Exploring the pathogenesis of rare disorders: novel approaches from genomics to transcriptomics

Abstract

Rare disorders have been presumed to be caused by monogenic variation for decades, hindering the diagnosis in some cases. With many rare disease patients still missing a molecular diagnosis after genetic testing, the importance of approaching such efforts with a multi-perspective study that considers different disease mechanisms and integrates different sequencing technologies arises. The main goal of this thesis is to explore different genetic mechanisms underlying rare disorders. We did this by considering alternative and unexplored disease models and with the use of genomic and transcriptomic approaches in clinical diagnosis of a cohort of patients with immune disorders. We developed a statistical method for the detection of pathogenic digenic variant combinations and determined that sample sizes available in new sequencing efforts will allow us to successfully identify novel candidates. We also explored the use of an approach that integrates genomic and transcriptomic data, providing strong candidate genetic alterations for patients with immune disorders with previous negative genetic testing. Overall, our results highlight that the digenic mechanism of disease can be integrated in efforts to identify causal variants of rare disorders and that genomic and transcriptomic data offer complementary strengths and can increase the diagnostic yield when combined.

Durante décadas se ha asumido que las enfermedades raras son causadas por variación monogénica, lo que dificulta el diagnóstico en algunos casos. Con muchos pacientes sin un diagnóstico molecular definido después de realizar análisis genéticos, surge la necesidad de abordar tales esfuerzos desde un enfoque multiperspectiva que considere diferentes mecanismos e integre diferentes tecnologías de secuenciación. El objetivo principal de esta tesis es explorar diferentes mecanismos genéticos subyacentes a las enfermedades raras. Para hacerlo, hemos considerado modelos de enfermedad alternativos e inexplorados y hemos empleado un enfoque que combina genómica y transcriptómica en el diagnóstico clínico de una cohorte de pacientes con trastornos inmunológicos. Hemos desarrollado un método estadístico para la detección de combinaciones patogénicas de variantes bajo un modelo digénico, determinando que el tamaño de muestra que ofrecen nuevos proyectos de secuenciación masiva, nos permitirá identificar con éxito nuevos candidatos. Además, hemos combinado datos genómicos y transcriptómicos identificando candidatos de interés en pacientes con alteraciones inmunológicas y test genéticos previos negativos. En definitiva, nuestros resultados destacan que el modelo digénico puede integrarse en el estudio de las enfermedades raras y que los datos genómicos y transcriptómicos ofrecen fortalezas complementarias y pueden aumentar el rendimiento diagnóstico al combinarse.