Un perfil fenotípico personalizado para la anemia de Fanconi: Abordando las lagunas en las anotaciones de...

Área de la Ciencia:

• Genética y Genómica
• Bioinformática
• Informática Médica

Sus antecedentes:

• La anemia de Fanconi (AF) es un trastorno genético raro que afecta la reparación del ADN, lo que lleva a insuficiencia de la médula ósea, defectos de nacimiento y cáncer.
• El diagnóstico temprano y preciso de la AF es crucial para el manejo del paciente, pero se ve desafiado por datos fenotípicos incompletos e inconsistentes.
• Las anotaciones HPO existentes para AF en las principales bases de datos muestran una discordancia significativa y una cobertura limitada.

Objetivo del estudio:

• Comparar las anotaciones HPO existentes para AF en las bases de datos OMIM y Orphanet.
• Desarrollar un perfil HPO integral y asistido por IA para AF para abordar las brechas de datos identificadas.
• Mejorar el soporte de decisiones clínicas y la fenotipificación computable para el diagnóstico de AF.

Principales métodos:

• Análisis comparativo de términos HPO para AF en OMIM y Orphanet.
• Extracción de términos fenotípicos de las Guías de Atención Clínica de la Fanconi Cancer Foundation (FCF) utilizando OntoGPT, una herramienta de modelo de lenguaje grande (LLM).
• Curación manual de los términos extraídos para garantizar su precisión y relevancia clínica para crear un perfil HPO personalizado de AF.

Principales resultados:

• OMIM y Orphanet compartieron solo 36 (12,6%) de sus 285 términos HPO únicos combinados, lo que indica una discordancia sustancial.
• El perfil HPO personalizado de AF contiene 264 términos únicos, de los cuales 161 (61,0%) son nuevos y no están presentes en OMIM u Orphanet.
• Los términos nuevos mejoran significativamente la cobertura fenotípica en los sistemas musculoesquelético, genitourinario, de las extremidades, de cabeza/cuello y digestivo.

Conclusiones:

• Los perfiles fenotípicos curados por la comunidad, especialmente cuando son asistidos por IA, pueden aumentar sustancialmente las anotaciones de enfermedades existentes.
• El perfil HPO de AF desarrollado es el más completo hasta la fecha, y ofrece una base para mejorar el diagnóstico de AF.
• La metodología asistida por LLM proporciona un enfoque generalizable para mejorar el diagnóstico de enfermedades raras y reducir la odisea diagnóstica.