Sci Transl Med:有效診斷遺傳疾病的新方法

【字體: 時間:2014年09月18日 來源:生物通

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  被懷疑患有遺傳病的人當中,只有不到一半的的人能真正得到滿意的診斷。目前,柏林大學醫院中心區分院(Charité - Universitätsmedizin Berlin)和馬克思普朗克分子遺傳學研究所的科學家們,將新一代測序技術(NGS)、生物信息學和臨床數據進行整合,開發出一種有效的診斷程序,可顯著增加受影響患者的診斷前景。相關研究結果發表在最近的《科學轉化醫學》(Science Translational Medicine)雜志。

  

生物通報道:被懷疑患有遺傳病的人當中,只有不到一半的的人能真正得到滿意的診斷。目前,柏林大學醫院中心區分院(Charité - Universitätsmedizin Berlin)和馬克思普朗克分子遺傳學研究所的科學家們,將新一代測序技術(NGS)、生物信息學和臨床數據進行整合,開發出一種有效的診斷程序,可顯著增加受影響患者的診斷前景。該程序免費提供給相關醫療機構,并可以立即使用。相關研究結果發表在最近的《科學轉化醫學》(Science Translational Medicine)雜志。

要實施合適的治療,第一步是準確的診斷——即使在無法醫治的情況下,這是非常重要的。PhenIX診斷程序的開發者之一Peter Robinson稱:“至少,它提供了保證,疾病不是由自己造成的!盤henIX代表“Phenotypic Interpretation of eXomes”。在過去,只能對這類疾病進行遺傳學分析。然而,這往往不足以準確地檢測疾病。所有檢測的問題在于,患者的個體差異使診斷變得很困難,來自于每個人固有規范的數百萬個遺傳偏差當中,必須找到重要的差異。

為了解決這個問題,柏林的科學家們開發了一種創新性的診斷程序。與以往的診斷檢測方法形成對照,PhenIX將遺傳異常分析與患者的臨床表現結合起來。在第一步中,進行一個特定的搜索,尋找已知引起疾病的大約3000個基因。為了找出它們是哪些基因,科學家們系統地搜索了公開可用的數據庫,并創建了已知遺傳缺陷的一個列表。一旦這些工作完成,幾百個遺傳異常通常仍然停留在患者的基因組中,作為候選的疾病起因。

第二步中,主治醫師瀏覽Human Phenotype Ontology (HPO)——Charité開發的一個數據庫,以尋找患者的癥狀。這也包含可能引起疾病的遺傳缺陷的一個列表。然后,當醫生檢測兩種分析方法之間的重疊時,會發現一個候選者列表,往往包含不超過20種可能的病因,包括按概率排序。通過這個列表檢測疾病,相對比較容易。

在試點研究中,研究人員檢測了一組患者,他們的遺傳疾病是已知的。在每一個病例中,PhenIX都能正確地診斷疾病。其他一些患者也接受了檢測,盡管進行了多年的努力密集調查,這些人并沒有獲得診斷。當使用PhenIX方法時,這些患者中有超過25%的人能夠找出他們的確切病因。

PhenIX可用于具備必要技術裝備的醫院。Robinson稱:“通過臨床表現與遺傳分析相結合,我們已經向前邁進了一大步——新方法意味著醫生只需要兩小時的工作!彼兄Z,即使在未來,這個程序的一個免費版本將是始終可用的。他認為,將來有望進一步改善數據庫的更標準化處理。他這樣說道:“醫生有時候不知道應該如何確切地描述一種癥狀,或者他們知道特定的癥狀有不同的名稱!币欢ǖ臏蕜t,可使搜索過程更加成功,因此,在未來診斷可以變得更快速和更準確。

(生物通:王英)

延伸閱讀:根據照片對罕見遺傳病進行計算機輔助診斷

生物通推薦原文摘要:
Effective diagnosis of genetic disease by computational phenotype analysis of the disease-associated genome
Abstract:Less than half of patients with suspected genetic disease receive a molecular diagnosis. We have therefore integrated next-generation sequencing (NGS), bioinformatics, and clinical data into an effective diagnostic workflow. We used variants in the 2741 established Mendelian disease genes [the disease-associated genome (DAG)] to develop a targeted enrichment DAG panel (7.1 Mb), which achieves a coverage of 20-fold or better for 98% of bases. Furthermore, we established a computational method [Phenotypic Interpretation of eXomes (PhenIX)] that evaluated and ranked variants based on pathogenicity and semantic similarity of patients’ phenotype described by Human Phenotype Ontology (HPO) terms to those of 3991 Mendelian diseases. In computer simulations, ranking genes based on the variant score put the true gene in first place less than 5% of the time; PhenIX placed the correct gene in first place more than 86% of the time. In a retrospective test of PhenIX on 52 patients with previously identified mutations and known diagnoses, the correct gene achieved a mean rank of 2.1. In a prospective study on 40 individuals without a diagnosis, PhenIX analysis enabled a diagnosis in 11 cases (28%, at a mean rank of 2.4). Thus, the NGS of the DAG followed by phenotype-driven bioinformatic analysis allows quick and effective differential diagnostics in medical genetics.

 

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