MITOCLASS.1, un predictor de patogenicidad para mutaciones no sinónimas en los polipéptidos codificados por el mtDNA humano

Martín Navarro, Antonio
Mayordomo Cámara, Elvira (dir.) ; Ruiz Pesini, Eduardo (dir.)

Universidad de Zaragoza, 2016


Abstract: La secuenciación del mtDNA de pacientes con enfermedades mitocondriales está revelando muchas nuevas mutaciones no sinónimas por lo que se hace necesario priorizar qué substituciones son interesantes de someter a estudios de confirmación de patogenicidad. Para este cribado previo de substituciones resulta útil el uso de programas predictores que permitan un adecuado filtrado de aquellas mutaciones que, a priori, cabría esperar que mostraran un fenotipo patológico. Sin embargo, estos programas todavía no han demostrado poseer una sensibilidad y especificidad adecuadas para su utilización con este objetivo. Durante los últimos años han surgido diferentes métodos predictores de la patogenicidad de mutaciones no sinónimas pero ninguno ha sido específicamente diseñado para la predicción de variantes de polipéptidos codificados por el mtDNA. Además, todavía no existe una base de datos correctamente depurada de substituciones patológicas en el mtDNA por lo que no puede llevarse a cabo una adecuada evaluación de los programas clasificadores disponibles. Fruto de nuestra investigación, hemos logrado desarrollar un programa clasificador basado en aprendizaje automático Naive Bayes de mutaciones patológicas exclusivo para variantes no sinónimas del mtDNA. El entrenamiento y validación de nuestro modelo ha sido realizado con 2835 substituciones de aminoácidos neutras y patológicas previamente revisadas siguiendo unos criterios de patogenicidad definidos igualmente en nuestro laboratorio y presentados en este trabajo. Cada mutación está descrita por un conjunto de tres atributos basados tanto en conservación evolutiva en organismos eucariotas para cada posición como en la posibilidad de que dicha posición muestre coevolución con otras del mismo polipéptido. También hemos incluido un novedoso atributo basado en el análisis de la conservación evolutiva de cada uno de los veinte aminoácidos en cada uno de los tres dominios de los polipéptidos codificados por el mtDNA (dominio intermembrana, transmembrana y matriz). Para ello, fue necesaria una caracterización previa de las posiciones presentes en cada dominio tampoco realizada hasta la fecha. Previamente, evaluamos las prestaciones de tres predictores ampliamente utilizados (Polyphen-2, Provean y Mutpred) utilizando la base de datos de 2835 substituciones elaborada por nuestro grupo de investigación. El predictor Polyphen-2 resultó ser el más adecuado para su uso como test de cribado por su buena sensibilidad. Sin embargo, el número de falsos positivos obtenido fue elevado y además, un porcentaje minoritario de mutaciones no pudieron ser clasificadas por dicho predictor. Nuestro método, Mitoclass.1 ha mostrado una sensibilidad mejorada sobre Polyphen-2 para un conjunto de 1100 mutaciones utilizadas para la validación del test. Mitoclass.1 también ha reflejado una mejora en la especificidad y además no presenta variantes sin clasificar. Adicionalmente, hemos incluido en este trabajo los resultados predictivos para el conjunto completo de variantes posibles (24201) de los trece polipéptidos codificados por el mtDNA. Un porcentaje importante de las variantes (68,8 %) ha resultado ser susceptible de resultar patológico y su confirmación por estudios adicionales sería interesante. Así pues, Mitoclass.1 permite una mejor selección de variantes no sinónimas posiblemente patogénicas. Sus mejores prestaciones en relación a otros predictores tiene su origen en la cuidadosa selección de los atributos discriminadores utilizados en la etapa de entrenamiento del clasificador, así como en el hecho de haber utilizado una base de datos de substituciones no sinónimas correctamente depurada y exclusiva de genes codificantes del mtDNA humano. Mitoclass.1 es un clasificador que podría optimizarse en el futuro con la publicación de nuevas variantes no sinónimas en el mtDNA humano en bases de datos como GenBank. Por ello, resultaría muy interesante actualizar periódicamente los valores numéricos de los discriminadores de Mitoclass.1 utilizando dicha información y revalidando el test.

Pal. clave: bioquímica

Titulación: Programa de Doctorado en Bioquímica y Biología Molecular
Plan(es): Plan 485

Knowledge area: Bioquímica y biología molecular

Department: Bioquímica y Biología Molecular y Celular

Nota: Presentado: 12 09 2016
Nota: Tesis-Univ. Zaragoza, Bioquímica y Biología Molecular y Celular, 2016


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 Record created 2016-09-22, last modified 2021-05-20


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