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为解决器官移植中 HLA 分型周转时间长及现有方法局限性问题，研究人员开展了利用牛津纳米孔（ONT）测序数据进行 HLA 等位基因分型的研究。结果显示，该算法在多基因分型上有较高一致性，优于 HLA - LA 且接近 Athlon2，为优化器官移植结果奠定基础。
在器官移植领域，免疫排斥是影响移植成功的关键因素。目前，人类白细胞抗原（HLA）分型对于提高移植器官的存活率至关重要，尤其是第三场分辨率（单核苷酸多态性水平，SNP level）的 HLA 匹配。然而，传统的血清学分型方法无法准确量化匹配程度，导致器官分配不合理和移植物存活率低。短读长测序虽然高通量，但存在测序时间长、比对模糊、覆盖度有缺口以及难以进行基因分型等问题。长读长测序技术如牛津纳米孔技术（ONT）虽能快速覆盖更大区域，但数据噪音大，需要生物信息学算法去噪处理才能用于 HLA 分型。现有 HLA 分型的生物信息学算法也存在局限性，部分算法仅对 I 类等位基因一致性较好，或需手动编辑才能获得准确结果，且许多开源工具维护困难，安装设置对非专业用户不友好。
为解决这些问题，Eurofins Viracor Clinical Diagnostics 的研究人员 Jalal Siddiqui 等人开展了一项研究。他们开发了一种基于比对和投票的算法，旨在利用 ONT 测序数据进行 HLA 分型，该研究成果发表在《BMC Genomics》上。
研究人员使用了两个批次的样本进行实验。第一批为开发批次，包含 31 个样本；第二批为测试批次，包含 63 个样本。实验过程中，首先提取 IPD - IMGT/HLA 数据库中 11 个 HLA 基因（HLA - A、HLA - B、HLA - C、HLA - DRB1、HLA - DRB3、HLA - DRB4、HLA - DRB5、HLA - DPA1、HLA - DPB1、HLA - DQA1 和 HLA - DQB1）的基因组序列，并构建等位基因分类表。然后，将 ONT 测序得到的 FASTQ 文件中的读段（reads）使用 BWA - MEM 或 Minimap2 比对到参考序列上，通过自定义 R 脚本统计每个基因在第三场分辨率下的等位基因比对数量，选取数量最多的两个等位基因作为基因型。同时，研究人员还将该算法与公开可用的 HLA - LA 和 Athlon2 管道进行比较。
研究结果如下：
- 比对和投票管道：通过 BWA - MEM 和 Minimap2 比对器及自定义 R 脚本，成功构建了从纳米孔读段确定基因型的工作流程。
- 重复分析：对于全长扩增子覆盖的基因，未发现重复序列；对于扩增子分裂的基因，合并序列后在第三场分辨率下无重复序列，表明实验所用的扩增子覆盖足以进行第三场分辨率的 HLA 分型。
- NanoStats 结果：开发批次和测试批次的读段质量通过 NanoStats 进行了评估，为后续分析提供了质量控制信息。
- 等位基因一致性：在开发批次中，使用 BWA - MEM 比对器时，总体等位基因一致性在第一场分辨率为 97.2%，第二场为 93.4%，第三场为 93.2%；Minimap2 比对器的相应一致性分别为 96.1%、90.8% 和 90.1%。在测试批次中，BWA - MEM 比对器的总体等位基因一致性在第一场分辨率为 97.5%，第二场为 92.1%，第三场为 89.8%；Minimap2 比对器的相应一致性分别为 96.0%、88.5% 和 86.4%。综合来看，BWA - MEM 比对器在两个批次中的总体一致性更高。
- 与其他工具比较：与 HLA - LA 和 Athlon2 管道相比，在开发批次中，BWA - MEM 投票算法在总体一致性上高于 HLA - LA，但低于 Athlon2；在测试批次中，BWA - MEM 投票算法的总体一致性同样高于 HLA - LA，低于 Athlon2。不过，在多个基因上，BWA - MEM 投票算法的一致性表现出统计学上的显著差异。
- 比较前两个等位基因的计数：通过研究开发批次和测试批次中样本的等位基因计数比，初步探索了纯合子和杂合子的判定标准。
研究结论和讨论部分指出，该算法在非 HLA - DRB 基因的第三场分辨率分型中表现出较高的一致性，在开发数据集和测试数据集中分别达到 > 96% 和 > 88%，且在第二场分辨率中 > 90%。虽然该算法在 HLA - DRB 基因的表现有待提高，但总体性能优于 HLA - LA 且接近 Athlon2。这一算法使用广泛可用的比对器，相对简单且计算处理时间短，为更好地利用纳米孔测序技术进行 HLA 分型、改善器官移植结果奠定了基础。未来，研究人员可通过优化算法，如过滤序列质量、考虑错配和加权比对分数等，进一步提高其性能。同时，探索其他长读长比对器或整合其他管道，也有望提升算法的整体表现。
