斯坦福团队证明长读长测序诊断结构变异类疾病更胜一筹

最近发表的1项研究显示，长读长测序可以帮助诊断结构变异引发的罕见病，而这些变异难以通太短读长来鉴定。

斯坦福大学临床基因组学服务的研究人员上个月在刊前版服务器（Pre-printServer）bioRxiv上报导称，他们利用PacificBiosciences的Sequel仪器来测序1名身患未知疾病的个体的全基因组，并找到了致病突变，而之前利用短读长测序技术漏掉了这个突变。

这项研究的通讯作者EuanAshley在接受采访时表示，Sequel的测序价位已“到达了1个临界点，那就是在考量临床案例的条件下可以尝试采取此技术了”。

Ashley是医学和遗传学的副教授，也是斯坦福临床基因组学服务的主任。他表示，团队目前正拜托PacBio使用Sequel系统对其他1些病例进行测序，并且他们的临床基因组学实验室正在斟酌购买自己的仪器，斯坦福团队证明长读长测序诊断结构变异类疾病更胜一筹。

对第1个病例，Ashley表示团队鉴定了1名症状类似于Carney综合征的患者，这类疾病的特点是良性心脏肿瘤（黏液瘤）和内分泌腺出现肿瘤的风险增加。这名患者在幼年时期饱受黏液瘤的折磨，但医生没法通过份子诊断确诊为Carney综合征。

PRKAR1A是这类疾病中最常突变的基因，不过单基因测序显示其为阴性，并且IlluminaHiSeq2500上的全基因组测序结果也一样为阴性。Ashley表示，这名患者正在推敲心脏移植，但医生希望在手术之前确诊疾病。“我们不希望在移植后发现问题又来了，”他说。

因而，研究团队决定用Sequel进行长读长的全基因组测序，这将有助于鉴定结构变异，斯坦福团队证明长读长测序诊断结构变异类疾病更胜一筹。

测序的覆盖度为10倍，这个深度足以检出结构变异，但又不至于太过昂贵。由于之前已展开太短读长测序，研究人员这次的重点就在缺失和插入，而不是单核苷酸变异（SNV）。初次分析鉴定出近7,000个缺失和插入。然后，研究人员利用各种过滤程序来缩小范围，排除对比个体中的变异，然后将重点放在与在线人类孟德尔遗传数据库（OMIM）有堆叠的变异。过滤程序将范围缩小至3个缺失和3个插入，对其进行人工审核。

在这6个变异中，有1个是PRKAR1A基因的杂合缺失，它经过Sanger测序的证实。

Ashley表示，这个案例表明，利用长读长测序有望提高目前的临床测序流程的诊断率，在过去几年，这个诊断率1直在25%和35%之间徘徊。长读长测序有望将其大大提升，由于它能够更好地鉴定结构变异；但是，他也指出，在每一个病例上常规使用，并到达鉴定SNV的测序深度，还是太贵了。在Sequel上进行10倍覆盖度的测序，费用大约为5000美元。他表示，这个价格点和覆盖度水平可实现特定病例的结构变异鉴定。

“我们还没有做好常规利用的准备，”他说，不过“我们成心将长读长测序引入我们的临床基因组学服务实验室，利用在那些我们强烈怀疑结构变异在疾病中起重要作用的病例上，”比如神经发育疾病和癌症。

“渐渐地，我们希望通过量重策略为我们提供比较好的结果，”他说。虽然Sequel上的测序仍然比短读长测序更贵，但真实的问题是：诊断的目的是什么？“如果没有找到答案，短读长基因组再便宜也没用，”Ashley谈到。

Sequel上的全基因组测序也显示了短读长测序技术漏掉结构变异的程度。他表示，所鉴定的结构变异的绝对数量和数据库中未注释的结构变异数量显示了这类差异。荣幸的是，在这类情况下，过滤策略是直接了当的，由于著名的基因存在1个变异，但这不可能产生在每个病例上，Ashley说。

另外，他表示，研究人员还没有仔细研究与OMIM数据库相干联的另外5个结构变异。随着愈来愈多的基因组用长读长测序，更多未知的结构变异将被鉴定出。“我们必须获得更多的群体数据，才能让我们得到查看这些变异所需的背景，”他说。