El trabajo en equipo liderado por el profesor Xavier de la Cruz, jefe del Grupo de Bioinformática Clínica y Traslacional del Vall d’Hebron Institut de Recerca (VHIR), y por Sara Gutiérrez-Enríquez, investigadora sénior del grupo de Genética del Cáncer Hereditario del Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO), ha sido clasificado en segunda posición en el prestigioso CAGI Challenge (Critical Assessment of Genome Interpretation Community), un concurso en el que la comunidad bioinformática de todo el mundo presenta sus predicciones para diferentes conjuntos de variantes patogénicas asociadas a diferentes enfermedades genéticas.

A la izquierda la Dra. Sara Gutiérrez-Enríquez, investigadora del grupo de Genética del Cáncer Hereditario del Vall d’Hebron Instituto de Oncología (VHIO), arriba el estudiante de doctorado Alejandro Moles-Fernández del mismo grupo y junto a él, el Dr. Orland Diez investigador también del grupo de Genética del Cáncer Hereditario del VHIO. A la derecha de la foto el Prof. Xavier de la Cruz, jefe del grupo de Bioinformática Clínica y Traslacional del Vall d’Hebron Institut de Recerca (VHIR) y a su lado, Natalia Padilla, investigadora predoc del mismo grupo de investigación del VHIR

Estos dos grupos han desarrollado una familia de herramientas bioinformáticas para la predicción del riesgo de patogenicidad de variantes de los genes BRCA1 y BRCA2, asociados a los cánceres de mama y de ovario heredados. Una parte clave de estas herramientas ha sido la creación de una técnica capaz de estimar el daño molecular de las variantes desarrollada por la estudiante de doctorado Natàlia Padilla, del Grupo de Bioinformática Clínica y Traslacional. Esta técnica fue complementada con un algoritmo de predicción de alteraciones del procesamiento del ARN, previamente optimizado por el estudiante de doctorado Alejandro Moles-Fernández, del Grupo de Genética del Cáncer Hereditario del VHIO.** Las herramientas obtenidas, estrictamente computacionales, otorgan una puntuación de riesgo a cada variante que, junto con otros análisis y los datos clínicos, ayudan al médico a establecer un riesgo individualizado para cada paciente.

La metodología desarrollada se presentó en la última edición del CAGI Challenge de predicción de variantes de cáncer de mama y ovario hereditarios. En este concurso internacional, los participantes hicieron predicciones a ciegas de variantes propuestas por el consorcio ENIGMA, una red internacional de investigadores y grupos de investigación centrados en determinar la importancia clínica de las variantes genéticas en BRCA1, BRCA2 y otros genes.

Este concurso ha sido una excelente oportunidad y una buena referencia para evaluar las herramientas bioinformáticas. Una vez los participantes han presentado sus predicciones, un grupo de evaluadores independientes han puntuado los diferentes métodos de acuerdo con un abanico de medidas del grado de acierto en las predicciones.

En la clasificación de los grupos, el consorcio VHIR/VHIO ha quedado en segunda posición. Un resultado realmente destacado, considerando que la metodología VHIR/VHIO, comparada con las estrategias basadas en datos empíricos utilizadas por los otros participantes, se basa en un conocimiento científicamente fundamentado del problema. Por lo tanto, la herramienta tiene mucho potencial para seguir mejorando.

Con challenges como estos y el trabajo en la mejora de los métodos bioinformáticos, cada vez estamos más cerca de poder determinar con exactitud el riesgo de cada variante genética asociada a los cánceres de mama y ovario hereditarios.

Los resultados obtenidos de la participación del VHIR/VHIO en este reto bioinformático de la comunidad de CAGI han sido recientemente publicados en dos artículos de un número especial de la revista Human Mutation. Además, una imagen diseñada por Selen Özkan y Xavier de la Cruz, del Grupo de Bioinformática Clínica y Traslacional, fue seleccionada para la portada de este número especial:

1: Padilla, N.; Moles-Fernández, A.; Riera, C.; Montalban, G.; Özkan, S.; Ootes, L.; Bonache, S.; Díez, O.; Gutiérrez-Enríquez, S.; De la Cruz, X. BRCA1- and BRCA2-specific in silico tools for variant interpretation in the CAGI 5 ENIGMA challenge. Hum Mutat. 2019 Sep;40(9):1593-1611. doi: 10.1002/humu.23802.

2: Cline, M.S.; Babbi, G.; Bonache, S.; Cao, Y.; Casadio, R.; De la Cruz, X.; Díez, O.; Gutiérrez-Enríquez, S.; Katsonis, P.; Lai, C.; Lichtarge, O.; Martelli, P.L.; Mishne, G.; Moles-Fernández, A.; Montalban, G.; Mooney, S.D.; O’Conner, R.; Ootes, L.; Özkan, S.; Padilla, N.; Pagel, K.A.; Pejaver, V.; Radivojac, P.; Riera, C.; Savojardo, C.; Shen, Y.; Sun, Y.; Topper, S.; Parsons, M.T.; Spurdle, A.B.; Goldgar, D.E. ENIGMA Consortium. Assessment of blind predictions of the clinical significance of BRCA1 and BRCA2 variants. Hum Mutat. 2019 Sep;40(9):1546-1556. doi: 10.1002/humu.23861.

3: The cover image is based on the Special Article BRCA1- and BRCA2-specific in silico tools for variant interpretation in the CAGI 5 ENIGMA challenge, by Natàlia Padilla, et al. https://doi.org/10.1002/humu.23802. Cover design: Selen Özkan and Xavier de la Cruz.

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**Moles-Fernández, A.; Duran-Lozano, L.; Montalban, G.; Bonache, S.; López-Perolio, I.; Menéndez, M.; Santamariña, M.; Behar, R.; Blanco, A.; Carrasco, E.; López-Fernández, A.; Stjepanovic, N.; Balmaña, J.; Capellá, G.; Pineda, M.; Vega, A.; Lázaro, C.; De la Hoya, M.; Díez, O.; Gutiérrez-Enríquez, S. Computational Tools for Splicing Defect Prediction in Breast/Ovarian Cancer Genes: How Efficient Are They at Predicting RNA Alterations? Front Genet. 2018 Sep 5;9:366. doi: 10.3389/fgene.2018.00366.

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