Secuenciación de lectura larga mejora tasa de diagnóstico de enfermedades raras

Las enfermedades genéticas raras afectan a una de cada diez personas en todo el mundo, pero alrededor del 50 % de los casos siguen sin diagnosticarse a pesar de los avances en la tecnología y las pruebas genéticas. El proceso de diagnóstico puede llevar varios años, especialmente en el caso de los niños, debido a las limitaciones de los métodos de pruebas clínicas actuales, como la secuenciación de lectura corta, que a menudo pasa por alto información genómica crucial. Los investigadores se están centrando ahora en la secuenciación de lectura larga como una alternativa prometedora para acelerar los diagnósticos y proporcionar un conjunto de datos más completo, eliminando potencialmente la necesidad de múltiples pruebas especializadas.

Un estudio dirigido por investigadores de la Universidad de California - Santa Cruz (Santa Cruz, CA, EUA) exploró el potencial de la secuenciación de lectura larga para diagnosticar enfermedades monogénicas raras, que son causadas por alteraciones en un solo gen. El estudio, publicado en The American Journal of Human Genetics, descubrió que la secuenciación de lectura larga podría reducir drásticamente el tiempo de diagnóstico de años a días y a un costo significativamente menor. El estudio utilizó la secuenciación de nanoporos, una técnica desarrollada en la UCSC, que proporcionó lecturas de extremo a extremo de los genomas de los pacientes a aproximadamente 1.000 dólares por muestra, con un costo de análisis de datos de alrededor de 100 dólares.

Imagen: la investigadora Shloka Negi analiza datos de secuenciación de lectura larga en el laboratorio de genómica computacional de UC Santa Cruz (Foto cortesía de UC Santa Cruz)

La investigación consistió en analizar a 42 pacientes con enfermedades raras, algunos de los cuales habían sido diagnosticados mediante métodos tradicionales de lectura corta, mientras que otros permanecían sin diagnosticar. El enfoque de secuenciación de lectura larga proporcionó un conjunto de datos más exhaustivo, identificando variantes candidatas raras adicionales, fases de largo alcance e información de metilación que la secuenciación de lectura corta no pudo capturar. Este método permitió a los investigadores proporcionar diagnósticos concluyentes para 11 de los 42 pacientes, incluidos casos de hipoplasia suprarrenal congénita, trastornos del desarrollo sexual y trastornos del desarrollo neurológico. En promedio, la secuenciación de lectura larga cubrió 280 genes con regiones codificantes de proteínas significativas que se habían omitido con lecturas cortas, lo que hizo que el proceso de diagnóstico fuera más rápido, más completo y más rentable.

Una de las principales ventajas de la secuenciación de lectura larga es su capacidad de leer grandes fragmentos de ADN a la vez, lo que ayuda a superar las limitaciones de la secuenciación de lectura corta, en particular en regiones genómicas complejas. Además, proporciona datos de fases, que ayudan a los médicos a comprender qué variantes se heredaron de cada progenitor, lo que ofrece información valiosa para los diagnósticos genéticos. El estudio sugiere que la secuenciación de lectura larga tiene el potencial de transformar el diagnóstico de enfermedades genéticas raras, ofreciendo un enfoque más eficiente y eficaz para la atención y el tratamiento de los pacientes.

“La secuenciación de lectura larga es probablemente la siguiente mejor prueba para los casos no resueltos con variantes convincentes en un solo gen o un fenotipo claro”, dijo Shloka Negi, estudiante de doctorado en BME de la UC Santa Cruz y primera autora del artículo. “Puede servir como una única prueba de diagnóstico, reduciendo la necesidad de múltiples visitas clínicas y transformando un proceso de diagnóstico de años a una cuestión de horas”.