Nature：孤独症根源基因

顾汉现

Nature：孤独症根源基因


2010-6-12 9:09:18


Nature：孤独症根源基因


孤独症，又称自闭症，是儿童发育障碍中最为严重的疾病之一。据世界卫生组织估计，目前全世界“孤独症”儿童患者约3500万，中国约有60至180万患儿，也有学者认为目前中国可能有150万至780万患儿。

在本期Nature杂志上（10-6月10日），来自加拿大多伦多儿童医院（The Hospital for Sick Children），英国牛津大学维康信托基金会人类遗传中心基因组（Wellcome Trust Centre for Human Genetics）等12个国家的科学家组成的研究团队在对自闭症症状进行三年的基因研究之后，发现了孤独症的根源：一种导致这一症状的基因。

这一研究团队隶属孤独症基因组计划（Autism Genome Project），孤独症基因组计划囊括了来自全球的50多个研究所的120多位科学家，这一计划始于2002年，当时，来自世界各地的研究人员决定合作，共享他们收集的样本、数据和技术，目的就是为了找到孤独症易感基因。这项研究由Autism Speaks组织和美国国立卫生研究院资助，Autism Speaks组织是个国立的非赢利组织，专门致力于孤独症的研究，并为研究筹集资金。

研究人员利用基因芯片技术从来自上千个家庭的孤独症患者中寻找遗传上的相似之处。他们还对患者的DNA进行了扫描，期望找出变异，这些变体是亚微观的染色体突增和遗传物质的缺失，科学家们相信，这些变异可能与孤独症和其它一些疾病有关。

研究小组的人员曾经发现了neurexin 1，部分患者拥有这种与神经传递素谷氨酸一起作用的基因，而先前就已经有研究证明它与孤独症有关。他们还在11号染色体上找到了一种基因，这种基因也可能与孤独症易感性有关，但这种基因还未被确认。研究人员推测，可能有5到6种重要的基因和多达30种其它的基因与孤独症有关。如果一个小孩携带有这些基因的话，那么他可能生来患孤独症或一种更严重的疾病的几率会更高。

在文章中，研究人员采用了密集表型分析方法（dense genotyping arrays）分析了孤独症患者稀少拷贝数的变异的全基因组特征，他们比较了996个孤独症患者，和1287个对照组，发现两个一个更高的遗传拷贝数变异，更好地甄别被认为是导致自闭症的基因，向早期诊断这一疾病迈进了一步。

这其中值得关注的是CNVs分析，CNVs也称为CNPs（拷贝数多态性，copy number polymorphisms），人类基因组遗传变异有许多种形式，从大型的，显微镜可见的染色体到单核苷酸突变都包括在内，而近年来有研究显示在所有人类和其它哺乳动物中，有许多DNA片段大小kb到Mb范围内亚微观（submicroscopic）的拷贝数突变，这些拷贝数删除，插入，复制和复合多位点的变异就是CNVs。

一个CNV（R. Redon等人将一个长为1kb或者更长的，比较于参考基因组不同的拷贝数的DNA片段称为一个CNV）在结构上简单，比如顺接重复（tandem duplication）（重复顺序所携带的遗传信息的顺序和方向和染色体上原有的相同），或者在基因组多位点上的complex gains或losses of homologous sequences。

最初CNV是70年前果蝇Bar基因研究中发现的，之后CNVs被研究认为可以通过扰乱基因和改变基因含量来影响基因表达，表型差异和表型适应，也会引起疾病——microdeletion 或microduplication紊乱，或者像是HIV-1干扰或者血管球肾炎这样的复杂疾病。

CNVRs包含了成百上千的基因，疾病位点，功能性因子和segmental duplications，比SNPs有更多的核苷含量（nucleotide content）/基因组，说明在遗传多态性和进化上CNV的重要性。

在这项研究中，研究人员通过CNVs分析发现了一些新型孤独症基因，包括SHANK2, SYNGAP1, DLGAP2，以及X染色体连锁的DDX53–PTCHD1位点。

目前, CNVs分析研究主要集中在人类基因组, 研究内容包括在全基因组范围内CNV多态性的检测, 基因组某个特定区域CNVs的多态性与某种复杂疾病及疾病易感性的关联分析, 以及CNVs的进化等。

进行CNVs分析最常用的方法是比较基因组杂交芯片，比较基因组杂交(comparative genomic hybridization, CGH)最初用于肿瘤生物学中肿瘤样本和对照样本之间的染色体重排检验。比较基因组杂交芯片反映的图谱清晰度主要由阵列的探针长度和点样数目决定。近年来, 该技术的发展主要集中在阵列的点样数目越来越多, 探针长度越来越短。

另外一个越来越受到重视的方法是SNP芯片，与比较基因组杂交芯片不同的是, SNP芯片不需要同时使用两个样本的DNA(实验组和对照组)和探针进行双杂交, 只需单杂交即可完成。为了降低基因组的复杂性, 常常使用限制性内切酶对整个基因组DNA消化后进行PCR扩增, 然后与芯片杂交。通过对匹配、不匹配探针的信号强度与其他个体相应值的比较, 使用特殊的算法, 可确定某座位的数目可变多态。

除此之外，定量PCR也可用于CNV的检测，虽然每次PCR只限于一个座位, 但基于PCR检测CNV的方法也发展迅速。科学家们提出了QMPSF(quantitative multiplex PCR of short fluorescentfragments) 法和MAPH(multiplex amplifiable probe hybridi-zation)法, 以及此次研究计划：孤独症基因组计划的研究人员提出的MLPA(multiplex liga-tion-dependent probe amplification)法均可同时对基因组的多个座位进行CNV检测。

在4年前，研究人员曾公布了第一张人类基因组第一代CNV图谱（first-generation CNV map）。这张遗传图谱是通过对欧洲，非洲和亚洲（HapMap collection）祖先的4个人群的270个个体样品进行分析，用两个互补的技术——单核苷酸多态性（SNP）基因分型和以克隆为基础的比较基因组杂交（clone-based comparative genomic hybridization）这两种方法进行CNV筛选，获得了一共1447个拷贝数变异区域（copy number variable regions，CNVRs)——这些区域包含重叠或相邻的gains/losses，覆盖这些人群已发现的360megabase。

这些CNVRs包含了成百上千的基因，疾病位点，功能性因子和segmental duplications，比SNPs有更多的核苷含量（nucleotide content）/基因组，说明在遗传多态性和进化上CNV的重要性。而且在这张图谱上也描述了许多CNV的连锁不平衡模式，揭示了人群拷贝数标记突变，这些都可以利用到遗传疾病研究上。