Un estudio publicado recientemente en la revista científica Database: The Journal of Biological Databases and Curation presenta SpadaHC, una nueva herramienta que permite a los centros españoles registrados en diagnóstico genético compartir datos. Esta colaboración busca mejorar la clasificación de variantes genéticas que predisponen al cáncer hereditario. SpadaHC, cuyo nombre deriva de "SPAnish DAtabase for Hereditary Cancer", es el resultado de un esfuerzo nacional promovido por el Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBER) a través del área de Cáncer (CIBERONC), con la participación de la Sociedad Española de Genética Humana (AEGH), la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM), y actualmente 20 centros de investigación y hospitales españoles.
La clasificación de variantes genéticas es esencial para la toma de decisiones clínicas en pacientes con sospecha de cáncer hereditario, impactando tanto al paciente como a sus familiares. Una mejor evaluación del riesgo de cáncer, recomendaciones de seguimiento, asesoramiento reproductivo y tratamientos precisos son posibles gracias a una correcta clasificación de estas variantes. Clasificar variantes genéticas es, sin embargo, una tarea muy compleja: implica integrar información de diferentes fuentes, desde herramientas bioinformáticas a los estudios genéticos hechos entre los familiares.
En España, existen múltiples laboratorios de diagnóstico genético que detectan y clasifican estas variantes genéticas que hasta ahora no disponían de una herramienta que facilitara compartir la información relativa a estas variantes. Como solución, nace SpadaHC, una plataforma web que permite a los laboratorios españoles de diagnóstico genético compartir datos de variantes en genes de cáncer hereditario lo que promueve que la clasificación de variantes no difiera entre laboratorios.
SpadaHC permite a los laboratorios contribuir tanto con clasificaciones de variantes genéticas como con las variantes de individuos en formato VCF (Variant Call Format), que es utilizado para almacenar información detallada sobre las variaciones genéticas observadas en individuos. Estas variantes son obtenidas mediante la avanzada técnica de secuenciación masiva NGS (Next-Generation Sequencing), la cual proporciona una lectura detallada y eficiente del ADN, permitiendo así un mejor entendimiento y gestión de la predisposición genética al cáncer.
José Marcos Moreno-Cabrera, primer autor del estudio y responsable del desarrollo de SpadaHC en IDIBELL, enumera algunas de las funcionalidades más destacadas de la herramienta. Entre otras, resalta “el sistema de notificaciones automáticas que avisa cuando una variante de interés es clasificada por otro laboratorio.
Esto ayuda a identificar rápidamente posibles discrepancias con otros laboratorios. Además, SpadaHC posee dos niveles de acceso a los datos - abierto y restringido - para proteger la información sensible de los pacientes, un sistema flexible de envío variantes para adaptarse al formato específico de cada laboratorio, múltiples opciones para explorar los datos, y el cómputo de las frecuencias poblacionales de cada variante en los pacientes de SpadaHC.”.
Desde su lanzamiento en mayo de 2023, 20 laboratorios pertenecientes a 18 centros españoles se han unido a SpadaHC, y otros 11 se encuentran en proceso de adhesión. En julio de 2024 SpadaHC ya almacena 1,17 millones de variantes de 4306 pacientes junto con 16588 clasificaciones enviadas por los laboratorios. Anna Bigas, directora de CIBERONC, destaca que este esfuerzo ya impacta en el manejo de estos pacientes y familias.
Un primer ejemplo de ello fue el trabajo que permitió identificar 84 variantes genéticas cuyas clasificaciones tenían discrepancias clínicamente relevantes entre laboratorios. Estas discrepancias se resolvieron mediante una estrategia de resolución en tres fases explicada en el mencionado artículo. Conxi Lázaro y Gabriel Capellá, coordinadores de SpadaHC personal investigador del CIBERONC en el Instituto Catalán de Oncología y el Instituto de Investigación Biomédica de Bellvitge, coinciden en que “estos resultados demuestran el valor de la plataforma para promover la homogeneidad en la clasificación de variantes entre los laboratorios”
