Combinación de datos de exoma y transcriptoma para desentrañar la base genética de las lisencefalia

Como se mencionó anteriormente, las lisencefalia tienen una fuerte base monogenética en contraste con otras malformaciones cerebrales. Aproximadamente el 80 % de las lisencefalia pueden diagnosticarse genéticamente mediante WES o WGS estándar.1 En el 20 % restante de los casos no resueltos, la secuenciación cuantitativa del ARN podría marcar una diferencia considerable. Mediante la identificación de patrones de expresión de ARN en lisencefalia intentaremos proporcionar un diagnóstico genético a los casos de lisencefalia no resueltos. Un diagnóstico genético es importante en términos de predicción de problemas asociados, seguimiento, pronóstico y, en algunos casos, planificación familiar (p. pruebas genéticas previas a la implantación). Este estudio también investigará el rendimiento diagnóstico adicional de la secuenciación de ARN en lisencefalia y, por extensión, en el espectro MCD. Y, si se indica, la viabilidad de implementar la secuenciación de ARN en el proceso de diagnóstico estándar.

Se puede esperar una alta eficiencia en la identificación de nuevas variantes patogénicas y la anotación de nuevos genes debido a la fuerte base monogenética. Estas nuevas variantes y la anotación de genes son indispensables para comprender mejor el origen y la fisiopatología del espectro de lisencefalia y la migración neuronal.

El impacto funcional de los genes recién descubiertos puede investigarse más a fondo mediante el innovador método CRISPR-Cas9. Esta técnica de edición de genes permite a los investigadores crear genes knock-out o incluso knock-in, como una oportunidad para investigar nuevos genes anotados y sus consecuencias funcionales. Aunque está más allá del alcance de este estudio, es un elemento interesante para futuros proyectos de investigación conjuntos, dentro de nuestro grupo de investigación o en colaboración con otros. Durante este estudio, también los casos de lisencefalia diagnosticados genéticamente serán sometidos a secuenciación de ARN. La clasificación actual de lisencefalia se basa en variantes patogénicas y vías biológicas. Las alteraciones en el patrón de expresión del ARN posiblemente podrían arrojar una nueva luz sobre esta clasificación.

Este estudio también evaluará qué tejidos de muestreo son los más adecuados para la extracción y secuenciación de ARN. Las consideraciones a realizar incluyen la calidad específica del ARN extraído y las diferencias en la expresión génica específica del tejido. Los intercambios de boca, aunque no son invasivos, no son adecuados para la extracción de ARN debido a la flora oral natural con múltiples virus y bacterias (material genético exógeno). El ARN derivado de fibroblastos se considera de buena calidad, pero se requiere una biopsia de piel y se considera relativamente invasivo. La sangre completa se obtiene mediante técnicas mínimamente invasivas, pero la expresión génica puede ser de peor calidad en comparación con los fibroblastos.

La primera parte del estudio se realiza en un entorno de diagnóstico en casos de lisencefalia no resueltos. Los fibroblastos se obtendrán mediante biopsia de piel (punch). Los datos de secuenciación de ARN se extraerán de fibroblastos y sangre. Estos datos de secuenciación de ARN se analizarán en busca de nuevas variantes patogénicas. Cuando se identifiquen nuevas variantes patogénicas en los datos de RNA seq, se volverán a analizar los datos WES existentes. Si es necesario, se realizará WGS posterior. Cuando se obtiene un diagnóstico genético, los datos de RNA seq y WES/WGS se transferirán a la parte de investigación del estudio.

Una segunda parte del estudio se lleva a cabo en un entorno de investigación. A los pacientes con lisencefalia con diagnóstico genético se les propondrá donar una biopsia de piel y . Los datos de secuenciación de ARN se extraerán de los fibroblastos y la sangre como en la pista de diagnóstico. En los datos de RNA seq se observarán dos elementos. En primer lugar, ¿tienen los datos de secuenciación de ARN extraídos de fibroblastos una ventaja importante sobre los datos de secuenciación de ARN extraídos de la sangre en términos de detección de variantes? En segundo lugar, ¿se pueden identificar los patrones de ARN en las vías afectadas comunes?