l’Hospitalet de Llobregat, Barcelona
  • Grup de Càncer Hereditari (VHIO)-Laboratori de Genètica Molecular-Hospital Vall d’Hebron, Barcelona
  • Fundación Pública Galega de Medicina Xenómica (FPGMX), Servizo Galego de Saúde (SERGAS) i Instituto de Investigación Sanitaria de Santiago de Compostela (IDIS)
  • Laboratorio de Oncologia Molecular, Hospital Clínico San Carlos, Madrid
  • Laboratorio de Genética Humana, CNIO, Madrid
  • Laboratorio de Cáncer Hereditario, Hospital 12 de Octubre, Madrid

A més, s’han incorporat a l’estudi experts en predicció bioinformàtica (grup de Xavier de la Cruz, VHIR) així com experts en el coneixement de les bases genètiques, clíniques i moleculars del gen ATM (Ignacio Molina, Universidad de Granada).

Aquest estudi ha comptat amb el suport de diversos projectes de recerca del Instituto de Salud Carlos III, sent diversos dels investigadors participants membres del Centro de Investigación Biomédica en Red Cáncer (CIBERONC) i Centro de Investigación Biomédica en Enfermedades Raras (CIBERER).

Autor: ICO
TORNAR