Ein „Genomic-First“-Ansatz zum Screening auf seltene genetische Störungen – die Identifizierung spezifischer genetischer Varianten und die anschließende Untersuchung der damit verbundenen Merkmale und Symptome – kann diese Erkrankungen früher und häufiger identifizieren als herkömmliche genetische Tests, die sich an klinischen Symptomen orientieren, wie eine Studie von Geisinger ergab.
Mindestens 24 Millionen Menschen in den USA, also mehr als 5 % der Gesamtbevölkerung, sind von seltenen genetischen Erkrankungen betroffen. Die Diagnose von RGD erfolgte bisher nach dem „Phänotyp-Prinzip“, bei dem Menschen mit klinischen Symptomen zu genetischen Tests überwiesen werden, um die zugrunde liegende Ursache zu identifizieren. Dieser Ansatz kann die Prävalenz von RGD unterschätzen, da Menschen mit weniger schweren oder gar keinen Symptomen seltener zu genetischen Tests überwiesen werden.
Für ihre Studie entwickelte das Geisinger-Team eine Liste mit 2.701 RGDs, die auf Bevölkerungsebene nicht routinemäßig gescreent werden, und entwickelte dann eine Strategie zur Identifizierung krankheitsverursachender Varianten in dieser Genliste innerhalb einer Gruppe von 218.680 Teilnehmern an Geisingers MyCode Community Health Initiative .
Das Forschungsteam entwickelte und verwendete automatisierte Methoden zum Vergleich der genomischen Befunde der Teilnehmer mit bestehenden klinischen Diagnosen. Diese Methode wurde als „diagnostische Übereinstimmung“ (DxFit) bezeichnet. Sie fanden heraus, dass 2,5 % dieser Gruppe eine genetische Veränderung mit hoher Wahrscheinlichkeit für eine RGD aufwiesen. Die DxFit-Bewertung ergab jedoch, dass für die Mehrheit dieser Personen in ihrer elektronischen Gesundheitsakte keine entsprechende klinische Diagnose vorlag.
Die Studie wurde diese Woche online im American Journal of Human Genetics veröffentlicht .
