Applicazione del Next Generation Sequencing nei Disturbi dello Sviluppo Sessuale

"Sexual development" defines the set of biological events that lead to the differential, morphological and functional acquisition of sexual characteristics in individuals. These events, if altered, can cause sexual development disorders (DSD). The diagnosis and management of DSD patients, especially children or adolescents, are often delicate phases with an uncertain outcome that involve the whole family and the multidisciplinary team. The knowledge of DSD has evolved considerably in the last decade due to the research on the genetic mechanisms underlying DSDs and the advent of sequencing technologies. Through the use of a specific multigene panel for DSDs in different cohorts of patients, it was possible to see the exponential increase in the diagnostic rate. However, the presence of VUS (variants of uncertain significance) complicates the diagnosis of DSDs: enriching the variant databases (Clinvar, Franklin, OMIM, and HGMD) and related scientific literature would improve the interpretation of the data obtained.

Lo “sviluppo sessuale” definisce l’insieme degli eventi biologici che conducono all’acquisizione differenziale, morfologica e funzionale, dei caratteri sessuali negli individui. Tali eventi, se alterati, possono causare i disturbi dello sviluppo sessuale (DSD). La diagnosi e la gestione dei pazienti affetti da DSD, specialmente se bambini o adolescenti, sono spesso fasi delicate e dall’ esito incerto che coinvolgono tutta la famiglia ed il team multidisciplinare. La conoscenza dei DSD si è notevolmente evoluta nell'ultimo decennio grazie alla ricerca sui meccanismi genetici alla base dei DSD e all’ avvento delle tecnologie di sequenziamento. Attraverso l’utilizzo di un pannello multigenico specifico per i DSD in diverse coorti di pazienti si è potuto constatare l’aumento esponenziale del tasso diagnostico. Tuttavia, la presenza di VUS (varianti di significato incerto) complica la diagnosi dei DSD: l’arricchimento dei database delle varianti (Clinvar, Franklin, OMIM, e HGMD) e della letteratura scientifica correlata migliorerebbe l’interpretazione dei dati ottenuti.