El treball en equip liderat pel Prof. Xavier de la Cruz, cap del grup de Bioinformàtica Clínica i Translacional del Vall d’Hebron Institut de Recerca (VHIR), i per Sara Gutiérrez-Enríquez, investigadora sènior del grup de Genètica del Càncer Hereditari del Vall d’Hebron Institut d’Oncologia (VHIO), ha estat classificat en segona posició en el prestigiós CAGI Challenge (“Critical Assessment of Genome Interpretation community”), un concurs en què la comunitat bioinformàtica de tot el món presenta les seves prediccions per diferents conjunts de variants patogèniques associades a diferents malalties genètiques.
Aquests dos grups han desenvolupat una família d’eines bioinformàtiques per a la predicció del risc de patogenicitat de variants dels gens BRCA1 i BRCA2, associats als càncers de mama i d’ovari heretats. Una part clau d’aquestes eines, ha estat la creació d’una tècnica capaç d’estimar el dany molecular de les variants, desenvolupada per l’estudiant de doctorat Natàlia Padilla del grup de Bioinformàtica Clínica i Translacional. Aquesta tècnica va ser complementada amb un algoritme de predicció d’alteracions del processament de l’ARN, prèviament optimitzat per l’estudiant de doctorat Alejandro Moles-Fernández del grup de Genètica del Càncer Hereditari del VHIO**. Les eines obtingudes, estrictament computacionals, atorguen una puntuació de risc a cada variant que, juntament amb altres anàlisis i les dades clíniques, ajuden al metge a establir un risc individualitzat per cada pacient.
La metodologia desenvolupada es va presentar a l’última edició del CAGI Challenge de predicció de variants de càncer de mama i ovari hereditaris. En aquest concurs internacional, els participants van fer prediccions a cegues de variants proposades pel consorci ENIGMA, una xarxa internacional d’investigadors i grups de recerca centrats en determinar la importància clínica de les variants genètiques en BRCA1, BRCA2 i altres gens.
Aquest concurs ha estat una excel·lent oportunitat i una bona referència per avaluar les eines bioinformàtiques. Un cop els participants han presentat les seves prediccions, un grup d’avaluadors independents han puntuat els diferents mètodes d’acord amb un ventall de mesures del grau d’encert en les prediccions.
En la classificació dels grups, el consorci VHIR/VHIO ha quedat en segona posició. Un resultat realment destacat considerant que la metodologia VHIR/VHIO, comparada amb les estratègies basades en dades empíriques emprades pels altres participants, es basa en un coneixement científicament fonamentat del problema. Per tant, l’eina té molt potencial per continuar millorant.
Amb challenges com aquests i el treball en la millora dels mètodes bioinformàtics, cada vegada som més a prop de poder determinar amb exactitud el risc de cada variant genètica associada als càncers de mama i ovari hereditaris.
Els resultats obtinguts de la participació del VHIR/VHIO en aquest repte bioinformàtic de la comunitat de CAGI han sigut recentment publicats en dos articles d’un número especial de la revista “Human Mutation”. A més a més, una imatge dissenyada per Selen Özkan i Xavier de la Cruz, del grup de Bioinformàtica Clínica i Translacional, va ser seleccionada per a la portada d’aquest número especial:
1: Padilla N, Moles-Fernández A, Riera C, Montalban G, Özkan S, Ootes L, Bonache S, Díez O, Gutiérrez-Enríquez S, de la Cruz X. BRCA1- and BRCA2-specific in silico tools for variant interpretation in the CAGI 5 ENIGMA challenge. Hum Mutat. 2019 Sep;40(9):1593-1611. doi: 10.1002/humu.23802.
2: Cline MS, Babbi G, Bonache S, Cao Y, Casadio R, de la Cruz X, Díez O, Gutiérrez-Enríquez S, Katsonis P, Lai C, Lichtarge O, Martelli PL, Mishne G,Moles-Fernández A, Montalban G, Mooney SD, O’Conner R, Ootes L, Özkan S, Padilla N, Pagel KA, Pejaver V, Radivojac P, Riera C, Savojardo C, Shen Y, Sun Y, Topper S, Parsons MT, Spurdle AB, Goldgar DE; ENIGMA Consortium. Assessment of blind predictions of the clinical significance of BRCA1 and BRCA2 variants. Hum Mutat. 2019 Sep;40(9):1546-1556. doi: 10.1002/humu.23861.
3: The cover image is based on the Special Article BRCA1- and BRCA2-specifi c in silico tools for variant interpretation on in the CAGI 5 ENIGMA challenge by Natàlia Padilla et al., https://doi.org/10.1002/humu.23802. Cover design: Selen Özkan and Xavier de la Cruz.
###
**Moles-Fernández A, Duran-Lozano L, Montalban G, Bonache S, López-Perolio I,Menéndez M, Santamariña M, Behar R, Blanco A, Carrasco E, López-Fernández A,Stjepanovic N, Balmaña J, Capellá G, Pineda M, Vega A, Lázaro C, de la Hoya M,Diez O, Gutiérrez-Enríquez S. Computational Tools for Splicing Defect Prediction in Breast/Ovarian Cancer Genes: How Efficient Are They at Predicting RNA Alterations? Front Genet. 2018 Sep 5;9:366. doi: 10.3389/fgene.2018.00366.
