基于靶向测序数据的SNP基因分型技术高效解决临床样本混检问题

本研究针对靶向二代测序(tNGS)数据缺乏有效样本追踪工具的难题，开发了基于28个SNP位点的自动化检测流程。研究人员通过优化maftools包的sampleSwaps函数，在1441例慢性淋巴细胞白血病(CLL)样本中成功识别出11例样本混检错误，为临床基因检测提供了经济高效的质控方案。该成果发表于《BMC Research Notes》，其开源代码将助力精准医学研究的质量控制。

　　

在精准医疗时代，样本混淆问题如同潜伏在基因检测中的"特洛伊木马"。德国乌尔姆大学医院的研究团队在《BMC Research Notes》发表的研究揭示：即使在全球顶级实验室，每年仍有0.76%的慢性淋巴细胞白血病(CLL)样本存在标识错误。更令人担忧的是，常规靶向二代测序(tNGS)面板仅覆盖现有全基因组SNP数据库0.02%的位点，使得样本追踪成为技术盲区。

Deyan Yordanov Yosifov领衔的跨学科团队开发了革命性的解决方案。他们从27个CLL相关基因的tNGS数据中挖掘出28个高信息量SNP位点，这些位点如同分子"指纹"，分布在基因内含子(11个)、UTR区(4个)和编码区(12个)。通过改造maftools包的sampleSwaps函数，建立自动化分析流程，在3小时内即可完成1154个样本的交叉验证。

关键技术包括：1)基于926例训练集筛选VAF(变异等位基因频率)在0.1-0.9的SNP；2)利用LDpair工具消除连锁不平衡；3)开发R语言swap_checker函数实现批量分析。特别设计的28个SNP位点中，rs2286615等错义突变位点提供额外分子标记。

【SNP筛选策略】
研究团队创新性地采用"反向筛选"策略：首先收集tNGS面板中常规过滤的非致病性变异(内含子/同义突变)，通过gnomAD数据库过滤获得群体高频SNP。如图1所示，该流程最终保留的28个SNP平均覆盖深度达126X，其中rs5759408等位点在CLL群体中呈现完美二态分布。

【验证结果】
在双盲测试中，该系统成功识别出：1)3例跨机构样本交换；2)7例标签错误(4例内部/3例外部)；3)1例来源不明错误。值得注意的是，样本CLL-68035556-02503659-TP1与CLL-68035557-67S38544-TP2虽患者ID不同，但SNP匹配度达85.7%，经FISH验证确认为交换样本。

【性能优化】
敏感性测试显示：当SNP数量从28减至18时，仍保持100%错误检出率；但降至16个时，漏检率升至20%。研究人员特别提醒，rs738094等位于染色体缺失热点区域的SNP需结合拷贝数变异数据解读。

这项研究的意义在于：首次证明tNGS数据本身可作为质控工具，无需额外实验。开源发布的swap_checker函数已处理三大技术痛点：1)修正原函数在零差异时的崩溃错误；2)将匹配阈值从80%降至70%；3)新增样本追踪热图功能。对于开展多中心肿瘤研究的机构，该技术将样本追溯成本降低90%，同时避免因数据混淆导致的临床误诊风险。未来可扩展应用于其他癌症的靶向测序质控体系。