从基因型到表型：理解自闭症的遗传基础

《Current Opinion in Psychiatry》：From genotype to phenotype: understanding the genetic basis of autism

　　

综述目的

本文概述了过去12至18个月中关于自闭症遗传影响的关键发现，其中包括近年来技术进步所带来的重大概念转变和新见解。

最新发现

自闭症是一种遗传性很强的疾病，影响其发展的基因具有显著的异质性。自闭症的异质性，以及多条通路共同促发自闭表型的形成，给我们的理解、诊断和管理带来了挑战。近期针对常见遗传变异和多基因风险评分的研究专注于解析表型异质性并识别有意义的自闭症亚型。罕见变异的发现已扩展至多种祖源、X染色体、非编码位点、结构变异和串联重复序列，并得益于长读长测序和泛基因组信息驱动的测序技术。单细胞多组学、空间扰动方法和人类类器官模型将遗传变异与细胞类型特异性和发育表型联系起来，同时也揭示了显著的突变特异性效应和方法学敏感性。基因检测越来越多地提供病因诊断并指导医学监测。最新进展还表明，针对选定单基因神经发育障碍的基因优先策略具有治疗潜力。

总结

最新进展扩展了我们对自闭症遗传基础如何表型化呈现的理解。

要点

- 自闭症可以被概念化为遗传和表型上各不相同的亚型
- 我们在理解自闭症的阈值易感性和女性保护模型方面取得了进展
- 罕见变异的发现正通过祖源多样化的队列、X连锁和非编码位点的分析以及长读长和泛基因组信息驱动的测序得以扩展
- 基因检测越来越多地辅助病因诊断，但多基因评分尚不适用于个体预测
- 针对单基因综合征的基因靶向疗法正进入早期临床试验阶段

引言

自闭症谱系障碍（ASD）（以下简称为自闭症）是一种神经发育障碍，其特征是社会沟通方面的挑战以及限制性、重复性的行为模式、兴趣和/或活动。2022年，全球自闭症的患病率估计约为1/100，且患病率随时间推移而增加[1]。患病率因性别而异，自闭症在男孩中比女孩中更为普遍，各研究中男女比例为3:1至2.5:1。自闭症还常与其他神经发育和精神疾病共病[2]。我们目前的理解将自闭症视为一组高度异质的神经发育障碍，而非单一疾病[3]。事实上，"谱系"一词强调了症状在不同个体间呈现的变异性[4]，这源于多因素病因的相互作用，包括遗传、环境和生物学因素的交互影响。

常见和罕见遗传变异之间以及与环境的相互作用塑造了自闭症风险

自闭症的遗传度很高，基于家族研究的估计约为80%[5]。影响自闭症病因的遗传因素包括单核苷酸变异（SNVs）、拷贝数变异（缺失、插入、重复）和大型结构变异（例如16p11.2缺失、母源性15q11-q13重复、22q13缺失）。此外，线粒体DNA（mtDNA）变异也可能对自闭症有所贡献[6?]。

基于人群频率，遗传变异被分类为常见变异（存在于普通人群中至少1-5%的个体中）或罕见变异（存在于不到1%的人群中）。常见变异通常是遗传性的，而罕见变异则常为新发突变（即在后代中发现，但在其父母中不存在）。虽然每个常见变异对自闭症发病风险的影响通常较小，但 collectively，它们可以显著贡献于遗传易感性，解释了至少50%的遗传风险[5]。相比之下，罕见遗传变异可以 individually 对个体的自闭症发病风险产生重大影响，约占自闭症病例的10-15%。阈值易感模型（图1）提出，罕见和常见遗传变异以加性方式作用，许多遗传变异的综合效应导致自闭症发病的累积风险[3,7]。当个体来自多种汇聚影响的易感性超过临床表型出现所需的阈值时，自闭症便会发展。环境因素也与自闭症相关，近期《Current Opinions in Psychiatry》的一篇文章概述了理解环境因素及其与遗传之间相互作用方面的最新进展[8]。

图1

顶部：自闭症遗传格局的底层阈值模型。底部：本文所涵盖的最新进展的示意图。

在此，我们讨论在揭示常见和罕见变异对自闭症遗传格局的贡献方面、基因型与分子和细胞表型之间关系方面的最新进展，以及这些分子发现如何指导诊断和治疗（图1）。

常见遗传变异、GWAS和多基因评分

向揭示自闭症亚型转变的概念性变化

近期的常见变异研究强调了一种从将自闭症概念化为单一、异质性诊断实体向将其理解为具有遗传和表型上不同亚型的疾病的转变。作为一个开创性示例，Litman等人[9??]识别出自闭症四个独立表型或"类别"：1：社交/行为困难；2：伴有发育迟缓（DD）的自闭症；3：中度挑战；4：广泛受影响但困难较少。这些类别在各项测量指标上表现出显著差异。虽然与未患自闭症的兄弟姐妹相比，四个类别均在自闭症相关基因中显示出新发变异的富集，但类别之间富集模式存在显著差异。有趣的是，这些发育基因表达模式映射到不同的发育临床里程碑。因此，这些发现揭示了四个表型中失调基因发育时序的差异，这些差异对应于各表型间临床结果的差异。

尽管自闭症历来被认为是儿童早期出现的疾病，但很大一部分自闭症个体是在童年中期及以后才被诊断的[10]。Zhang等人[11??]提出了一个发育模型，认为早期诊断和晚期诊断的自闭症具有不同的潜在发育轨迹和多基因病因。这些作者发现，社交情感和行为轨迹因自闭症诊断年龄不同而有所变化，同时与早期和晚期诊断自闭症相关的是不同的遗传变异集合。晚期诊断的自闭症显示出与注意缺陷/多动障碍（ADHD）和精神健康状况更强的遗传重叠，而常见变异解释了诊断年龄变异的约11%。

此外，基于行为感知觉表型和相关围产期决定因素的亚组分析得出了四个不同的亚表型类别（1：中度的感知觉和行为技能担忧；2：最严重的行为损伤；3：最少的感知觉和行为技能担忧；4：最严重的感知觉损伤）。具有最严重损伤的第2类和第4类在围产期决定因素暴露方面最高，第3类最低，第1类处于中等水平，这提示了额外的风险因素可能叠加在遗传脆弱性之上，以塑造临床表型[12]。

综上所述，这些研究重新框定了自闭症——它不是一个异质性实体，而是一组遗传和发育上各不相同的亚型——这对队列的招募和分析方式产生了直接影响。

多基因评分揭示了自闭症异质性，但尚未准备好用于临床

多基因评分聚合了许多常见遗传变异的效应，根据其在全基因组关联研究中的关联性进行加权，以估计个体的相对遗传易感性。Zhang等人的研究和Litman等人的研究说明了这一研究价值。Zhang等人表明早期和晚期诊断的自闭症与部分不同的多基因谱和发育轨迹相关，而Litman等人发现在同时考虑常见和罕见变异时，四个数据驱动的表型类别之间多基因负荷存在差异[9??,11??]。

然而，de Wit等人进行的系统综述和荟萃分析为自闭症多基因评分的转化解读提供了一个重要的现实检验[13]。在72项研究中，自闭症多基因评分与诊断状态和几种相关表型相关，但各项结果间的效应量普遍较小，许多发现缺乏独立重复验证，一些估计值可能因目标队列与用于推导评分的GWAS样本之间的重叠而有所夸大。此外，这些评分在不同祖源群体间的可移植性大幅降低。Bourque等人的研究进一步说明了其有限的临床预测价值，他们将多基因评分、罕见遗传变异和早期发育里程碑相结合，以预测自闭症儿童的后期认知和适应性结果[14?]。虽然基因组信息对预测有所贡献，但整体表现仍然一般，发育指标提供的信息远多于单独使用多基因评分。因此，多基因评分在人群水平的病因研究中很有价值，但目前尚不支持个体诊断、预后或干预选择。在这方面，Shirley等人的研究强调了"第二次打击"（如围产期事件）在塑造临床表型表达方面的作用，并在理解发病机制及开发个性化干预和支持方面可能具有更好的实用性[12]。

罕见和难以检测的变异识别方面的进展

近期的工作从四个特别重要的方向扩展了罕见变异基因发现：祖源多样性、X染色体和非编码位点、性别特异性易感性以及长读长对复杂变异的解析。

大部分关于自闭症遗传学的研究集中于单一祖源，且最常为欧洲祖源。Natividad Avila等人通过一项大型多祖源测序分析解决了这一局限性，表明致害性编码变异的过度负荷在各祖源间广泛共享[15??]。近期的研究还将发现扩展至常染色体蛋白编码基因之外。Scala等人识别出DDX53中的罕见致害变异，加强了该先前未解析区间包含蛋白编码神经发育风险基因的证据[16?]。Bradley等人随后将全基因组测序与功能研究相结合，将影响长链非编码RNA PTCHD1-AS的微缺失列为嫌疑[17??]。这些发现还表明，邻近的PTCHD1-AS和PTCHD1的破坏可能贡献于部分可区分的表型谱。

罕见变异分析还完善了性别特异性易感性模型。女性保护效应认为特定因素保护女性免于发展为自闭症，意味着她们需要更高的阈值才能到达临床损伤。Koko等人对47,061名自闭症个体测试了该模型的一个核心遗传预测[18??]。尽管一些高置信度和综合征基因类别在女性中有所富集，但致害性常染色体罕见和新发变异的易感效应作用在男女中大致相似。这些结果反对了一种简单模型，即女性普遍需要更大效应的罕见变异。性别差异可能反映了发现偏倚、多基因背景、性染色体生物学、激素和发育修饰因素以及诊断过程的综合影响，后者因社会模仿、掩饰和伪装而使得识别女性更加困难[19]。

另一个前沿领域是检测结构变异、重复序列和其他复杂变异，这些变异在外显子组测序和短读长全基因组测序中仍难以得到良好解析。Mortazavi等人分析了63个自闭症家庭中的267名个体，报告了比短读长分析多约33%的基因破坏性结构变异和多38%的串联重复变异，同时解析了复杂重排和重复相关的甲基化状态[20?]。Sui等人将长读长测序与源自人类泛基因组的线性参考相结合，以调查先前未解析的家庭[21?]。这种方法恢复了常规分析中错过的致病性或可能致病的变异。总之，这些研究表明，诊断收益的下一轮增长将部分来自于对基因组更好的表征和解读，而不仅仅是测序更多的外显子组。

将基因型与细胞和分子表型联系起来

细胞类型分辨的转录组学和表观基因组学

单核RNA测序和染色质分析旨在将遗传风险因素与其作用的细胞和调控程序联系起来。例如，Wamsley等人[22]对大型自闭症和对照死亡后脑组织队列进行了单核RNA测序（snRNA-seq）和单核转座酶可及染色质测序（snATAC-seq）。这些作者发现，自闭症中的细胞组成变化很细微，涉及活化的小胶质细胞和星形胶质细胞状态的增加。相比之下，自闭症中的基因表达变化很大，包括35种细胞类型中2166个下调基因和1319个上调基因，其中大多数是细胞类型特异性的。

近期的功能基因组学也已超越了逐基因编辑的方法。Binan等人引入了Perturb-FISH，将混合CRISPR扰动与成像式空间转录组学相结合[23?]。这些作者利用该平台对人iPSC来源的星形胶质细胞中的127个高外显率自闭症风险基因进行了CRISPR干扰筛选，将scRNA-seq与ATP诱发的钙活性的活细胞成像相结合。

打乱了某些风险基因子集的表达会使星形胶质细胞偏向或偏离特定的钙活性状态，为自闭症风险基因对星形胶质细胞功能的影响提供了直接证据。

遗传定义的类器官模型：从理解单基因自闭症到评估分子汇聚

鉴于早期皮质发育在自闭症中的关键作用，利用由诱导多能干细胞（iPSCs）衍生的、在体外重现这些早期发育阶段的人类脑类器官，有助于对典型和非典型大脑发育中的基因表达进行研究[24–26]。在一项开创性研究中，Li等人将脑类器官培养与32个高风险自闭症基因的池式CRISPR干扰相结合，以确定这些基因对基因表达和早期大脑发育的影响。他们鉴定了自闭症相关的调控模块，并表明干扰ARID1B基因会导致腹侧放射状胶质细胞扩增[27]。最近，Perez等人在15q11-q13缺失综合征（dup15q综合征）的类器官中鉴定了细胞类型特异性的差异基因表达，dup15q综合征约占所有自闭症病例的3%，研究发现dup15q综合征与神经元投射失调有关，尤其是在皮质深层兴奋性神经元中[28?]。近期的类器官模型也为理解单基因形式的自闭症提供了进一步见解。Tenreiro等人利用Rett综合征脑类器官和端脑组装体表明，MECP2缺失会破坏兴奋性神经元成熟，并增加皮质中间神经元的产生和迁移[29?]；Osaki等人则比较了携带MECP2 R306C错义变异或V247X截断变异的皮质类器官与其同基因对照，证实了这两种突变之间存在实质性的功能差异，突显了即使在单基因疾病中也可能存在基因型-功能表型异质性[30??]。

尽管许多基因与自闭症风险相关，且涵盖一系列生物功能，但这些基因如何共同促成自闭症的发生仍是该领域的核心问题[31]。近期的一项研究利用皮质类器官探讨了这一问题。Gordon等人[32??]处理了来自8例自闭症相关突变个体、特发性自闭症患者及对照者的70个人类iPSC系，以研究自闭症遗传风险对神经发育的影响。他们利用这些iPSC系生成人类皮质类器官，并在体外分化后的四个时间点（长达100天）进行bulk RNA测序分析。与大型类器官队列一样，对汇聚性的解读取决于各细胞系之间区域身份和细胞组成的匹配程度。结果显示，尽管在100天发育过程中，早期变化倾向于与特定突变相关，但随着发育推进，这些突变汇聚于共享网络。具体而言，许多遗传变异影响了与早期皮质神经发育、神经元分化和突触成熟相关的通路，支持了遗传风险在皮质发育过程中汇聚于共享功能的观点。然而值得注意的是，在特发性自闭症病例中未观察到显著的共享变化[32??]。

新兴的基因型指导疗法与临床试验

基于基因的治疗是自闭症领域的新兴方向，目前尚无获批方案，但针对自闭症相关综合征的基因治疗研究正在进行中。例如，Hipp等人报告了一项鞘内注射rugonersen的开放标签I期临床试验，该药物正在针对患有Angelman综合征的儿童开展研究[33?]。另一个例子是，Ross等人开发了一种自我调节的基因治疗构建体，该构建体在Rett小鼠模型中改善了分子、生理和行为表型，同时限制了过度表达[34?]，目前人类临床试验正在进行中。此类研究展示了基于基因的治疗在自闭症中的未来潜力。

对临床遗传诊断的影响

当自闭症与智力障碍、发育迟缓、畸形、先天异常、肌张力低下、退化或癫痫同时出现时，诊断率最高。

Lob等人比较了临床转诊队列中遗传学定义明确和未明确的自闭症儿童[35??]。具有分子诊断的儿童更频繁地伴有发育迟缓、畸形、肌张力低下、小头畸形和癫痫，且在该背景下，外显子组测序比染色体微阵列分析提供了更多的诊断结果。该研究支持在复杂的临床神经发育表现中进行广泛的测序。

Bourque等人测试了罕见变异、多基因评分和早期发育里程碑是否能共同预测后续的认知和适应性结局[14?]。基因组信息增加了预测信号，包括通常不被临床报告的组合，但整体区分度仍为中等。这些结果对于研究分层具有前景，但也强调了当前基因组模型无法提供精确的个体特征和预后。这可能也与与其他神经发育障碍存在显著重叠有关，且遗传易感性可能是跨诊断的而非自闭症特有的[36]。

尽管基因检测和基因治疗的进步有可能为个性化支持的制定带来重大转变，但也引发了伦理考量。重要的是要注意，许多高功能自闭症个体将自闭症视为大脑功能的一种自然变异，也是其身份的重要组成部分[37]。旨在了解自闭症个体对基因检测的看法并与他们共同设计未来研究方案的工作对于解决关于遗传信息使用方式的担忧至关重要，同时应赋能而非贬低[38?]。

结论

近期的进展已将自闭症遗传学从相关的变异目录精炼为一种更为整合的理解，即遗传易感性与发育轨迹、细胞表型和临床表现之间的关系。常见变异研究越来越多地揭示出遗传学和发育上不同的亚群，而祖源多样性研究、X连锁、非编码和长读长测序研究则扩展了可检测的罕见变异范围。单细胞、干扰和类器官方法表明，基因效应强烈依赖于发育阶段、细胞类型和遗传背景，既有共享的分子后果，也有突变特异性的分子后果。

致谢
I.V.和A.S.感谢使用OpenAI/ChatGPT和Claude.ai进行文献检索、文本编辑和图表格式化。

财务支持
V.E.获得了NHMRC研究者资助（#2033610）的支持。
I.V.获得了NHMRC研究者资助（#2027213）的支持。

利益冲突
不存在利益冲突。

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