BackgroundHuman genome sequencing has transformed our understanding of genomic variation and its relevance to health and disease, and is now starting to enter clinical practice for the diagnosis of rare diseases. The question of whether and how some categories of genomic findings should be shared with individual research participants is currently a topic of international debate, and development of robust analytical workflows to identify and communicate clinically relevant variants is paramount.MethodsThe Deciphering Developmental Disorders (DDD) study has developed a UK-wide patient recruitment network involving over 180 clinicians across all 24 regional genetics services, and has performed genome-wide microarray and whole exome sequencing on children with undiagnosed developmental disorders and their parents. After data analysis, pertinent genomic variants were returned to individual research participants via their local clinical genetics team.FindingsAround 80 000 genomic variants were identified from exome sequencing and microarray analysis in each individual, of which on average 400 were rare and predicted to be protein altering. By focusing only on de novo and segregating variants in known developmental disorder genes, we achieved a diagnostic yield of 27% among 1133 previously investigated yet undiagnosed children with developmental disorders, whilst minimising incidental findings. In families with developmentally normal parents, whole exome sequencing of the child and both parents resulted in a 10-fold reduction in the number of potential causal variants that needed clinical evaluation compared to sequencing only the child. Most diagnostic variants identified in known genes were novel and not present in current databases of known disease variation.InterpretationImplementation of a robust translational genomics workflow is achievable within a large-scale rare disease research study to allow feedback of potentially diagnostic findings to clinicians and research participants. Systematic recording of relevant clinical data, curation of a gene–phenotype knowledge base, and development of clinical decision support software are needed in addition to automated exclusion of almost all variants, which is crucial for scalable prioritisation and review of possible diagnostic variants. However, the resource requirements of development and maintenance of a clinical reporting system within a research setting are substantial.FundingHealth Innovation Challenge Fund, a parallel funding partnership between the Wellcome Trust and the UK Department of Health.

Abstract Next-generation sequencing has led to a dramatic improvement in molecular diagnoses of serious pediatric disorders caused by apparently de novo mutations (DNMs); by contrast, clinicians’ ability to counsel the parents about the risk of recurrence in a future child has lagged behind. Owing to the possibility that one of the parents could be mosaic in their germline, a recurrence risk of 1-2% is frequently quoted, but for any specific couple, this figure is usually incorrect. We present a systematic approach to providing individualized recurrence risk stratification, by combining deep-sequencing of multiple tissues in the mother-father-child trio with haplotyping to determine the parental origin of the DNM. In the first 58 couples analysed (total of 59 DNMs in 49 different genes), the risk for 35 (59%) DNMs was decreased below 0.1% but for 6 (10%) couples it was increased owing to parental mosaicism - that could be quantified in semen (recurrence risks of 5.6-12.1%) for the paternal cases. Deep-sequencing of the DNM efficiently identifies couples at greatest risk for recurrence and may qualify them for additional reproductive technologies. Haplotyping can further reassure many other couples that their recurrence risk is very low, but its implementation is more technically challenging and will require better understanding of how couples respond to information that reduces their risks.

Large exome-sequencing datasets offer an unprecedented opportunity to understand the genetic architecture of rare diseases, informing clinical genetics counseling and optimal study designs for disease gene identification. We analyzed 7,448 exome-sequenced families from the Deciphering Developmental Disorders study, and, for the first time, estimated the causal contribution of recessive coding variation exome-wide. We found that the proportion of cases attributable to recessive coding variants is surprisingly low in patients of European ancestry, at only 3.6%, versus 50% of cases explained by de novo coding mutations. Surprisingly, we found that, even in European probands with affected siblings, recessive coding variants are only likely to explain ~12% of cases. In contrast, they account for 31% of probands with Pakistani ancestry due to elevated autozygosity. We tested every gene for an excess of damaging homozygous or compound heterozygous genotypes and found three genes that passed stringent Bonferroni correction: EIF3F, KDM5B, and THOC6. EIF3F is a novel disease gene, and KDM5B has previously been reported as a dominant disease gene. KDM5B appears to follow a complex mode of inheritance, in which heterozygous loss-of-function variants (LoFs) show incomplete penetrance and biallelic LoFs are fully penetrant. Our results suggest that a large proportion of undiagnosed developmental disorders remain to be explained by other factors, such as noncoding variants and polygenic risk.

Background: Rare genetic conditions are frequent risk factors for, or direct causes of, organ failure requiring paediatric intensive care unit (PICU) support. Such conditions are frequently suspected but unidentified at PICU admission. Compassionate and effective care is greatly assisted by definitive diagnostic information. There is therefore a need to provide a rapid genetic diagnosis to inform clinical management. To date, Whole Genome Sequencing (WGS) approaches have proved successful in diagnosing a proportion of children with rare diseases, but results may take months to report or require the use of equipment and practices not compatible with a clinical diagnostic setting. We describe an end-to-end workflow for the use of rapid WGS for diagnosis in critically ill children in a UK National Health Service (NHS) diagnostic setting. Methods: We sought to establish a multidisciplinary Rapid Paediatric Sequencing (RaPS) team for case selection, trio WGS, a rapid bioinformatics pipeline for sequence analysis and a phased analysis and reporting system to prioritise genes with a high likelihood of being causal. Our workflow was iteratively developed prospectively during the analysis of the first 10 children and applied to the following 14 to assess its utility. Findings: Trio WGS in 24 critically ill children led to a molecular diagnosis in ten (42%) through the identification of causative genetic variants. In three of these ten individuals (30%) the diagnostic result had an immediate impact on the individuals clinical management. For the last 14 trios, the shortest time taken to reach a provisional diagnosis was four days (median 7 days). Interpretation: Rapid WGS can be used to diagnose and inform management of critically ill children using widely available off the shelf products within the constraints of an NHS clinical diagnostic setting. We provide a robust workflow that will inform and facilitate the rollout of rapid genome sequencing in the NHS and other healthcare systems globally.

Individuals with severe, undiagnosed developmental disorders (DDs) are enriched for damaging de novo mutations (DNMs) in developmentally important genes. We exome sequenced 4,293 families with individuals with DDs, and meta-analysed these data with published data on 3,287 individuals with similar disorders. We show that the most significant factors influencing the diagnostic yield of de novo mutations are the sex of the affected individual, the relatedness of their parents and the age of both father and mother. We identified 94 genes enriched for damaging de novo mutation at genome-wide significance (P < 7 x 10-7), including 14 genes for which compelling data for causation was previously lacking. We have characterised the phenotypic diversity among these genetic disorders. We demonstrate that, at current cost differentials, exome sequencing has much greater power than genome sequencing for novel gene discovery in genetically heterogeneous disorders. We estimate that 42% of our cohort carry pathogenic DNMs (single nucleotide variants and indels) in coding sequences, with approximately half operating by a loss-of-function mechanism, and the remainder resulting in altered-function (e.g. activating, dominant negative). We established that most haplo insufficient developmental disorders have already been identified, but that many altered-function disorders remain to be discovered. Extrapolating from the DDD cohort to the general population, we estimate that developmental disorders caused by DNMs have an average birth prevalence of 1 in 213 to 1 in 448 (0.22-0.47% of live births), depending on parental age.