劣性運動失調の診断のための臨床アルゴリズムの検証 (BASE-AAR)

劣性小脳失調症 (ARCA) の臨床診断の分野は特に複雑であり、次世代シーケンシング (NGS) 技術はこの神経遺伝学分野に革命をもたらしました。 現在の課題は、NGS によって生成された遺伝子データの分析を最適化することです。データの処理は依然として非常に面倒です。 50%未満の診断収率;バリアントの解釈は非常に難しい場合があります。 この最適化の目的のために、ストラスブール大学病院のチームは、124 の臨床および準臨床パラメーター (文献のデータから派生) に基づいてコンピューター アルゴリズムを開発しました。 ARCA (> 60 の既知の遺伝子) の疑いがある場合の分析;このアルゴリズムは、遺伝的に確認された ARCA (92% Sense、95% Spec) を持つ 834 人の患者で遡及的に検証されました。 ただし、これらの 834 人の患者は、多くの場合、文献に記載されているものと同じであり、アルゴリズムの精緻化に使用されます。 これにより、アルゴリズムの初期評価に偏りが生じるため、ARCA の疑いで紹介された患者のコホート (遺伝子変異の有無にかかわらず) からの臨床診療での検証が必要になります。 同時に、モンペリエの遺伝学研究室は、アルゴリズムによって予測された遺伝子に的を絞った方法で適用できるコピー数バリエーション (CNV) を検索するためのバイオインフォマティクス手法を開発しました。

この研究の主な目的は、ARCA の NGS 分子診断のための半自動臨床アルゴリズムの検証です。第 2 の目的は、このアルゴリズムをターゲットを絞ったバイオインフォマティクス分析と組み合わせて適用することで、NGS 分析の診断収率を向上できるかどうかを評価することです。