Secuenciación masiva para la detección de mutaciones en embriones

Secuenciación masiva para la detección de mutaciones en embriones obtenidos por fecundación in vitro

Las técnicas de diagnóstico genético preimplantacional permiten identificar alteraciones genéticas y cromosómicas en embriones obtenidos por fecundación in vitro antes de su implantación. Debido a la escasa cantidad de material de análisis de partida (normalmente, una célula en el caso de embriones de tres días o hasta diez células en embriones de cinco a seis días), la detección de las alteraciones en el material hereditario se ve limitada, bien a mutaciones específicas de las que se sabe que son portadores los padres, o bien alteraciones cromosómicas que afectan a regiones del ADN más amplias, sin que se pueda evaluar la presencia de mutaciones de novo, no heredadas de los padres.

Un reciente trabajo, publicado en Genome Research, ha desarrollado un método avanzado de secuenciación del genoma completo a partir de biopsias de cinco a diez células de embriones obtenidos por fecundación in Vitro, el cual permite detectar mutaciones de novo, así como inserciones y deleciones de pequeño tamaño. Para ello, los investigadores amplificaron el ADN obtenido de biopsias de dos embriones de cinco días de una misma pareja, utilizando un protocolo que permite la lectura de fragmentos de ADN de mayor tamaño, eliminando así la mayor parte de los posibles falsos positivos creados en la amplificación y secuenciación de los genomas de las biopsias. Además del ADN de los embriones, los investigadores secuenciaron el ADN de los padres y de los abuelos paternos. La secuencia de un 95% del genoma de los embriones pudo ser evaluada y utilizada para obtener haplotipos con los que estimar la fase de herencia de los cambios encontrados y decidir su carácter de mutación de novo o de error introducido durante la amplificación y secuenciación. Con esta aproximación la tasa de error de detección de mutaciones es 100 veces menor que la que se había descrito a partir del mismo número de células analizadas. En uno de los embriones no se encontró ningún cambio en la región codificante, mientras que en el otro se detectaron dos cambios en los genes ZNF266 y SLC26A10, cuyo efecto sobre las proteínas que codifican y la función vital no ha sido esclarecido. Además, la obtención de haplotipos y la asignación de su origen paterno o materno, tras comparar con el genoma de los padres posibilitó también la detección de pequeñas deleciones de novo.

“Debido a que cada individuo es portador de una media de 100 mutaciones de novo, ser capaz de detectarlas y asignar el progenitor de origen de estas mutaciones, que son la causa de muchas enfermedades, requiere de una tasa de error extremadamente baja,” indican Brock Peters y Radoje Drmanac, directores del trabajo, fruto de una colaboración entre la empresa de secuenciación Complete Genomics  y el Centro Médico  NYU Langone, en EE.UU. Los investigadores añaden que el mayor obstáculo, al igual que en cualquier secuenciación de exoma o genoma completo llevada a cabo en el ámbito clínico, es cómo analizar el impacto médico de las mutaciones detectadas y tomar decisiones basadas en esos resultados.

Los resultados del estudio, el primero en demostrar la detección de la mayoría de mutaciones simples de novo en una prueba de diagnóstico preimplantacional, tienen el potencial de poder trasladarse, una vez replicados, a otros tipos de análisis en los que el material de partida es muy limitado, como es el caso de las células tumorales circulantes o pruebas genéticas prenatales no invasivas.

Referencia: Peters BA, et al. Detection and phasing of single base de novo mutations in biopsies from human in vitro fertilized embryos by advanced whole-genome sequencing. Genome Res. 2015Feb 11. pii: gr.181255.114.

Fuente: http://www.eurekalert.org/pub_releases/2015-02/cshl-mdi020915.php

Embrión de 8 células fecundación in vitro. Imagen :By ekem, Courtesy: RWJMS IVF Program [Public domain], via Wikimedia Commons

Embrión de 8 células. Imagen :By ekem, Courtesy: RWJMS IVF Program [Public domain], via Wikimedia Commons

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