Accurate parent-of-origin variant assignment for multiple hereditary cancer syndromes using proband-only blood sample analysis.
Notice bibliographique
Résumé
10516 Background: Predicting which side of the family a germline variant comes from is a critical gap in current clinical practice, vital for risk management, variant curation, and cascade genetic testing. Assignment of any autosomal variant to either parent with 99% accuracy is now possible with only a blood sample from the proband. Parent-of-Origin-Aware genomic analysis (POAga) is achieved by combining methylation and sequence data from Oxford Nanopore long-read sequencing with chromosome-length haplotypes generated from Strand-seq to infer parent of origin of any variant along the length of a chromosome, due to accurate phasing of imprinted differentially methylated regions that occur on each autosome. We sought to validate POAga in common, high penetrant hereditary cancer conditions such as hereditary breast and ovarian cancer (HBOC) and Lynch syndrome, rarer syndromes with parent-of-origin-effects and other genes predisposing to breast cancer and gastrointestinal malignancies that are associated with genes across multiple chromosomes. Methods: Blood samples from carriers of pathogenic variants in ATM, BRCA1, BRCA2, CDH1, MLH1, MSH2, MSH6, PMS2, EPCAM, PALB2, SDHD and SDHAF2, with known parental segregation, are currently being ascertained to determine the analytic validity of POAga in real world samples of differing age, sex, ethnicity, and cancer status. Samples are undergoing whole genome analysis by long and short read sequencing. Parent-of-origin of the pathogenic or likely pathogenic variant or variant of uncertain significance is predicted according to previously described methods (Akbari V, Hanlon VCT, et al. Cell Genom. 2022 Dec 21;3(1):100233.) under an REB approved protocol. Results: To date, analysis is complete for 100 individuals with a total of 107 rare or pathogenic germline variants with known or presumed parental segregation. Germline variants are in SDHD (n = 18), BRCA2 (n = 17), BRCA1 (n = 14), MLH1 (n = 10), PALB2 (n = 9), PMS2 (n = 8), MSH2 (n = 9), MSH6 (n = 7), ATM (n = 5), CDH1 (n = 5), SDHAF2 (n = 1), DICER1 (n = 1), MUTYH (n = 1), RET (n = 1), and EPCAM (n = 1). Of variants able to be assigned a parent-of-origin (n = 104 of 107, 97%), there was complete concordance between the predicted parent-of-origin and known clinical segregation (n = 104, 100%). Conclusions: Results to date support the ability of POAga to accurately infer parent-of-origin of rare or pathogenic variants with known parental segregation using only a blood sample from carriers of diverse hereditary cancer syndromes. Ongoing validation of POAga will continue to test its feasibility in real-world samples and inform its path towards clinically translation. Parent-of-Origin-Aware genomic analysis is a powerful technology that could improve our understanding of hereditary cancer syndromes and transform our ability to conduct genetic cancer risk assessments for patients and families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».