斯坦福團隊證明，長讀長如何診斷結構變異引起的疾病

一項最近發表的研究顯示，長讀長測序可以幫助診斷結構變異引起的罕見病，而這些變異難以通過短讀長來鑒定。

斯坦福大學臨床基因組學服務的研究人員上個月在刊前版服務器（Pre-print Server）bioRxiv上報道稱，他們利用Pacific Biosciences的Sequel儀器來測序一名身患未知疾病的個體的全基因組，并找到了致病突變，而之前利用短讀長測序技術漏掉了這個突變。

這項研究的資深作者Euan Ashley在接受采訪時表示，Sequel上的測序價格恰好是在“臨床背景下認為使用此技術合情合理的點”。

Ashley是醫學和遺傳學的副教授，也是斯坦福臨床基因組學服務的主任。他表示，團隊目前正在Sequel系統上測序一些其他的病例。目前由PacBio對斯坦福的病例開展測序，但臨床基因組學實驗室也考慮購買自己的儀器。

對于第一個病例，Ashley表示團隊鑒定了一名癥狀類似于Carney綜合征的個體，這種疾病的特點是良性心臟腫瘤（粘液瘤）以及內分泌腺出現腫瘤的風險增加。這名患者在幼年時期飽受粘液瘤的折磨，但醫生無法通過分子診斷確定Carney綜合征。

PRKAR1A是這種疾病中最常突變的基因，不過單基因測序顯示其為陰性，而Illumina HiSeq 2500上的全基因組測序結果也一樣。Ashley表示，這名患者正在考慮心臟移植，但醫生希望在手術之前確診疾病。“我們不希望在移植后發現問題又來了，”他說。

于是，研究團隊決定用Sequel進行長讀長的全基因組測序，這將有助于鑒定結構變異。

測序的覆蓋度為10倍，這個深度足以檢出結構變異，但又不至于太過昂貴。由于之前已開展過短讀長測序，研究人員這次的重點就在缺失和插入，而不是SNV。初次分析鑒定出近7,000個缺失和插入。之后，研究人員利用各種過濾程序來縮小范圍，排除對照個體中的變異，然后將重點放在與在線人類孟德爾遺傳數據庫（OMIM）有重疊的變異。過濾程序將范圍縮小至三個缺失和三個插入，它們經過人工審核。

在這六個變異中，有一個是PRKAR1A基因的雜合缺失，它經過Sanger測序的證實。

Ashley表示，這個案例表明，利用長讀長測序有望提高目前的臨床測序流程的診斷率，在過去幾年，這個診斷率一直在25%和35%之間徘徊。長讀長測序有望將其大大提升，因為它能夠更好地鑒定結構變異；然而，他也指出，在每個病例上常規使用，并達到鑒定SNV的測序深度，還是太貴了。在Sequel上進行10倍覆蓋度的測序，費用大約為5000美元。他表示，這個價格點和覆蓋度水平可實現特定病例的結構變異鑒定。

“我們還沒有做好常規應用的準備，”他說，不過“我們有意將長讀長測序引入我們的臨床基因組學服務實驗室，應用在那些我們強烈懷疑結構變異在疾病中起重要作用的病例上，”比如神經發育疾病和癌癥。

“漸漸地，我們希望通過多重策略為我們提供最好的結果，”他說。盡管Sequel上的測序仍然比短讀長測序更貴，但真正的問題是：診斷的成本是什么？“如果沒有找到答案，短讀長基因組再便宜也沒用，”Ashley談到。

Sequel上的全基因組測序也顯示了短讀長測序技術漏掉結構變異的程度。他表示，所鑒定的結構變異的絕對數量和數據庫中未注釋的結構變異數量顯示了這種差異。幸運的是，在這種情況下，過濾策略是直截了當的，因為著名的基因存在一個變異，但這不可能發生在每個病例上，Ashley說。

此外，他表示，研究人員還沒有仔細研究與OMIM數據庫相關聯的另外五個結構變異。隨著越來越多的基因組用長讀長測序，更多未知的結構變異將被鑒定出。“我們必須獲得更多的群體數據，才能讓我們得到查看這些變異所需的背景，”他說。