中國學者證實測序在診斷中的作用

　　華大基因、香港中文大學以及南京醫科大學附屬南京婦幼保健院等機構的研究人員近日在《Genetics in Medicine》期刊上發表論文稱，低覆蓋度的全基因組測序也許能替代染色體芯片，來尋找臨床相關的拷貝數變異。

　　人們通常利用比較基因組雜交芯片和SNP芯片來尋找疾病背后的致病CNV，如DiGeorge綜合征、Angelman綜合征等。不過，回顧性研究也表明，新一代測序也許能發現一些芯片方法錯過的遺傳改變。

　　在這項研究中，研究人員對570個懷疑含有非整倍體或致病CNV的樣本開展了低覆蓋度的基因組測序。這些樣本包括186個產后血液樣本、37個死胎組織樣本、198個在懷孕早期流產的胎兒樣本，以及149個其他產前樣本。

　　利用Illumina的HiSeq 2000儀器，研究人員成功從549個樣本（> 96%）中產生能提供信息的圖譜。其余的樣本產生了低質量的序列，這要歸因于原始樣本中DNA質量不佳。

　　有了這些序列數據，研究人員從119個樣本中發現了染色體非整倍體。他們還在82個樣本中發現了103個致病CNV，包括74個拷貝數丟失和29個增加。這種方法還發現了11個樣本中的非整倍體鑲嵌，大部分發生在頭三個月流產的胎兒中。

　　研究人員發現這組流產樣本的診斷率最高，超過53%。在198個在懷孕早期流產或中止的胎兒樣本中，研究小組檢測到72個樣本帶有非整倍體，6個樣本帶有不止一個染色體改變，以及12個樣本含有15個致病CNV。

　　另一方面，當研究人員利用這種方法來分析死胎組織或羊水樣本時，診斷率僅為14.7%。對于產前和產后的樣本組，研究人員分別在28.5%和30.1%的病例中發現了對診斷有用的非整倍體或CNV。

　　從這549個成功測序的樣本中，研究人員隨機選擇了25個樣本進行染色體芯片的分析。他們使用了安捷倫科技的定制44K Fetal DNA Chip v1.0和Illumina的Human CytoSNP-12 BeadChip芯片。事實上，測序結果與芯片結果一致，同時還捕獲了芯片方法錯過的32個意義不明的變異。

　　作者表示，對于傳統核型分析或染色體芯片分析無法診斷的產前和產后樣本，這項研究突出了使用新一代測序進行診斷的潛力。