Преглед на генетичното тестване при пациенти с бъбречно заболяване: Диагностичен добив на единични нуклеотидни варианти и вариации на броя на копията, оценени между и в рамките на групите на бъбречния фенотип

РезюмеГенетично бъбречно заболяваневключва разнообразна група от разстройства. Те могат грубо да бъдат разделени на фенотипни групи вродени аномалии набъбреците и пикочните пътищацилиопатии, гломерулопатии, нарушения на камъните, тубулоинтерстициална бъбречна болест и тубулопатии. Много етиологии могат да доведат до хронично бъбречно заболяване, което може да прогресира до краен стадий на бъбречно заболяване. Въпреки че всяко отделно заболяване е рядко, заедно тези генетични заболявания представляват голяма част от случаите на бъбречно заболяване. С въвеждането на масово паралелно секвениране, генетичното тестване стана по-достъпно, но липсва цялостен анализ на диагностичния добив. Този преглед дава общ преглед на диагностичния добив на генетичното тестване в рамките на пълния диапазон от фенотипове на бъбречни заболявания чрез систематично търсене на литература, което доведе до 115 включени статии. Характеристиките на пациента, теста и кохортата, които могат да повлияят на диагностичния добив, са подчертани. Откриването на вариации в броя на копията и техния принос към диагностичния добив е описано за всички фенотипни групи. Също така, въздействието на генетична диагноза върху пациент и членове на семейството, което може да бъде диагностично,терапевтичен, и прогностичен, се показва чрезвключени статии. Този преглед ще позволи на клиницистите да оценят априорна вероятност за намиране на генетична причина за бъбречно заболяване при техните пациенти.

КЛЮЧОВИ ДУМИ:ХБН, CNV,диагностичен добив, генетично изследване, MPS, нефрогенеза, преглед

НАТИСНЕТЕ ТУК, ЗА ДА ЗНАЕТЕ CISTANCHE ЗА ЛЕЧЕНИЕ НА ХБН

1|ВЪВЕДЕНИЕ

Генетични бъбречни заболяванияобразуват хетерогенна група от разстройства, които, макар и индивидуално предимно редки, заедно са чести и важни за установяване (Groopman et al., 2019). Идентифицирането на генетична причина при пациенти с бъбречно заболяване е от съществено значение за пациентите и членовете на техните семейства. За пациента генетичната диагноза може да доведе до знания за етиологията, персонализирано лечение и възможност да бъде консултиран относно прогнозата и възможностите за семейно планиране. Членовете на семейството могат да бъдат консултирани относно предсимптомните тестове и опциите за скрининг. Генетичната диагноза също може да бъде важна за донорството на бъбрек, свързано с живота. Могат да се разграничат различни категории генетични бъбречни заболявания (Hildebrandt, 2010). Важна клинична проява е хроничното бъбречно заболяване (CKD), което може да прогресира до краен стадий на бъбречно заболяване (ESKD), което има голямо бреме на заболяването (Coresh, 2017). Много етиологии могат да доведат до тази крайна обща крайна точка (Groopman et al., 2019). Като цяло, при генетично бъбречно заболяване, патогенните варианти в множество гени могат да причинят един фенотип (генетична хетерогенност), а патогенните варианти в специфичен ген могат да имат множество клинични прояви (плейотропия) (Stokman et al., 2016).

Въвеждането на масивно паралелно секвениране (MPS), по-рано наричано секвениране от следващо поколение, направи тестването за моногенни бъбречни заболявания (MKD) по-достъпно и следователно диагностицирането на MKD по-лесно. Това доведе до много нови прозрения, но липсва изчерпателен анализ на диагностичния добив във и в рамките на фенотипове. Оценяването на вероятната диагностична ефективност на генетичното изследване при конкретен пациент е от съществено значение за определяне на шанса за диагностициране на моногенно заболяване при извършване на генетично изследване. Този прогнозен добив, заедно с фактори като цена, наличност, но също и специфични нужди на пациента и/или родителите по отношение например на семейно планиране или свързано с живота донорство на бъбрек, информира споделеното вземане на решения по отношение на генетичното изследване. Множество проучвания съобщават за различни диагностични резултати от генетично изследване за потенциално генетични фенотипове на бъбречно заболяване. Различните докладвани диагностични резултати може да са следствие от разликите в (а) характеристиките на пациента, (б) характеристиките на генетичния тест и/или (в) характеристиките на кохортата. Факторите на пациента, които могат да повлияят на диагностичния резултат, са положителна фамилна анамнеза, екстраренални характеристики, синдромно представяне и тежко заболяване, включително ранно начало на заболяването и наличие на ESKD (Knoers et al., 2022). Характеристиките на теста, които могат да повлияят на отчетения добив, са броят на анализираните гени (разпростиращ се до всички гени [exome] или за целия геном като максимум), дали се оценяват вариациите на броя на копията (CNVs), дали се извършват допълнителни тестове за трудни геномни региони ( напр. MUC1 и екзон 1 на PKD1), но също и дали са извършени трио-анализи (тествани дете и двамата родители) и сегрегация за допълнителна класификация на варианти. Освен това особеностите на кохортата могат да бъдат от значение. В клинична кохорта (от последователни случаи) фенотипите често са по-малко хомогенни и популацията може да бъде по-представителна за пациентите, които се наблюдават в собствената клиника. В изследователска кохорта се прилагат различни критерии за включване и изключване, пациентите често са избрани случаи, най-заподозрени за генетична диагноза, от много центрове и резултатите от диагностичния добив не винаги могат да се обобщят за диагностична обстановка. Друга подходяща променлива може да бъде размерът на кохортата.

В този преглед ние се стремим да определим диагностичния добив на генетичните тестове в рамките на и в целия диапазон от потенциални генетични фенотипове на бъбречно заболяване. Характеристиките на пациента, теста и кохортата, влияещи върху различните добиви, са подчертани. Предоставяме подробен и нюансиран преглед, който може да помогне да се претегли значението на различните публикации, с потенциално полезна информация за клиничната практика. Ние също така подчертаваме клиничното въздействие на генетичните диагнози въз основа на събраните проучвания и показваме как подходите за генетично изследване са се развили през годините.

ТАБЛИЦА 1 Наборите от термини, използвани за извършване на търсенето в PubMed j Набори (1) и (2) бяха комбинирани в едно търсене с помощта на булевия оператор „И“, същото беше направено за набори (1) и (3) Набори от термини в заглавие/резюме

(1) Бъбрек ИЛИ бъбрек ИЛИ Alport ИЛИ ADPKD ИЛИ ARPKD ИЛИ CAKUT ИЛИ цилиопатия ИЛИ нефронофтиза ИЛИ нефрол* ИЛИ нефрон* ИЛИ нефрогенен ИЛИ гломерулен* ИЛИ урол* ИЛИ пикочни пътища ИЛИ тубулопатия* ИЛИ нефротичен

(2) Диагностичен добив ИЛИ добив ИЛИ генетичен тест ИЛИ WES ИЛИ WGS ИЛИ секвениране на цял екзом ИЛИ секвениране на цял екзом ИЛИ цял екзом ИЛИ цял геном ИЛИ цял екзом ИЛИ цял геном ИЛИ генен панел ИЛИ генни панели ИЛИ мултигенен панел ИЛИ мултигенни панели ИЛИ секвениране на целия геном ИЛИ MPS ИЛИ масивно паралелно секвениране ИЛИ масивно паралелно секвениране ИЛИ NGS ИЛИ секвениране от следващо поколение ИЛИ секвениране от следващо поколение ИЛИ екзомично секвениране ИЛИ геномно секвениране ИЛИ целева генна секвенция* ИЛИ целева секвенция* ИЛИ целеви панел*

(3) CNV ИЛИ вариант на номер на копие ИЛИ вариант на номер на копие ИЛИ вариация на номер на копие ИЛИ SNP масив ИЛИ SNP-масив ИЛИ масив-CGH ИЛИ масив CGH

2|МЕТОДИ

2.1|Избор на проучване

Извършено е систематично търсене на литература, за да се отговори на въпроса за прегледа: "Каква е диагностичната ефективност на генетичното изследване при всякакъв вид бъбречно заболяване и какви характеристики на пациента, кохортата и теста влияят върху диагностичната ефективност?" Тази рецензия не е регистрирана в база данни с рецензии. В базата данни на PubMed беше извършено търсене на 2 април 2021 г., като се използваха термините, показани в таблица 1. Двама рецензенти независимо избраха статии въз основа на предварително определени критерии за включване, използвайки Rayyan (Ouzzani, Hammady, Fedorowicz, & Elmagarmid, 2016). Несъгласията бяха разрешени с консенсус или с помощта на трети рецензент.

Всички тези критерии за включване бяха задължителни: (a) оригинална статия, публикувана през последните 10 години, (b) хора, участници, (c) диагностичен добив от генетични тестове, отчетен или дедуциран, (d) пациентите са имали някакъв вид бъбречно заболяване и (e ) кохорта от поне 30 несвързани пациенти. Статиите, фокусирани върху рака на бъбреците, бяха изключени. Допълнителни статии бяха идентифицирани и включени чрез снежна топка.

2.2|Извличане на данни

Извличането на данни беше извършено с помощта на предварително дефинирани полета с данни. Проучванията са групирани в следните фенотипови групи на бъбречно заболяване: автозомно доминантно тубулоинтерстициално бъбречно заболяване (ADTKD), вродени аномалии на бъбреците и пикочните пътища (CAKUT), цилиопатии (разделени на автозомно доминантно поликистозно бъбречно заболяване (ADPKD) и други/смесени цилиопатии) , гломерулопатия (нефротичен синдром [NS] и други/смесени), нефролитиаза/уролитиаза, тауопатии, ESKD и смесени фенотипове на бъбречно заболяване. За всички проучвания, подробности.

бяха извлечени от характеристиките на пациента, характеристиките на кохортата и от генетичния тест, който беше извършен. Подробностите за кохортата, които бяха извлечени, бяха броят на включените пациенти, фенотипът и типът на кохортата (клинична кохорта или изследователска кохорта). Кохорта се счита за клинична кохорта, ако кохортата е получена от ясно дефинирана клинична обстановка (напр. всички последователни пациенти, които са получили бъбречна трансплантация) и/или докладване на резултатите от генетично изследване от диагностична обстановка (напр. всички пациенти, насочени за ген панелно тестване). Характеристиките на пациентите, които бяха извлечени, включваха: процент на фамилни случаи, процент на кръвно родство, процент на случаи, представящи екстраренални характеристики, възраст на началото на заболяването и процент на хората, които са имали ESKD. За генетичния тест извлечените подробности включват: броя на скринираните гени и дали е извършен единичен нуклеотиден вариант (SNV) и/или CNV анализ. Счита се, че CNV анализът е извършен, също и ако е оценен само един ген. CNV бяха дефинирани тук като делеции или дублирания, които са твърде големи, за да бъдат взети от традиционното секвениране. Бяха извлечени видове генетични тестове (напр. MPS-базиран мултигенен панел, единичен нуклеотиден полиморфизъм [SNP], секвениране на целия екзом [WES], секвениране на целия геном [WGS] и др.), включително тип CNV анализ. Диагностичният добив е или приет от хартията, или изчислен от данните. Вероятни патогенни варианти и патогенни варианти бяха включени в диагностичния добив, освен ако подробности за класификацията на вариантите не бяха посочени от авторите. В този случай добивът, докладван от авторите, беше извлечен. Ако авторите са използвали необичаен термин, за да опишат варианти (т.е. термин, различен от [вероятно] патогенен, напр. „вероятно причиняващ заболяване“ или „потенциално патогенен“), този термин и свързаният с него добив са извлечени. Бяха отбелязани и критериите, използвани за оценка на вариантите във всяка статия. Кандидат гените не са включени в диагностичния добив, но са подчертани под „забележимо“. Диагностичният добив беше изчислен и отбелязан за фенотип в кохорти със смесени фенотипове. Когато бяха налични подробности по отношение на кохортата, от която е получена тестваната популация, също беше изчислен диагностичен добив, екстраполиран към по-голямата кохорта (напр., когато специфична подгрупа пациенти с трансплантация беше генетично тествана, диагностичният добив беше екстраполиран към цялата група кохорта от трансплантирани пациенти). Ако се докладва, процентът на случаите с вариант с неизвестно значение е извлечен. Ние също така изчислихме добива на базата единствено на CNV и определихме какъв процент от докладвания диагностичен добив може да се обясни с CNV. Когато проучването съобщава за характеристика на пациента, която е повлияла положително на диагностичния добив, това е отбелязано. Бяха извлечени и всички допълнителни уместни подробности. Накрая установихме броя на гените, които са отговорни за първите 50% от диагностичния добив. Отговорните гени бяха отбелязани, освен ако гените не бяха отговорни само за един положителен случай и/или множество гени, съставени за крайните проценти.

2.3|Визуализация на данни

Данните бяха обобщени чрез комбиниране на характеристиките на кохортата, пациента и теста и резултатите от диагностичния добив за фенотипна група в обобщена таблица. По-подробни прегледи на всички проучвания бяха обобщени в отделни таблици за група заболявания. Първо разгледахме характеристиките на пациентите, влияещи положително на диагностичния добив в рамките на едно проучване и описахме това в обобщената таблица. След това оценихме въздействието на характеристиките на пациента, кохортата и теста между различните проучвания. За да се визуализира влиянието на тези характеристики, бяха направени точкови графики, кутийни графики и кръгови диаграми с помощта на SPSS (версия 26, IBM, Ню Йорк, Ню Йорк), за да се разгледа връзката между две количествени променливи в рамките на едно проучване, във всички проучвания. За да избегнем прекаленото тълкуване на данните, получени от силно променливите проучвания, решихме да изобразим само визуално представяне на данните и да не извършваме статистически тестове.

3|РЕЗУЛТАТИ

Търсенето в PubMed даде 5361 статии. След преглед на заглавието, резюмето и пълния текст останаха 98 доклада, които отговаряха на критериите за включване. Седемнадесет статии бяха допълнително идентифицирани и включени чрез снежна топка.

Таблица 2 дава общ преглед на докладваните добиви по група заболявания. За група заболявания са включени 4 до 25 статии с различни характеристики на пациенти, тестове и кохорта за всяко проучване. Диагностичните добиви се различават значително в рамките на всяка група заболявания и между различните групи заболявания (Таблица 2; Фигура 1а). Откриваме най-ниската диагностична ефективност в групата на заболяването CAKUT и най-високата диагностична ефективност в групата с цилиопатия, а в тази група дори по-висока ефективност за групата с ADPKD. Въпреки това, в групата на заболяването CAKUT, ние открихме най-високия диагностичен добив, базиран единствено на CNV (Фигура 1b). Когато разглеждаме доходността, екстраполирана към по-голямата кохорта, често намираме по-ниска доходност от първоначално докладваната, както бихме очаквали (Таблица 2). Тези стойности представляват минимален диагностичен добив за произхождащата популация.

В допълнителна таблица 1 групите заболявания са представени по-подробно. Характеристиките на пациента, кохортата и теста, включително заслужаващи внимание подробности, са описани за отделно проучване. Когато е наличен, са включени диагностичен добив за фенотип (особено в допълнителна таблица 1h, обхващаща смесени фенотипове на бъбречно заболяване) и диагностичен добив, екстраполиран към по-голяма популация с произход.

Пет проучвания съобщават за популация от ESKD, която е била в списъка на чакащите за операция по трансплантация или е получила бъбречна трансплантация (допълнителна таблица 1g). Диагностичният добив в тези проучвания варира от 0.5% (само пълни генни делеции в 20 оценени гена) до 50.9% при генетично изследваните пациенти по време на изследването. При екстраполиране на това към отделните екстраполирани кохорти от пациенти с бъбречна трансплантация (в списъка на чакащите) добивът варира от 12,5 до 24,6%.

Десет проучвания от различни групи заболявания съобщават за бъбречно заболяване с неизвестен произход (пациенти, при които клиничният фенотип не сочи към конкретна диагноза). Фенотипните групи включват ADTKD (1), ESKD (3) и фенотипове на смесено бъбречно заболяване (6). Диагностичният резултат при популация от пациенти с фамилна нефропатия с неизвестна причина, изследвани за ADTKD, е 29,5%. В проучвания, изследващи ESKD с неразкрита етиология, диагностичният добив варира от 11,6 до 44,4%. В шестте проучвания със смесени фенотипове на бъбречно заболяване добивът при пациенти с нефропатия с неизвестен произход варира от 17,1 до 56,3% в пет проучвания и едно проучване съобщава за добив от 0% (само пет пациенти са имали нефропатия с неизвестен произход в група от 204 пациенти). Таблица 3 дава общ преглед на клиничното въздействие на генетичните диагнози, подчертани от различните проучвания, разделени на диагностично въздействие, терапевтично въздействие и прогностично въздействие.

ФИГУРА 1 Диагностичен добив в различните категории болести. а ) Диагностичен добив за категория болест. Подразделение на специфичните фенотипове в рамките на групата „смесени фенотипове на бъбречно заболяване“ не се добавя към съответните отделни групи заболявания, тъй като характеристиките на пациент/тест/кохорта не са налични за всеки фенотип в рамките на проучванията в тази група. В скоби броят на включените изследвания. (b) Диагностичният добив въз основа само на откриване на вариация на броя на копията (CNV). В скоби броят на проучванията, извършили CNV анализ. ( c ) Процент от общия диагностичен добив ( a ), обяснен с CNV ( b ). В скоби общият брой изследвания. Това е съотношение между подпанели (b) и (a), показващи доколко CNV тестването е допринесло за диагностичния добив на изследване

3.1|Характеристики, влияещи върху ефективността на диагностиката

3.1.1|Характеристики на пациента

Разглеждайки характеристиките на пациентите, влияещи върху резултатите от диагностиката в рамките на определено проучване, откриваме, че множество проучвания съобщават за положително въздействие върху резултатите от диагностиката въз основа на положителна фамилна анамнеза (n=18 проучвания), кръвно родство (n=12), екстраренална характеристики (n=16), ранно начало на заболяването (n=14) и ESKD (n=8), както е описано в таблица 2 и допълнителна таблица 1. Споменават се и някои допълнителни характеристики , като специфични фенотипове, по-ниски рецидиви след трансплантация и липса на отговор към имуносупресори за стероидно-резистентния NS (SRNS) фенотип (Таблица 2).

Когато оценяваме същите тези променливи (фамилна анамнеза, екстраренални характеристики, ранно начало на заболяването и ESKD) между проучванията, ясно виждаме, че в кохорти с висок процент фамилни случаи и в кохорти с висок процент екстраренални случаи, диагностичните добивът е по-висок (Фигура 2а, б). Въпреки това, ние не виждаме същия ясен модел в кохорти с висок процент кръвно родство или висок процент ESKD (Фигура 2c, d). Когато разглеждаме кохорти с висок процент на случаи в зряла възраст, намираме както нисък, така и висок процент на диагностичен добив (Фигура 2д). В кохортите, които нямат (0%) случаи с начало в зряла възраст, виждаме същото, като голяма част от проучванията с ниска ефективност се обясняват от групата CAKUT. Значението на CNV анализа е подчертано на фигура 2f, където се забелязва висок диагностичен добив при заболяване с начало в детска възраст в сравнение с заболяване с начало в зряла възраст.

3.1.2|Кохортни характеристики

На фигура 3а показваме броя на тестваните пациенти в кохорта по отношение на диагностичния добив. Откриваме, че диагностичният добив намалява в по-големите кохорти. Когато сравняваме графиките, представящи диагностичния добив в клиничните кохорти спрямо изследователските кохорти, не изглежда да има ясна разлика (Фигура 3b). Използвахме диагностичния добив в тестваната клинична кохорта, а не екстраполираната кохорта, тъй като данните не винаги бяха налични за екстраполираната кохорта.

3.1.3|Характеристики на теста Фигура 4 представя характеристиките на теста между изследванията. Изглежда, че колкото по-голям е броят на анализираните гени, толкова по-нисък е диагностичният добив (Фигура 4а). Когато свързваме подходите за секвениране с диагностичния добив, открихме, че тестването на един ген има по-нисък диагностичен добив, отколкото когато са тествани няколко гена (2-10), и открихме същото с малки генни панели (<100) versus large gene panels (Supplementary Figure 1). However, the categories WES/WGS and SNP-array had a lower yield than the previously mentioned categories. 47/115 studies assessed SNVs, 12/115 assessed only CNVs and 55/115 assessed both (Figure 4b). As shown in Figure 4c, we found that the diagnostic yield was highest in cohorts where both SNVs and CNVs were assessed, and lowest in cohorts that only assessed CNVs. We saw that over the years there has been a shift from focusing either on SNVs or CNVs to including both in genetic testing (Supplementary Figure 2). There has also been a shift from enrichment-based panels to an exome-based approach. Noticeably in CNV testing, there is a shift toward the use of MPS-based CNV-calling.

3.1.4|CNV анализ

CNV се оценяват най-често в групите заболявания CAKUT, цилиопатия, тауопатии, ESKD и фенотипове на смесено бъбречно заболяване. При нефролитиаза/уролитиаза CNV никога не са били оценявани. Диагностичният добив, базиран единствено на CNV тестване, е най-висок при пациенти с CAKUT, следван от групата на заболяването със смесени фенотипове и цилиопатии. Приносът на CNVs към диагностичния добив също беше най-висок в групите CAKUT и цилиопатия. Когато проучванията оценяват както CNV, така и SNV, открихме най-висок процент на CNV при CAKUT и тауопатии (Фигура 1в). Делециите на HNF1B, причиняващи тубулопатия, подобна на Gitelman, обясняват високия процент на CNV в последния. Използвани са различни подходи за тестване на CNV, като най-високият добив е получен чрез тестване на един ген и базирано на масив CNV тестване (допълнителна фигура 3).

3.2|Основни гени

Във всички включени проучвания ограничен брой гени са отговорни за голям процент от обяснените случаи, както е показано на Фигура 5. Установихме, че максимум 10 гена са отговорни за поне 50% от разрешените случаи, като често само един до четири отговорни гени. В фенотипните групи ADTKD и APDKD, само един ген (UMOD или съответно MUC1 и PKD1) е отговорен за 50% от отчетения добив в едно проучване. Но също и във фенотипните групи с разнообразни фенотипове на бъбречно заболяване, открихме, че вариантите в максимум 10 гена се дължат на 50% от диагностичния добив. Гените, които са отговорни за най-високия добив от 50%, са показани в панел (b). Подробности за всяко проучване могат да бъдат намерени в допълнителна таблица 3.

ФИГУРА 2 Точкови диаграми, показващи връзката между диагностичния добив и характеристиките на пациента. Легендата описва редица проучвания, за които са налични данни за тази специфична характеристика на пациента. Цветовете показват групата на заболяването, от която е получено изследването. Всяка точка представлява за едно проучване какъв е процентът на конкретна характеристика в тази кохорта и какъв диагностичен добив е получен от същото това проучване. (a) Процент на случаите с положителна фамилна анамнеза по отношение на диагностичния добив. (b) Процент на случаите с извънбъбречни характеристики по отношение на диагностичния добив. (c) Процент на случаите от кръвно родствено семейство по отношение на диагностичния резултат. (d) Процент на случаите с краен стадий на бъбречно заболяване (ESKD) по отношение на диагностичния резултат. д) Процент на случаите с начало на заболяването в зряла възраст по отношение на диагностичния добив. (f) Процент на случаите с начало на заболяването в зряла възраст по отношение на диагностичния резултат само въз основа на вариации на броя на копията (CNV).

Поддържаща услуга:

Имейл:wallence.suen@wecistanche.com

Whatsapp/телефон:+86 15292862950

Магазин:

https://www.xjcistanche.com/cistanche-shop