Recomendações para abordagens in silico para validar pipelines de análise de sequenciamento molecular de próxima geração

Tipos de dados in silico. (A) Dados puramente simulados podem simular quase qualquer tipo de variante, mas não podem imitar todos os tipos de vieses de sequenciamento. (B) A mistura de dados de amostra combina dados reais de mais de uma amostra para representar VAFs particulares. (C) A redução da resolução dos arquivos FASTQ pode ser usada para testar o efeito de uma cobertura mais baixa no desempenho de chamadas de variantes. (D) Os dados de ensaios manipulados são um dos tipos mais comuns de dados in silico gerados por laboratórios clínicos, porque usam dados reais do laboratório, que são modificados para introduzir variantes, como SNVs, alterações no número de cópias e rearranjos cromossômicos. (E) A reanálise de dados pode ser usada para ajudar a validar as mudanças no pipeline de bioinformática com os dados existentes. Crédito: O Jornal de Diagnóstico Molecular (2022). DOI: 10.1016/j.jmoldx.2022.09.007

A Association for Molecular Pathology (AMP), uma sociedade profissional global de diagnóstico molecular, publicou hoje recomendações de consenso para o uso de abordagens in silico para validar pipelines de análise de dados de sequenciamento de próxima geração (NGS).

O manuscrito, “Recomendações para o uso de abordagens in silico para validação de pipeline bioinformático de sequenciamento de próxima geração: um relatório conjunto da Association for Molecular Pathology, Association for Pathology Informatics e College of American Pathologists”, foi lançado on-line antes da publicação em O Jornal de Diagnóstico Molecular.

“À medida que mais laboratórios em todo o país usam dados in silico para simular variantes para ajudar a validar o desempenho de pipelines de análise de dados clínicos NGS, os profissionais de laboratórios clínicos podem precisar de ajuda para entender o valor que esses métodos trazem e as importantes nuances e limitações dessas abordagens “, disse Justin Zook, Ph.D., co-presidente do AMP In Silico Pipeline Validation Working Group e co-líder do Biomarker and Genomic Sciences Group no National Institute of Standards and Technology.

“A AMP convocou um painel de especialistas no assunto da AMP, Association for Pathology Informatics e College of American Pathologists para explorar as vantagens e desvantagens desses vários tipos de dados in silico. Este novo relatório do JMD resume nossas principais descobertas e fornece recomendações úteis para ajudar os profissionais de laboratórios clínicos a selecionar o formato mais adequado para sua finalidade específica.”

A AMP dedica recursos significativos ao desenvolvimento de diretrizes práticas baseadas em evidências e orientadas por consenso para ajudar a estabelecer elementos essenciais de design de teste de alta qualidade, como validade analítica e clínica. O Grupo de Trabalho de Validação de Pipeline In Silico liderou o esforço coletivo para revisar a literatura publicada disponível e analisar os diferentes tipos de dados in silico e como eles podem ser usados ​​no laboratório de diagnóstico molecular clínico.

O novo relatório também apresenta dados de pesquisa sobre casos de uso atuais e destaca possíveis aplicações futuras. A equipe ofereceu as seguintes recomendações gerais de opinião de consenso de especialistas com base nessas descobertas.

Recomendações de consenso

1. O laboratório pode usar arquivos de dados in silico para complementar a validação analítica do NGS, particularmente para avaliar a sensibilidade analítica ou taxas de falsos negativos para variantes específicas; no entanto, in silico arquivos de dados não pode suplantar o uso de amostras físicas (por exemplo, amostras de pacientes).
2. O laboratório deve compreender as limitações funcionais do(s) tipo(s) de dados in silico que estão sendo utilizados.
3. O laboratório deve entender as limitações da maioria dos dados in silico para avaliar o desempenho em contextos específicos de genoma e tipos de variantes suscetíveis a erros sistemáticos de sequenciamento e mapeamento.
4. O laboratório pode considerar o uso de amostras in silico para pequenas atualizações nos pipelines de software de bioinformática clínica.
5. Fornecedores comerciais e desenvolvedores de pipelines internos devem incluir opções em seus pipelines de análise para facilitar a importação e análise de arquivos de dados in silico por laboratórios clínicos.

“A AMP está comprometida em colaborar com a comunidade mais ampla de laboratórios clínicos para ajudar a identificar áreas de oportunidade para melhorar continuamente a prática clínica, testes de diagnóstico molecular e cuidados para o paciente“, disse Eric J. Duncavage, MD, co-presidente do Grupo de Trabalho de Validação de Oleodutos AMP In Silico e Professor de Patologia e Imunologia da Escola de Medicina da Universidade de Washington em St. Louis.

“Este novo relatório conjunto revisa, analisa e apresenta os dados mais recentes para ajudar a orientar laboratório profissionais sobre quando e como usar essas importantes abordagens complementares de dados in silico. Pretendemos revisar e atualizar essas recomendações de consenso à medida que novos dados e outros métodos in silico estiverem disponíveis.”

Fornecido pela Association for Molecular Pathology