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# 健康科学# 遺伝学・ゲノム医学

遺伝学における機能喪失変異の再評価

新しいフレームワークがpLoF遺伝子変異の解釈精度を向上させる。

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pLoFバリアントの再評価pLoFバリアントの再評価を深める。フレームワークが遺伝子変異の重要性の理解
目次

ロス・オブ・ファンクション(LoF)バリアントは、DNAの変化で、タンパク質の生産を減少させたり、止めたりすることで病気を引き起こすことがあるんだ。このバリアントの影響は、遺伝子のコピーが1つか2つに関わっているかによって変わる。あるDNAの変化はタンパク質が全く作れない状態を作り出すし、他の変化は短いバージョンのタンパク質を生成することもある。

これらのロス・オブ・ファンクションバリアントを引き起こすDNAの変化にはいくつかのタイプがある。例えば、ナンセンス変異はタンパク質生成の過程でストップ信号を作り、フレームシフト変異はシーケンスの読み方をずらし、スプライスサイトの変化はDNAの切断と結合の方法に影響を与える。その他の構造的変化も問題を引き起こすことがある。多くのバリアントは、現在の遺伝情報をラベル付けするシステムによって予測されるロス・オブ・ファンクション(pLoF)として認識されている。でも、すべてのpLoFバリアントが本当にタンパク質の生産を止めるわけではないんだ。これには、今使われている典型的な方法以上の注意深い検討が必要だよ。

集団遺伝学データベースの重要性

ゲノム集積データベースのような遺伝データベースは、研究者が集団レベルのデータを見て、これらのバリアントやその影響をよりよく理解するのを助ける。これらのデータベースを通じて、科学者は異なるバリアントの頻度や、それが病気を引き起こす可能性を調査できるんだ。

時々、pLoFとラベル付けされたバリアントが、実際にはタンパク質の発現の減少を引き起こさないこともある。例えば、いくつかの後期段階の切断変異は、短いけどタンパク質をまだ作れることがある。これらのバリアントを調べる際には、いろいろな要因を考慮することが重要で、特に病気と関連している場合は気をつけなきゃいけない。

バリアント解釈のための現在のガイドライン

アメリカ医療遺伝学およびゲノミクス学会(ACMG)や分子病理学会(AMP)は、遺伝バリアント、特にpLoFバリアントを評価するためのガイドラインを作った。これらのガイドラインは、計算予測やバリアントの機能的振る舞い、家族や集団のデータなど、いくつかの証拠を見ていくことが含まれている。

これらのガイドラインによると、バリアントが病気を引き起こす遺伝子に発生するとき、その存在だけで病気を引き起こすと分類できることがあるんだ。ただし、これはpLoFバリアントが深いレベルでの評価を必要とすることを示しているよ。

ClinGenのシーケンスバリアント解釈作業部会は、ロス・オブ・ファンクションバリアントを解釈するためのガイドラインを作成した。これらのガイドラインは、pLoFバリアントの証拠を正しく数える方法を説明していて、真のロス・オブ・ファンクションを逃れる可能性のあるケースを特定するのが目的なんだ。

大規模集団コホートの課題

pLoFバリアントの解釈は、大人数のグループで作業する際にはかなり難しくなる。研究では、ロス・オブ・ファンクションを引き起こすはずのバリアントが、多くのシーケンシングミスや注釈エラーと一緒に見つかることが多いことが示されている。つまり、研究者は集団データを分析する際に注意が必要なんだ。

pLoFバリアントが既知の病気関連遺伝子に見つかると、それが本物である可能性が高くなる。しかし、無作為な集団サンプル内でこれらのバリアントが特定されると、同じことは言えない。だから、集団コホートデータの慎重な監視が重要で、誤って特定された遺伝バリアントの数を減らす必要がある。

pLoFバリアントのための高度なキュレーションフレームワーク

この記事では、科学者がpLoFバリアントをより良く解釈するために設計された洗練されたフレームワークを紹介するよ。このフレームワークは、これらのバリアントがどうしてタンパク質生産の損失につながらない可能性があるのか、またはシーケンシング中の技術的エラーからどのように生じるかの明確な理解を提供することを目指してる。

この更新されたアプローチでは、主に3つのカテゴリを評価する:

  1. 配列特性による救済:近くのDNA配列の変化が、機能的なタンパク質の生産を可能にする場合がある。

  2. 不確実な生物学的関連性:あるバリアントが一つの文脈でロス・オブ・ファンクションを引き起こしても、他の文脈ではタンパク質の働きに大きな影響を与えないこともある。

  3. 潜在的な技術的アーティファクト:特定の結果は、シーケンシングプロセス中のエラーから生じていることがある。例えば、低品質のジェノタイピングやミスアライメントが誤った結果を生むかもしれない。

手動キュレーションプロセス

新しいキュレーションフレームワークは、遺伝子が真のロス・オブ・ファンクションとして分類されるのを回避する可能性のある既知のメカニズムを調べることで開発された。常染色体劣性疾患に関連する22の遺伝子を選び、詳細なキュレーションを行った。

分析は、様々な品質管理フィルターを通過した高品質のバリアントに限定された。つまり、これらのバリアントは、信頼性が高く、真のDNA配列の変化を表している可能性が高いことが確認されている。

カスタムキュレーションシステムにより、バイオキュレーターは、各バリアントを手動で評価し、さまざまなゲノムリソースを参照しながら進めた。このハンズオン評価は、pLoFバリアントが真のロス・オブ・ファンクションを逃れる可能性に基づいて分類することを目指してる。

証拠のカテゴリを理解する

二次配列特性による救済の予測

一部のpLoFバリアントは、DNA配列の近くの変化によって救済され、機能的なタンパク質が生成されることがある。例えば、読み取りフレームがずれたことでフレームシフトを引き起こすように見えるバリアントでも、時には機能性を維持するタンパク質を生成することがある。

マルチプレックスヌクレオチドバリアント(MNV)は、複数の単一ヌクレオチド変化を含むことがあり、まとめて見た場合、タンパク質の機能を妨げないことがある。また、フレームを修復する挿入や欠失が影響を受けたタンパク質が本来の機能を維持する可能性もある。

不確実な生物学的関連性

特定のバリアントは、一部の状況ではロス・オブ・ファンクションを引き起こす可能性があるけど、他の状況ではタンパク質の働きに大きな影響を与えないことがある。研究者は、遺伝子内のバリアントの位置やその領域が種間でどれだけ保存されているかを検討している。生物学的に重要でない領域で発生するバリアントは、遺伝子の全体的な機能に影響を与える可能性が低いかもしれない。

たとえば、あるバリアントが少数のトランスクリプトでしか見られない場合や、遺伝子の保存度が高くない領域で発生する場合、それは大きな生物学的影響を持たない可能性がある。

潜在的な技術的アーティファクト

一部のバリアントは、シーケンシングプロセス中に発生する系統的なエラーから生じることがある。例えば、低品質のジェノタイピングや誤ったアライメントが偽の結果を生む場合もある。つまり、バリアントを病因性と呼ぶ前に、科学者はそれが実際のバリアントであって、シーケンシングエラーからの間違いでないことを確認する必要がある。

キュレーションプロセスの結果

合計で、キュレーターは選ばれた常染色体劣性疾患遺伝子に見つかった1,113の高信頼性pLoFバリアントを評価した。キュレーションプロセスでは、これらのバリアントの約27%が真のロス・オブ・ファンクションには至らない可能性が高いことが明らかになった。

最も一般的な理由には、以下が含まれている:

  • 遺伝子の最後の部分で発生するバリアント。
  • シーケンシング中に問題を引き起こすことが知られている領域に位置するバリアント。
  • タンパク質機能にとって生物学的に重要性が低い領域で発生するバリアント。

遺伝子やバリアントごとの差異

異なる遺伝子やバリアントのクラスは、ロス・オブ・ファンクションから逃れる率が異なることが示された。特に、ストップゲイン変異は、スプライス変異に比べて真のロス・オブ・ファンクションである可能性が高い傾向があった。

この差異は、pLoFバリアントを評価する際に特定の遺伝子の特性を理解する重要性を強調している。

病原性評価

新しいフレームワークは、バリアントがロス・オブ・ファンクションを引き起こす可能性があるかどうかを予測することに焦点を当てている。pLoFバリアントが実際に病気を引き起こすかどうかを判断するには、バリアントが生物学的文脈でどのように振る舞うかや、家族研究のデータなどの他の側面を追加で調査する必要がある。

ロス・オブ・ファンクションを引き起こす可能性が低いと予測されたバリアントは、真のロス・オブ・ファンクションと分類されたものに比べて、良性とされる頻度が高かった。これは、遺伝バリアントを評価するための強固なフレームワークの必要性を強調していて、誤った分類によって臨床の決定を誤らせないようにするためなんだ。

結論

要するに、キュレーションフレームワークは、pLoFバリアントをより良く解釈するための構造化されたアプローチを提供している。逃避のメカニズムや潜在的な技術的問題を特定することで、研究や臨床の場での誤診の可能性を減らすことができる。このことは、バリアントを正確に分類する能力を高め、人間の健康と病気に対するその影響を理解するのに大いに役立つよ。

結果は、特に大規模集団研究において、遺伝バリアントの徹底した評価の重要性を強調していて、誤解を避けつつ、各バリアントの重要性が人間の遺伝学の文脈内で適切に認識されるようにするための手段となるんだ。

オリジナルソース

タイトル: Advanced variant classification framework reduces the false positive rate of predicted loss of function (pLoF) variants in population sequencing data

概要: Predicted loss of function (pLoF) variants are highly deleterious and play an important role in disease biology, but many of these variants may not actually result in loss-of-function. Here we present a framework that advances interpretation of pLoF variants in research and clinical settings by considering three categories of LoF evasion: (1) predicted rescue by secondary sequence properties, (2) uncertain biological relevance, and (3) potential technical artifacts. We also provide recommendations on adjustments to ACMG/AMP guideliness PVS1 criterion. Applying this framework to all high-confidence pLoF variants in 22 autosomal recessive disease-genes from the Genome Aggregation Database (gnomAD, v2.1.1) revealed predicted LoF evasion or potential artifacts in 27.3% (304/1,113) of variants. The major reasons were location in the last exon, in a homopolymer repeat, in low per-base expression (pext) score regions, or the presence of cryptic splice rescues. Variants predicted to be potential artifacts or to evade LoF were enriched for ClinVar benign variants. PVS1 was downgraded in 99.4% (162/163) of LoF evading variants assessed, with 17.2% (28/163) downgraded as a result of our framework, adding to previous guidelines. Variant pathogenicity was affected (mostly from likely pathogenic to VUS) in 20 (71.4%) of these 28 variants. This framework guides assessment of pLoF variants beyond standard annotation pipelines, and substantially reduces false positive rates, which is key to ensure accurate LoF variant prediction in both a research and clinical setting.

著者: Anne O'Donnell-Luria, M. Singer-Berk, S. Gudmundsson, S. Baxter, E. G. Seaby, J. C. Wood, R. G. Son, N. A. Watts, K. Karczewski, S. Harrison, D. G. MacArthur, H. L. Rehm

最終更新: 2023-03-09 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.08.23286955

ソースPDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.03.08.23286955.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。

オープンアクセスの相互運用性を利用させていただいた medrxiv に感謝します。

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