文献解读|拷贝数增加临床意义分析指导手册

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拷贝数异常与疾病表型密切关联&＃xff0c;当鉴定出患者的CNV之后&＃xff0c;如何从其中挖掘出具有临床意义&＃xff0c;即可能致病的CNV是数据挖掘中的关键一步。本文解读的文献标题如下

2012年发表在以下杂志

European Journal of Human Genetics

在文章中&＃xff0c;提出了一套分析拷贝数重复的临床意义的操作规范&＃xff0c;常规的判断CNV临床意义的方法如下

1. 判断是遗传自父母还是新生的CNV变异&＃xff0c;通常认为新生变异具有显著的临床意义&＃xff0c;而遗传自父母的变异则为良性

2. 和正常人群的CNV数据库进行比较&＃xff0c;比如DGV或者实验室自建的正常对照样本的数据库&＃xff0c;在正常人群中频率大于1%的CNV被认为是良性的CNV

通过这样的分类方法&＃xff0c;仍然有非常大一部分CNV的临床意义不明确&＃xff0c;而且随着研究的不断进步&＃xff0c;发现第一条规则并不是非常适用&＃xff0c;已经有文献支持有些遗传而来的CNV也具有致病性。而新生变异则为良性。为此&＃xff0c;作者团队开发了一套新的判断CNV临床意义的分析体系&＃xff0c;专门针对拷贝数重复进行分析。

构建了两个队列&＃xff0c;一个用于实际分析&＃xff0c;一个用于验证分析策略的可行性。选取了发育迟缓或者具有先天异常的患者&＃xff0c;通过aCGH芯片来进行CNV分析&＃xff0c;判断CNV临床意义的pipeline如下

共分为5个大的步骤

1. 第一步和自建或者公开的正常样本数据库比对&＃xff0c;本文比对的是Low Lands consortium参照数据库&＃xff0c;如果CNV在正常群体中频率大于1%&＃xff0c; 则认为是良性的&＃xff0c;当时该数据库包含了300个正常正常样本&＃xff0c;理论上是采用3作为阈值的&＃xff0c;考虑到部分样本和参照数据库有重叠&＃xff0c;所以最终选择了4作为阈值&＃xff0c;在4个以上样本中出现&＃xff0c;认为是良性的&＃xff0c;否则进行下一步判断

2. 和DGV数据库进行比对&＃xff0c;如果CNV在3个正常样本中出现&＃xff0c;则认为是良性的&＃xff0c;否则进行下一步判断

3. 和已知的致病性CNV数据库比对&＃xff0c;比如DECIPHER, 如果在数据库中说明该CNV是致病性的&＃xff0c;且关联的表型和患者表型相同&＃xff0c;直接就归为致病性&＃xff0c;如果没有收录该CNV, 则进行下一步判断

4. 看CNV覆盖区域是否包含基因&＃xff0c;如果没有包含基因&＃xff0c;或者包含的基因与疾病表型没有关联&＃xff0c;则认为该CNV是良性的&＃xff0c;否则进行到下一步判断

5. 通过文献或者在线数据库的检索&＃xff0c;如果有相关报道该CNV区域与疾病表型关联&＃xff0c;则认为该CNV是具有临床意义的&＃xff0c;否则临床意义不明确

通过这样的一套判断体系&＃xff0c;两个队列的判读结果如下

对第一个队列的CNV类型进行统计&＃xff0c;汇总如下

发现familial CNV比de novo CNV多&＃xff0c;在致病性CNV中&＃xff0c;familial CNV有10个&＃xff0c;de novo有4个。大多数致病性CNV为遗传自父母的CNV&＃xff1b;在良性CNV中&＃xff0c;大部分de novo CNV为良性。

对不同临床意义的拷贝数重复的长度进行分析&＃xff0c;结果如下

致病性CNV平均长度为2283bp,  良性和临床意义不明确的CNV长度则比较短&＃xff0c;均值分别为362和453。而de novo和familial CNV长度则没有明显区别。

考虑到CNV的长度&＃xff0c;测试了不同长度阈值的判断情况&＃xff0c;结果如下

在200kb阈值时&＃xff0c;15个致病性都检测到了&＃xff0c;增加长度阈值&＃xff0c;敏感性会降低&＃xff1b;减小长度阈值&＃xff0c;良性的CNV检测率变高&＃xff0c;特异性降低&＃xff0c;100kb时为617/682, 约为90.5%&＃xff0c; 200kb时为290/343, 约为84.5%,为此&＃xff0c;选择200kb作为长度过滤的阈值&＃xff0c;在使用第二个队列评估时&＃xff0c;增加了200kb的长度过滤。

本文通过对发育迟缓或者先天异常综合征的患者CNV进行分析&＃xff0c;提出了一套分析拷贝数增加的临床意义的完整pipeline, 其中推荐使用200kb作为阈值&＃xff0c;分析200kb以上的CNV。从判断的结果来看&＃xff0c;也打破了de novo CNV高致病性高&＃xff0c;遗传的CNV良性的假设。

在分析CNV的临床意义时&＃xff0c;该文章的分析策略值得参考和借鉴。

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