Genetische Tests und erblich bedingte Herzerkrankungen
Neue Erkenntnisse zu genetischen Tests für erbliche Herzkrankheiten.
― 5 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
- Die Bedeutung von genetischen Tests
- Herausforderungen bei genetischen Tests
- Der Bedarf an standardisierten Informationen
- CardiacG2P: Eine neue Ressource
- Analyse der Herzgenetik
- Wichtige Ergebnisse aus der Analyse
- Verständnis genetischer Varianten
- Bewertung der Effektivität von CardiacG2P
- Die Rolle der Expertenbewertung
- Auswirkungen auf zukünftige Forschungen
- Fazit
- Originalquelle
- Referenz Links
Erblich bedingte Herzkrankheiten (EBHK) sind eine Sammlung von Herzstörungen, die zu ernsthaften Problemen wie Herzinsuffizienz und plötzlichem Herztod führen können, besonders bei jungen Leuten. Eine frühe Diagnose ist super wichtig, weil sie sofortige Behandlungen, Risikobewertungen und die Verhinderung von plötzlichem Herzstillstand bei hochriskanten Personen ermöglicht. Genetische Tests spielen eine entscheidende Rolle bei der Einschätzung dieser Bedingungen und helfen Ärzten, bessere Entscheidungen zu treffen und Patienten effektiver zu betreuen.
Die Bedeutung von genetischen Tests
Genetische Tests werden immer häufiger bei Patienten durchgeführt, bei denen der Verdacht auf erbliche Herzprobleme besteht. Dieser Test hilft, Probleme früh zu erkennen. Mit den Fortschritten in der Technik lassen sich immer mehr Patienten durch Exom- oder Genomsequenzierung komplett genetisch analysieren, was die Chancen erhöht, genetische Faktoren zu entdecken, die zu Herzkrankheiten beitragen können. Laut den Richtlinien des American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) können genetische Tests 47 von 90 Gen-Krankheits-Paaren, die mit Herzkrankheiten in Verbindung stehen, aufdecken.
Herausforderungen bei genetischen Tests
Während genetische Tests zugänglicher werden, wächst auch die Anzahl der Gene, die mit Herzkrankheiten verbunden sind, und die Varianten innerhalb dieser Gene. Allerdings kann die Komplexität der Daten zu Fehlklassifizierungen oder schlechter Kommunikation hinsichtlich der Ergebnisse führen. Verschiedene Labore können die grossen Mengen genetischer Daten unterschiedlich interpretieren, was Verwirrung für Gesundheitsdienstleister und Patienten schaffen kann.
Der Bedarf an standardisierten Informationen
Aktuell gibt es Bemühungen, die bereits etablierten Gene-Krankheits-Beziehungen neu zu bewerten. Organisationen wie die Gene Curation Coalition (GenCC) arbeiten daran, eine zentrale Datenbank mit kuratierten Gene-Krankheits-Verbindungen zu erstellen. Eine genaue Interpretation genetischer Varianten und das Verständnis ihrer Beziehung zu Krankheiten hängen davon ab, zuverlässige und strukturierte Daten zu haben.
CardiacG2P: Eine neue Ressource
Um diese Herausforderungen anzugehen, wurde eine neue Ressource namens CardiacG2P geschaffen. Das ist ein strukturiertes Datenset, das Informationen über erbliche Herzgene und ihre assoziierten Krankheiten organisiert. Die Daten beinhalten Einblicke in Vererbungsmuster, genetische Anforderungen und Krankheitsmechanismen für verschiedene Bedingungen. CardiacG2P zielt darauf ab, eine bessere Filterung und Analyse von genetischen Varianten, die mit Herzkrankheiten verbunden sind, zu unterstützen.
Analyse der Herzgenetik
In einer umfassenden Überprüfung von 65 Gen-Krankheits-Paaren für verschiedene erbliche Herzkrankheiten haben Forscher Informationen zu Vererbungsmustern, allelischen Anforderungen und mit der Krankheit verbundenen Varianten gesammelt. Die Analyse umfasste verschiedene Herzkrankheiten wie hypertrophe Kardiomyopathie, dilatative Kardiomyopathie und mehrere andere.
Wichtige Ergebnisse aus der Analyse
Die Forschung zeigt, dass die meisten Kardiomyopathie-Gene einem autosomal dominanten Vererbungsmodell folgen, was bedeutet, dass eine mutierte Kopie die Krankheit verursachen kann, obwohl es Ausnahmen gibt. Zum Beispiel können mehrere Gene, die mit arrhythmogener rechtsventrikulärer Kardiomyopathie verbunden sind, sowohl autosomal dominante als auch rezessive Vererbung zeigen.
Insbesondere zeigte die Analyse, dass während bestimmte genetische Mutationen zu niedrigeren Mengen von Genprodukten führen, andere die Sequenz der Genprodukte verändern können. Diese Unterscheidungen sind wichtig, wenn es darum geht, welche genetischen Varianten Krankheiten verursachen könnten.
Verständnis genetischer Varianten
Genetische Varianten können je nach ihren Auswirkungen auf die sie beeinflussenden Genprodukte klassifiziert werden. Für viele herzbezogene Gene, besonders die, die mit erblichen Kardiomyopathien und anderen Bedingungen verbunden sind, könnten die entscheidenden Varianten, auf die man sich konzentrieren sollte, nicht diejenigen sein, die einen Funktionsverlust verursachen, sondern die, die die Sequenz des Produkts verändern. Die Daten deuten darauf hin, dass der traditionelle Ansatz, schädliche Varianten allein auf Basis des Funktionsverlusts zu priorisieren, bedeutende genetische Faktoren übersehen könnte.
Bewertung der Effektivität von CardiacG2P
Forscher haben CardiacG2P mit zwei anderen Methoden zur Filterung genetischer Varianten verglichen, um die Effizienz bei der Identifizierung pathogener Varianten zu bestimmen. Während der Tests zeigte CardiacG2P eine hohe Sensitivitätsrate und identifizierte die überwältigende Mehrheit der zuvor bestätigten pathogenen Varianten korrekt, was es zu einem zuverlässigen Werkzeug für die genetische Analyse macht.
Es ist wichtig, die Sensitivität bei der Identifizierung bekannter pathogener Varianten aufrechtzuerhalten, gleichwohl ist es ebenso wichtig, die Anzahl der Varianten, die für eine weitere Untersuchung markiert werden, zu minimieren. Ein effizienterer Ansatz verringert die Arbeitslast für Labore und stellt sicher, dass nur die relevantesten genetischen Informationen verfolgt werden.
Die Rolle der Expertenbewertung
Expertenbewertungen spielten eine entscheidende Rolle bei der Validierung der Daten, die in CardiacG2P enthalten sind. Der Prüfungsprozess gewährleistete die Genauigkeit der gesammelten Informationen und bestätigte, dass sie dem neuesten Wissen im Bereich der genetischen Kardiologie entsprechen. Solche kollaborativen Bemühungen erhöhen die Glaubwürdigkeit der Ergebnisse und tragen zu einem tieferen Verständnis der erblichen Herzkrankheiten bei.
Auswirkungen auf zukünftige Forschungen
Während die genetische Forschung weiterhin voranschreitet, ist es wichtig, Datenbanken wie CardiacG2P mit neuen Informationen über Gene-Krankheits-Assoziationen aktuell zu halten. Die strukturierte Darstellung genetischer Daten hilft Ärzten, wenn sie Patienten bewerten und zukünftige Behandlungsoptionen in Betracht ziehen.
Darüber hinaus hilft das Verständnis der genetischen Basis von erblichen Herzkrankheiten, Personen zu identifizieren, die möglicherweise gefährdet sind, was proaktive Massnahmen zur Überwachung und Verwaltung ihrer Gesundheit nach sich zieht.
Fazit
Erblich bedingte Herzkrankheiten sind komplexe Störungen, die eine genaue Diagnose und effektive Managementstrategien erfordern. Genetische Tests sind ein entscheidendes Werkzeug in diesem Prozess und bieten wertvolle Einblicke in die zugrunde liegenden Faktoren, die zu diesen Bedingungen beitragen. Ressourcen wie CardiacG2P bieten einen strukturierten und zuverlässigen Ansatz zur Interpretation genetischer Variationen und können die Patientenversorgung erheblich verbessern.
Da laufende Forschungen Licht auf diese Störungen werfen, kann die medizinische Gemeinschaft besser identifizieren und unterstützen, wer von erblichen Herzkrankheiten betroffen sein könnte, was letztendlich die Patientenergebnisse verbessert und Leben rettet.
Titel: Beyond gene-disease validity: capturing structured data on inheritance, allelic-requirement, disease-relevant variant classes, and disease mechanism for inherited cardiac conditions
Zusammenfassung: BackgroundAs availability of genomic testing grows, variant interpretation will increasingly be performed by genomic generalists, rather than domain-specific experts. Demand is rising for laboratories to accurately classify variants in inherited cardiac condition (ICC) genes, including as secondary findings. MethodsWe analyse evidence for inheritance patterns, allelic requirement, disease mechanism and disease-relevant variant classes for 65 ClinGen-curated ICC gene-disease pairs. We present this information for the first time in a structured dataset, CardiacG2P, and assess application in genomic variant filtering. ResultsFor 36/65 gene-disease pairs, loss-of-function is not an established disease mechanism, and protein truncating variants are not known to be pathogenic. Using CardiacG2P as an initial variant filter allows for efficient variant prioritisation whilst maintaining a high sensitivity for retaining pathogenic variants compared with two other variant filtering approaches. ConclusionsAccess to evidence-based structured data representing disease mechanism and allelic requirement aids variant filtering and analysis and is pre-requisite for scalable genomic testing.
Autoren: James S Ware, K. S. Josephs, A. M. Roberts, P. Theotokis, R. Walsh, P. J. Ostrowski, M. Edwards, A. Fleming, C. Thaxton, J. D. Roberts, M. Care, W. Zareba, A. Adler, A. C. Sturm, R. Tadros, V. Novelli, E. Owens, L. Bronicki, O. Jarinova, B. Callewaert, S. Peters, T. Lumbers, E. Jordan, B. Asatryan, N. Krishnan, R. E. Hershberger, C. A. A. Chahal, A. P. Landstrom, C. James, E. M. McNally, D. P. Judge, P. van Tintelen, A. Wilde, M. Gollob, J. Ingles
Letzte Aktualisierung: 2023-04-03 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.04.03.23287612
Quell-PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.04.03.23287612.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
Vielen Dank an medrxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.