Большинство редких заболеваний имеют генетическую причину. Лежащее в основе генетическое изменение можно обнаружить все проще, например, с помощью экзомного секвенирования (ЭС), что приводит к молекулярно-генетической диагностике. ЭС — это исследование всех участков нашего генетического материала (ДНК), которые кодируют белки. В рамках общегерманского многоцентрового исследования данные ЭС были собраны у 1577 пациентов и систематически оценены.

Это позволило диагностировать в общей сложности 499 пациентов, причем у 34 пациентов были выявлены новые, ранее неизвестные генетические заболевания. Таким образом, исследование вносит значительный вклад в первоначальное описание новых заболеваний. Кроме того, программное обеспечение, основанное на использовании искусственного интеллекта (ИИ), впервые было широко использовано для поддержки клинической диагностики .

Система искусственного интеллекта «GestaltMatcher» может помочь в оценке черт лица с учетом классификации врожденных генетических синдромов. Результаты исследования, в котором приняли участие 16 университетских локаций, были опубликованы в журнале Nature Genetics .

Ультраредкие заболевания требуют как междисциплинарной клинической экспертизы, так и комплексной генетической диагностики для оптимального ухода. Трехлетний проект инновационного фонда TRANSLATE NAMSE начался в конце 2017 года с целью улучшения ухода за больными с помощью современных диагностических концепций.

Исследователи из 16 университетских больниц проанализировали данные ES 1577 пациентов, включая 1309 детей, которые обратились в центры редких заболеваний в рамках TRANSLATE NAMSE. Целью проекта было найти причину заболевания у как можно большего числа пациентов с использованием инновационных методов обследования.

Генетическая причина редкого заболевания была выявлена ​​у 499 пациентов, 425 из которых были детьми. Всего исследователи обнаружили изменения в 370 различных генах.

«Мы особенно гордимся открытием 34 новых молекулярных заболеваний, что является прекрасным примером лечения пациентов, способствующего накоплению знаний, в университетских больницах», — говорит доктор Тереза ​​Брюне, один из ведущих авторов Института генетики человека в Клинике Рехтс дер Изар Мюнхенского технического университета.

Что будет дальше с нераскрытыми делами?
«Мы обследуем пациентов, у которых нам пока не удалось поставить диагноз, в рамках модельного проекта «Секвенирование генома», или сокращенно MVGenomSeq», — говорит доктор Тобиас Хаак, заместитель директора Института медицинской генетики и прикладной геномики при университетской клинике Тюбингена.

MVGenomSeq основывается на успехе проекта TRANSLATE NAMSE и позволяет проводить анализ клинических геномов в университетских больницах по всей Германии. Нераскрытые случаи также могут быть изучены в последующих исследованиях с использованием новых методов обследования, таких как длиннопрочтовое секвенирование, которое позволяет анализировать гораздо более длинные фрагменты ДНК.

«Длиннопрочтённое секвенирование позволяет нам находить генетические изменения, которые трудно обнаружить, и мы предполагаем, что с помощью этого метода мы сможем проводить дальнейшую диагностику», — говорит доктор Надя Эмке, руководитель отдела геномной диагностики в Институте медицинской генетики и генетики человека Charité и один из последних авторов.

В рамках проекта TRANSLATE NAMSE в участвующих центрах редких заболеваний были также разработаны стандартизированные процедуры для расширенной генетической диагностики предполагаемых редких заболеваний на основе междисциплинарных конференций по случаям. Они были включены в стандартную помощь после завершения проекта.

«Междисциплинарные конференции по случаям играют важную роль для пострадавших. Это позволяет провести комплексную клиническую характеристику, которая важна для оценки генетических данных на основе фенотипа. Кроме того, обнаруженные варианты можно обсудить в междисциплинарном контексте», — говорит доктор Магдалена Даниэль, один из первых авторов, работающая специалистом в Институте медицинской генетики и генетики человека и научный сотрудник Программы клинических ученых Берлинского института здравоохранения (BIH) в Charité—Universitätsmedizin.

Редкие генетические заболевания иногда можно распознать по лицу
Исследователи также изучили, повышает ли дополнительное использование инструментов машинного обучения и искусственного интеллекта (ИИ) эффективность и результативность диагностики.

С этой целью впервые было проведено широкомасштабное тестирование программного обеспечения «GestaltMatcher», разработанного исследователями из Бонна, которое использует компьютерный анализ лица для оказания помощи человеку, использующему его при диагностике редких заболеваний.

В исследовании использовались данные последовательности и изображений 224 человек, которые также дали согласие на компьютерный анализ изображений их лиц. Было показано, что технология, поддерживаемая ИИ, обеспечивает клиническую пользу.

ИИ GestaltMatcher может распознавать аномалии на лице и приписывать их определенным заболеваниям. Важный вопрос при оценке генетических данных: соответствует ли фенотип генотипу? ИИ может оказать здесь поддержку.

«GestaltMatcher — это своего рода экспертное заключение, которое мы можем предоставить любому медицинскому работнику за считанные секунды. Ранняя диагностика имеет важное значение для людей, страдающих редкими заболеваниями, и их семей. Поддерживающее использование программного обеспечения педиатрами может быть полезным уже в случае отклонений во время скрининга U7 в возрасте от 21 до 24 месяцев или U7a в возрасте от 34 до 36 месяцев», — говорит соавтор профессор Петер Кравиц, директор Института геномной статистики и биоинформатики (IGSB) в университетской клинике Бонна (UKB), где разрабатывается ИИ GestaltMatcher.

Профессор Кравитц также является членом кластера передового опыта ImmunoSensation2 и в трансдисциплинарных исследовательских областях (TRA) \»Моделирование\» и \»Жизнь и здоровье\» в Боннском университете. Программное обеспечение и приложение могут быть доступны всем врачам через некоммерческую организацию Arbeitsgemeinschaft für Gen-Diagnostik eV (AGD).