新生兒的測序有望輔助代謝疾病的篩查

　　美國醫學遺傳學學會（ACMG）的臨床遺傳學年會于3月24-28日在美國鹽湖城舉行。加州大學舊金山分校的Robert Nussbaum在會議上表示，高通量的外顯子組測序有望作為輔助的篩查檢測，發現新生兒的代謝疾病。

　　四家機構最近發起了一項稱為“Newbie Seq（NB Seq）”的計劃，致力于探索新生兒測序的方方面面。他們希望將序列數據與質譜圖相結合，以減少那些被誤認為是患有代謝疾病的健康新生兒數量。

　　Nussbaum正在評估測序是否能作為手段，來增強代謝疾病的篩查。他認為，目前基于測序的檢測并不能滿足群體篩查項目的需求，找到在特定疾病上具有風險的個體。在理想情況下，篩查工具應當以低廉的價格提供高通量的結果，通過假陽性低的檢測篩查出盡可能多的高危個體。

　　不過Nussbaum及其同事相信，測序有望作為二線檢測，以便在篩查檢測結果返回給醫生之前減少假陽性的數量。

　　一般來說，先天性代謝異常的篩查是通過串聯質譜的檢測來完成的。這種檢測關注與脂肪酸代謝疾病相關的十幾種氨基酸以及酰基肉堿。盡管質譜篩查的方法已經成熟，但假陽性仍然是個問題，特別是對于NICU的新生兒，他們因為出生體重不足或早產而表現出代謝失衡。

　　研究小組推斷，加入相關基因的序列信息，可能有助于增強NICU中新生兒的篩查特異性。Nussbaum指出，除了有望降低最終報告給醫生的假陽性數量，測序和質譜分析可同時開展，而兩種類型的數據從理論上加入調整后的篩查算法。

　　對于NBSeq項目，研究人員計劃對1600個血斑樣本進行外顯子組測序，這些血斑來自于兒童，但去除了識別信息，包括質譜篩查獲得了假陽性還是假陰性的結果。這項遺傳分析將集中在大約250個基因 – 其中44個在代謝疾病中發揮作用，而數百個基因通過通路分析精確定位。

　　盡管最初的變異分析是在不知道個體表型的情況下進行的，但研究小組計劃最終將基因分型數據與表型數據相關聯。

　　隨著測序有望作為二線篩查，研究小組也希望能夠更清晰地了解那些參與代謝疾病的變異。至于研究過程中鑒定出的致病變異是否要加入NCBI的ClinVar數據庫，目前還有待確定，因為這需要加利福尼亞公共衛生部門的許可。