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测序愈发常见,而疾病不再罕见

【字体: www.ebiotrade.com 时间:2016年11月11日 来源:生物通

摘要:

  罕见,有时是好事,比如奇异的珍宝、名贵的字画;有时又是坏事,比如罕见的疾病。尽管许多疾病在现阶段都得到了很好的治疗,但对研究人员来说,罕见病似乎仍是无法逾越的高山。好在,基因组时代已经来临。在这一期的《Clinical OMICs》上,Jeffrey Buguliskis博士介绍了测序技术对罕见病诊断的影响。

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罕见,有时是好事,比如奇异的珍宝、名贵的字画;有时又是坏事,比如罕见的疾病。尽管许多疾病在现阶段都得到了很好的治疗,但对研究人员来说,罕见病似乎仍是无法逾越的高山。好在,基因组时代已经来临。在这一期的《Clinical OMICs》上,Jeffrey Buguliskis博士介绍了测序技术对罕见病诊断的影响。

先进的测序技术和分子诊断检测正在促进稀有基因的快速检测,但研究人员面对一大堆的遗传变异,仍然感到束手无策。“我们如何利用基因组医学来提供保健?”HudsonAlpha生物技术研究所的副总裁Howard Jacob问道。他接着谈到了新一代测序(NGS)技术在罕见病诊断上的宝贵价值。

明智选择

随着NGS的价格不断下探,基因组学不再是一种单纯的研究工具,而开始进入临床领域。不过,并非所有的基因组检测都是相同的,面对市场上的多种选择,医生如何决定使用哪种检测,哪种能够报销?

AllSeq咨询公司的联合创始人Shawn Baker博士指出:“关于全外显子组测序(WES)和全基因组测序(WGS),支持者大约是一半对一半。”人们争论的焦点在于WES更经济,而WGS的诊断率更高。在尽可能提高诊断数量时,WGS胜出。然而,临床医生实际上正在用靶向方法和外显子组方法,而无法胜任全基因组的分析。

与许多新兴技术一样,各种测序模式都有其自身的优点和缺点。许多诊所利用外显子组测序来检测生物标志物明确的疾病。对于这些检测,制造商只要合成少量的基因和变异,这样一来,检测成本下降,结果快速拿到。然而,绝大多数的罕见病是由de novo突变引起的(大约65%),因此研究人员就很难鉴定这些遗传标志物。他们试图将每次检测的基因组覆盖度最大化。

市场上大多数的外显子组捕获试剂盒都覆盖RefSeq数据库中大约99%的外显子组信息。然而,在临床上,WES对于罕见表型的阳性诊断率大约只有30%,这表明其他的大部分表型是由外显子区域以外的变异引起的,或WES没办法检测到。尽管大多数致病突变都存在于蛋白质编码区,但基因组的大部分是非编码区,可能包含了功能意义被忽视的变异。

达拉斯儿童医疗中心的主任Jason Park认为:“鉴定致病变异的理想技术取决于这个问题的背景。如果背景是特定患者,需要临床检测结果,那么唯一的方法是外显子组测序或专门的基因集合。从研究背景来看,最好的方法是WGS和RNA-Seq的结合。”

WGS相对于WES而言有一些显而易见的优势,比如WGS覆盖了WES不包含的区域,这对发现引起罕见病的突变至关重要。此外,WGS通常产生更加均匀的序列覆盖,并且利用更长的读取,提供拷贝数变异及其他DNA结构改变等有用信息。

当然,WGS也不是没有缺点。如今,在选择使用哪种诊断检测时,成本和速度是决定性的因素。尽管读取的基因组信息要少得多,但WES无疑比它的竞争对手WGS要快得多。同时,WGS项目的花费大约在1500-2000美元,这让WES有了优势。不过现在的优势不是太明显,因为外显子组测序的费用略低于1000美元。

未来在何方

Baker博士认为,为了鉴定大比例的罕见疾病变异,我们需要在人群中积累相当大量的基因组,有可能是数百万个,才能提供足够的覆盖度和准确性。“每个新测序的基因组包含几百万个变异,其中大多数是意义不明的。积累变异的数据库,再结合医学的表型数据,将真正推动临床测序向前发展,”他说。

Jacob博士表示:“科学已经做了一个很好的工作,让我们到达了这个起步点,但我们还需要更深入了解疾病。一些常见病的真正挑战是需要测序几十万甚至几百万人的基因组,最大的问题是如何支付这笔费用?我们还没有到达采用NGS的拐点,目前处在辩论和验证阶段。我认为这是最大的限制之一。”

如今,RNA-Seq、纳米孔测序、长读取测序这些更新的NGS技术已经在科研领域出现,并迅速被临床采用,填补了WGS和WES留下的空白。Park博士指出:“对新技术而言,短期挑战在于改善质量、成本和速度。长期的挑战则是分析上和信息学上的。”

除了技术进步,研究人员也开始探索新的生物学途径,它们可能对罕见病有重大影响。当前的文献显示,一小部分科学家正在研究表观遗传学对无法诊断的疾病的影响。尽管这个角度很罕见,但表观遗传参与的证据是不可否认的,也有望带来新的标志物。

当然,最好的检测方法仍然要经过人类的决策过程。这种检测是否适合我的患者?这种方法是否能带来足够多的信息,以便做出正确的治疗决策?患者是否负担得起?无论是罕见病还是常见病,这些都是摆在我们面前的实际问题。(生物通 薄荷)

原文检索

Commonplace Sequencing Makes Disease Less Rare

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