InterVar: Clinical Interpretation of Genetic Variants by the 2015 ACMG-AMP Guidelines

发表杂志： The American Journal of Human Genetics
影响因子： 10.794
发表时间：2017.01

文章简介

2015 年美国遗传学会（ ACMG）和分子病理学协会（ AMP）公布了基于 28 条分类依据对人类基因序列突变临床解释的更新标准和指导。但是由于对指导的不同理解，缺乏标准的算法和半自动化的解释工具等，不同研究者对变异的解释往往不同。为了解决这个问题我们建议使用一系列方法来执行该指导并且开发了一款名为 InterVar 的工具帮助人们对人类变异进行解释。InterVar 可以预先输入的 VCF 文件进行注释并且对指导中 18 条分类依据进行自动化评分，我们还推出了其在线版 wInterVar 包括自动化分析步骤和手动调整步骤。这两个工具对具有高外显率的严重的先天性或早发性疾病尤其有效。 使用之前发表的测序就够数据进行验证，我们发现该软件可以加快遗传病基因分析和诊断速度。

研究背景

2015 年美国 ACMG 联合 AMP 等机构发布疾病变异位点的分类及解读标准指南，但是不同数据解读人员在具体解读操作中可能存在一定差异，导致遗传病诊断结论一致性不高。 2016 年对美国 9 家临检实验室 99 个变异位点的临床判读结果显示一致率为 34%。原因有：

1. 指南本身并不能将每一项判读标准的细节和参数都明确规定（数据库的选择和人群频率的设定等）。

2. 许多数据库录入标准不一，准确度参差不齐，有报道HGMA 中 239 个致病位点只有 7.5%在最初发表中是致病的，还有作者也发现了 ClinVar 中定义为致病的两个位点引用的原始文件中并未定义为致病，数据库录入的信息有误。

研究结果

开发了疾病变异分析半自动化解读工具 InterVar 及其在线版wInterVar 高效的根据 ACMG 的判读指南对变异位点信息进行半自动化分析加快遗传病基因分析和诊断速度。
1. 可以输入 ANNOVAR 注释的 VCF 文件等注释文件，也可以直接调用 ANNOVAR 对文件进行注释。
2. InterVar 可以对 ACMG28 条判读标准中的 18 条进行自动化评分，其余 10 条需要后续证据输入或者参数调整。

测试

1.新生突变数据测试验证

2.ClinVar 数据测试验证

3.ESP6500 数据测试验证

4.CLINVITAE数据测试验证