Wyklad 4-6 – wstęp Ewa Bartnik Instytut Genetyki i Biotechnologii UW

Prezentacja na temat: "Wyklad 4-6 – wstęp Ewa Bartnik Instytut Genetyki i Biotechnologii UW"— Zapis prezentacji:

1 Ewa Bartnik ebartnik@igib.uw.edu.pl
Wyklad 4-6 – wstęp Ewa Bartnik Instytut Genetyki i Biotechnologii UW i IBB PAN Wykład jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

2 Test Genetyczny? Analiza ludzkiego DNA, RNA, chromosomów, białek lub metabolitów w celu wykrycia zaburzeń związanych z chorobą dziedziczną Chodzi o to by ją wcześnie wykryć

3 10/30/071,464 testów genetycznych (www.genetests.org)
Obecnie 2039 plus 265 To obejmuje: Testy biochemiczne – oznaczenie enzymów lub metabolitów Testy cytogenetyczne – nie tylko liczba chromosomów, także drobne zmiany Testy DNA/RNA – czy są obecne mutacje

4 Badania cytogenetyczna
Coraz mniejsze rzeczy można wykrywać Delecje Inwersje Translokacje Zmiana liczby chromosomów Zespół Downa

5 Typy testów Predykcyjne Diagnostyczne Nosicielstwo Prenatalne
Preimplantacyjne Skrining noworodków

6 Testy Genetyczne = choroba Huntingtona ? ? Diagnostyczne Przedobjawowe
Prenatalne ?

7 Służy potwierdzeniu diagnozy u osoby z objawami choroby
Diagnostyczne Służy potwierdzeniu diagnozy u osoby z objawami choroby Czasem tylko wiedza, jeśli choroby nie można leczyć; czasem dopasowane leczenie, choć czasem dość archaiczne (hemochromatoza) Wykrycie mutacji u osoby może mieć konsekwencje dla całej rodziny

8 Choroby dla których istnieje terapia/nie istnieje terapia: diagnoza zawsze ma sens u chorego
Choroba Huntingtona Rak piersi

9 Osoby bez objawów, ale obciążający wywiad rodzinny
Testy predykcyjne Osoby bez objawów, ale obciążający wywiad rodzinny Dwa typy Przedobjawowe – rozwój choroby jest pewny jeśli jest obecna mutacja (HD) Predyspozycji – rozwój choroby jest możliwy (różne prawdopodobieństwa) (rak piersi, TP53, HNPCC) Parę problemów: nieletni – HD, rak piersi, rak tarczycy może wpływać na wiele rzeczy może być bardzo trudne do zniesienia (psycholog itp.)

10 Prenatalne Kobiety powyżej pewnego wieku (na ogół 35 lat); osoby z rodzin z obciążonym wywiadem; czasem po badaniu przesiewowym (genetyczne USG, testy potrójne itp.) Płyn owodniowy lub kosmki

11 Preimplantacyjne 1-2 blastomery, podobne wskazania
Trudne i drogie; w Polsce podobno jeden ośrodek

12 Badania przesiewowe noworodków
Wczesne wykrywanie potencjalnych problemów Kropla krwi z pięty niemowlaka Rodzice informowani tylko przy wyniku dodatnim Dodatni wynik nie przesądza, że dziecko chore; wymagane dalsze testy Od kilku do kilkudziesięciu chorób

13 Podatność genetyczna Pewne badania dają tylko ryzyko względne – jeśli się dowiesz że masz 2 x większe ryzyko cukrzycy to co zrobisz? Zmiana diety? Ćwiczenia/ruch? Nic?

14 Czułość i specyficzność
Czułość (sensitivity) – jaka część chorych wychodzi jako chorzy w teście Specyficzność– jaka część zdrowych wychodzi jako zdrowi w teście Jeśli jedno i drugie 99% powinno być bosko. Ale jak jest naprawdę – zależy od CZĘSTOŚCI CHOROBY

15 Naprawdę ważne są wartości predykcyjne
Pozytywna wartość predykcyjna – prawdopodobieństwo, że ktoś jest chory jeśli test jest dodatni Negatywna wartość predykcyjna - prawdopodobieństwo, że ktoś jest zdrowy jeśli test jest ujemny

16 TEST na AIDS – US częstość 1%, czułość i spec. Po 99%; badamy 10000
Wynik + Wynik - Liczba osób Naprawdę chory 99 1 100 Naprawdę zdrowy 9801 9900 Razem 198 pred 99/198 9802 10000

17 TEST na costam – US częstość 11%, czułość i spec. Po 99%; badamy 10000
Wynik + Wynik - Liczba osób Naprawdę chory 1100 11 1111 Naprawdę zdrowy 89 8800 8889 Razem 1189 Pred 1100/1189 9802 10000

18 (Talk about sensitivity, specificity, false positives, false negatives)
No question that IOP is a RISK FACTOR for glaucoma, but its use as a screening tool is terrible-a level of 22 mg misses 50% of glaucoma cases, and incorrectly labels a high percentage of persons in population as having glaucoma.

19 THE CLASSIC 2x2 TABLE TEST + TEST -
By convention, the 2 x 2 table is set up this way, with the disease on the top and the test on the side. It’s not absolutely necessary to do it this way, but doing so in a consistent way makes it easier to organize data. Box A includes patients with the disease who test positive (true positives). Box B includes patients who test positive that don’t have the disease (false positives). Box C includes patients with the disease who test negative (false negatives). Box D includes patients without the disease who test negative (true negatives). See: Sackett DL, et al. Clinical Epidemiology: A Basic Science for Clinical Medicine. 2nd ed. Boston: Little, Brown and Company, Jaeschke R, Guyatt GH, Sackett DL. Users' guides to the medical literature. III. How to use an article about a diagnostic test. A. Are the results of the study valid? JAMA 1994;271: Jaeschke R, Guyatt GH, Sackett DL. Users' guides to the medical literature. III. How to use an article about a diagnostic test. B. What are the results and will they help me in caring for my patients? JAMA 1994;271:703-7. TEST -

20 Sensitivity TEST + TEST -
The sensitivity of the test is defined as the percentage of people with the disease who test positive (true positives/(true positives + false negatives); a/(a+c). A 100% sensitive test is positive for everyone who has the disease. A test that is positive for only half of those with the disease has a 50% sensitivity. TEST -

21 Specificity TEST + TEST -
Specificity is the percentage of people not having the disease who test negative (true negatives/(true negatives + false positives); d/(b+d). A specificity of 99% means that 99% of patients without a particular disease will test negative. There is only one person out of 100 testing positive, or a 1% false positive rate. TEST -

22 Positive Predictive Value
TEST + These slides summarize how the Table can be used to calculate sensitivity, specificity, positive and negative predictive values. For visual learners, the key to these illustrations is that sensitivity and specificity are calculated “up and down,” and the predictive values are calculated horizontally. TEST -

23 Negative Predictive Value
TEST + These slides summarize how the Table can be used to calculate sensitivity, specificity, positive and negative predictive values. For visual learners, the key to these illustrations is that sensitivity and specificity are calculated “up and down,” and the predictive values are calculated horizontally. TEST -

24 Putting it all together
Specificity Sensitivity Positive Predictive Value TEST + These slides summarize how the Table can be used to calculate sensitivity, specificity, positive and negative predictive values. For visual learners, the key to these illustrations is that sensitivity and specificity are calculated “up and down,” and the predictive values are calculated horizontally. TEST - Negative Predictive Value

25 DNA Sequencing Cost vs Throughput Timeline
1986 1999 2002 2010 Maxim-Gilbert(chemical) Sanger (dideoxy) FLX - 454 1G - Illumina ABI-SOLiD Heliscope Comp. Genom Automated Fluorescent sequencer (dideoxy) PacBio Pyrosequencing (SBS) Sequencing by Synthesis (SBS) Sequencing by Ligation (SBL) $10M genome x-prize 100 human genomes in <=10 days % accurate with 98% coverage $10K/genome Modified from UBS 2007

26 Przykład bardzo dobry Fenyloketonuria Niemowlęta na całym świecie
Wczesne wykrycie i dieta chronią przed niepełnosprawnością umysłową

27 Charcot-Mariego-Tootha
Dziedziczne neuropatie ruchowo czuciowe Deformacja stóp Zanik mięśni strzałkowych „Chód brodzący” Osłabienie odruchów skokowych

28

29 cd Whole-genome sequencing for optimized patient management.
Bainbridge MN, Wiszniewski W, Murdock DR, Friedman J, Gonzaga-Jauregui C, Newsham I, Reid JG, Fink JK, Morgan MB, Gingras MC, Muzny DM, Hoang LD, Yousaf S, Lupski JR, Gibbs RA. Sci Transl Med Jun 15;3(87):8 14 letnie blizniaki – DRD – L-dopa ale druga mutacja i terapia 5-hydroksytryptofanem – poprawa b duża

30 Biobanki Zbiory DNA itd. itp. i danych Trzy problemy – Świadoma zgoda
Poufność danych Nieoczekiwane wyniki

31 Biobanki Wyniki niezaplanowane/nieoczekiwane/wtórne
Incidental findings/secondary findings

32 Biobanki Świadoma zgoda – ale co jeśli badania trwają 20 lat? Albo pojutrze ktoś wymyśli nowy test?

33 Biobanki Poufność danych 23andMe Sprzedaż firmom
Nastolatek znalazł ojca który wcale tego nie planował bo był anonimowym dawcą spermy

34 Zbieranie próbek i danych
Kto ma dostęp? Gymrek et al. – 10% zidentyfikowano Niszczyć, trzymać, zabezpieczać?

35 Problemy etyczne i prawne
Świadoma zgoda przy biobankach Prywatność Stopień anonymizacji Ograniczanie nieuprawnionego ujawniania Obawa że podstawa do dyskryminacji Problemy dla grup /rodzin Informacja związana z rasą

36 Przykład dość kiepski Havasupai z Arizony
Próbki zebrane do badań nad cukrzycą użyto do badania chorób psychicznych i „inbreeding” Pochodzenie $700000

37 Incidental findings Jedno rozwiązanie dla wyników nieoczekiwanych – tiered consent czyli różne poziomy zgody Tylko to czego dotyczy badanie Wszystko co może mieć znaczenie dla zdrowia Także podejrzane ale niedoprecyzowane Wszystko?

38 Incidental findings Czy biobanki muszą informować o tych wynikach?

39 57 genów American College of Medical Genetics and Genomics
57 – Alzheimer, BRCA1, inne nowotwory, nawet nieletnim Lepsze pomysły – parę opcji przy teście

40 Testy DTC – direct to consumer
Większość genów daje niewielkie ryzyko Bada się kilka – a wpływ może mieć wiele

41 Direct to Consumer Marketing
Testy na prawdziwe choroby Nutraceutyki; kremy

42 Direct to Consumer Marketing
Genealogia

43 23andme Our customers are saying...
"I thought how fascinating if I could know more about my future. I should know. I should be aware for myself. For my children. If there's something that I could prevent for the future, or live my life in a different way, why not learn? Why not help myself? And be knowledgeable in that information for my health and well-being." ~ Susan M. UWAGA badania nieletnich!

44 Problemy z DTC Genetyka jest trudna
Dla ogromnej większości chorób nie znamy genów – a dokładniej nie wszystkie (cukrzyca) Nie należy badać nieletnich chyba że to coś wnosi (nie badać nieuleczalnych chorób/chorób które ujawnią się dużo później u dorosłych) Geny otyłości i dieta