希少疾患のための遺伝子検査の進展
ロングリードシーケンシングは、希少な遺伝病の診断に新たな希望をもたらしている。
Christian Gilissen, W. Hoeps, M. M. Weiss, R. Derks, J. Corominas Galbany, A. den Ouden, S. van den Heuvel, R. Timmermans, J. Smits, T. Mokveld, E. Dolzhenko, X. Chen, A. van den Wijngaard, M. A. Eberle, H. G. Yntema, A. Hoischen, L. E. L. M. Vissers
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目次
希少疾患は、少数の人に影響を与える健康状態なんだ。7,000以上の希少疾患が知られていて、その70%以上が遺伝子の変化が原因だよ。これらの疾患を診断することは、患者やその家族にとってすごく重要で、治療や管理の手助けになるんだ。でも、希少な遺伝病の診断は複雑で、いろんな検査方法が関与することが多い。
伝統的な診断方法
多くの研究所は、まだ伝統的な検査方法を使って希少疾患を診断してるよ。これには、核型分析、FISH(蛍光 in situ ハイブリダイゼーション)、ゲノムマイクロアレイ、サザンブロッティング、MLPA(マルチプレックスリガーション依存プローブ増幅)、サンガーシーケンシングが含まれるんだ。残念ながら、これらの方法は複雑で、時間がかかって、コストもかかる。だから、プロセスを簡略化できるような新しい方法への関心が高まってるんだ。
次世代シーケンシング
最近、次世代シーケンシング(NGS)という新しい技術が人気を集めてる。これには全ゲノムシーケンシング(GS)や全エクソームシーケンシング(ES)が含まれてて、これらの方法は、個人のDNAの全体のシーケンスや、タンパク質を作るために使われる部分だけを分析できるんだ。GSは第一次検査として成功を収めてるけど、研究によると、テストを受ける患者の25%には特定の遺伝子の変化を特定できないことがあるんだ。
短リードシーケンシングの限界
伝統的な短リードシーケンシングの主な課題のひとつは、特定のタイプの遺伝子の変化を検出するのが難しいことなんだ。これには、短い反復配列(STR)の拡張、複雑な構造の再配置、そして、遺伝子の類似領域に位置する変異が含まれる。これらの課題は、短リード技術が遺伝情報の重要な詳細を見逃しやすいから起こるんだ。
長リードシーケンシングの解決策
長リードシーケンシング(LRS)は、短リードシーケンシングのいくつかの限界を克服できるかもしれない新しい技術なんだ。長リードシーケンシングは、より長いDNAの断片をキャッチすることができ、遺伝的変異についてのより完全な情報を提供できるんだ。最近のLRSの技術には、PacBio HiFiシーケンシング、オックスフォードナノポア技術、合成長リード法が含まれていて、これらの技術は時間と共に改善されてきて、より正確なゲノムシーケンシングができるようになったんだ。
長リードシーケンシングの評価
LRSの効果を評価するために、研究者たちは145個の既知の変異を含む100のサンプルをテストしたんだ。特に、短リード法では特定が難しい変異に焦点を当てたよ。以前の研究では、多くの変異が短リードシーケンシングだけでは検出できないことが示されていたんだ。LRSがこれらの難しい変異を見つけられるかどうかを見るのが目的だったんだ。
評価結果
その研究では、LRSが自動で変異の83%を検出するのに成功したんだ。さらに、シーケンシングデータの手動検査で別の10%の変異が見つかったよ。LRSは、伝統的なテストが見逃していた洞察を提供できた。たとえば、以前は不明瞭だった複雑な遺伝子変化の構造を明らかにすることができたんだ。
全体で、11個の変異、つまり7%は自動検出や手動検査のいずれでも検出できなかったんだ。これらの未検出の変異のいくつかは、DNA内の反復領域に関連する技術的な課題が原因なんだ。
カバレッジの重要性
シーケンシング中に収集されるデータの量、つまりカバレッジは、検出率において重要な役割を果たすんだ。研究によると、難しい変異を効果的に捕えるには、最低30xのカバレッジが必要だと言われてる。カバレッジが減ると、これらの変異を見逃す可能性が高くなるんだ。でも、より高いカバレッジを取得するのはコストがかかるし、いつも実現可能とは限らないんだ。
長リードシーケンシングと短リードシーケンシングの比較
長リードシーケンシングと伝統的な短リードシーケンシングの結果を比較すると、長リードシーケンシングはかなり高い検出率を示したんだ。実際、長リード法で検出された難しい変異の89%は、短リード法だけでは見つからなかったことになる。この比較は、より包括的な遺伝子検査を提供する上での長リード技術の可能性を際立たせてるんだ。
結論
長リードシーケンシング技術の進展は、希少疾患の遺伝子診断の分野でのエキサイティングな発展を代表してるんだ。特定の種類の変異を反復領域内で検出するのが難しいという課題は残ってるけど、長リードシーケンシングがより広範囲の遺伝子変化を特定できる能力は期待が持てるよ。これが、希少疾患に苦しむ人々の診断の向上や患者ケアの改善につながるかもしれない。
今後の方向性
今後、臨床現場での長リードシーケンシングの全潜在能力を理解するための前向きな研究が必要だよ。もし第一選択の診断ツールとして実施されれば、長リードシーケンシングは現在使用されているいくつかの従来の方法を置き換えることができるかもしれない。技術が進化し続けることで、遺伝子検査がより簡単に、早く、正確になり、より多くの患者が必要なケアを受けられるようになることが期待されてるんだ。
要するに、長リードシーケンシング技術の探求は、希少疾患の診断や遺伝子検査へのアプローチを改善する上で大きな進展を示すかもしれないんだ。
タイトル: HiFi long-read genomes for difficult-to-detect clinically relevant variants
概要: Clinical short-read exome and genome sequencing approaches have positively impacted diagnostic testing for rare diseases. Yet, technical limitations associated with short reads challenge their use for detection of disease-associated variation in complex regions of the genome. Long-read sequencing (LRS) technologies may overcome these challenges, potentially qualifying as a first-tier test for all rare diseases. To test this hypothesis, we performed LRS (30x HiFi genomes) for 100 samples with 145 known clinically relevant germline variants that are challenging to detect using short-read sequencing and necessitate a broad range of complementary test modalities in diagnostic laboratories. We show that relevant variant callers readily re-identify the majority of variants (120/145, 83%), including [~]90% of structural variants, SNVs/InDels in homologous sequences and expansions of short tandem repeats. Another 10% (n=14) was visually apparent in the data but not automatically detected. Our analyses also identified systematic challenges for the remaining 7% (n=11) of variants such as the detection of AG-rich repeat expansions. Titration analysis showed that 89% of all automatically called variants could also be identified using 15-fold coverage. Thus, long-read genomes identified 93% of pathogenic variants that are most challenging to detect using short-read technologies. Even with reduced coverage, the vast majority of variants remained detectable, possibly enhancing cost-effective diagnostic implementation. Most importantly, we show the potential to use a single technology to accurately identify all types of clinically relevant variants.
著者: Christian Gilissen, W. Hoeps, M. M. Weiss, R. Derks, J. Corominas Galbany, A. den Ouden, S. van den Heuvel, R. Timmermans, J. Smits, T. Mokveld, E. Dolzhenko, X. Chen, A. van den Wijngaard, M. A. Eberle, H. G. Yntema, A. Hoischen, L. E. L. M. Vissers
最終更新: 2024-09-19 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.09.17.24313798
ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.09.17.24313798.full.pdf
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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