Алгоритмы интерпретации результатов генотипирования ВИЧ

Задача эта чрезвычайно сложная; мало того, что известных мутаций очень много, и число их растет, но они еще и вступают в многочисленные взаимодействия самого разного рода, и надеяться на то, что рядовой специалист сможет всю эту информацию помнить и легко ею оперировать, даже не приходится. Лучший способ квалифицированно интерпретировать данные о генотипе - это, конечно, обратиться к эксперту в этой области. Проблема, однако, состоит в том, что, во-первых, эксперты не всегда бывают доступны, а во-вторых, мнения отдельных экспертов могут различаться между собой. Вот почему все без исключения системы интерпретации базируются на коллегиальном мнении экспертов. Это мнение трансформируется в компьютеризованные алгоритмы, которые позволяют практическому специалисту (не эксперту) формировать заключение с учетом всех новейших представлений.

Систем для интерпретации генотипов ВИЧ разработано очень много, и на основании заложенного в них принципа генотипические алгоритмы интерпретации можно разделить на две группы.

Алгоритмы первой группы формируют международные эксперты после того, как ими будет проведен глубокий анализ всей текущей литературы, касающейся связи между мутациями генома ВИЧ, с одной стороны, и их фенотипическими и клиническими проявлениями, с другой стороны; все эти сведения объединяются с целью выработки неких правил (rules-based algorithms), реализующихся обычно в виде некоего количественного показателя (баллов). Такие биоинформа- ционные алгоритмы имеют под собой сложнейшую математическую основу, хотя не все они прошли всестороннюю оценку и клиническую валидацию. Эти алгоритмы обычно связывают между собой два параметра - наличие мутации и ее связь с резистентностью к тому или иному препарату (эта информация может включать клинический и вирусологический неуспех, а также данные о фенотипе in vitro).

Другой подход к анализу информации о генотипе ВИЧ использует базы данных, включающие только парные данные генотип-фенотип. В ходе интерпретации машинный алгоритм ищет наиболее близкий к исследуемому вариант; примером такого алгоритма (их называют machinelearning algorithms) является извест-

ный читателю виртуальный фенотип (VircoType), другой пример - on-line ресурс geno2pheno, связывающий данные о мутациях с фенотипами ВИЧ. Эта группа немногочисленна, хотя по мере расширения парных баз данных такие алгоритмы, по нашему мнению, будут получать все большее признание.

В настоящий момент нет оснований для предпочтительного выбора алгоритмов - большинство из них демонстрируют одинаковую способность в предсказании чувствительности к препаратам. В распоряжении специалистов имеются как коммерческие (то есть «привязанные» к определенным тест-системам), так и находящиеся в свободном доступе on-line системы интерпретации генотипов ВИЧ.

К первой группе относятся две хорошо известных практическому специалисту тест-системы, получившие одобрение FDA - ViroSeq и TruGene, каждая из которых обладает собственным приложением для интерпретации данных секвенирования. Программное обеспечение каждой из этих систем должно систематически обновляться с учетом новых данных о мутациях; обычно это обновление происходит автоматически примерно раз в полгода, однако это возможно только при условии, что компьютер, который используется для анализа, постоянно подключен к Интернету, вот почему так важно выполнение этого условия при подключении прибора. В отчете содержится информация о мутациях, а также перечень препаратов с указанием чувствительности/устойчивости к ним (более подробно см. следующий раздел). В России применяется тест- система АмплиСенс HIV-Resist-Seq (ЦНИИ эпидемиологии), также использующая собственное программное обеспечение Deona. Закрытым программным обеспечением пользуется и VircoType, а также некоторые другие, менее известные в России тест- системы.

Среди on-line систем (в отличие от коммерческих их иногда называют академическими) хорошо известна Стэнфордская база данных HlVdb

(hivdb.stanford.edu), особенностью которой является возможность получения дополнительной информации в виде так называемых баллов (drug penalty score), характеризующих вероятность резистентности ВИЧ для каждой из мутаций, а также данные о возможной кратности устойчивости, ассоциированной с индивидуальными мутациями (FC) (подробнее см. далее).

Другие широко используемые системы - ANRS, Франция (http: //www.hivfrenchresistance.org), HIVresistanceWEB, США (http://www. hivresistanceweb.com), geno2pheno, Германия (http://www.geno2pheno.org) и другие. Все они бесплатны, регулярно обновляются и сравнимы по способности предсказывать клинический результат мутаций в геноме ВИЧ.

Поскольку клинических данных об устойчивости ВИЧ к новым препаратам обычно бывает мало, существует определенное отставание баз данных о мутациях от момента внедрения лекарств в практику. По этой причине интерпретация таких данных должна проводиться с осторожностью, а при возможности после обновления базы данных рекомендуется проводить повторный анализ последовательностей; иногда это дает дополнительную полезную информацию.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >