Явление неполной пенетрантности патогенных вариантов генома проявляется в отсутствии соответствующего моногенного фенотипа у части носителей варианта [1]. Неполную пенетрантность можно оценить как долю людей — носителей варианта, у которых проявляется заболевание или фенотип [2]. На проявление неполной пенетрантности варианта влияют как тип и зиготность варианта (его присутствие в гетеро- или гомозиготном состоянии), так и пол, возраст пациента, его полигенный фон и наличие внешних факторов риска (ФР) [3].

Ранее неполную пенетрантность вариантов генома наиболее часто исследовали в семьях, где изучали сегрегацию варианта вместе с фенотипом, или же в клинических когортах. Можно предположить, что такой подход значительно завышает оценку пенетрантности, т.к. заранее подразумевает наличие определенного фенотипа, а также общий полигенный фон и внешние ФР [4]. Благодаря наличию больших популяционных когорт появилась возможность исследовать явление неполной пенетрантности на популяционном уровне [5-7]. С одной стороны, такой подход освобождает от необходимости делать предположения о наличии заболевания, с другой, такие исследования плохо учитывают заболевания, связанные со смертельными исходами в раннем возрасте, и обогащены заболеваниями с поздним началом [4]. Постепенное увеличение объема данных о пенетрантности патогенных вариантов при моногенных заболеваниях позволяет исследовать их свойства, в первую очередь те, которые можно связать с ожидаемым уровнем пенетрантности варианта.

Первичные кардиомиопатии (КМП) — это моногенные заболевания, связанные с широким спектром известных генетических факторов [8][9]. При ДНК (дезоксирибонуклеиновая кислота)-диагностике у пациентов с наследственными формами КМП в ~60% случаев удается найти вариант, ставший причиной проявления заболевания [10]. Клинические проявления наследственных КМП широко варьируются в зависимости от типа КМП, морфофункционального варианта, характера ремоделирования и пр.; наиболее грозными последствиями могут быть жизнеугрожающие аритмии или внезапная сердечная смерть [11-13].

Для многих КМП описана неполная пенетрантность вызывающих их вариантов генома [14]. Цель работы — изучение свойств и аннотации таких вариантов на основе результатов, полученных в работе McGurk KA, et al. (2023) [6] для выявления различий между высоко-пенетрантными и средне-пенетрантными вариантами генома.

Сбор данных. В работе McGurk KA, et al. (2023) [6] были изучены варианты, ассоциированные с гипертрофической КМП (ГКМП) в генах MYH7, MYBPC3, MYL2, MYL3, ACTC1, TNNI3, TNNT2, TPM1, и с дилатационной КМП (ДКМП) в генах BAG3, DES, DSP, LMNA, MYH7, PLN, RBM20, SCN5A, TNNC1, TNNT2, TTN. В исследовании использовались данные секвенирования 10400 пациентов с ГКМП и 2564 пациентов с ДКМП, а также выборки UK Biobank (16748 участников) и gnomAD (125748 участников) в качестве популяционных выборок. В анализе учитывались белок-изменяющие варианты с высокой или средней степенью воздействия в MANE (Matched Annotation from NCBI and EMBL-EBI) транскриптах согласно аннотации Ensembl и Sequence Ontology. Для каждого варианта авторами исходной публикации была проведена дальнейшая ручная курация на основе информации из базы данных ClinVar [15] и критериев ACMG (The American College of Medical Genetics and Genomics) [16]. В результате исследуемые варианты были классифицированы по клинической значимости в один из пяти классов: патогенные, вероятно патогенные, варианты с неизвестной значимостью, вероятно безвредные и безвредные.

Для оценки пенетрантности авторы использовали формулу Байеса [17]:

В дальнейший анализ были включены следующие две группы вариантов (таблица 1):

Биоинформатический и статистический анализ. Варианты из исследования McGurk KA, et al. (2023) [6] были аннотированы нами с помощью Ensembl VEP v. 111 [18], а также актуальными данными баз ClinVar от 01.07.2024 [15], gnomAD v. 4.1.0 [19] и dbNSFP v. 4.7а [20]. База dbNSFP объединяет предсказания патогенности несинонимичных вариантов генома, выполненные различными многочисленными методами [20]. В работе использовалось 49 различных методов предсказания патогенности вариантов и оценок консервативности позиции мутации: SIFT4G_converted, Polyphen2_HDIV, Polyphen2_HVAR, LRT_converted, MutationTaster_converted, MutationAssessor, FATHMM_converted, PROVEAN_converted, VEST4, MetaSVM, MetaLR, MetaRNN, M-CAP, REVEL, MutPred, MVP, gMVP, MPC, PrimateAI, DEOGEN2, BayesDel_addAF, BayesDel_noAF, ClinPred, LIST-S2, VARITY_R, VARITY_ER, VARITY_R_LOO, VARITY_ER_LOO, ESM1b, EVE, AlphaMissense, CADD_raw, DANN, fathmm-MKL_coding, fathmm-XF_coding, Eigen-raw_coding, Eigen-PC-raw_coding, GenoCanyon, integrated_fitCons, LINSIGHT, GERP++_RS, phyloP100way_vertebrate, phyloP470way_mammalian, phyloP17way_primate, phastCons100way_vertebrate, phastCons470way_mammalian, phastCons17way_primate, SiPhy_29way_logOdds, bStatistic_converted. Для исследуемых инструментов были получены ранговые оценки патогенности, где 0 означает безвредный вариант, 1 — патогенный. Статистический анализ проводили, используя среду R 4.1.2 с открытым исходным кодом. Для оценки корреляций использовали коэффициент корреляции Спирмена. Уровень статистической значимости в корреляционном анализе после поправки Бонферрони на множественное сравнение равнялся 1,02×10⁻³. Для сравнения ранговых оценок между группами вариантов использовали односторонний тест Манна-Уитни-Вилкоксона с уровнем значимости <0,05.

Распределение вариантов по типам аннотации из работ McGurk KA, et al. (2023) [6] представлено на рисунке 1. Подавляющее большинство вариантов являлось миссенс-заменами: от 60 до 87% в зависимости от группы и заболевания. Следующей широко представленной группой были варианты в канонических сайтах сплайсинга (от 2 до 11%) и новые стоп-кодоны (от 2 до 20%).

Распределение оценок пенетрантности для подгруппы "средняя пенетрантность" представлено на рисунке 2. Большинство вариантов для ДКМП (n=42, 71,2%) и для ГКМП (n=244, 94,9%) обладают пенетрантностью <25%. Распределение вариантов по типам в зависимости от оценок пенетрантности приведено на рисунке 3. Укорачивающие белок варианты (стоп-кодоны, сдвиг рамки считывания или мутации в сайтах сплайсинга) были более представлены среди вариантов с высокими значениями пенетрантности, чем с низкими. Медианное значение пенетрантности миссенс-замен равнялось 6,0% для ДКМП и 1,7% для ГКМП, для вариантов всех остальных типов — 35,9% для ДКМП и 5,2% для ГКМП. Более высокие значения для них объясняются тем, что это, в основном, укорачивающие белок варианты с добавлением небольшого числа инделов без сдвига рамки считывания.

На рисунке 4 представлено распределение вариантов генома по классам патогенности [6]. Самой распространенной группой являлись варианты с неизвестной значимостью для ДКМП (n=33, 55,9%) и для ГКМП (n=151, 58,7%). Для них характерны низкие значения пенетрантности с медианным значением 9,2% для ДКМП и 1,0% для ГКМП. В случае ДКМП второй самой распространенной группой были вероятно патогенные варианты (n=14), в случае ГКМП — патогенные варианты (n=29), медианное значение пенетрантности для них составило 37,2% и 15,6%, соответственно.

Для вариантов, определенных авторами публикации [6] как "группа со средней пенетрантностью", наблюдалась значимая корреляция оценки пенетрантности и популяционной частоты варианта в данных gnomAD v.4.1.0: коэффициент корреляции равнялся -0,90 [ 95% ДИ (доверительный интервал): -0,95 — -0,80] (р<0,001) для ДКМП и -0,75 [ 95% ДИ: -0,81– -0,68] (р<0,001) для ГКМП. Такой результат вполне ожидаем, т.к. оценка пенетрантности в этой работе выполнялась, в т.ч. на основе значений популяционной частоты варианта [17].

Для этих вариантов нами были изучены корреляции между значениями пенетрантности и ранговыми оценками патогенности миссенс-вариантов, выполненных 49 различными инструментами предсказания из базы dbNSFP. Такие оценки были получены для 37 вариантов со средней пенетрантностью в случае ДКМП и 160 вариантов в случае ГКМП. Далее были рассмотрены только те корреляции, для которых p-значение после поправки Бонферрони было <1,02×10⁻³: 12 значимых корреляций для вариантов, связанных с ДКМП, и 22 для связанных с ГКМП (рисунок 5).

Для обоих заболеваний в список 5 самых высоко коррелирующих с пенетрантностью методов предсказания вошло 4 метода: CADD, BayesDel (с учетом частоты и без), ClinPred. Значения коэффициента корреляции Спирмена для них составили 0,62-0,68 для ДКМП и 0,34-0,57 для ГКМП. С помощью этих методов были получены оценки предсказанной патогенности для вариантов из группы с неизвестной пенетрантностью. Для трех инструментов — ClinPred, BayesDel с учетом частоты и без — тестом Манна-Уитни-Вилкоксона было получено, что ранговые оценки патогенности значимо больше в группе вариантов с неизвестной пенетрантностью, чем в группе вариантов со средней пенетрантностью в случае ДКМП, и для всех 4-х — в случае ГКМП (рисунки 6 и 7).

В рамках настоящей работы исследованы варианты генома, описанные в работе McGurk KA, et al. [6], которая представляет один из наиболее крупных курируемых наборов данных по оценкам пенетрантности вариантов генома.

В изученном спектре вариантов значительно преобладали миссенс-замены (от 59 до 89% из всей группы вариантов), что объясняется широкой распространенностью таких вариантов в геноме человека [21]. Среди вариантов с относительно высокими оценками пенетрантности оказались наиболее представлены варианты со сдвигом рамки считывания, т.к. они зачастую приводят к гаплонедостаточности или формированию аберрантного белка [22]. Была также исследована корреляция частот вариантов в новейшей версии 4.1.0 базы gnomAD с оценками пенетрантности. Для всех вариантов были получены отрицательные оценки корреляции с частотой варианта в базе gnomAD, что позволяет предположить, что при увеличении пенетрантности вариант встречается в популяциях реже. Другой возможной причиной высокой корреляции этих величин является то, что пенетрантность варианта рассчитывалась с учетом его популяционной частоты. Также наблюдалось обогащение вариантами с неизвестной значимостью среди вариантов с низкими оценками пенетрантности, и, вероятно, патогенных и патогенных вариантов среди вариантов с высокими оценками пенетрантности, что дополнительно ставит под вопрос клиническую значимость вариантов с оценкой пенетрантности <0,2. Миссенс-замены обладали более низкой медианной пенетрантностью, чем варианты остальных типов, что вполне ожидаемо, т.к. последние, как правило, приводят к более серьезным последствиям для продукта гена.

В рамках работы были изучены связи оценок пенетрантности вариантов и предсказания их патогенности различными инструментами. Из 4-х инструментов, показавших лучшие результаты для всех наборов данных — CADD, BayesDel с учетом частоты и без, и ClinPred, — три используют частоту как один из предсказательных признаков: CADD, BayesDel с учетом частоты и ClinPred. Таким образом, данный результат ожидаем, если учитывать наблюдаемую нами корреляцию частоты и оценки пенетрантности. Часть методов, показавших значимую корреляцию с оценками пенетрантности для ГКМП, являются метапредикторами (например, MetaSVM, REVEL, MetaLR), и учитывают предсказания других методов, использующих частоту варианта как предиктор.

В случае BayesDel без учета частоты коэффициент корреляции Спирмена составил 0,64 и 0,34 для ДКМП и ГКМП, соответственно. Помимо этого метода, популяционные частоты не используются лишь в нескольких методах (MutationTaster, ESM1b, PrimateAI), и значения коэффициента корреляции Спирмена для ESM1b и PrimateAI них ощутимо ниже, чем для методов, учитывающих частоты: 0,21 и 0,27 для ГКМП, соответственно, при этом значимой корреляции с пенетрантностью для ДКМП показано не было. Метод MutationTaster продемонстрировал относительно высокий коэффициент корреляции Спирмена (0,57) в случае ДКМП, но не показал значимой корреляции с ГКМП. В работе систематически наблюдаются более высокие корреляции для ДКМП, чем для ГКМП, что, предположительно, может быть объяснено как различиями в молекулярных механизмах неполной пенетрантности для заболеваний, так и различием в количестве исследуемых вариантов.

Для группы вариантов, которая в работе [6] была описана как варианты с неизвестной (но, предположительно, высокой) пенетрантностью было получено, что 3 инструмента — BayesDel с учетом частоты и без, и ClinPred — дают значимо бóльшие оценки патогенности, чем в группе вариантов со средней пенетрантностью для обоих заболеваний.

Настоящая работа имеет несколько ограничений. Во-первых, McGurk KA, et al. [6] использовали теорему Байеса для частот вариантов в когортах больных и условно здоровых участников исследования. В работе использовалась часть данных из базы gnomAD в расчетах, что влияет на полученные в исследовании оценки корреляций. Во-вторых, в нашей работе использовался лишь один из двух доступных наборов данных о пенетрантности вариантов генома в отношении КМП. Второй набор данных из работы Forrest IS, et al. (2022) [5] обладает рядом существенных недостатков, в частности, множественных проблем с аннотацией вариантов как по классам патогенности, так и относительно корректности ассоциации с фенотипом [4].

В рамках работы были описаны связи популяционной частоты варианта генома, его типа, и оценки его пенетрантности. Также были изучены корреляции пенетрантности варианта и предсказаний его патогенности. В работе впервые показано, что использование вычислительных предсказаний патогенности вариантов генома может использоваться для отделения высоко-пенетрантных вариантов от средне-пенетрантных. Можно надеяться, что по мере увеличения размера выборок и разнообразия исследуемых заболеваний будет получена более объективная картина применимости вычислительных методов для предсказания не только патогенности, но и пенетрантности вариантов генома.

Отношения и деятельность: все авторы заявляют об отсутствии потенциального конфликта интересов, требующего раскрытия в данной статье.