Инструментальная биоинформатика в персонифицированной медицине: от алгоритмов выравнивания к самостоятельному врачебному анализу геномных вариаций в среде R

Введение. Современная персонифицированная медицина требует от врача навыков самостоятельной интерпретации генетических вариантов. Инструментальная биоинформатика в среде R предоставляет специалисту мощный аппарат для верификации подозрительных находок. Оценка эволюционной консервативности аминокислотных позиций с помощью алгоритмов выравнивания является критическим этапом в определении клинической значимости миссенс-вариантов (согласно критериям ACMG). Цель. Продемонстрировать алгоритм самостоятельного биоинформатического анализа в среде R для оценки патогенности мутации V37I в гене GJB2, ассоциированной с наследственной тугоухостью.

Материалы и методы. В работе использованы пакеты Bioconductor (Biostrings, pwalign, msa) и среда R. Материалом послужили девять полноразмерных ортологичных последовательностей белка коннексина 26 (CXB2), полученных из базы данных UniProt, охватывающих таксономические группы приматов, грызунов и парнокопытных. Реализован двухэтапный анализ: парное выравнивание для идентификации замены у пациента и множественное выравнивание (multiple sequence alignment, MSA) для расчета индекса консервативности локуса.

Результаты. На примере анализа миссенс-варианта V37I (ген GJB2) продемонстрирована работоспособность двухэтапного алгоритма выравнивания в среде R. С помощью парного выравнивания (пакет pwalign) успешно идентифицирована замена нуклеотида, приводящая к аминокислотному сдвигу (PID = 93,75%). MSA последовательностей 9 видов млекопитающих позволило наглядно визуализировать абсолютную инвариантность 37-й позиции белка в дикой природе. Расчет индекса консервативности (0,9) подтвердил возможность автоматизированного получения данных для оценки варианта по критерию PP3 (ACMG). Предложенный программный подход позволяет врачу-исследователю самостоятельно переходить от «сырых» данных UniProt к экспертной визуализации без использования громоздких вычислительных комплексов.

Заключение. Самостоятельное использование врачом инструментов биоинформатики в среде R позволяет перейти от пассивного изучения лабораторных отчетов к активному анализу геномных данных. Продемонстрированный подход обеспечивает высокую доказательность клинических выводов и является важным элементом системы поддержки принятия врачебных решений в рамках персонифицированной медицины.

1. Корнеенков АА, Янов ЮК, Вяземская ЕЭ, Медведева АЮ. От данных секвенирования к пониманию болезни: как врачу обработать NGS-данные пациента на своем компьютере. Медицинский совет. 2025;19(18):108–121. (In Russ.) https://doi.org/10.21518/ms2025-351.

2. Bawono P, Dijkstra M, Pirovano W, Feenstra A, Abeln S, Heringa J. Multiple Sequence Alignment. In: Keith JM (ed.). Bioinformatics: Volume I: Data, Sequence Analysis, and Evolution. Springer; 2017, pp. 167–189. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-6622-6_8.

3. Корнеенков АА, Янов ЮК, Вяземская ЕЭ, Медведева АЮ. Вопросы интеграции медицинских биоинформатических технологий в оториноларингологию: проблемы и программные решения. Российская оториноларингология. 2024;23(6):8–19. https://doi.org/10.18692/1810-4800-2024-6-8-19.

4. Sabonsolin J, Lao D. A comprehensive systematic literature review of multiple sequence alignment algorithms. Discov Computing. 2026;29:33. https://doi.org/10.1007/s10791-026-09911-3.

5. Каляпин ДД, Сугарова СБ, Кузовков ВЕ, Лиленко АС, Преображенская ЮС. Этиологический спектр врожденной глухоты и его значение в кохлеарной имплантации. Российская оториноларингология. 2019;18(1):41–45. https://doi.org/10.18692/1810-4800-2019-1-41-45.

6. Кузовков ВЕ, Сугарова СБ, Лиленко АС, Преображенская ЮС, Каляпин ДД, Скирпичников ИН. Особенности хирургического этапа кохлеарной имплантации у пациентов с ЦМВ и GJB2-ассоциированной глухотой. Российская оториноларингология. 2020;19(4):55–59. https://doi.org/10.18692/1810-4800-2020-4-55-59.

7. Маркова ТГ, Маркова МВ. Знание о генетических причинах тугоухости – ключ к профилактике. Сенсорные системы. 2025;39(4):5–20. https://doi.org/10.7868/S3034593625040019.

8. Халфина ВВ, Степанова АА, Маркова ТГ, Поляков АВ, Таварткиладзе ГА, Насыров ВА. Мутации в гене GJB2 у детей с двусторонней тугоухостью в Кыргызстане. Российская оториноларингология. 2020;19(6):64–71. https://doi.org/10.18692/1810-4800-2020-6-64-71.

9. Wang Z, Tan J, Long Y, Liu Y, Lei W, Cai J et al. SaAlign: Multiple DNA/RNA sequence alignment and phylogenetic tree construction tool for ultra-large datasets and ultra-long sequences based on suffix array. Comput Struct Biotechnol J. 2022;20:1641–1652. https://doi.org/10.1016/j.csbj.2022.03.018.

10. Cabanettes F, Klopp C. D-GENIES: dot plot large genomes in an interactive, efficient and simple way. PeerJ. 2018;6:e4958. https://doi.org/10.7717/peerj.4958.

11. Firth AE, Brown CM. Detecting overlapping coding sequences with pairwise alignments. Bioinformatics. 2005;21(3):282–292. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/bti007.

12. Chu J, Mohamadi H, Warren RL, Yang C, Birol I. Innovations and challenges in detecting long read overlaps: an evaluation of the state-of-the-art. Bioinformatics. 2017;33(8):1261–1270. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btw811.

13. Kirzhner V, Frenkel S, Korol A. Minimal-dot plot: “Old tale in new skin” about sequence comparison. Inf Sci. 2011;181(8):1454–1462. https://doi.org/10.1016/j.ins.2010.12.009.

14. Chesneau B, Aubert-Mucca M, Fremont F, Pechmeja J, Soler V, Isidor B et al. First evidence of SOX2 mutations in Peters’anomaly: Lessons from molecular screening of 95 patients. Clin Genet. 2022;101(5-6):494–506. https://doi.org/10.1111/cge.14123.

15. Bahk K, Sung J. SigAlign: an alignment algorithm guided by explicit similarity criteria. Nucleic Acids Res. 2024;52(15):8717–8733. https://doi.org/10.1093/nar/gkae607.

16. Needleman SB, Wunsch CD. A general method applicable to the search for similarities in the amino acid sequence of two proteins. J Mol Biol. 1970;48(3):443–453. https://doi.org/10.1016/0022-2836(70)90057-4.

17. Smith TF, Waterman MS. Identification of common molecular subsequences. J Mol Biol. 1981;147(1):195–197. https://doi.org/10.1016/00222836(81)90087-5.

18. Корнеенков АА, Янов ЮК, Дворянчиков ВВ, Вяземская ЕЭ, Медведева АЮ. Медицинская биоинформатика: базовые операции с нуклеотидными последовательностями в программной среде R. Российская оториноларингология. 2025;24(4):13–27. https://doi.org/10.18692/1810-4800-2025-4-13-27.

19. Trivedi R, Nagarajaram HA. Substitution scoring matrices for proteins – An overview. Protein Sci. 2020;29(11):2150–2163. https://doi.org/10.1002/pro.3954.

20. Корнеенков АА, Рязанцев СВ, Левин СВ, Храмов АВ, Вяземская ЕЭ, Скирпичников ИН и др. Пространственно-статистический анализ данных о нарушениях слуха у жителей Челябинской области. Российская оториноларингология. 2021;20(3):39–50. https://doi.org/10.18692/1810-4800-2021-3-39-50.

21. Корнеенков АА, Янов ЮК, Рязанцев СВ, Вяземская ЕЭ, Астащенко СВ, Рязанцева ЕС. Метаанализ клинических исследований в оториноларингологии. Вестник оториноларингологии. 2020;85(2):26–30. https://doi.org/10.17116/otorino20208502126.

22. Корнеенков АА, Левина ЕА, Вяземская ЕЭ, Левин СВ, Скирпичников ИН. Пространственный кластерный анализ в моделировании доступности медицинской помощи пожилым пациентам с нарушениями слуха. Российская оториноларингология. 2021;20(6):8–19. https://doi.org/10.18692/1810-4800-2021-6-8-19.

23. Корнеенков АА, Рязанцев СВ, Вяземская ЕЭ, Будковая МА. Меры информативности диагностических медицинских технологий в оториноларингологии: вычисление и интерпретация. Российская оториноларингология. 2020;19(1):46–55. https://doi.org/10.18692/1810-4800-2020-1-46-55.

24. Буг ДС, Наркевич АН, Петухова НВ. Обзор программ для оценки патогенности генетических вариантов. Ученые записки Первого СанктПетербургского государственного медицинского университета имени академика И.П. Павлова. 2025;32(1):11–20. https://doi.org/10.24884/16074181-2025-32-1-11-20.

25. Toparslan E, Karabag K, Bilge U. A workflow with R: Phylogenetic analyses and visualizations using mitochondrial cytochrome b gene sequences. PLoS ONE. 2020;15(12):e0243927. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0243927.

26. Aboyoun P, Gentleman R. pwalign: Perform pairwise sequence alignments. R package version 1.6.0. 2025. https://doi.org/10.18129/B9.bioc.pwalign.

27. Bodenhofer U, Bonatesta E, Horejs-Kainrath C, Hochreiter S. msa: an R package for multiple sequence alignment. Bioinformatics. 2015;31(24):3997–3999. https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btv494.

28. Корнеенков АА, Вяземская ЕЭ, Медведева АЮ, Янов ЮК. Программа подготовки тренировочных наборов нуклеотидных последовательностей для изучения методов парного выравнивания в образовательной практике биоинформатики. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ RU 2025668584, 07.07.2025. Режим доступа: https://elibrary.ru/kbtffy.

29. Корнеенков АА, Косачев КА, Медведева АЮ, Вяземская ЕЭ. Интерактивное учебное пособие mbioinf «Введение в биоинформатику. Выравнивание генетических последовательностей и построение филогенетических деревьев в R» (теория, визуализация, практика, тестирование). Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ RU 2025683571, 19.08.2025. Режим доступа: https://elibrary.ru/xrjmbo.

30. Richards S, Aziz N, Bale S, Bick D, Das S, Gastier-Foster J et al. Standards and guidelines for the interpretation of sequence variants: a joint consensus recommendation of the American College of Medical Genetics and Genomics and the Association for Molecular Pathology. Genet Med. 2015;17(5):405–424. https://doi.org/10.1038/gim.2015.30.