Miopatie congenite: risultati clinici e genetici da un centro specialistico di neurologia pediatrica

Abstract

Background: le Miopatie Congenite sono un gruppo di rare malattie Mendeliane che colpiscono il muscolo scheletrico. La caratteristica principale delle MC è l’eterogeneità sia genotipica che fenotipica. In questo studio abbiamo utilizzato il Sequenziamento di Nuova Generazione (NGS) in una coorte di 27 individui affetti da MC con l’obiettivo di raggiungere una definizione genetica. Ottenere una diagnosi genetica è importante per diversi motivi: prognosi, setting terapeutico personalizzato, possibilità di essere arruolati in trial clinici e diagnosi prenatale. Metodi: la valutazione clinica include anamnesi personale e famigliare, esame obiettivo, analisi del sangue, EMG, RM e biopsia muscolare. I dati genetici sono stati ottenuti eseguendo il sequenziamento di un pannello genico come test genetico di primo livello e il sequenziamento dell’esoma come test di secondo livello nei pazienti rimasti irrisolti dopo il pannello. I dati grezzi sono stati elaborati sulla base di una pipeline sviluppata presso i laboratori dell’istituto Gaslini. Le varianti identificate sono state classificate secondo database di popolazione, algoritmi di predizione del danno, ClinVar e linee guida ACMG. Risultati: Una variante patogenetica è stata individuata in 7/27 individui affetti con un tasso diagnostico del 26% (il GPS ha portato all’identificazione di 5 varianti patogene, mentre il WES ha permesso di identificarne altre due, aumentando la resa diagnostica del 40%). Varianti di significato incerto o probabilmente benigne sono state identificate in 7/27 pazienti. In un paziente è stata identificata una variante in un gene candidato. Conclusioni: NGS ha dimostrato di essere un potente strumento diagnostico nei pazienti con MC; in particolare, il sequenziamento dell’esoma, identificando varianti in geni non precedentemente associati alla malattia, aumenta il numero di pazienti in cui è possibile arrivare ad una diagnosi genetica con evidenti vantaggi in termini di gestione del paziente.

Background: Congenital myopathies (CM) are a group of rare Mendelian diseases that affect the skeletal muscle. The main feature of CM is heterogeneity both from a phenotypic and genotypic point of view. In this study we used Next-Generation Sequencing (NGS) in a cohort of 27 individuals suffering from CM followed at our tertiary pediatric neurology center with the aim of achieving a precise genetic definition. To obtain a genetic diagnosis is important for several reasons: prognostic definition, personalized therapeutic setting, possibility of being enrolled in clinical trials and prenatal diagnosis. Methods: Clinical assessment includes personal and family history, physical examination, blood tests, muscle biopsy, muscle MRI and EMG. The genetic data were obtained by performing GPS (gene panel sequencing) as first-tier genetic testing and WES (whole-exome sequencing) as second-tier testing in patients who remained unsolved after the panel. Raw data were processed on the basis of a pipeline developed at “G.Gaslini” Institute laboratories. The identified variants were classified according to population databases, damage prediction algorithms, ClinVar and ACMG guidelines. Results: A pathogenic or likely pathogenic variant was found in 7/27 affected individuals, with a diagnostic rate of 26% (GPS led to the identification of 5 pathogenic variants, while WES allowed us to identify 2 other ones, increasing the diagnostic yield by 40%). Variants of uncertain significance (VUS) or likely benign have been found in 7/27 patients. A variant in a novel (candidate) gene was identified in one affected individual. Conclusions: NGS has proven to be a powerful diagnostic tool in patients with CM; in particular, the sequencing of the entire exome (WES), by identifying novel gene variants not previously associated with the disease, increases the number of patients in which it is possible to arrive at a genetic diagnosis with obvious advantages in terms of patient management.