バリアントの選択と解釈：診断設定におけるACMGガイドラインの修正されたVarsome分類器の例

バリアントの解釈は、患者の病気の文脈における特定のバリアントの役割を評価するために、さまざまなレベルの証拠を組み合わせることを伴うため、困難です。多くの詳細な改良は、基準と分類の矛盾の主観的な解釈を克服するための、2015年アメリカ医療大学医学大学（ACMG）ガイドラインに続きました。ここでは、Varsome安定性API環境からのバリアント解釈の情報を取得し、臨床報告に関与する分子遺伝学者が基準強度に必要な変化を導入し、自動的に割り当てられた基準を追加または除外することを可能にするACMGベースの分類器を開発しました。最終的なバリアント分類。また、分子遺伝学者が基準の強さの調整を支援し、利用可能な場合は文献が再取得または患者固有の情報を追加するのを支援する修正されたACMGチェックリストを開発しました。提案された分類器は、実験室の分析ワークフローと確立されたバイオインフォマティクスパイプラインを維持しながら、さまざまなキュレーションにおける自動化と人間の専門知識の統合の例です。

Variant interpretation is challenging as it involves combining different levels of evidence in order to evaluate the role of a specific variant in the context of a patient's disease. Many in-depth refinements followed the original 2015 American College of Medical Genetics (ACMG) guidelines to overcome subjective interpretation of criteria and classification inconsistencies. Here, we developed an ACMG-based classifier that retrieves information for variant interpretation from the VarSome Stable-API environment and allows molecular geneticists involved in clinical reporting to introduce the necessary changes to criterion strength and to add or exclude criteria assigned automatically, ultimately leading to the final variant classification. We also developed a modified ACMG checklist to assist molecular geneticists in adjusting criterion strength and in adding literature-retrieved or patient-specific information, when available. The proposed classifier is an example of integration of automation and human expertise in variant curation, while maintaining the laboratory analytical workflow and the established bioinformatics pipeline.