Como a Aimosti reanalisa o seu genoma

O ponto de partida são dados de ADN que já são seus: uma exportação de chip de genotipagem ou um ficheiro de genoma completo. Passamo-los por um pipeline fixo e versionado e mostramos-lhe o que as bases de dados públicas dizem sobre as suas variantes, com cada afirmação atribuída à respetiva fonte. Nunca colhemos amostras, não sequenciamos, não fazemos testes nem diagnósticos. Cada correspondência clinicamente relevante é relatada da mesma forma: é uma correspondência com a literatura, não um diagnóstico. Confirme-a com um médico e com um teste genético dirigido e validado antes de agir.

O pipeline, passo a passo

1. Leitura e deteção. Lemos o ficheiro carregado, detetamos o formato e a versão do genoma e verificamos que amostra contém.
2. Normalização para GRCh38. As variantes são alinhadas à esquerda e normalizadas (e convertidas por liftover, se necessário) para uma só versão de referência, para que cada consulta caia exatamente na coordenada certa.
3. Anotação. Anotamos à luz das bases de dados públicas atuais: previsão de consequências, mais o contexto clínico e a frequência na população.
4. Restrição a painéis selecionados e a variantes listadas. A correspondência limita-se a painéis revistos em vez do genoma inteiro. Num ficheiro sequenciado, a pesquisa alargada no ClinVar lê apenas as variantes exatas que o ClinVar lista como causadoras de doença, em genes escolhidos a partir das curadorias do ClinGen. Cada resultado pode ser ligado a uma lista mantida por um organismo identificado.
5. Aplicação das regras de cada módulo. Os resultados clínicos, o estado de portador, a pesquisa alargada no ClinVar, a farmacogenética, as pontuações poligénicas, as características e as origens reproduzem, cada um à sua maneira, factos documentados.
6. Fixação do relatório. O resultado fica ligado às versões exatas das fontes usadas, por isso o seu relatório nunca muda em silêncio depois de emitido.

As fontes que reproduzimos

Só trabalhamos com fontes de licença aberta, e mostramos a afirmação e a versão de cada uma. Não inventamos classificações próprias.

• ClinVar: significado clínico e estado de revisão (estrelas).
• gnomAD: frequências alélicas nas populações.
• VEP: previsão das consequências das variantes.
• ACMG SF: a lista de genes cujos resultados secundários (secondary findings) são relatados. O nosso guia explica que 84 genes contém e porque só esses.
• CPIC: recomendações farmacogenéticas.
• GWAS Catalog: associações com características, filtradas pela evidência.
• PhyloTree: haplogrupos mitocondriais (linhagem materna).
• ClinGen: curadorias de validade gene–doença e de acionabilidade no adulto, que escolhem os genes da pesquisa alargada no ClinVar. Obtidas junto do Clinical Genome Resource (clinicalgenome.org), CC0 1.0, consultadas a 5 de outubro de 2026.
• Orphanet: o modo de transmissão das doenças ligadas ao X, usado para manter as doenças dominantes ligadas ao X fora da pesquisa alargada de portador. Orphanet: an online rare disease and orphan drug database, © INSERM 1999, orpha.net, CC BY 4.0, consultado a 5 de outubro de 2026.
• PGS Catalog: as pontuações poligénicas publicadas que reproduzimos, cada uma identificada pelo seu código no PGS Catalog e pelo estudo de onde vem.
• 1000 Genomes Project: amostras europeias usadas para medir quanto o desequilíbrio de ligação entre as variantes de uma pontuação alarga a sua dispersão de referência, para que um percentil não seja lido contra uma dispersão demasiado estreita.

A ausência de evidência

Nunca dizemos «não tem X». Dizemos que não foi encontrada nenhuma variante correspondente nas regiões que os seus dados cobrem, e mostramos essa cobertura. Uma falha de cobertura não é o mesmo que um resultado tranquilizador, e nunca deixamos que passe por isso.

Quando fornece um gVCF, indicamos a cobertura genotipável por gene: a fração de cada região do painel coberta a uma profundidade de leitura de pelo menos 10, o mínimo habitual de qualidade clínica para um genótipo germinal fiável. Uma região abaixo dessa profundidade é indicada como não totalmente genotipável, por isso «nenhuma variante encontrada» nunca se confunde com «região confirmada sem variantes».

Composição das origens

Ajustamos os seus genótipos a 31 componentes de referência, 30 delas construídas a partir do Allen Ancient DNA Resource (dados abertos, CC0), e apresentamo-las em 17 regiões. Uma região é um conjunto de componentes cujas populações de referência são demasiado próximas para que um só ficheiro as distinga com fiabilidade. O agrupamento é fixado de antemão, conforme a semelhança das frequências alélicas das componentes, e não é escolhido cliente a cliente.

Cada região recebe uma estimativa e um intervalo. O intervalo é a dispersão da estimativa em 100 reamostragens dos seus marcadores, alargado para cima pela parte que não conseguimos atribuir, porque essa parte pode pertencer a qualquer região.

Testamos os intervalos de duas formas. Em genomas simulados a partir das próprias frequências alélicas do painel, o intervalo de uma região conteve o valor verdadeiro em 97% dos casos. Este teste é generoso, porque a pessoa simulada vem exatamente das frequências a que ajustamos. Em genomas montados a partir de pessoas de referência reais, um cromossoma inteiro de cada vez, e ajustados a um painel sem elas, o intervalo conteve a parte conhecida em 79% dos casos com a densidade de um chip da 23andMe e em 67% em genomas completos. Aqui, os genomas completos saem-se pior: mais marcadores tornam o intervalo mais estreito, mas os grupos de referência não aumentam, e essa parte da incerteza não está no intervalo. Este segundo teste tende a subestimar, porque a ascendência mista das próprias pessoas de referência conta como falha.

Dentro de uma região, só mostramos intervalos, arredondados a 5 pontos: em simulação, esses intervalos contiveram o valor verdadeiro em 91% dos casos, e é por isso que não damos um valor isolado para cada componente.

São medições em genomas simulados e de referência, não uma promessa sobre um ficheiro em particular. Um ficheiro que se ajusta mal ao painel di-lo no seu cartão.

A componente judaica asquenaze assenta em frequências alélicas publicadas. A sua referência são 471 pessoas do NCBI GEO GSE23636 (Bray et al. 2010, PNAS), submetidas pela Universidade Emory (Bray, Warren). Foram genotipadas noutro chip, e usamos apenas as suas frequências alélicas: nenhum genótipo individual é guardado. Essas frequências cobrem 52% dos marcadores deste painel. Nos restantes, a componente é modelada a partir das vizinhas no painel, por isso o seu ficheiro só a consegue distinguir nos marcadores cobertos. Parte de uma ascendência judaica asquenaze aparecerá como Western and Southern Europe, a região que contém a sua referência mais próxima, Italian–Balkan. Também funciona ao contrário: parte de uma ascendência do sul de Itália ou dos Balcãs pode aparecer como judaica asquenaze, e é por isso que só identificamos uma parte judaica asquenaze a partir de 13%. No mapa, a componente é desenhada onde viviam os antepassados recentes das pessoas de referência, na Europa Central e de Leste. Nenhum outro grupo judaico tem componente própria: o Allen Ancient DNA Resource contém nove outros grupos judaicos atuais, com 5 a 10 pessoas cada, demasiado poucas para construir uma. Como todas as componentes, mede o grau de semelhança entre os seus genótipos e um grupo de referência, e não diz nada sobre religião ou comunidade.

Duas perguntas, mantidas à parte

Mantemos duas perguntas separadas: até que ponto a comunidade científica tem a certeza de que isto é real? (estado de revisão no ClinVar, número de submissões, replicação) e quanto importaria, se fosse real? (dimensão do efeito ou penetrância). Um efeito grande nunca esconde uma evidência fraca. O relatório propriamente dito está em inglês; o glossário explica os termos que usa.

Esta página descreve o método. As versões exatas das fontes usadas em cada relatório ficam fixadas dentro desse relatório.

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