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在遗传结构鉴定和临床诊断中,胎儿结构异常(FSA)和自闭症谱系障碍(ASD)是具有显著重叠的发育缺陷,其均具有遗传异质性,并存在许多相同的致病变异。由于FSA、ASD致病变异的多样性,这些疾病的遗传基础难以提前预测,因此需开发广泛且全面的检测策略。目前,全基因组遗传标准检测包括核型检测、染色体微阵列(CMA)和外显子组测序(ES),这三种检测都需要捕获已知与FSA、ASD相关的全部遗传变异。在儿科环境中,这种顺序诊断测试策略效率较低,很难进行家庭随访。
短读长基因组测序(GS)能够在单次检测中识别多数致病变异。已有研究通过GS对FSA、神经发育障碍(NDD)进行了诊断评估,但这些GS研究通常不提供直接技术比较。鉴于很少有研究将GS与核型、CMA和ES等标准诊断进行综合评估,因此GS对大多数表型(包括FSA和ASD)的检测能力目前尚不清楚。
近日,美国哈佛医学院神经病学系的研究团队在American Journal of Human Genetics杂志上发表了题为“Systematic evaluation of genome sequencing for the diagnostic assessment of autism spectrum disorder and fetal structural anomalies”的文章。研究团队开发了一个全面的GS分析框架,能够表征9种独特的遗传变异,并同时保留人工变异审核。为评估GS的临床应用,研究团队将GS分析框架应用于1,612个四胞胎家庭和295个产前家庭中,比较GS与三种标准诊断的临床结果,发现GS分析框架在7.8%的ASD先证者中发现了诊断变异,远高于CMA和ES。上述结果表明,GS有望成为评估ASD和FSA的首选诊断方法。

文章发表在American Journal of Human Genetics
研究团队首先开发了一个GS分析框架,可以高灵敏度从GS数据中识别致病性和可能致病性(P/LP)变异,同时限制人工审核的变异数量(图1)。该分析框架由四个部分组成,包括变异发现、注释、过滤和手动分类。

图1. GS分析框架概述。
研究团队分析了1,612个ASD四口家庭(6,448人)的GS数据,其具有相匹配的CMA和ES数据,可直接比较每种技术的相对性能(图2)。结果显示,在整个患者队列中,研究团队开发的GS变异调用方法在18个疾病靶向位点上平均鉴定出3.7万个短变异(3.4万个SNV,0.3万个InDel)和8,814个结构变异(SV),以及115,821个STR基因型,性能显著优于CMA和ES。此外,GS分析框架的过滤策略将需要人工审查的变异数量减少到平均每个孩子0.49个变异,
在ASD先证患者和未受影响的兄弟姐妹中,研究团队共检测到与901个NDD基因和位点相关的1743个变异。与未受影响的兄弟姐妹相比,ASD先证者中每人需要人工审核的变异数量增加,表明GS分析框架的过滤部分准确地富集了潜在的致病变异。当系统地从ES数据中捕获拷贝数变异(CNV)时,ES的诊断率(7.4%)与GS相近,但未超过GS。此外,在未选择FSA中,GS的总诊断率为46.1%,比核型检测增加17.2%,比CMA增加14.1%,比ES增加4.1%。上述结果表明,在ASD、FSA中,GS分别提供了0.4%和0.8%的额外诊断率,性能优于三种标准检测的组合。

图2. 在ASD先证者和未受影响的兄弟姐妹中测试GS性能。
结构异常影响广泛的器官系统,研究团队发现36.1%的患者存在多系统疾病。在系统地对GS分析框架性能进行基准测试后,研究团队将其应用于249例经核型、CMA或ES预筛选的胎儿-父-母三人组中(图3)。结果显示,GS分析框架确定了816个需要人工审核的候选变异;与ASD先证患者相比,GS分析框架的过滤程序在胎儿中输出的变异数量较多,胎儿队列中平均有2.65个序列变异。此外,通过人工变异审核,研究团队在7.6%结构异常的胎儿中鉴定出21例P/LP变异。
在先前进行过阵列比较基因组杂交(aCGH)的两个胎儿中,研究团队通过GS发现了MED13L的67 kb缺失和涉及20号染色体的母体单亲二体(UPD)事件。这表明在比较诊断率时,也需将先前的诊断测试、技术平台和分析框架考虑在内。

图3. 结构异常胎儿概述和跨技术的诊断结果
除了诊断率之外,在实施新的诊断检测策略(如GS)前,还需要考虑其他技术、经济等方面的因素。依据先前研究结果,研究团队评估了GS的周转时间以及其对下游医疗保健成本的影响。结果显示,GS检测结果可在18-21天内提供,用于评估FSA。快速GS已在儿科环境中用于评估危重婴儿,较短的诊断时间可对医疗管理和临床结果产生重大影响,也极大地降低了患儿的治疗费用。此外,对于患有发育障碍或先天性异常的个体,临床GS的费用低于现有标准治疗诊断检测。上述数据表明,除提高诊断率外,GS的优势还包括降低医疗保健成本和快速获取检测结果。
综上所述,该研究综合评估了GS与现有标准诊断检测的性能,发现GS性能显著优于单独的标准护理检测,即核型检测、CMA和ES,其能在较短时间内得到检测结果,并有效降低了患者的治疗费用。与三种现有标准诊断检测组合相比,GS的性能依旧优越,并有望成为评估ASD和FSA的主要诊断方法。
参考文献:
Chelsea Lowther, Elise Valkanas, Jessica L. Giordano, et al. Systematic evaluation of genome sequencing for the diagnostic assessment of autism spectrum disorder and fetal structural anomalies. AJHG(2023).
https://www.cell.com/ajhg/fulltext/S0002-9297(23)00250-1
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