El Vall d'Hebron Instituto de Investigación (VHIR) ha participado recientemente en un estudio que ha contribuido a definir la forma en que se utilizarán los datos de secuenciación para el diagnóstico de cánceres asociados a variantes del gen ATM. Los resultados de este trabajo, llamado "A Collaborative Effort to Define Classification Criteria for ATM Variants in Hereditary Cancer Patients", han sido publicados por la reconocida revista Clinical Chemistry.Las variantes genéticas del gen ATM, que codifica la proteína implicada en la regulación del control de la división celular y en la reparación de daños sufridos por la molécula de ADN, están asociadas a diferentes niveles de riesgo de sufrir cáncer. El diagnóstico genético de estos cánceres hereditarios ha cambiado durante la última década gracias a la introducción de tecnologías de secuenciación que permiten el cribado de múltiples genes directamente. No obstante, la identificación, la clasificación y la interpretación de las variantes del gen ATM aún tienen que optimizarse para ser de gran ayuda en el contexto clínico. Es por esto que el grupo español de interpretación de variantes de genes de cáncer hereditario inició un esfuerzo colaborativo con el objetivo de mejorar y estandarizar esta clasificación de variantes para el gen ATM. Seis laboratorios independientes recopilaron información de 766 portadores de variantes de ATM. Los datos recogidos se revisaron exhaustivamente para adaptar a este gen los criterios internacionales ya existentes del American College of Medical Genetics and Genomics/Association for Molecular Pathology (ACMG/AMP). Un aspecto positivo adicional de este esfuerzo fue la nueva clasificación de cincuenta variantes, cosa que supuso una reducción significativa (del 58% al 42%) del número de variantes inciertas.Este estudio ha implicado una colaboración interdisciplinaria para definir la forma en que tienen que ponderarse los diferentes tipos de evidencia disponibles, desde los ensayos funcionales a la evidencia computacional. Ha sido el grupo de investigación en Bioinformática Clínica y Translacional del VHIR, encabezado por el Dr. Xavier de la Cruz, quien se ha encargado de este último aspecto, determinando los predictores de patogenicidad más adecuados para esta tarea.Para llevar a cabo este parte del proyecto, "calibramos la capacidad predictiva de estas herramientas en un conjunto de variantes conocidas por el ATM". "Las reglas presentadas en este trabajo son de aplicación inmediata y representan un avance en nuestra capacidad de utilizar los resultados de secuenciación para aplicaciones médicas en las cuales la evidencia clínica no es siempre concluyente", señalan el Dr. De la Cruz y Luz Marina Porras, estudiante de doctorado del grupo de investigación y participante del proyecto.Las conclusiones derivadas de este estudio serán de gran ayuda para el contexto clínico en el momento de diagnosticar este tipo de cánceres. De hecho, los investigadores consideran que este trabajo "repercutirá en la reproductibilidad de las conclusiones médicas, en el aumento del valor de la evidencia en el diagnóstico de cánceres hereditarios y en la facilitación de un diagnóstico más rápido de la enfermedad".