Los errores innatos del metabolismo (IEM) es uno de los grupos más extensos de enfermedades raras. Aunque en la mayoría de los casos se dispone de un biomarcador bioquímico, que evidencia un defecto genético, la confirmación genética todavía no es posible en más de un 30% de los pacientes. En este trabajo describimos la aplicación de una combinación de herramientas multi-ómicas para resolver los casos más complejos.

Se seleccionaros casos con sospecha de una enfermedad metabólica sin confirmación genética. Se han realizado estudios de transcriptómica en combinación con secuenciación dirigida de lecturas largas (TLRS) utilizando la tecnología de nanoporos mediante el secuenciador MinION, así como estudios de genómica funcional para determinar la significancia clínica de las variantes detectadas.

En los casos donde se detectó una expresión disminuida, una expresión desbalanceada (utilizando una variante puntual como marcador alélico) o un splicing aberrante se procedió a la secuenciación del gen candidato y sus regiones cis reguladoras mediante TLRS. Los resultados permitieron identificar las siguientes variantes estructurales: una duplicación invertida en el gen PAH, una inserciónde un LINE_L1 de 1.5 Kb en el exón 10 de GYS2, una inserción de un elemento móvil de tipo SVA en el intrón 8 de PEX1, una duplicación del exón 5 de FARS2 y una inserción de un LINE_L1 de 2.5 Kb en la región 3’ de SLC2A1. Asimismo, esta tecnología permitió identificar una variante intrónica interna en el gen ACAT1. Ninguna de estas variantes se encuentra descrita en bases de datos poblacionales y junto a los estudios de RNA-Seq evidencian que se trata de variantes probablemente patologías.

La combinación de datos de genética bioquímica, transcriptómica y secuenciación de lecturas largas mejora significativamente el rendimiento diagnóstico en IEM.