简要概述
大多数遗传性乳腺癌和卵巢癌是由肿瘤抑制基因 BRCA1 和 BRCA2 中的致病性种系变异引起的。广泛的基因检测发现了数千种对疾病风险影响未知的变异，这些变异被称为意义不明的变异（VUS）。VUS 使得基因检测结果的解读以及后续的筛查、预防和治疗决策变得复杂。在具有较高遗传易感性的人群中，我们发现 BRCA1 的 RING 和 BRCT 结构域是 VUS 的热点区域。在这项研究中，我们开发了一种针对 BRCT 结构域的计算分类器，用于预测该区域内所有 VUS 的致病性。我们对 22 个 VUS 进行了功能测定和结构建模，这些 VUS 的得分涵盖了分类器的评分范围。我们的研究为 BRCA1 VUS 的分类提供了计算机模拟和功能证据，并强调了针对特定结构域的计算方法在表征错义变异方面的实用性。
摘要
背景：致病性的种系 BRCA1 和 BRCA2 变异是导致大多数遗传性乳腺癌和卵巢癌的原因。广泛的基因检测发现了数千种对疾病风险影响未知的变异，这些变异被称为意义不明的变异（VUS）。其中大多数为错义变异（VUS），这使得基因检测结果的解读和临床决策变得复杂。本研究旨在通过计算、功能和结构方法提高对 BRCA1 VUS 致病性的评估准确性。 方法：我们分析了 BRCA1 变异的结构分布。计算机模拟工具对 BRCA1 特定区域内的已知后果变异进行了评分。MolecularFeaST 工具（加拿大安大略省金斯顿市皇后大学 Renwick 实验室开发）对最具区分力的工具进行了特征选择。MATLAB（MATLAB R2024a；美国马萨诸塞州纳蒂克市 Mathworks 公司）分类学习应用程序使用最准确的工具组合训练了监督机器学习模型；最佳模型为 VUS 分配了致病性预测分数。部分 VUS 通过磷酸肽结合实验进行了功能评估，并在 PyMOL（v2.4.1；美国纽约州施罗丁格公司）中进行了结构分析。 结果：RING 和 BRCT 结构域被确定为错义致病变异和 VUS 的热点区域；BRCT 被选为计算分类器的重点研究对象。九种计算机模拟工具（CADD hg19、MetaRNN、ClinPred、VEST4、BayesDel AD、EVE、Eigen PC、gMVP 和 PolyPhen2）共同构建了针对 BRCT 结构域的错义变异分类器。22 个 VUS（R1699P、F1704S、W1837L、W1712G、F1734S、V1804A、I1674V、V1804L、V1804I、I1807V、T1675S、I1764L、N1774I、E1698K、Q1848K、P1749S、A1669T、N1774H、L1839V、T1658I、L1705I、V1654L）显示出与野生型相比不同的磷酸肽结合能力和蛋白质水平。计算结构建模有助于理解 VUS 的磷酸肽相互作用及其结构特征。 结论：我们为 BRCA1 VUS 的分类提供了计算机模拟和功能证据，并强调了针对多结构域基因中错义变异的特定结构域计算方法的实用性。
