Volume 31, Issue 1

Hypertension is one of the major risk factors for cardiovascular disease in industrialized societies. Substantial progress has been made in understanding its epidemiology, its pathophysiology, and its associated risks such as coronary artery disease, stroke, and heart failure. Because there is consensus that the abnormal retention of sodium by the kidney is a major important pathophysiological event in hypertension, this review focuses on mechanisms of renal NaCl transport and associated genetic disorders.

Zusammenfassung Hintergrund und Methoden Durch den Einsatz von Hochdurchsatz-Sequenziertechnologie kann bei der Mehrheit von Patienten mit Intelligenzminderung (ID) eine molekulare Ursache gefunden werden. Für die Integration der Ganzgenomsequenzierung in die Regelversorgung ist der Einsatz effektiver Filter- und Priorisierungsverfahren unerlässlich, um die Datenmengen effizient sichten zu können. Entscheidend ist dabei die Kommunikation zwischen Klinik und Labor, die die Kombination von phänotypischer und molekularer Information erst ermöglicht. In der PEDIA(Prioritization of Exome Data by Image Analysis)-Studie wurden erstmals Verfahren des maschinellen Lernens in der Bildanalyse eingesetzt, um syndromale Ähnlichkeiten zu quantifizieren und für die weitere bioinformatische Auswertung nutzbar zu machen. Ergebnisse und Schlussfolgerungen Bei vielen monogenen Erkrankungen kommen faziale Auffälligkeiten vor, die sich für die computergestützte Bildanalyse eignen. Aktuell kann ein „gestalt score“ bereits für ca. 300 unterschiedliche Phänotypen, viele davon mit ID, anhand eines Porträt-Fotos berechnet werden. Bei diesen Erkrankungen erhöht sich die Genauigkeit der Priorisierung (top 1 accuracy rate) um ca. 20 %, wenn solche Ähnlichkeitswerte zusätzlich berücksichtigt werden. Deep–Learning-Verfahren werden zukünftig auch bei der Beurteilung weiterer medizinischer Bilddaten eine wichtige Rolle spielen. Um diese Technologie in der Entscheidungsfindung in der Klinik nutzen zu können, muss die IT-Infrastruktur entsprechend angepasst werden.

Chromosomes were discovered more than 130 years ago. The implementation of chromosomal investigations in clinical diagnostics was fueled by determining the correct number of human chromosomes to be 46 and the development of specific banding techniques. Subsequent technical improvements in the field of genetic diagnostics, such as fluorescence in situ hybridization (FISH), chromosomal microarrays (CMA, array CGH) or next-generation sequencing (NGS) techniques, partially succeeded in overcoming limitations of banding cytogenetics. Consequently, nowadays, higher diagnostic yields can be achieved if new approaches such as NGS, CMA or FISH are applied in combination with cytogenetics. Nonetheless, high-resolution DNA-focused techniques have dominated clinical diagnostics more recently, rather than a “chromosomic view,” including banding cytogenetics as a precondition for the application of higher resolution methods. Currently, there is a renaissance of this “chromosomic view” in research, understanding chromosomes to be an essential feature of genomic architecture, owing to the discovery of (i) higher order chromosomal sub-compartments, (ii) chromosomal features that influence genomic architecture, gene expression, and evolution, and (iii) 3D and 4D chromatin organization within the nucleus, including the complex way in which chromosomes interact with each other. Interestingly, in many instances research was triggered by specific clinical diagnostic cases or diseases that contributed to new and fascinating insights, not only into disease mechanisms but also into basic principles of chromosome biology. Here we review the role, the intrinsic value, and the perspectives of chromosomes in a molecular genetics-dominated human genetics diagnostic era and make comparison with basic research, where these benefits are well-recognized.