Dr. Barbara Gravel van het AI Laboratorium aan de Vrije Universiteit Brussel (VUB) en het Interuniversitair Instituut voor Bio-informatica aan de Université Libre de Bruxelles (ULB), heeft baanbrekende bioinformatica-technieken ontwikkeld die nieuw licht werpen op de genetische oorzaken van complexe ziekten. Haar doctoraatsonderzoek richtte zich op het begrijpen hoe combinaties van genetische varianten, in plaats van individuele mutaties, bijdragen aan aandoeningen zoals hartziekten, gehoorverlies, slechtziendheid en mannelijke onvruchtbaarheid.


Dr. Gravel legt uit: “Genetische varianten zijn kleine veranderingen in het DNA die de werking van eiwitten kunnen beïnvloeden en zo ziekten kunnen veroorzaken. Terwijl veel genetisch onderzoek zich richt op hoe één enkele variant in een gen een ziekte kan veroorzaken, heb ik onderzocht hoe twee varianten in verschillende genen samen een aandoening kunnen veroorzaken. Dit is een complex vraagstuk, omdat deze varianten individueel vaak geen schade aanrichten, maar samen, als ze van beide ouders geërfd worden, kunnen leiden tot ziekte bij hun kinderen.”

Gravel maakt gebruik van geavanceerde machine learning-algoritmes om grote datasets te analyseren en deze complexe variantcombinaties op te sporen. Samen met een team van promovendi heeft ze een uitgebreide database ontwikkeld, genaamd "OLIDA," die genetische data uit meer dan 300 wetenschappelijke studies bevat, met informatie over meer dan 1.800 variantcombinaties die gerelateerd zijn aan 200 verschillende ziekten.


“Het eerste deel van mijn promotieonderzoek bestond uit het verzamelen van gegevens over variantcombinaties uit de wetenschappelijke literatuur. We hebben zorgvuldig informatie verzameld over welke varianten met welke ziekten in verband staan en de sterkte van deze associaties beoordeeld om de nauwkeurigheid te waarborgen,” vertelt Gravel. “Dit werk leidde tot de oprichting van OLIDA, een vrij toegankelijke bron die andere onderzoekers nu kunnen gebruiken om hun eigen voorspellende algoritmes te ontwikkelen.”

Na het voltooien van de database richtte Gravel zich op het ontwikkelen van een algoritme dat clinici kan helpen bij het beter begrijpen en diagnosticeren van zeldzame genetische aandoeningen. Deze tool stelt artsen in staat om potentiële genetische combinaties die verantwoordelijk zijn voor de symptomen van een patiënt te prioriteren, waardoor de mogelijkheden aanzienlijk worden verkleind.

"Wanneer een arts het DNA van een patiënt analyseert, worden vaak tienduizenden genetische varianten geïdentificeerd, waarvan de meeste irrelevant zijn. Mijn algoritme helpt hen om door deze overvloed aan informatie te filteren en rangschikt de combinaties die het meest waarschijnlijk de oorzaak van de ziekte zijn,” aldus Gravel.

Het algoritme werd getest met gegevens van patiënten in Estland die aan mannelijke onvruchtbaarheid leden. De resultaten toonden aan dat de tool zeer effectief was: het plaatste ziekteveroorzakende combinaties consequent binnen de top 50, waardoor clinici kostbare tijd en inspanning bespaarden.

Prof. Dr. Lenaerts van het AI Lab (VUB) en het Interuniversitair Instituut voor Bio-informatica (ULB), die het promotieonderzoek van Dr. Gravel begeleidde, voegde toe: “Barbara's onderzoek betekent niet alleen een vooruitgang in het veld van bio-informatica, maar opent ook de deur naar de ontdekking van nieuwe ziekte-geassocieerde genen, wat op zijn beurt een enorme impact kan hebben op de gezondheidszorg.”

Referentie:

Barbara Gravel, Alexandre Renaux, Sofia Papadimitriou, Guillaume Smits, Ann Nowé, Tom Lenaerts 2024. Prioritization of oligogenic variant combinations in whole exomes, Bioinformatics, Volume 40, btae184, https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btae184

Contact:

Barbara Gravel: barbara.gravel@vub.be +32456299366