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Técnica prenatal no invasiva detecta anomalías subcromosómicas

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 25 Jan 2016
Imagen A: La detección de una deleción cromosómica mediante NIPT utilizando plasma sanguíneo materno (arriba) es similar a la detección con el método tradicional usando tejido fetal (abajo) (Fotografía cortesía dela Facultad de Salud de la Universidad de California en San Diego).
Imagen A: La detección de una deleción cromosómica mediante NIPT utilizando plasma sanguíneo materno (arriba) es similar a la detección con el método tradicional usando tejido fetal (abajo) (Fotografía cortesía dela Facultad de Salud de la Universidad de California en San Diego).
Imagen B: El sistema Secuenciador Ion Protón (Fotografía cortesía de Life Technologies).
Imagen B: El sistema Secuenciador Ion Protón (Fotografía cortesía de Life Technologies).
Las pruebas prenatales no invasivas (NIPT) mediante secuenciación de ADN fetal libre de células del plasma materno ha permitido el diagnóstico prenatal preciso de aneuploidías y sin exigencia de un procedimiento invasivo y este método ha ganado una creciente aceptación clínica.
 
Se ha desarrollado una nueva técnica que utiliza una plataforma de secuenciación de semiconductores para identificar pequeñas deleciones o duplicaciones cromosómicas, como ocurre en el síndrome de Cri du Chat y el síndrome de DiGeorge, con un simple análisis de sangre de la mujer embarazada.
 
Un equipo internacional de científicos, incluidos los de la Facultad de Medicina de la Universidad de California, San Diego (La Jolla, CA, EUA) analizó el plasma sanguíneo de 1.476 mujeres embarazadas con anomalías estructurales fetales detectadas por ecografía. Estas mujeres también se sometieron a un procedimiento diagnóstico invasivo y el análisis del ADN fetal convencional. Los científicos compararon esa información con los resultados de secuenciación con semiconductores de ADN fetal circulante obtenida a partir de una prueba de sangre en las mujeres embarazadas a una edad gestacional promedio de 24 semanas.
 
Después de la extracción del ADN, se realizó un análisis comparativo de hibridación genómica (aCGH) utilizando matrices comerciales Agilent (Agilent Technologies, Santa Clara, CA, EUA).Para obtener fragmentos de secuencias completas del ADN libre de células (cfADN), se realizó la secuenciación usando un secuenciador Ion Proton (Life Technologies; Carlsbad, CA, EUA).El nuevo método de secuenciación de semiconductores detectó 69 de 73 (94,5%) anormalidades de un cierto tamaño (mayor que un millón de pares de bases) que habían sido detectadas por el método convencional. Según los investigadores, el costo de NIPT con la secuenciación de semiconductores tiene el potencial de ser menos costosa que el método de prueba prenatal convencional, invasivo, especialmente a medida que las tecnologías de secuenciación genéticas siguen disminuyendo en el costo.
 
En el estudio, la secuenciación de semiconductores detectó 55 falsos positivos, de los cuales 35 (63,6%) se debieron a anormalidades de la madre, en lugar de anomalías cromosómicas,fetales. Eso significa que el nuevo método requiere una prueba de validación para detectar anomalías maternas. La secuenciación NIPT con semiconductores también necesita ser ensayada en momentos tempranos en el embarazo, a las 12 a 16 semanas, y se espera seguir mejorando la técnica para poder detectar anomalías genéticas aún más pequeñas.
 
Los autores concluyeron que los métodos que desarrollaron se pueden aplicar a cualquier muestra biológica mixta para determinar las anomalías subcromosómicas en el componente menor, incluso cuando esta fracción representa sólo un pequeño porcentaje del total del ADN. En el diagnóstico prenatal, las muestras obtenidas de las vellosidades coriónicas podrían ser analizadas para cariotipos de mosaico o contaminación materna. El estudio fue publicado el 11 de noviembre de 2015, en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America (PNAS).


Enlaces relacionados:
 
University of California, San Diego School of Medicine
Agilent Technologies
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