Duas novas ferramentas de bioinformática melhoram o diagnóstico de doenças genéticas
O algoritmo de IA deteta variantes estruturais patogénicas no genoma com maior fiabilidade
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As variantes estruturais e as chamadas repetições em tandem são diferenças individuais no genoma humano. Estão cada vez mais associadas a doenças, mas a sua análise e interpretação colocam desafios aos investigadores. Em dois novos estudos publicados nas revistas «NAR Genomics & Bioinformatics» e «Genome Biology», o laboratório de Martin Vingron, no Instituto Max Planck de Genética Molecular, apresenta agora novas ferramentas bioinformáticas. Estas ferramentas foram concebidas para ajudar a identificar mais facilmente variantes estruturais patogénicas e repetições em tandem no genoma, facilitando assim o diagnóstico genético de muitas doenças.
Com a ajuda de métodos modernos de sequenciação, as causas de muitas doenças podem ser localizadas com precisão no genoma. No entanto, apenas cerca de 30 a 40 por cento dos doentes recebem um diagnóstico molecular claro. Uma das razões para isso é que, durante muito tempo, o foco centrou-se principalmente nas mutações pontuais — ou seja, na substituição de letras individuais na sequência genética. Só recentemente as chamadas variantes estruturais e repetições em tandem passaram para o primeiro plano. As variantes estruturais afetam secções inteiras do genoma: podem estar em falta, duplicadas ou deslocadas. As repetições em tandem, por outro lado, são sequências curtas repetidas várias vezes. Ambas tornam cada genoma único e estão cada vez mais associadas a doenças. «A abordagem mais comum no diagnóstico genético é o sequenciamento de leitura curta, que lê pequenos trechos de ADN», explica Nico Alavi, o primeiro autor do estudo publicado na revista Genome Biology. «Como as variantes estruturais são frequentemente maiores do que os próprios segmentos de leitura, são difíceis de detetar nestes dados.»
Algoritmos informáticos aprendem padrões de variantes
O grupo de investigação recorreu agora à aprendizagem automática. «A ideia central é que este método nos permite aprender os padrões subjacentes às variantes estruturais reais e, assim, classificar corretamente novas variantes», explica Nico Alavi. Isto torna as variantes estruturais úteis para o diagnóstico, uma vez que resolve um grande problema dos métodos anteriores, nos quais surgem frequentemente falsos positivos que têm de ser verificados manualmente. Os investigadores testaram então a sua abordagem utilizando dados de doentes. A sua ferramenta, denominada «Dicast», conseguiu detetar todas as variantes estruturais patogénicas, ao mesmo tempo que filtrou um grande número de artefactos falsos positivos.
Contagem de elementos repetitivos
Um caso especial do genoma individual, que frequentemente se sobrepõe às variantes estruturais, são as chamadas «repetições em tandem». Trata-se de sequências genéticas repetidas várias vezes, uma a seguir à outra. O número destas repetições varia consideravelmente, tanto entre indivíduos saudáveis como em estados de doença. As repetições em tandem desempenham, portanto, um papel importante nos testes de paternidade e na medicina forense. Devido a erros de replicação, são também responsáveis por várias doenças, especialmente as de natureza neurológica. «No segundo artigo, desenvolvemos um algoritmo capaz de contar, de forma rápida e precisa, com base em dados de sequenciação, a frequência com que um motivo básico é repetido. Também disponibilizamos uma ferramenta que visualiza estes dados», afirma Martin Vingron. Isto permite identificar rapidamente repetições patológicas nos dados dos doentes, tal como os investigadores liderados pelos primeiros autores, Lion Ward Al Raei e Maryam Ghareghani, conseguiram demonstrar através de exemplos concretos.
Potencial para o diagnóstico
Ambas as ferramentas já podem ser utilizadas na investigação básica e em fluxos de trabalho de diagnóstico. Podem, assim, ajudar os investigadores a responder a questões fundamentais sobre o genoma individual. Em aplicações clínicas, poderão ajudar a estabelecer diagnósticos precisos para doenças raras. Alguns dos investigadores pretendem desenvolver ainda mais o potencial das variantes estruturais para a investigação e a medicina, transformando-o em aplicações concretas através da startup Lucid Genomics. «As atuais tecnologias de sequenciação, combinadas com os nossos algoritmos de análise especializados, prometem melhorar ainda mais o diagnóstico genético», afirma Martin Vingron, autor principal de ambos os estudos.
Observação: Este artigo foi traduzido usando um sistema de computador sem intervenção humana. A LUMITOS oferece essas traduções automáticas para apresentar uma gama mais ampla de notícias atuais. Como este artigo foi traduzido com tradução automática, é possível que contenha erros de vocabulário, sintaxe ou gramática. O artigo original em Inglês pode ser encontrado aqui.
Publicação original
Lion Ward Al Raei, Maryam Ghareghani, M-Hossein Moeinzadeh, et al.; "TandemTwister: scalable genotyping and advanced visualization of tandem repeats"; NAR Genomics and Bioinformatics, Volume 8, 2026-8-17
Nico Alavi, M-Hossein Moeinzadeh, Jakob Hertzberg, et al.; "dicast: a machine learning method for accurate structural variant detection from short-read sequencing data"; Genome Biology, Volume 27, 2026-9-16
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