Helena

Как работи Helena

Helena работи на прост принцип - класификацията на варианти се основава на правила и е изцяло проверима. Изкуственият интелект помага за обобщаване на доказателствата, но не взема класификационни решения. Всеки резултат може да се проследи до изходните данни, критериите и литературата.

1
Контрол на качеството
2
Анотация
3
Класификация
4
Фенотип
5
Литература
6
Скрининг
7
Интерпретация

По-малко от 15 минути

Обработка на цял геном и клинична интерпретация

Аналитичният процес

Седем етапа водят от суров VCF файл до готов клиничен доклад. Всеки етап дава проследим и проверим резултат.

1

Обработка на VCF и контрол на качеството

Helena приема VCF файлове от всяка секвенационна платформа - цял геном, екзом или целеви панели. Качеството на всеки вариант се оценява по дълбочина на покритие, качество на генотипа и алелен баланс.

Варианти с известно клинично значение в ClinVar се запазват винаги, дори при ниски метрики за качество. Така нито един клинично значим вариант не се губи заради качеството на секвениране.

VCF стандартен форматФилтрация по качествоЗащита на ClinVar вариантиМаксимална чувствителност

Резултат: Филтрирани по качество варианти със запазени клинично значими варианти

2

Анотация на варианти

Ensembl VEP определя функционалните последици, белтъчния ефект и засегнатите домейни за всеки вариант. Обработката е паралелна и покрива милиони варианти на геном.

Към всеки вариант се добавят данни от множество бази: популационни честоти от gnomAD, клинично значение от ClinVar, предсказания от 12+ инструмента (SIFT, PolyPhen-2, CADD, REVEL, AlphaMissense, DANN, MetaSVM, GERP++, PhyloP, PhastCons), показатели за генна нетолерантност (pLI, LOEUF) и асоциации ген-заболяване от ClinGen.

Ensembl VEPgnomADClinVardbNSFPClinGen12+ предиктора60+ анотации на вариант

Резултат: Напълно анотирани варианти с популационни, функционални, консервационни и клинични данни

3

ACMG/AMP класификация

Вариантите се класифицират по ACMG/AMP 2015 (Richards et al.) - международният стандарт за клинична интерпретация. Всеки от 28-те критерия (PVS1, PS1–4, PM1–6, PP1–5, BA1, BS1–4, BP1–7) се оценява систематично.

Класификацията е изцяло на основата на правила - никакъв модел с изкуствен интелект не определя патогенността. Всеки вариант получава една от петте стандартни класификации (P (патогенен), LP (вероятно патогенен), VUS, LB (вероятно доброкачествен), B (доброкачествен)) с изрично посочване на всеки приложен критерий.

Указания на ACMG/AMP 2015Базирано на правила28 критерия за доказателства5-степенна класификацияЯвно изброяване на критерии

Резултат: Класифицирани варианти с пълна одитна следа на ACMG критериите

4

Корелация фенотип-генотип

Фенотипът на пациента, описан чрез HPO термини, се сравнява с фенотипните профили на гените с кандидат-варианти. Анализът отчита семантичното сходство между термините - не само точни съвпадения, а и информационната близост в HPO йерархията.

Всеки ген получава нормализирана оценка (0–100) с клинична степен. Например патогенен вариант (P) в BRCA1 няма да бъде отбелязан като клинично значим, ако пациентът е насочен заради епилепсия. Така техническата класификация се свързва с конкретния клиничен контекст.

Онтология на човешките фенотипове (HPO)Семантично сходствоИнформационно съдържаниеНормализирана оценкаСтепенна релевантност

Резултат: Подреден списък гени, приоритизирани по силата на фенотипно съответствие за пациента

5

Литературни доказателства

Helena поддържа локална база с генетично филтрирана биомедицинска литература от милиони PubMed публикации. Гените, вариантите и фенотипните асоциации са предварително извлечени, така че търсенето на доказателства за всеки вариант или ген става за по-малко от секунда.

Публикациите се подреждат по клинична полезност за конкретния случай чрез многокомпонентна оценка. Всяко цитиране включва PMID, DOI и извлечен контекст - изцяло проследимо до оригиналната публикация.

Локална PubMed базаПредварително извлечени обектиОценка на релевантностPMID/DOI проследяванеЗаявки под секунда

Резултат: Подредени литературни доказателства с проследими цитирания за всеки ген и вариант

6

Клиничен скрининг и приоритизация

След класификацията вариантите се подреждат по клинична значимост чрез многомерен алгоритъм, съобразен с контекста на пациента - възраст, пол, фамилна анамнеза и индикация за изследването.

Поддържат се различни стратегии - неонатална, педиатрична, за възрастни, проактивен скрининг и тестване за носителство. Резултатът е кратък степенуван списък: Ниво 1 за находки, изискващи незабавно внимание, и Ниво 2 за тези с необходимост от допълнителна преценка. Инцидентните находки се обозначават отделно.

Оценка по клиничен контекстАдаптация по възраст/полНеонаталенПедиатриченДиагностика при възрастниСкрининг за носителствоСтепенен резултат

Резултат: Фокусиран кратък списък на клинично значими варианти от стотици кандидати

7

Семеен и трио анализ (при наличие на данни)

Когато са секвенирани и членове на семейството, Helena добавя доказателства за наследяване към класификацията. Три алгоритъма работят последователно: откриване на de novo варианти с нива на достоверност, определяне на фаза за варианти със съставна хетерозиготност с установяване на родителския произход и оценка на сегрегацията по ClinGen SVI 2021. Първо PLINK проверява за размяна на проби, кръвно родство и дубликати.

Не се налага повторно откриване на варианти - анализът използва вече класифицираните бази данни, обединени по хромозома, позиция и алел. Типичен трио анализ при пълногеномно секвениране (WGS) завършва за 30–90 секунди.

Поддръжка за трио, дуо и сиблингиОткриване на de novo вариантиОпределяне на фаза при съставна хетерозиготностСегрегация по ClinGen SVI 2021Контрол на качеството чрез PLINKМаркери за приложимост

Резултат: Варианти с анотация за наследяване - de novo, съставна хетерозиготност и сегрегационни доказателства

8

Кохортен анализ (при наличие на данни)

За популационни изследвания Helena обединява класифицирани проби в кохортна матрица с дедуплициран каталог на варианти. Върху нея работят шест статистически анализа: тестване на натоварване на ниво ген (Fisher, CMC, SKAT-O с FDR корекция), обогатяване на пътища, анализ на варианти с предполагаема загуба на функция (pLoF), сравнение с gnomAD честоти, репликация на GWAS сигнали и полигенни рискови оценки по каталог PGS.

Резултатите от всички шест анализа се обединяват в подреден списък на кандидат-гени с разбивка по компонент и четими резюмета. За всеки ген се отчита статистическата мощност, така че незначимите резултати при недостатъчна мощност се интерпретират коректно.

Кохортна матрицаТестове за натоварванеОбогатяване на пътищаАнализ на pLoFРепликация на GWASПолигенни оценкиПодреждане на кандидати

Резултат: Подредени кандидат-гени със статистически доказателства и скоринг по компонент

9

Анализ на митохондриална ДНК

Митохондриалната ДНК се различава съществено от нуклеарната - майчино наследяване, хетероплазмия с ефекти, специфични за тъканите, липса на рекомбинация и хаплогрупова структура. Всичко това изисква различен подход към класификацията. Helena насочва вариантите в мтДНК към специализиран класификатор по McCormick 2020 от ClinGen Mitochondrial Disease Variant Curation Expert Panel.

Прилагат се двадесет ACMG критерия с прагове и инструменти, специфични за мтДНК: APOGEE2 за белтък-кодиращи гени, MitoTIP и HmtVAR за тРНК, MITOMAP и HmtDB за популационна честота. Седем критерия са изключени с биологична обосновка. BA1 е съобразен с хаплогрупата, а откриването на NUMT псевдогени предотвратява най-честите фалшиво положителни резултати.

MMDWG 2020ClinGen Expert PanelОтчитане на хетероплазмияОтчитане на хаплогрупатаОткриване на NUMTAPOGEE2 / MitoTIP / HmtVAR

Резултат: Варианти в мтДНК, класифицирани по методологията на ClinGen Mitochondrial Expert Panel

10

Клинична интерпретация с изкуствен интелект

Моделът с изкуствен интелект обединява доказателствата от всички предходни етапи - ACMG класификации, фенотипни корелации, литература и скрининг - в структуриран клиничен доклад. Изкуственият интелект не класифицира варианти. Класификацията е изцяло на основата на правила (Стъпка 3). Ролята му е да интегрира и представи доказателствата в готов за преглед формат.

Дълбочината на интерпретация се адаптира динамично според наличните данни: от базово вариантно резюме (само класификация) до изчерпателен диагностичен синтез (класификация, фенотип, литература и скрининг комбинирани). Доклади се генерират в PDF и DOCX формати със структурирани секции и пълно атрибуиране на доказателствата. Цялата обработка с изкуствен интелект се изпълнява на специализирана инфраструктура в ЕС - никакви данни не се изпращат към външни услуги.

Синтез на доказателстваАдаптивна дълбочинаPDF/DOCX докладиИзкуствен интелект на собствена инфраструктураСъхранение на данните в ЕС

Резултат: Готов за изтегляне доклад с клинична интерпретация със структурирани доказателства и препоръки

Изградена за клинично доверие

Всяко решение в Helena е взето в полза на прозрачността, проверимостта и авторитета на генетика - без компромиси с непрозрачни подходи.

Класификация, базирана на правила

Класификацията следва ACMG/AMP критерии по строги правила, не по предсказания на изкуствен интелект. Изкуственият интелект помага за събиране и представяне на доказателствата, но не взема класификационни решения.

Пълна одитна следа

Зад всяка класификация стоят конкретните ACMG критерии, всяко цитиране има PMID, всяка фенотипна оценка - своите HPO термини. Нищо не остава скрито.

Възпроизводими резултати

Един и същ VCF файл с един и същ клиничен профил дава винаги един и същ резултат. Обработката по правила гарантира детерминистични и проверими резултати.

Авторитет на генетика

Helena е инструмент за подкрепа на клиничните решения. Тя събира доказателства, прилага указанията и представя находките. Крайното решение е на генетика.

Вижте процеса в действие

Заявете демонстрация, за да видите как Helena обработва реален геном - от VCF до клиничен доклад.

Свържете се с нас