Testergebnisse

Panorama™ ist ein NIPT, der zwischen mütterlicher und fetaler (plazentarer) DNA unterscheiden kann

Panorama™ analysiert Einzel-Nukleotid-Polymorphismen (SNPs) – das eine Prozent unserer DNA, das sich von Mensch zu Mensch unterscheidet (z.B. eine Blutgruppe). Mit unserer Technologie werden gezielt relevante Chromosomenregionen sequenziert und SNP-Muster aus mütterlicher und fetaler zellfreier DNA analysiert. Die Muster werden dann anhand eines wissenschaftlich validierten Algorithmus beurteilt, um festzustellen, ob die Allelmuster auf ein erhöhtes Risiko fetaler Anomalien hindeuten. Durch die Unterscheidung zwischen mütterlicher und fetaler DNA kann Panorama™ Triploidien, Vanishing Twins und vollständige Blasenmolen erkennen. Diese Unterscheidung minimiert außerdem die Chance, dass maternale Mosaike das Ergebnis verfälschen.

Im Vergleich zu anderen NIPTs reduziert Panorama™ sowohl die Rate falsch-negativer Ergebnisse (falsch-negativ Rate, FNR) als auch die falsch-positiver Ergebnisse (FPR)12-16

null

Die SNP-basierte Technologie von Panorama™ hat von allen NIPTs die höchste validierte Genauigkeit bei der fetalen Geschlechtsbestimmung 1-4,8,9,17

Panorama™ nutzt einen spezifischen Algorithmus für Geschlechtschromosomen, bei dem SNPs von X- und Y-Chromosomen verglichen werden, um das Vorhandensein und die Anzahl der Kopien des Y-Chromosoms zu bestimmen.18 Mit den NIPTs, die auf der Counting-Methode basieren, kommt es bei der Geschlechtsbestimmung in einigen Fällen zu einem falschen Ergebnis.

Fehlerrate in der fetalen Geschlechtsbestimmung: Zusammenfassung von Validierungsstudien

Der SNP-basierte Ansatz von Panorama™ hat die höchste Sensitivität für das DiGeorge-Syndrom (Mikrodeletion 22q11.2)19-21

Durch die Auswertung spezieller DNA-Sequenzen innerhalb der chromosomalen Region 22q11.2 (die mit dem DiGeorge-Syndrom assoziiert ist) hat Panorama™ eine höhere Erkennungsrate als Zählmethoden. Bei den NIPTs,  die auf der Counting-Methode basieren, werden hingegen konservierte DNA-Fragmente auf dem Chromosom 22 ausgezählt, wobei kleine Deletionen in der Region 22q11.2 übersehen werden können.

Panorama™ hat die höchste Sensitivität beim Screening auf 22q11.2

Eine exakte Messung der fetalen Fraktion ist unerlässlich für zuverlässige Ergebnisse21

Panorama™ ist ein NIPT, mit dem von Anfang an die fetale Fraktion gemessen und berichtet wurde.

Die SNP-basierte Methode von Panorama™ ist der Goldstandard in der Messung der fetalen Fraktion

Die Genauigkeit der Erkennung von Anomalien ist bei Zählmethoden bei einer fetalen Fraktion unter 8 % reduziert, was zu falsch -negativen Ergebnissen führen kann.25,26

Eine Sequenzierung relevanter chromosomaler Regionen mit höherer Auflösung ermöglicht es Panorama™, konstant hochwertige Ergebnisse auch bei geringerer fetaler Fraktion zu liefern.

Der wissenschaftlich validierte Algorithmus von Panorama™ umfasst Messungen der fetalen Fraktion und wiederholt die Messung bei Proben mit geringerer fetaler Fraktion (Reflex) mit höherer Auflösung.

Der Einsatz von NIPT wird von relevanten Leitlinien befürwortet.

Der American Congress of Obstetricians and Gynecologists (ACOG) sowie das American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG) erkennen neben anderen Gesellschaften inzwischen den Einsatz von NIPT für alle Einlingsschwangerschaften an, und zwar ganz unabhängig vom Alter oder Risiko.29,30

Panorama™ ist ein NIPT, der an Patientinnen mit hohem und geringem Risiko validiert wurde.

 

 

 

 

Referenzen
Eine vollständige Liste der Fundstellen finden Sie unter http://www.panoramatest.com/FactSheetReferences1.

 



Literatur

 

  1. Nicolaides et al. Prenat Diagn. 2013 June;33(6):575-9.
  2. Pergament et al. Obstet Gynecol. 2014 Aug;124(2 Pt 1):210-8.
  3. Ryan et al. Fetal Diagn Ther. 2016;40(3):219-223.
  4. Stokowski et al. Prenat Diagn. 2015 Oct; DOI: 10.1002/pd.4686.
  5. Palomaki et al. Genet Med. 2011 Nov;13(11):913-20.
  6. Palomaki et al. Genet Med. 2012 Mar;14(3):296-305.
  7. Porreco et al. Am J Obstet Gynecol 2014;210.
  8. Mazloom et al. Prenat Diagn 2013;33:591-7.
  9. Sehnert et al. MolecularDiagn and Gene 2011.
  10. Bianchi et al. Obstet Gynecol. 2012 May;119(5):890-901.
  11. Bianchi et al. N Engl J Med 2014;370:799-808.
  12. Nicolaides et al. Fetal Diagn Ther. 2014;35(3):212-7.
  13. Curnow et al. Am J Obstet Gynecol. 2015 Jan;212(1):79.e1-9
  14. Futch et al. Prenat Diagn 2013;33:569-74.
  15. Simon et al. Ultrasound Obstet Gynecol 2015; 46(4):506-7.
  16. Wang et al. Clinical Chemistry 60:1, 251–259, 2014.
  17. Verinata white paper. Analytical validation of the Verifi prenatal test.
  18. Samango-Sprouse et al. Prenat Diagn. 2013;33:1–7.
  19. Wapner et al. Am J Obstet Gynecol. 2014; DOI: 10.1016/j.ajog.2014.11.041.
  20. Hegelson et al. Prenatal Diagnosis. 2015, 35, 1–6.
  21. Commercial protocol not validated; Illumina marketing materials cite “Srinivasan et al. Am J Hum Genet. 2013 Feb 7; 92(2): 167–176” which does not match number of reads used in commercial testing.
  22. American College of Obstetricians and Gynecologists (ACOG/SMFM), #640, Sept 2015.
  23. Juneau et al. Fetal Diagn Ther. 2014;36(4):282-6.
  24. Kim et al. Prenatal Diagnosis 2015, 35, 810–815.
  25. Canick, et al. Prenatal Diagnosis 2013, 33, 1–8.
  26. Wright et al. Ultrasound Obstet Gynecol 2015; 45: 48–54.
  27. Verifi marketing materials, 2016.
  28. Internal data, Natera
  29. American College of Obstetricians and Gynecologists (ACOG/SMFM), #163, May 2016.
  30. American College of Medical Genetics and Genomics (ACMG), Position Statement, Jul 2016.
  31. Palomaki, et al. Genetics in Medicine 2017; DOI:10.1038/gim.2016.194.
  32. K Dahl, et al. Ultrasound Obstet Gynecol 2011;38:145.