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为解决危重新生儿精准基因诊断（PrGD）获取受限且不公平的问题，美国华盛顿大学的研究人员开展 SeqFirst - neo 项目研究，结果表明简单排除标准可提升 PrGD 获取率与公平性，该研究意义重大。
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研究背景：探寻危重新生儿基因诊断的 “钥匙”
在过去十年，儿科疾病的遗传基础研究取得了飞速进展，遗传变异几乎在所有儿科疾病中都扮演着重要角色。随着快速廉价检测人类基因组的新技术、识别致病（即致病性）变异的强大计算方法以及促进精准治疗开发的高通量功能检测技术的不断涌现，利用基因组学革新儿科医疗迎来了前所未有的机遇。通过外显子测序 / 基因组测序（ES/GS）进行精准基因诊断（PrGD），能提高诊断率、加快诊断速度、降低成本，还能提升家庭和医疗服务提供者的满意度。
然而，现实却不尽如人意。ES/GS 在儿科临床项目和专科服务中的应用十分有限。在危重新生儿的罕见病诊断与治疗中，虽然快速 ES/GS 展现出巨大潜力，但由于缺乏有效的服务提供模式，其广泛应用受到阻碍，导致许多有遗传疾病高风险的新生儿无法获得公平的 PrGD 机会。在美国，大部分能从 PrGD 中获益的儿童无法接受先进的基因检测，检测的可及性严重依赖医疗机构、地理位置和社会阶层。此外，罕见病的非特异性表现使得许多患者因未被怀疑患有罕见病而被排除在基因检测之外，尤其是在传统上服务不足的社区，如黑人、原住民、有色人种家庭以及农村地区，这种不公平现象更为严重，结构种族主义更是加剧了新生儿重症监护病房（NICU）护理中的不平等。
为了打破这些困境，美国华盛顿大学的研究人员开展了 SeqFirst - neo 项目研究，致力于探索一种新的模式，为危重新生儿精准基因诊断开辟新路径。该研究成果发表在《The American Journal of Human Genetics》期刊上。
研究方法：开辟诊断新路径的 “工具包”
研究人员通过一系列关键技术方法开展研究。首先是参与者的选择与招募，研究经华盛顿大学机构审查委员会（IRB）批准，确定了明确的排除标准，由多学科团队制定，包括临床遗传学、遗传咨询和新生儿学领域的专家。排除标准涵盖校正年龄大于 6 个月、临床症状完全由身体创伤、感染或早产并发症解释以及已有 PrGD 等情况。从 2021 年 1 月至 2022 年 2 月，临床遗传学家每日远程评估西雅图儿童医院 NICU 收治婴儿的入院记录，确定其是否符合条件，符合条件的家庭由研究团队成员询问参与意愿，未参与的合格婴儿则被分配到常规护理组（CCG），参与的婴儿进入干预组（IG）124。
在检测方面，采用快速基因组测序（rGS）技术。从先证者、父母及必要的其他家庭成员采集全血，使用 CLIA 认证的商业临床检测（GenomeXpress）进行 rGS，平均测序覆盖度至少为 403，最低阈值为 303 。通过定制分析工具识别序列变异等，并由研究团队对每个报告的变异进行解读分类，以此确定是否为 PrGD568。
研究还涉及结果返回与临床数据收集，根据结果类型由不同团队向家庭反馈。同时收集 IG 组婴儿的临床过程信息和 CCG 组婴儿的相关临床数据，包括种族和民族信息等。最后，研究设定了主要结局指标，如 PrGD 的获取率、诊断率等，并运用广义线性模型（逻辑回归）等统计方法进行分析91011。
研究结果：照亮诊断之路的 “曙光”
1. 研究对象基本情况
研究期间，共 408 名婴儿入住 NICU，168 名不符合条件，240 名符合条件。其中 31 名婴儿因各种原因 “错过” 评估，209 个家庭接受筛查，126 个家庭（60%）加入 IG 组，83 个家庭拒绝参与，这些拒绝参与和错过评估的婴儿被分配到 CCG 组（114 名）。IG 组和 CCG 组在出生孕周、入院年龄、性别、入院诊断和种族构成等方面匹配良好3712。
2. PrGD 获取与诊断率
在 IG 组中，85 名婴儿有一个或多个潜在解释性变异，62 名（49%）在入组后 90 天内获得 PrGD，而 CCG 组仅 11 名（10%）在住院前 90 天内获得 PrGD，差异显著（49% vs. 10%，p<0.00001）。12 个月随访时，IG 组有 63 名（50%）获得 PrGD，CCG 组为 12 名（11%），差异依然显著（p<0.00001）。逻辑回归显示，IG 组婴儿获得 PrGD 的可能性比 CCG 组高近 8 倍（优势比 OR = 7.92），控制婴儿性别和种族 / 民族因素后，IG 组婴儿获得 PrGD 的可能性比 CCG 组高 9.16 倍131415。
3. 不同分组的诊断差异
IG 组中不同表型类别组的诊断率有所不同，从孤立结构异常的 33% 到实验室异常和临床症状不易分类的 70% 不等。按父母或提供者指定的种族结构（PPARC）分层，IG 组不同 PPARC 组在 90 天内获得 PrGD 的比例存在差异，但无统计学意义；CCG 组中不同 PPARC 组的 PrGD 数量较少，无法进行可靠的统计检验。比较 IG 组和 CCG 组，非西班牙裔白人、非白人、黑人以及 Black + 1P 组在获得 PrGD 方面存在显著差异，即便仅考虑 CCG 组中接受检测的婴儿，非白人、Black + 1P 和 Black 组在两组间获得 PrGD 的差异仍具有统计学意义161718。
4. 未怀疑遗传疾病新生儿的诊断情况
对比 IG 组中 90 天内获得 PrGD 的婴儿与标准临床工作流程的检测结果发现，标准流程会漏诊 42%（26/62）的 PrGD。近四分之一（15/62）获得 PrGD 的婴儿在电子病历中未被怀疑患有遗传疾病，且多为非西班牙裔白人以外的 PPARC 组，这些婴儿多表现出对治疗的意外反应或病情严重程度与临床诊断不符1920。
5. PrGD 对管理变化的影响
在 IG 组中，获得 PrGD 对临床护理产生了显著影响。97%（60/62）的患者在获得 PrGD 后管理发生变化，包括提供预期指导（88%）、复发风险咨询（85%）以及其他管理变化（87%），最常见的是请求额外专家咨询（73%）。在部分家庭中，PrGD 还对其他家庭成员的健康产生影响，部分婴儿的 PrGD 导致护理目标改变2122。
研究结论与讨论：迈向公平诊疗的 “里程碑”
SeqFirst - neo 项目的研究表明，使用基于简单、广泛排除标准的基因型驱动工作流程评估 rGS 的 eligibility，能显著提高危重新生儿获得 PrGD 的机会和诊断率，且这种提升在后续一年中持续存在。在 IG 组中，不同 PPARC 组获得 PrGD 的机会更加公平，而非白人或黑人婴儿在 IG 组中获得 PrGD 的比例显著高于 CCG 组。这说明使用简单排除标准而非传统患者选择标准提供检测，有望实现公平的 PrGD 获取。
研究还发现，传统的工作流程依赖复杂的分层算法和逐步检测，不仅操作困难，还导致许多危重新生儿错过 PrGD 的机会，尤其是非白人婴儿。而简单排除标准为临床医生提供了更直接、客观的工作流程，有助于改善 PrGD 的获取。尽管本研究存在单中心、研究时间有限、可能存在选择偏倚、样本量小等局限性，但总体而言，该研究为改善危重新生儿精准基因诊断的公平性提供了重要依据，是朝着在新生儿重症监护和儿科普遍使用基因组学实现公平迈出的重要一步。
