诊断大田原综合征，深度测序更加经济有效

　　

生物通报道  美国犹他大学医学院的研究人员近日在《npj Genomic Medicine》杂志上报道称，利用深度测序和计算工具能够对早期婴儿癫痫性脑病（EIEE）进行临床诊断。

早期婴儿癫痫性脑病，又被称为大田原综合征，是一种罕见的严重癫痫。它的发病率虽然不高，但可能导致发育迟缓、智力障碍，甚至死亡。英国前首相卡梅伦的长子就患有此病。目前有50多个基因的变异与这种疾病相关联，但基因检测和外显子组测序的诊断率只有60%。

于是，犹他大学的研究人员将深度全基因组测序与他们开发的de novo变异检出算法相结合，应用在14名患者的队列中，这些患者之前没有诊断结果。他们在12名患者中发现了致病突变。研究人员认为，全基因组分析很快将成为EIEE诊断的标准方法。

文章的第一作者、犹他大学医学院的Betsy Ostrander表示：“这些家庭之前费尽周折，进行各种昂贵的检测，但获得答案的希望渺茫。我们现在可以确定EIEE的遗传原因，并选择最适合每位患者的药物，以便更早地减少癫痫发作的频率，并防止发育迟缓。”

Ostrander及其同事利用Illumina的HiSeq X平台来测序他们招募的14名患者，以及每个孩子的父母。测序深度达到65倍。研究人员表示，测序覆盖度之所以如此高，是因为他们希望提高de novo变异的检测准确性。

之后，他们采用两种方法来筛查每个家系中的变异。一种是利用GATK工具来寻找SNV和插入缺失，并利用LUMPY和SVTyper工具分别检测结构变异和生成SV基因型。同时，他们还利用自己开发的RUFUS算法来比较家系数据，从而筛选出de novo突变。他们认为，RUFUS只需一步就能鉴定出所有类型的变异，且特异性更高。

研究人员在九名患者中发现了单个de novo变异，它们有着明确的致病性。对于其中七名患者，de novo错义突变影响了离子通道基因，比如与EIEE存在关联的SCNA1、SCN2A和KCNQ2。对于另外两名患者，错义突变影响了EEF1A2和PIGA基因。

在另外两名患者中，研究人员在DEAF1和CAMK2G基因的蛋白编码区发现了导致功能丧失的de novo错义突变，但这些基因之前从未与EIEE相关联。研究人员指出，这些突变都属于外显子区域，因此，外显子组测序而非全基因组测序也许能够胜任。不过，三名患者以前接受过商业化的外显子组评估，但未获得诊断结果。

对于另外一个病例，研究人员发现了影响X染色体和2号染色体的de novo平衡易位。他们表示，这可能会改变X-失活和转录模式，可能影响MECP2的调节，并且只能通过全基因组测序才能发现。

研究人员认为，全基因组测序为EIEE等单基因疾病的诊断带来了许多优势，其中一个优点就是成本。尽管测序成本仍然很高，但他们注意到许多参与者经历了多年的诊断检测。每个人至少经历了24次诊断检测，平均花费30,866美元。因此，他们认为全基因组测序可以节省时间和金钱。

原文检索

Whole-genome analysis for effective clinical diagnosis and gene discovery in early infantile epileptic encephalopathy

npj Genomic Medicine volume 3, Article number: 22 (2018)