HLA-Typisierung

HLA*LA

Die HLA-Gene kodieren die Moleküle, mit denen das Immunsystem körpereigene von fremden Strukturen unterscheidet. Sie liegen im MHC auf dem kurzen Arm von Chromosom 6 und sind die variabelste Region des menschlichen Genoms. Genome typisiert die klassischen Loci aus Sequenzdaten.

Chromosom 6 HLA-Region · 6p21.1-21.3 Telomer langer Arm (q) Zentromer kurzer Arm (p) Telomer GENKARTE · HLA-REGION Klasse II exogene Antigene DP DM DQ DR Klasse III Komplement, TNF Bf C4 C2 Hsp70 TNF Klasse I endogene Antigene B C E A G F kurzer Arm · 6p21 zentromernah →

Warum diese Region so wichtig ist

Auf rund 3,6 Megabasen liegen über 200 Gene, viele davon mit Immunfunktion. Die klassischen HLA-Gene sind extrem polymorph: Für HLA-B sind mehrere tausend Allele bekannt. Diese Vielfalt ist evolutionär ein Vorteil gegen Krankheitserreger, macht die Typisierung aber technisch anspruchsvoll.

Wie Genome typisiert

Genome nutzt HLA*LA. Statt einer linearen Referenz wird ein Populations-Referenzgraph verwendet, der bekannte Allele aller klassischen MHC-Loci direkt enthält. Reads werden auf diesen Graphen projiziert, wodurch auch stark abweichende Allele zugeordnet werden können. Die Spalten chr1/chr2 sind Ausgabespalten von HLA*LA und keine Phasierungsaussage.

Klinischer Kontext

Einzelne HLA-Allele sind eng mit Erkrankungen verknüpft, etwa HLA-DRB1*15:01 mit Multipler Sklerose, HLA-B*27 mit Spondylitis ankylosans oder HLA-B*57:01 mit der Abacavir-Überempfindlichkeit. Genome stellt die Typisierung als technische Evidenz dar und ersetzt keine qualifizierte ärztliche Bewertung.

Was Genome misst. Pro klassischem Locus (A, B, C, DRB1, DQB1, DPB1 und weitere) zwei Allele mit Auflösung bis zur Vier-Stellen-Ebene, jeweils mit Qualitätswert und einer Statusangabe (eindeutig, mehrdeutig, nicht typisiert).

Verwandte Themen

HLA und AutoimmunitätKIR-GeneKIR-HLA-LigandenkontextPharmakogenetik

Quellen

  1. 1Dilthey et al., 2019 HLA*LA — HLA typing from linearly projected graph alignments. Bioinformatics 35(21):4394–4396. doi.org/10.1093/bioinformatics/btz235
  2. 2Robinson et al., 2020 IPD-IMGT/HLA Database. Nucleic Acids Research 48:D948–D955. doi.org/10.1093/nar/gkz950
  3. 3Dendrou et al., 2018 HLA variation and disease. Nature Reviews Immunology 18:325–339. doi.org/10.1038/nri.2017.143
  4. 4Berlingerio et al., 2009 Mining Clinical, Immunological, and Genetic Data of Solid Organ Transplantation (Grafikvorlage). Biomedical Data and Applications, Springer, S. 211–236. doi.org/10.1007/978-3-642-02193-0_9