When a patient has their DNA read, it gets compared against a reference version of the human genome. It allows geneticists and rare disease experts to look at a list of places where the patient's DNA differs. Most variations will be harmless and shared with millions of other people, but some can cause illness.

A computer software usually helps make that judgment. The program will work through the list and score each difference for how dangerous it looks. Doctors can use those scores to guide treatment options. Researchers in labs all around the world can use the knowledge to study potential mechanisms of action.

A research team led by Dr. Donate Weghorn at the Centre for Genomic Regulation (CRG) in Barcelona has now tested 50 of the world's top prediction tools used for this purpose against 13.5 million mutations spread across 6,659 human genes.

The work, published today in the American Journal of Human Genetics, shows almost all programs overestimate the potential harm of mutations that are less likely to occur than average and underestimate the effect of more likely mutations.

The research team found it happens because almost all of the computer programs look at a region in DNA and ask whether that spot has stayed the same over millions of years of evolution. If it has, the software decides it has been conserved for a reason and so must matter and changing it must be bad.

That includes programs such as AlphaMissense, built by Google DeepMind, along with EVE and popEVE, co-developed by other research groups at the CRG. However, the developers of some of the programs tested expect the effect to be modest in a diagnostic setting. In their view it is unlikely to change the interpretation of clearly damaging variants, and would more plausibly reshuffle the ranking of variants with moderate predicted effects.

The new study finds the models are biased because some regions in the human genome can be much more mutation-prone compared to other regions. For example, Dr. Weghorn has previously shown that the starting points of genes are 35% more prone to mutations than other regions. Research groups around the world have also found other types of mutation hotspots in other regions, or discovered regions that almost never change because nothing much happens there in the first place.

"For some variants, it could be that if you take the biology of mutation rates into account, they could flip from harmless to harmful," says Dr. Donate Weghorn, group leader at the CRG, who led the study. "For most, however, it will be a more gradual shift," she adds.

The researchers found that mutations in genes for DNA repair, for cilia and for sperm function are likely being overcalled as dangerous, while genes linked to intellectual disability and to conditions passed down from a single parent are likely being under-called.

"Both would be bad," says Weghorn.

To test the predictive tools, the team used data created by experiments carried out in the laboratory of Ben Lehner, also at the CRG. Lehner's group physically made hundreds of thousands of mutations across 500 human protein fragments and measured the damage each one caused.

The measurements showed that mutations that occur more often do tend to be slightly less damaging. Life appears to carry some built-in tolerance for its own most common errors, an idea proposed decades ago from theory but never before demonstrated with measurements of protein function.

"The finding that genomes appear to have evolved robustness against their most common mutations opens a new way of thinking about genomic evolution itself," says Hossameldin Ali, first author of the study.

The Weghorn research group showed this effect is too small to account for what the programs are doing, which remained skewed even after the researchers corrected for it.

However, the researchers stress that the findings of their study cannot say what this does to any single person's result, as the software used are just one of the tools clinical experts use to guide diagnostic and treatment directions.

According to the authors of the study, the fix would involve modifying computer software to include information about maps of where the human genome is more or less mutation-prone.
 

EN CASTELLANO

Las herramientas predictivas pueden confundir las mutaciones infrecuentes con las peligrosas, según un nuevo estudio

Cuando se lee el ADN de una persona, el resultado se compara con una versión de referencia del genoma humano. Así se obtiene una lista de los puntos en los que ese ADN difiere, que es la que examinan quienes se dedican a la genética y a las enfermedades raras. La mayoría de esas variaciones serán inofensivas y compartidas con millones de personas, pero algunas pueden causar enfermedades.

Ese primer juicio suele hacerlo un programa informático, que recorre la lista y puntúa cada diferencia en función de lo peligrosa que parezca. El personal médico puede apoyarse en esas puntuaciones para orientar el tratamiento, y los equipos de investigación de todo el mundo las utilizan para estudiar posibles mecanismos de acción.

Un equipo dirigido por la Dra. Donate Weghorn, del Centro de Regulación Genómica (CRG) de Barcelona, ha puesto a prueba 50 de las principales herramientas de predicción empleadas con este fin frente a 13,5 millones de mutaciones repartidas por 6.659 genes humanos.

El trabajo, publicado hoy en el American Journal of Human Genetics, muestra que casi todos los programas sobrestiman el daño potencial de las mutaciones menos probables de producirse y subestiman el efecto de las más probables.

Según el equipo investigador, esto ocurre porque casi todos los programas se fijan en una región del ADN y se preguntan si ese punto se ha mantenido igual a lo largo de millones de años de evolución. Si es así, el programa concluye que se ha conservado por alguna razón, que por tanto debe de ser importante y que modificarlo debe de ser perjudicial.

Entre esos programas figuran AlphaMissense, desarrollado por Google DeepMind, y EVE y popEVE, en cuyo desarrollo han participado otros grupos de investigación del CRG. Sin embargo, los desarrolladores de algunos de los programas analizados esperan que el efecto sea modesto en el ámbito diagnóstico. En su opinión, es poco probable que altere la interpretación de las variantes claramente dañinas, y resulta más plausible que reordene la clasificación de aquellas cuyo efecto previsto es moderado.

El nuevo estudio concluye que los modelos están sesgados porque algunas regiones del genoma humano son mucho más propensas a mutar que otras. Weghorn ya había demostrado que los puntos de inicio de los genes son un 35% más propensos a las mutaciones que otras regiones. Distintos grupos de todo el mundo han identificado además otros tipos de puntos calientes de mutación, así como regiones que casi nunca cambian sencillamente porque allí apenas ocurre nada.

"En algunas variantes puede ocurrir que, si se tiene en cuenta la biología de las tasas de mutación, pasen de inofensivas a dañinas", explica Donate Weghorn, jefa de grupo en el CRG y responsable del estudio. "En la mayoría, sin embargo, el cambio será más gradual", añade.

El equipo ha comprobado que las mutaciones en los genes relacionados con la reparación del ADN, con los cilios y con la función espermática tienden a considerarse más peligrosas de lo que son, mientras que las de los genes vinculados a la discapacidad intelectual y a las enfermedades que se heredan de un solo progenitor tienden a considerarse menos peligrosas de lo que son.

"Ambas cosas serían igual de malas", señala Weghorn.

Para poner a prueba las herramientas de predicción, el equipo utilizó datos procedentes de los experimentos realizados en el laboratorio de Ben Lehner, también en el CRG. Su grupo generó físicamente cientos de miles de mutaciones en 500 fragmentos de proteínas humanas y midió el daño causado por cada una de ellas.

Las mediciones mostraron que las mutaciones que ocurren con más frecuencia tienden a ser algo menos dañinas. La vida parece contar con cierta tolerancia innata a sus errores más habituales, una idea propuesta hace décadas desde la teoría, pero nunca antes demostrada con mediciones de la función de las proteínas.

"El hallazgo de que los genomas parecen haber desarrollado robustez frente a sus mutaciones más frecuentes abre una nueva forma de pensar sobre la evolución genómica", afirma Hossameldin Ali, primer autor del estudio.

El grupo de Weghorn ha demostrado que ese efecto es demasiado pequeño para explicar el comportamiento de los programas, que siguieron mostrando el sesgo incluso después de corregirlo.

Aun así, el equipo subraya que sus resultados no permiten saber qué consecuencias tiene esto en el caso concreto de una persona, ya que estos programas son solo una de las herramientas que utiliza el personal clínico para orientar el diagnóstico y el tratamiento.

La solución, según quienes firman el estudio, pasaría por modificar los programas informáticos para incorporar la información de los mapas que indican qué zonas del genoma humano son más o menos propensas a mutar.
 

EN CATALÀ

Segons un nou estudi, les eines predictives poden confondre les mutacions rares amb les perilloses

Quan es llegeix l'ADN d'una persona, el resultat es compara amb una versió de referència del genoma humà. Això proporciona una llista dels punts on aquest ADN difereix, que és examinada per aquells que es dediquen a la genètica i les malalties rares. La majoria d'aquestes variacions seran inofensives i compartides amb milions de persones, però algunes poden causar malalties.

Aquest primer judici normalment el fa un programa informàtic, que repassa la llista i puntua cada diferència segons com sembli de perillosa. El personal mèdic pot confiar en aquestes puntuacions per orientar el tractament, i els equips de recerca d'arreu del món les utilitzen per estudiar possibles mecanismes d'acció.

Un equip liderat per la Dra. Donate Weghorn, del Centre de Regulació Genòmica (CRG) de Barcelona, ha provat 50 de les principals eines de predicció utilitzades amb aquesta finalitat amb 13,5 milions de mutacions repartides en 6.659 gens humans.

El treball, publicat avui a l'American Journal of Human Genetics, mostra que gairebé tots els programes sobreestimen el dany potencial de les mutacions que són menys probables de produir-se i subestimen l'efecte de les més probables.

Segons l'equip de recerca, això passa perquè gairebé tots els programes observen una regió de l'ADN i es pregunten si aquest punt s'ha mantingut igual al llarg de milions d'anys d'evolució. Si és així, el programa conclou que s'ha conservat per alguna raó, que per tant deu ser important i que modificar-lo deu ser perjudicial.

Aquests programes inclouen AlphaMissense, desenvolupat per Google DeepMind, i EVE i popEVE, en què altres grups de recerca del CRG han participat en el desenvolupament. Tanmateix, els desenvolupadors d'alguns dels programes analitzats esperen que l'efecte sigui modest en l'àmbit diagnòstic. Segons la seva opinió, és poc probable que alteri la interpretació de variants clarament perjudicials, i és més plausible que reordeni la classificació d'aquelles amb un efecte moderat esperat.

El nou estudi conclou que els models estan esbiaixats perquè algunes regions del genoma humà tenen moltes més probabilitats de mutar que d'altres. Weghorn ja havia demostrat que els punts d'inici dels gens són un 35% més propensos a la mutació que altres regions. Grups d'arreu del món també han identificat altres tipus de punts calents de mutació, així com regions que gairebé mai canvien simplement perquè gairebé no hi passa res.

"En algunes variants, si es té en compte la biologia de les taxes de mutació, poden passar d'inofensives a perjudicials", explica Donate Weghorn, líder de grup al CRG i responsable de l'estudi. "En la majoria, però, el canvi serà més gradual", afegeix.

L'equip va trobar que les mutacions en gens relacionats amb la reparació de l'ADN, els cilis i la funció dels espermatozoides solen considerar-se més perilloses del que realment són, mentre que les mutacions en gens vinculats a la discapacitat intel·lectual i malalties heretades d'un sol progenitor solen considerar-se menys perilloses del que realment són.

"Les dues coses serien igualment dolentes", diu Weghorn.

Per provar les eines de predicció, l'equip va utilitzar dades d'experiments realitzats al laboratori de Ben Lehner, també al CRG. El seu grup va generar físicament centenars de milers de mutacions en 500 fragments de proteïnes humanes i va mesurar els danys causats per cadascuna d'elles.

Les mesures van mostrar que les mutacions que es produeixen amb més freqüència tendeixen a ser una mica menys perjudicials. La vida sembla tenir una certa tolerància innata als seus errors més comuns, una idea proposada fa dècades en teoria, però mai abans demostrada amb mesures de la funció proteica.

"La troballa que els genomes semblen haver evolucionat la robustesa davant les seves mutacions més comunes obre una nova manera de pensar sobre l'evolució genòmica", diu Hossameldin Ali, primer autor de l'estudi.

El grup de Weghorn ha demostrat que aquest efecte és massa petit per explicar el comportament dels programes, que van continuar mostrant el biaix fins i tot després de corregir-lo.

Tot i així, l'equip subratlla que els seus resultats no ens permeten saber quines conseqüències té això en el cas específic d'una persona, ja que aquests programes són només una de les eines utilitzades pel personal clínic per orientar el diagnòstic i el tractament.

La solució, segons els qui van signar l'estudi, seria modificar els programes informàtics per incorporar la informació dels mapes que indiquen quines àrees del genoma humà són més o menys propenses a mutar.