罕见病研究：高保真测序能帮助缩短寻找答案的旅程吗?

根据美国国立卫生研究院(NIH)的数据，估计有7000种罕见疾病影响全球3.5%至5.9%的人口，相当于2.63亿至4.46亿人。罕见病最具挑战性的方面之一是能够识别它们，这对于为患者和家属提供诊断和未来可能的方向至关重要。这就是为什么世界各地的罕见病研究人员正在研究如何更快地得到答案。

　　

罕见病的遗传基础

美国国立卫生研究院目前估计，大约80%的罕见疾病是遗传性的。荷兰奈梅亨内梅亨大学医学中心(Radboudumc)的一组研究人员正在研究如何减少识别和命名一个人的罕见遗传疾病所需的时间。荷兰奈梅亨大学医学中心人类遗传学和Radboudumc医学创新研究所的Lisenka Vissers解释说，“我的研究重点是找到最好的方法来分子诊断患有罕见遗传疾病的患者。我的最终目标是，这是一种快速诊断，以最小的侵入方式获得，同时对我们的医疗系统也具有成本效益。”Vissers设想，通过简单的血液测试，可以在一周内做出诊断。意识到那些没有基因诊断的人所面临的巨大困难，她一直致力于不懈地追求必要的工具、技术和方法，以帮助尽可能快地加快诊断过程。
 

克服技术限制

“今天，大多数患有罕见遗传疾病的患者已经可以通过'一次测试'来找到这种诊断，例如短读外显子组或基因组测序。这已经很了不起了，因为这些策略为大约30-40%的患者提供了基因诊断。然而，很大一部分患者需要不止一次的基因检测，通常按顺序进行，这增加了诊断的总时间。此外，对大多数患者来说，尽管进行了所有测试，遗传原因仍然难以捉摸。”“从研究的角度来看，我假设，由于技术限制，短读技术尚未确定遗传原因，因此需要新技术来发现它们，或者，我们未能正确识别遗传变异是致病的，因为它的位置影响非编码序列，需要更多的功能性随访来了解它们与疾病的相关性。”

高保真测序的前景

Vissers和她在Radboudumc的团队是长读测序的早期采用者，他们一直在使用PacBio Sequel平台进行研究。“在我们最初的研究中，我们测试了遗传上未确诊的神经发育障碍患者，我们已经看到了长读取的巨大潜力，因为我们现在能够在一次分析中对人类基因组的部分进行测序，而以前的短读取仍然无法实现。这些区域还包括人类基因组中包含已知疾病基因的部分，强调了长读段与短读段的相关性。高保真测序再次改变了游戏规则——检测(新创) snv的稳定，再加上Revio的高通量，使得进行更大规模的研究成为可能，这些研究集中在长读测序允许检测以前未发现的遗传变异的假设上。”
 
Radboudumc的研究小组坚信，每一位患有罕见遗传疾病的患者都应该获得一种测试，这种测试可以在尽可能短的时间内提供最大的解释。这一原则为他们正在进行的研究工作提供了动力，因为他们努力将这一愿望变为现实。为了实现这一目标，他们启动了Nijmegen Revio-500研究，这标志着他们在致力于推进这些具有挑战性的疾病的潜在诊断研究能力方面迈出了重要的一步。
 

“在研究的第一部分，我们选择了100个‘困难的’遗传变异，这些变异以前被确定为疾病的遗传原因，使用其他工作流程。困难是指位于序列同源区域的变异，具有假基因，(较长)重复扩增，甲基化缺陷，倒置等。我们期望高保真长读基因组在检测它们时顺利，由此我们可以证明这些基因组可以用来检测“我们以前无法识别的序列”。此外，我们希望表明，我们能从长读基因组中获得比常规流程所得到的更详细的信息，例如相位信息和重复扩增的确切序列。对于研究的第二部分，我们将使用那些“用其他所有检测方法(包括短读外显子组和/或基因组和/或其他靶向分析)都难以捉摸其潜在遗传原因的”研究对象样本。我们希望利用高保真长读基因组，我们现在可以识别以前未识别的变异。潜在的发现将是一个很好的激励，进一步实施开发未来的诊断工作流程。”

Vissers和她的同事们即将完成他们研究的初始阶段，他们有了一个重大发现：95%的变异可以被有效识别。其中，87%是通过现有的分析管道自动识别的，而剩下的7%需要人工管理，例如检查比对后的读数。具有挑战性的变异包括富含AG重复序列的扩增，以及位于Y染色体重复密集区域和/或近端着丝粒的p臂变异。令人印象深刻的是，该团队还在为该项目的次目标而研究的队列中发现了首个新发现。

“我们希望证明我们的假设，即HiFi测序有可能使我们取代目前的工作流程，同时也使研究能够提高诊断产量。然而，我们已经能够从第一次运行中生成如此高质量的数据，并且变体如此容易检测，这确实让我感到惊讶，”Visser说。

基于到目前为止的初步结果，Vissers和她的团队“已经确信HiFi读取可以取代目前用于检测基因组更复杂区域变异的大量遗传分析和工作流程。我们的下一步将是进一步探索，在我们的研究中，我们如何在未来的常规诊断测试中定位HiFi基因组测序，并确定哪些测试可能被HiFi测序所取代。”

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