Design of an internet tool to assess variants of uncertain clinical significance in high-risk breast cancer genes BRCA1 and BRCA2

par Maxime Vallée

Thèse de doctorat en Bioinformatique

Sous la direction de Sean Tavtigian.

Le président du jury était Pierre Hainaut.

Le jury était composé de Niels De Winds, Gilbert Deléage.

Les rapporteurs étaient Rolf Sijmons, Antonis Antoniou.

  • Titre traduit

    Création d'un outil Internet d'évaluation des variants de signification clinique incertaine dans les gènes à haut risque de susceptibilité au cancer du sein BRCA1 et BRCA2


  • Résumé

    Des mutations germinales dans les gènes majeurs du cancer du sein BRCA1 et BRCA2 sont responsables de la maladie chez les patientes cumulant histoire familiale et apparition du cancer à un jeune âge. Environ 15% des femmes testées pour les mutations de BRCA1 et BRCA2 sont porteuses d’une mutation clairement pathogénique dans un des deux gènes. Cependant, des variants de signification clinique incertaine (VUS pour "variants of uncertain clinical significance") sont détectés dans 5% à 15% des cas testés. Pour évaluer la signification clinique des VUS, le Breast cancer Infomation Core (BIC) a développé un modèle Bayésien intégré, basé sur des données d'observations. Align-GVGD, un algorithme d'évaluation des substitutions faux-sens basé sur l'histoire évolutionnaire de la protéine fournit la probabilité a priori du modèle. Cependant, lorsqu'une substitution silencieuse est détectée, elle sera jugée comme neutre par l'évaluation in silico. Pourtant, une mutation au niveau de l'ARNm peut perturber la mécanique de l'épissage, par deux moyens principaux: endommagement des sites sauvages d'épissage, ou la création de sites exoniques d'épissage de novo. Notre premier objectif est de rassembler les variants déjà publiés, de les re-analyser avec le modèle d'évaluation intégrée. Nous voulons extraire le plus de variants publiés premièrement sous le statut de VUS vers un statut plus informatif, avec des recommandations cliniques associées. Par la suite, nous voulons étendre le modèle pour évaluer plus de variants, plus précisément, en intégrant l'évaluation des perturbations de l'épissage. Finalement, nous serons capable de présenter et de fournir ces informations librement sur Internet, via une interface web populaire, une Leiden Open Variation Database (LOVD)


  • Résumé

    Germline mutations in major breast cancer susceptibility genes BRCA1 and BRCA2 are responsible for the disease for high-risk patients (patients with early onset and familial history of breast cancer). Around 15% of screened women for BRCA1 and BRCA2 mutations carry one clearly pathogenic mutation in one of those two genes. However, variants of uncertain clinical significance (VUS) are detected in 5% to 15% of tested patients. To assess clinical significance of VUS, the Breast cancer Information Core (BIC) has developed a Bayesian integrated model, based on observational data. Align-GVGD, an algorithm evaluating damage of missense substitutions based on the evolutionary history of the protein, is providing the prior probability of the model. However, whenever a silent substitution arise, it is firstly treated as neutral by the in silico assessment. Indeed, a mutation at the mRNA level can disrupt the splicing machinery by two main means: damaging wild-type splice sites, or creating exonic de novo splice sites. Our first goal is to be a central repository of already published variants, to re-analyze them using the unified integrated evaluation model. We would like to extract the most variants from the original published status of VUS to a more informative status, with associated clinical recommendations. Then we would like to extend the model to be able to evaluate more variants more precisely by adding the splicing damages assessment in the integrated evaluation. In the end, we will be able to provide these informations freely on Internet, via a widely use web interface, a Leiden Open Variation Database (LOVD)

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