Investigan el uso del análisis de ADN metilado en pruebas prenatales

El método evita la conversión química y la naturaleza destructiva de la secuenciación de bisulfito, el método estándar de oro para el análisis de metilación.

Un equipo de científicos del Centro de Cáncer Princesa Margarita (Toronto, ON, Canadá), presentó datos sobre el ADNc de tres muestras de plasma materno tomadas entre las semanas 17 y 18 de gestación. Utilizando el análisis de componentes principales, el equipo pudo separar el ADN placentario del no placentario, basándose en reguladores de metiloma de placenta conocidos, incluidos los supresores de tumores, elementos silenciadores de transposones y regiones impresas en la placenta. El equipo está en el proceso de recolectar 300 muestras de pacientes que representan partos prematuros y controles sanos.

Usando cfMeDIP-seq y el aprendizaje automático, el equipo espera poder predecir los subtipos de parto prematuro, así como los de preeclampsia temprana y tardía. Además, al usar controles sintéticos a los que agregan sustancias con índices moleculares únicos, los investigadores pudieron usar modelos lineales generalizados para cuantificar absolutamente el ADNc, lo que les permitió corregir los sesgos de enriquecimiento y secuenciación asociados con la longitud del fragmento, el contenido de GC y la fracción de dinucleótidos CpG dentro de un fragmento.

Samantha L. Wilson, PhD, genetista médica y primera autora del estudio, dijo: “En este estudio, hemos analizado los cambios químicos encontrados entre el ADN circulante de embarazos saludables y de los embarazos que involucran nacimientos prematuros. Hemos identificado cambios en la metilación del ADN que pueden determinar embarazos con alto riesgo de parto prematuro. Dado que la prueba solo usa ADN en la sangre de la madre, podemos hacer esto con un análisis de sangre no invasivo con poco riesgo adicional para el embarazo. Este estudio resultó en un análisis de sangre no invasivo que puede detectar embarazos con mayor riesgo de parto prematuro. El uso de esta prueba dará lugar a cambios en la atención del embarazo para tratar de prevenir el nacimiento prematuro”.

La Dra. Wilson agregó: “Actualmente secuenciamos todo y es un proceso caro. Si encontramos un modelo de aprendizaje automático que sea capaz de predecir el parto prematuro o cualquier complicación del embarazo que veamos, el siguiente paso es reducir las dimensiones de los datos y crear un panel que sea más rentable para un entorno de atención médica”. El estudio se presentó en la conferencia virtual 2020 de la Sociedad Americana de Genética Humana, que se llevó a cabo del 27 al 30 de octubre de 2020.

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Centro de Cáncer Princesa Margarita