Zentrum für Humangenetik und Laboratoriumsmedizin, Dr. Klein, Dr. Rost und Kollegen

MIDAS-Studie (Multiple Integration of Data Annotation Study)

MIDAS beschäftigt sich mit der Optimierung der Auswertung von Next-Generation-Sequencing (NGS)-Analyseergebnissen für die Diagnostik. Ziel ist die Charakterisierung und Evaluation von Genotyp-Phänotyp-Korrelationen bei seltenen Erkrankungen und damit eine Verbesserung der diagnostischen Aussagekraft humangenetischer Befunde, mit deren Hilfe individuelle Therapieentscheidungen und eine bessere Prognoseabschätzung des Krankheitsverlaufs ermöglicht werden.

Hochdurchsatz-Analyseverfahren wie Mikroarrays („Gen-Chips“) oder NGS haben inzwischen Einzug in die Diagnostik und damit in die Patientenversorgung gehalten. Die neuen Technologien werfen aber auch Probleme bei der Auswertung und Optimierung der Rohdaten für die klinische Anwendung auf. Die Herausforderung bei deren Einsatz liegt dabei weniger in der technischen Durchführung dieser Analysen, sondern mehr in der medizinischen Interpretation und Begutachtung der Analyseergebnisse. Da insbesondere mittels NGS große Mengen an genetischer Information erhoben werden, ist  einerseits das sichere und optimierte Filtern und andererseits eine Integration der Daten in einen medizinisch sinnvollen Zusammenhang erforderlich.

Hier setzt das MIDAS-Projekt an, um genetische Informationen strukturiert in einen Kontext zu Phänotyp-Merkmalen zu bringen. Die Erfassung der Phänotypdaten erfolgt mittels der international verwendeten Human Phenotype Ontology (HPO), die Zuordnung der Genotypen über den MIDAS-Algorithmus. Von entscheidender Bedeutung ist hierbei:

  •  der diagnostische Fokus (um welche Erkrankungsgruppen handelt es sich, welche Gene zeigen eine Krankheitsassoziation)
  •  die Vollständigkeit der durchgeführten Analytik (Abdeckung, diagnostische Lücken)
  •  die Bewertung der detektierten genetischen Varianten (Klasse 1-5)

Durch die Auswertung von Genotyp-Phänotyp-Korrelationen können Ähnlichkeiten in der Symptomatik verschiedener Krankheitsbilder erkannt und gezielt für die Auswertung und Befunderstellung verwendet werden. D.h. neugewonnene Erkenntnisse bei der Datenerhebung und Analyse eines Patienten stehen dann auch direkt für andere Patienten zur Verfügung, die möglicherweise von der gleichen seltenen Erkrankung betroffen sind. Die Begutachtung der Analyseergebnisse großer Mengen genetischer Daten aus NGS-Analysen wird somit erleichtert, das Risiko für Fehlinterpretationen reduziert.

Schaubild zur Datenintegration in die MIDAS-Studie

Teilnahme an MIDAS

Für die Algorithmusentwicklung und Validierung werden verschiedene Patientenkollektive seltener Erkrankungen einbezogen. Es wurden verschiedene Indikationsgruppen von hoher gesundheitlicher Relevanz und mit potentiellem therapeutischen Nutzen ausgewählt.

  1. Entwicklungsverzögerung bei Kindern
  2. Epilepsien   
  3. Ataxien
  4. Bindegewebserkrankungen
  5. Arrhythmogene Herzerkrankungen
  6. Angeborene Herzfehler
  7. Fiebersyndrome
  8. Nephrologische Erkrankungen
  9. RASopathien
  10. Taubheit

Da alle an der MIDAS-Studie teilnehmenden Patienten mittels Multi-Gene-Panel-Sequenzierung oder ggf. - bei spezieller Indikation - auch mittels Exom-Analyse untersucht werden, bietet die Teilnahme eine Möglichkeit der Diagnosefindung oder –präzisierung, die bei den teilnehmenden Patienten im Rahmen der konventionellen Diagnostik bisher nicht erreicht werden konnte. Die Ergebnisse können therapeutische oder prognostische Relevanz haben und sollten im Rahmen einer genetischen Beratung mitgeteilt und erläutert werden.