Bioinforma)cs challenges in a personalized medicine pipeline - PowerPoint PPT Presentation

Bioinforma)cs ¡challenges ¡in ¡a ¡ personalized ¡medicine ¡pipeline ¡ Victoria López Alonso PhD Medical Bioinformátics Area Instituto de Salud Carlos III Spain Workshop INBIOMEDvision, MIE 2011 2nd ¡Consor)um ¡Mee)ng, ¡Barcelona ¡16th ¡May, ¡2011 ¡

Bridging ¡gaps ¡between ¡Bioinforma2cs ¡and ¡MI ¡ BMI ¡ deals ¡ with ¡ the ¡ integra)ve ¡ management ¡ and ¡ synergic ¡ exploita)on ¡ of ¡ the ¡ wide ¡ and ¡ inter-­‑related ¡ scope ¡of ¡informa)on ¡that ¡is ¡generated ¡and ¡needed ¡in ¡ healthcare ¡ seBngs, ¡ biomedical ¡ research ¡ ins)tu)ons ¡ and ¡health-­‑related ¡industry. ¡ 2nd ¡Consor)um ¡Mee)ng, ¡Barcelona ¡16th ¡May, ¡2011 ¡

Bioinforma)cs ¡challenges ¡for ¡Personalized ¡medicine ¡ ¡ Overview: ¡ Personalized ¡medicine ¡in ¡current ¡prac)ce ¡ 1-­‑ ¡Processing ¡large-­‑scale ¡genomic ¡data ¡ 2-­‑ ¡Interpreta)on ¡of ¡func)onal ¡effect ¡of ¡ genomic ¡varia)on ¡ 3-­‑ ¡Integra)on ¡of ¡systems ¡data ¡ 4-­‑ ¡Transla)on ¡into ¡medical ¡prac)ce ¡ 2nd ¡Consor)um ¡Mee)ng, ¡Barcelona ¡16th ¡May, ¡2011 ¡

Personalized ¡medicine ¡in ¡current ¡prac)ce ¡ ¡ Transla)onal ¡bioinforma)cs ¡u)lizes ¡computa)onal ¡tools ¡for ¡the ¡analysis ¡ of ¡ large ¡ biological ¡ databases ¡ and ¡ to ¡ fully ¡ comprehend ¡ disease ¡ mechanisms ¡by ¡not ¡only ¡understanding ¡the ¡gene)cs ¡and ¡the ¡proteomics ¡ but ¡also ¡by ¡associa)ng ¡them ¡with ¡the ¡clinical ¡data. ¡ 2nd ¡Consor)um ¡Mee)ng, ¡Barcelona ¡16th ¡May, ¡2011 ¡

Advances ¡of ¡molecular ¡science ¡ • Human ¡Genome ¡Project ¡in ¡2003 ¡ Finishing ¡the ¡euchroma)c ¡sequence ¡of ¡the ¡human ¡genome. ¡ ¡ ¡ Nature ¡2004; ¡431 ¡(7011): ¡ ¡931-­‑945. ¡ ¡ • Phase ¡I ¡HapMap ¡project ¡in ¡2005 ¡ Phase ¡II ¡ ¡and ¡Phase ¡III ¡ A ¡haplotype ¡map ¡of ¡the ¡human ¡genome. ¡ Nature ¡2005: ¡437(7063):1299-­‑1320 ¡ ¡ • Encyclopedia ¡of ¡DNA ¡Elements ¡(ENCODE) ¡project ¡in ¡2007 ¡ Iden)fica)on ¡and ¡analysis ¡of ¡func)onal ¡elements ¡in ¡1% ¡of ¡the ¡human ¡genome. ¡ Nature ¡2007; ¡447(7146):799-­‑816 ¡ • 1000 ¡Genomes ¡Project ¡in ¡2008 ¡ DNA ¡sequences. ¡ ¡A ¡plan ¡to ¡capture ¡human ¡diversity ¡in ¡1000 ¡genomes. ¡ Science ¡2008; ¡319(5863):395 ¡ $1000 ¡Genome ¡in ¡…2013 ¡?? 2nd ¡Consor)um ¡Mee)ng, ¡Barcelona ¡16th ¡May, ¡2011 ¡

Personalized ¡medicine ¡in ¡current ¡prac)ce ¡ ¡ ¡ The ¡inclusion ¡of ¡geneKcs ¡in ¡EHRs ¡will ¡provide ¡risk ¡ assesment. ¡ Clinical ¡assessment ¡incorpora)ng ¡a ¡personal ¡ genome . ¡ Ashley ¡et ¡al. ¡Lancet ¡(2010) ¡ ¡ Incidence ¡of ¡adverse ¡events ¡for ¡drugs ¡ ¡ Abacavir, ¡Carbamazepine ¡and ¡Clozapine ¡ ¡ (DeRling ¡et ¡al., ¡2007; ¡Ferrell ¡and ¡McLeod, ¡2008, ¡2002). ¡ Chemotherapy ¡medicaKons ¡ trastuzumab ¡and ¡ImaKnib ¡ ¡ (Gambacor2-­‑Passerini, ¡2008; ¡ ¡ Hudis, ¡2007) ¡ Targeted ¡pharmacogeneKc ¡dosing ¡algorithm ¡is ¡used ¡for ¡warfarin ¡ ( Interna2onal ¡Warfarin ¡Pharmacogene2cs ¡Consor2um ¡et ¡al., ¡2009) ¡ ¡ 2nd ¡Consor)um ¡Mee)ng, ¡Barcelona ¡16th ¡May, ¡2011 ¡

Personalized ¡medicine ¡in ¡current ¡prac)ce ¡ ¡ ¡ With ¡easy ¡access ¡to ¡a ¡well ¡annotated ¡human ¡genome ¡an ¡individual ¡ could ¡adquire ¡a ¡gene)c ¡health ¡profile ¡including ¡risk ¡and ¡resistance ¡ factors ¡that ¡could ¡be ¡used ¡to ¡guide ¡medical ¡decisions. ¡ ¡ Ø Today ¡pa)ent´s ¡gene)cs ¡ are ¡consulted ¡only ¡for ¡few ¡ diagnoses ¡and ¡treatments ¡ and ¡ only ¡ in ¡ certain ¡ medical ¡ centers ¡ (cys2c ¡ fribrosis ¡, ¡breast ¡cancer) ¡ ¡ Bentley ¡D. ¡ “ Genomes ¡for ¡Medicine ” . ¡(2004). ¡Nature ¡Insight ¡429, ¡p440-­‑446 ¡ 2nd ¡Consor)um ¡Mee)ng, ¡Barcelona ¡16th ¡May, ¡2011 ¡

Bioinforma)cs ¡challenges ¡for ¡Personalized ¡medicine ¡ ¡ Ø Different ¡ informa)cs ¡ challenges ¡ should ¡ be ¡ addressed ¡to ¡create ¡the ¡tools ¡to ¡tailor ¡medical ¡care ¡ to ¡ each ¡ individual ¡ genome ¡ and ¡ also ¡ to ¡ realize ¡ the ¡ poten)al ¡of ¡personalized ¡medicine ¡ 1-­‑ ¡Processing ¡large-­‑scale ¡genomic ¡data ¡ 2-­‑ ¡Interpreta)on ¡of ¡func)onal ¡effect ¡of ¡genomic ¡ varia)on ¡ 3-­‑ ¡Integra)on ¡of ¡systems ¡data ¡ 4-­‑ ¡Transla)on ¡into ¡medical ¡prac)ce ¡ 2nd ¡Consor)um ¡Mee)ng, ¡Barcelona ¡16th ¡May, ¡2011 ¡

1-­‑Processing ¡large-­‑scale ¡genomic ¡data ¡ SNP: ¡frequency ¡in ¡the ¡ human ¡popula)on ¡is ¡ ¡ higher ¡than ¡1% SNPs ¡(Single ¡Point ¡Polymorphims) ¡are ¡key ¡enablers ¡in ¡ realizing ¡the ¡concept ¡of ¡personalized ¡medicine. ¡ ¡ Sequencing ¡technologies ¡are ¡becoming ¡accessible ¡ Whole ¡genome ¡< ¡2 ¡weeks ¡ 1 ¡error ¡per ¡100 ¡kb-­‑-­‑-­‑-­‑-­‑-­‑-­‑30.000 ¡erroneous ¡variant ¡calls ¡ ¡ Ø The ¡ error ¡ rate ¡ of ¡ these ¡ technologies ¡ is ¡ a ¡ source ¡ of ¡ significant ¡ challenges ¡ in ¡ applica)ons, ¡ including ¡ discovering ¡novel ¡variants ¡ ¡ 2nd ¡Consor)um ¡Mee)ng, ¡Barcelona ¡16th ¡May, ¡2011 ¡

1-­‑Processing ¡large-­‑scale ¡genomic ¡data ¡ Variant ¡discovery-­‑-­‑-­‑”needle ¡in ¡a ¡haystack” ¡ Variant ¡discovery-­‑-­‑-­‑”needle ¡in ¡a ¡haystack” ¡ ¡ Ø Verifica)on ¡of ¡novel ¡variants ¡due ¡to ¡the ¡false ¡posi)ve ¡ rate ¡ In ¡addi)on ¡there ¡are ¡other ¡important ¡classes ¡of ¡ varia)ons ¡for ¡clinical ¡applica)ons: ¡ short ¡inser)on–dele)on ¡variants ¡(indels), ¡ ¡ copy ¡number ¡variants ¡(CNVs) ¡ ¡ structural ¡variants ¡(SVs) ¡ ¡ New ¡algorithms ¡to ¡detect ¡these ¡varia)ons ¡from ¡ ¡ sequencing ¡ ¡data ¡ sequencing ¡ ¡data ¡ ¡ ¡ 2nd ¡Consor)um ¡Mee)ng, ¡Barcelona ¡16th ¡May, ¡2011 ¡

1-­‑ ¡Processing ¡large-­‑scale ¡genomic ¡data ¡ High ¡quality ¡sequence ¡reads ¡must ¡be ¡placed ¡into ¡their ¡ genomic ¡context ¡to ¡iden)fy ¡variants. ¡ ¡ Ø The ¡challenge ¡is ¡to ¡develop ¡new ¡algorithms ¡to ¡do ¡the ¡ “novo ¡assembly” ¡computa)onally ¡possible. ¡ De ¡novo ¡assembly ¡is ¡slow ¡and ¡complicated ¡by ¡repe))ve ¡ elements. ¡ ¡ Ø Sequences ¡ are ¡ mapped ¡ to ¡ a ¡ genomic ¡ reference ¡ sequence: BLAST ¡have ¡been ¡tradi)onally ¡used, ¡but ¡their ¡execu)on ¡ speed ¡depends ¡on ¡the ¡genome ¡size. ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ 2nd ¡Consor)um ¡Mee)ng, ¡Barcelona ¡16th ¡May, ¡2011 ¡

1-­‑ ¡Processing ¡large-­‑scale ¡genomic ¡data ¡ ¡ Ø New ¡Mapping ¡and ¡alignment ¡algorithms ¡ BLAT ¡indexed ¡version ¡of ¡the ¡genome ¡ (Kent, ¡2002). ¡ ¡ Burrows-­‑Wheeler ¡Aligner ¡(BWA) ¡ (Li ¡and ¡Homer, ¡2010). ¡ ¡ Ø Ideally ¡ performed ¡ in ¡ a ¡ cluster ¡ or ¡ by ¡ using ¡ cloud ¡ compu)ng ¡ Ø Program ¡ must ¡ allow ¡ for ¡ mismatches ¡ without ¡ resul)ng ¡in ¡false ¡alignments ¡ ¡ Ø Improving ¡of ¡quality ¡control ¡metrics: ¡ra)os ¡of ¡base ¡ transi)on, ¡ Mendelian ¡ inheritance ¡ errors ¡ (MIE), ¡ rela)ve ¡quality ¡scores… ¡ ¡ ¡ 2nd ¡Consor)um ¡Mee)ng, ¡Barcelona ¡16th ¡May, ¡2011 ¡