Адаптивное секвенирование Oxford Nanopore: механизмы, сравнительная эффективность и клиническое значение программно-управляемого таргетного секвенирования

Адаптивный отбор (Adaptive Sampling, AS) представляет собой стратегию обогащения, управляемую программным обеспечением и уникальную для платформы Oxford Nanopore Technologies (ONT), которая обеспечивает выбор мишеней в режиме реального времени посредством динамического изменения напряжения на отдельных нанопорах для удаления немишеневых молекул. В данном обзоре критически оцениваются механизмы, эффективность обогащения и клиническое применение AS в сравнении с ампликонным секвенированием на основе ПЦР и гибридизационным захватом. Согласно результатам сравнительных исследований, AS обеспечивает умеренное обогащение: увеличение глубины покрытия целевых участков примерно в 1,5–4,9 раза и достижение исходного уровня обогащения до 14 раз в метагеномных исследованиях. Однако с учётом потери производительности секвенирования вследствие отбраковки немишеневых прочтений эффективное обогащение снижается примерно до 0,96–4,93 раза, что значительно ниже показателей, обычно достигаемых традиционными методами целевого обогащения на один–три порядка. Поэтому в настоящее время AS менее пригоден для задач, требующих глубокого, равномерного и высокочувствительного секвенирования небольших заранее определённых геномных областей. Основным преимуществом AS является гибкий анализ сложных геномных регионов с использованием длинных прочтений без дополнительной подготовки образцов, включая выявление структурных вариантов, крупных геномных перестроек, фармакогеномных гаплотипов и экспансий повторов, а также одновременное обнаружение SNV, CNV, SV и метилирования ДНК из одной библиотеки нативной ДНК. Целевые регионы также могут быть быстро переопределены посредством изменения файла геномных координат. К основным ограничениям относятся задержка цикла принятия решения, снижение выхода данных с проточной ячейки, ускоренное истощение нанопор, ошибки классификации в повторяющихся регионах и значительные вычислительные требования в режиме реального времени. В целом AS не следует рассматривать как замену традиционным методам целевого обогащения, а скорее как дополнительный подход для комплексной длинночтительной характеристики структурно сложных геномных регионов.