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随着医学遗传学和测序技术的不断发展，一些以往未曾报道过的新致病基因逐渐浮出水面。

此前的测序数据是否也包含这些未纳入的致病基因？患者是否能从中获益？只有对已有的测序数据重新分析才能回答这个问题。

在讨论重新分析结果之前，对以往测序数据重新分析本身就是一巨大挑战，令很多研究者望而却步。不过研究人员想出办法克服了这一难题。

《新英格兰医学杂志》近日刊发研究人员成功开发了基因组分析流程，可有效提高未诊断疾病的分子水平诊断率。

美国贝勒医学院研究人员对现有数据进行重新分析，将新发表的致病基因纳入分析流程，同时也包括最初分析中已确定的其他遗传学信息。最终提高了遗传疾病的诊断率。重新分析组的诊断率几乎翻了一倍，验证了该分析流程的价值所在。

研究人员利用新的分析流程，重新分析更方便操作，同时还能捕获大多数疾病的诊断信息，该流程有助于实现分析过程的半自动化和未来的AI智能化。

研究人员为患者提供关于所患疾病的信息。在某些情况下，甚至可能改变健康管理和疾病的精准治疗方案。此外，由于整个分析流程几乎不需要专人操作，是半自动化，因此这种重新分析工作成本仅占原来测试的极小一部分。

该论文第一作者、贝勒医学院遗传学临床研究和实验室主任刘博士指出：早在2016年美国医学遗传学会议上，他们的实验室就率先报告了重新分析遗传数据的初步结果，该流程将最初分析以后的新发表遗传信息纳入分析范围，使得两组患者的分子诊断率增加。

刘博士和他的团队重新分析了外显子组测序数据，外显子组测序数据指的是一个人的基因组DNA片段，其中包含编码蛋白质的DNA。通过分析这些被称为外显子的片段，研究人员可以识别DNA序列中的变化，也称为变异。

许多致病突变发生在外显子区域，因此，整个外显子组测序被认为是一种有效的基因筛查策略，可用于确定候选致病突变。

研究人员对两组患者的外显子组测序数据进行了重新分析，将原始分析日期至2017年12月之间发表的致病基因纳入分析。第一组250名患者数据最初分析是在2012年，第二组2000名患者数据的最初分析是在2013年。

手动重新分析第一组的外显子组测序数据，几乎使诊断率翻了一番，从25%增加至47%。

研究人员认为重新分析非常耗费人力和时间，他们为此设计了一个分析流程，实现了分析流程半自动化。用新设计的分析流程重新分析第一组的测序数据，诊断灵敏度达到92%。对照参考是手动重新分析。

贝勒大学分子与人类遗传学教授杨博士指出：就这两个组分析结果来看，大多数新的分子诊断病例均来自于新发现的致病基因。

其中第一组新诊断的病例中75%的病例来自于新发现的致病基因；第二组64%的诊断来自于新发现的疾病基因。这就有力地验证了该分析流程的临床应用价值。

此外，刘博士研究团队将更新后的测序结果发送给患者的医生。他们邀请了患者的医生提供反馈。约40%的医生给出了回应，认为75%的患者因最新遗传分析结果而接受了基因遗传疾病的咨询。其中约一半患者因为新诊断结果而改变了健康管理策略。

贝勒医学院分子和人类遗传学教授卢斯科博士认为：定期再分析能够让患者受益，可得到医生更好的咨询建议。研究人员由衷地希望其他基因检测实验室、医生和患者能从这一新的分析方法中受益。