本刊推荐:为填补自闭症谱系障碍(ASD)遗传学研究在非欧洲裔人群中的巨大空白,GALA(Genomics of Autism in Latin American Ancestries)联盟联合了横跨美洲的多个队列,对超15,000个拉丁美洲(AMR)个体(含4,717名ASD患者)进行了大规模测序。研究成功识别了35个具有全基因组显著性的自闭症相关基因,发现与欧洲(EUR)队列的研究结果存在大量重叠,并证实自闭症的遗传生物学基础在不同种族间具有高度一致性,有力地支持了现有遗传检测方法在多样化人群中的适用性,同时也凸显了开展更具包容性遗传研究的迫切性。
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自闭症谱系障碍(ASD)是一种复杂的神经发育障碍,其遗传学基础在过去十年中取得了显著进展,尤其是在编码区罕见有害变异(deleterious coding variation)的识别方面。然而,一个不可回避的现实是,绝大多数基因发现研究都基于欧洲裔(European, EUR)人群。全球范围内,欧洲裔仅占人口的16%,这种研究重心的倾斜不仅限制了我们对全球人群遗传风险的全面理解,还可能加剧不同种族在遗传诊断和医疗服务获取方面业已存在的不平等。例如,已有研究指出,非欧洲裔个体在接受遗传检测后,结果不明确的比率更高,这很可能是由于在解释基因组变异时的不确定性造成的。为了直面这一挑战,填补全球自闭症遗传图谱中的关键空白,一个名为GALA(Genomics of Autism in Latin American Ancestries)的跨国研究联盟应运而生。
为了回答这些问题,研究人员整合了多种关键方法和技术。他们首先建立了涵盖美洲10个不同站点的GALA队列,收集了包括ASD先证者及其父母、未患病兄弟姐妹在内的家族样本。通过主成分分析(PCA)和随机森林分类器,对超过15,000名个体进行了精确的遗传背景(ancestry)推断,从而严格定义了研究的AMR人群。在遗传数据获取方面,研究主要依赖于全外显子组测序(WES),并对部分样本进行了全基因组测序(WGS)。利用优化的流程进行了严格的质量控制,以识别罕见的、新发的(de novo)和遗传的编码序列变异,包括单核苷酸变异和小型基因拷贝数变异(CNV)。在基因发现阶段,研究人员采用了先进的TADA(transmission and de novo association)算法。该算法能够整合新发变异、遗传变异、病例-对照变异数据、基因组约束性评分(如LOEUF)以及小型基因CNV信息,从而更有效地识别与ASD显著相关的基因。在临床意义评估方面,研究使用了VarSome和Neptune等临床遗传学软件平台,按照美国医学遗传学与基因组学学会(ACMG)的指南,对识别出的变异进行致病性或可能致病性(P/LP)分类,以评估现有遗传检测流程在不同人群中的表现。