Una tecnología que es ampliamente utilizada por las empresas comerciales de pruebas genéticas es "extremadamente poco confiable" para detectar variantes muy raras, lo que significa que los resultados que sugieren que los individuos portan variantes genéticas que causan enfermedades raras generalmente son incorrectos, según una nueva investigación publicada en la BMJ .
Después de escuchar casos en los que se programó una cirugía después de que se les dijo erróneamente que tenían variaciones genéticas muy raras en el gen BRCA1 que podrían aumentar significativamente el riesgo de cáncer de mama, un equipo de la Universidad de Exeter realizó un análisis a gran escala de la tecnologíautilizando datos de casi 50.000 personas. Descubrieron que la tecnología identificaba erróneamente la presencia de variantes genéticas muy raras en la mayoría de los casos.
El equipo analizó los chips SNP, que prueban la variación genética en cientos de miles de ubicaciones específicas en todo el genoma. Si bien son excelentes para detectar variaciones genéticas comunes que pueden aumentar el riesgo de enfermedades como la diabetes tipo 2, los genetistas saben desde hace mucho tiempo queson menos confiables para detectar variaciones más raras. Sin embargo, este problema es menos conocido fuera de la comunidad de investigación genética, y los chips SNP son ampliamente utilizados por compañías comerciales que ofrecen pruebas genéticas directamente a los consumidores.
Caroline Wright, profesora de Medicina Genómica en la Facultad de Medicina de la Universidad de Exeter, autora principal del artículo, dijo: "Los chips SNP son fantásticos para detectar variantes genéticas comunes, pero tenemos que reconocer que las pruebas que funcionan bien en un escenario sonno necesariamente aplicable a otros. Hemos confirmado que los chips SNP son extremadamente deficientes para detectar variantes genéticas muy raras que causan enfermedades y, a menudo, dan resultados falsos positivos que pueden tener un impacto clínico profundo. Estos resultados falsos se han utilizado para programar procedimientos médicos invasivos queeran innecesarios e injustificados ".
El equipo comparó datos de chips SNP con datos de la herramienta más confiable de secuenciación de próxima generación en 49,908 participantes de UK Biobank y 21 personas adicionales que compartieron los resultados de sus pruebas genéticas de consumidores a través del Personal Genome Project.
El estudio concluyó que los chips SNP se desempeñaron extremadamente bien en la detección de variantes genéticas comunes. Sin embargo, cuanto más rara era la variación, menos confiables eran los resultados. En variantes muy raras, presentes en menos de 1 de cada 100,000 individuos, típicas de las que causanenfermedad genética rara, el 84 por ciento fueron falsos positivos en el Biobanco del Reino Unido. En los datos de clientes comerciales, 20 de las 21 personas analizadas tenían al menos una variante causante de enfermedades raras falso positivo que se había genotipado incorrectamente.
El Dr. Leigh Jackson, profesor de Medicina Genómica en la Universidad de Exeter y coautor del artículo, dijo: "El número de falsos positivos en variantes genéticas raras producidas por chips SNP fue sorprendentemente alto., es más probable que la variante causante de enfermedades detectada mediante un chip SNP sea incorrecta que correcta. Aunque algunas empresas de genómica del consumidor realizan una secuenciación para validar resultados importantes antes de entregarlos a los consumidores, la mayoría de los consumidores también descargan sus datos del chip SNP "sin procesar" para un análisis secundario, y estos datos sin procesar todavía contienen estos resultados incorrectos. Las implicaciones de nuestros hallazgos son muy simples: los chips SNP funcionan mal para detectar variantes genéticas muy raras y los resultados nunca deben usarse para guiar la atención médica de un paciente, a menos que hayan sido validados."
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Exeter . Nota: el contenido puede editarse por estilo y longitud.
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