Глобальный поиск Единое окно поиска по РИД и запросам

Разработка алгоритмов автоматизированной диагностики моногенных рецессивных заболеваний

Название НИОКТР Разработка алгоритмов автоматизированной диагностики моногенных рецессивных заболеваний
Аннотация Моногенные рецессивные заболевания (МРЗ), многие из которых являются орфанными, представляют собой значимую медицинскую и социальную проблему. Они, как правило, проявляются при рождении или в детском возрасте и приводят к тяжелым последствиям, включая жизнеугрожающие состояния, физические нарушения и умственную отсталость. Своевременная (ранняя) диагностика таких заболеваний является ключом к их успешной терапии, так как зачастую позволяет предотвратить развитие патологических нарушений до наступления необратимого поражения функций. Необходимость ранней диагностики таких заболеваний в РФ отражена на законодательном уровне. Согласно приказу Минздрава России №185 от 22.03.2006 г. «О массовом обследовании новорожденных детей на наследственные заболевания» в Российской Федерации предусмотрено обследование новорожденных на 5 наследственных заболеваний, а с 2023 г. список тестируемых нозологий был расширен до 36 (приказ Минздрава России от 21.04.2022 г. №274). В будущем ожидается дальнейшее расширение этого списка по мере описания новых нозологий и разработки соответствующих им тест-систем. Диагностика МРЗ может быть затруднена целым рядом факторов, таких как неспецифическая клиническая картина, позднее появление симптомов болезни или отсутствие стандартных лабораторных тестов в силу редкости заболевания. Поэтому разработка эффективных систем скрининга новорожденных на широкий, а в идеальном варианте – открытый, список МРЗ является актуальной прикладной задачей в современной медицине. Единственными методами, обладающими необходимыми свойствами для всех МРЗ, являются технологии на базе генотипирования. Благодаря развитию различных технологий расшифровки генома человека (чипы, секвенирование разных поколений), скрининговые системы на базе геномной информации постепенно вытесняют более традиционные подходы, основанные на молекулярно-биологических методах. Использование геномных технологий неразрывно сопряжено со сложностью анализа большого количества получаемых данных. Так объем данных, полученных для одного пациента, в зависимости от используемых технологий имеет размер до десятков гигабайт и содержит от нескольких тысяч до нескольких миллионов генетических вариантов разной природы - однонуклеотидные замены, небольшие делеции и инсерции, структурные варианты, изменения копийности и результаты широкого спектра других геномных анализов. Подавляющее большинство коммерчески доступных генетических тестов для новорожденных в настоящее время опираются на секвенирование заранее выбранных генов, и определения вероятности ассоциированных с ними заболеваний, таких как гиперфенилаланинемии (PAH, QDPR, GCH1), муковисцидоз (CFTR) или серповидно-клеточная анемия (HBB). Такой подход имеет экономическое преимущество, однако не подходит для постоянного расширения панели исследуемых нозологий. Полногеномное секвенирование могло бы служить универсальным экспериментальным подходом в разработке систем детекции любого наследственного заболевания. Реализация эффективных скрининговых систем на основе полногеномного секвенирования требует выполнения следующих условий: 1. Экономическая конкурентоспособность, обеспечиваемая либо понижением цены секвенирования генома, за счет развития технологий, либо развитием вычислительных методов, позволяющих выполнять анализ на меньшем объеме данных от одного пациента. 2. Системы для эффективной и быстрой обработки большого объема генетических данных 3. Системы для клинической аннотации геномных данных и интерпретации полученных результатов в формате, пригодном для массового использования в медицине (в виде зарегистрированных систем поддержки принятия врачебных решений – СППВР) В текущий момент себестоимость полногеномного исследования составляет порядка 80 тысяч рублей при глубине покрытия равной 30х, что де факто считается стандартом в области генетического тестирования. Выход на рынок новых секвенаторов, таких как Ultima Genomics UG-100 и BGI DNBSEQ-T20x2, использующих секвенирование на матрице большего размера, позволяет снизить стоимость получения сырых данных (.fastq) полногеномного сиквенса до менее чем 100 долларов США, что значительно увеличивает коммерческую доступность метода. Таким образом, с учетом имеющихся технологических трендов, можно предположить, что в ближайшие 10 лет диагностика моногенных заболеваний с использованием полногеномного секвенирования по стоимости с большой вероятностью вплотную приблизится к стоимости диагностики методом ВЭЖХ-МС/МС. С учетом этого основным вопросом внедрения полногеномных методов скрининга является разработка, клинические испытания и регистрация соответствующих программных решений для диагностики. Разработка решений для обработки результатов прочтения геномной информации с получением списка вариаций в ДНК пациента является отдельной задачей создания программно аппаратных комплексов для анализа большого потока данных. Такие решения предлагают ведущие игроки рынка приборов для секвенирования Dragen (Illumina) и MegaBolt (MGI) помимо существующих открытых альтернатив, поддерживающихся государственным финансированием, таких как GATK. В отличие от рынка решений для первичного анализа геномных данных, где присутствуют очевидные лидеры, рынок решений для аннотации и интерпретации не имеет четко обозначенных стандартов и представлен отдельными компаниями, предлагающими проприетарные решения (к примеру, продукты VarSome от Saphetor SA или Genomenal от Novel). Данные решения, однако, не являются законченными продуктами для диагностики конкретных заболеваний, а только помогают врачу - лабораторному генетику в поиске и приоритизации вариантов по конкретным клиническим признакам. Таким образом отсутствие СППВР для автоматизированной генетической диагностики (без участия человека и входной клинической информации) заранее определенного списка заболеваний является основным сдерживающим фактором широкого применения данной технологии для неонатального скрининга.
Доступ к ОКОГУ исполнителя False
Количество связанных РИД 2
Количество завершенных ИКРБС 1
Сумма бюджета 135001.004
Дата начала 2025-01-01
Дата окончания 2025-12-31
Номер контракта 075-00313-25-04
Дата контракта 2025-08-15
Количество отчетов 1
УДК 577.21
Количество просмотров 44
Руководитель работы Волчков Павел Юрьевич
Руководитель организации Дорофеев Владимир Львович
Исполнитель ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ НАУЧНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР ОРИГИНАЛЬНЫХ И ПЕРСПЕКТИВНЫХ БИОМЕДИЦИНСКИХ И ФАРМАЦЕВТИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ"
Заказчик МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Федеральная программа Отсутствует
Госпрограмма Фундаментальные и поисковые научные исследования
Основание НИОКТР Государственное задание
Последний статус 2025-11-14 08:21:24 UTC, 2025-11-14 08:21:24 UTC
ОКПД Нет
Отраслевой сегмент
Минздрав
Межгосударственная целевая программа
Ключевые слова полногеномное секвенирование; биоинформатика; NGS; молекулярная биология; генетическая диагностика; орфанные заболевания
Соисполнители
Типы НИОКТР Поисковое (ориентированные фундаментальные) исследование
Приоритетные направления Науки о жизни
Критические технологии Технологии биоинженерии; Геномные, протеомные и постгеномные технологии
Рубрикатор 34.15.23 - Молекулярная генетика
OECD
OESR Технологии, связанные с выявлением функционирования ДНК, белков и ферментов и как они влияют на начало заболевания и поддержание благополучия (генная диагностика и терапевтические вмешательства (фармакогеномика, генная терапия)
Приоритеты научно-технического развития в) переход к персонализированной, предиктивной и профилактической медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровьесбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных препаратов (прежде всего антибактериальных) и использования генетических данных и технологий;
Регистрационные номера ikrbs: {'card_list': [{'id': 'G5Y0UYXASHDA4V2WVUB69KU4'}]}; nioktr: {'id': 'XJPO7CBAX4E64NPAZNTQZ3V6'}; nioktr: {'id': 'YYDLDXGNP6K3YI7UGWT32TX4'}