撰文 |木蘭之枻
大規模平行測序推動了遺傳診斷的飛速發展,然而測序發現的眾多意義未明變異(VUSs)仍是臨床遺傳學面臨的重要挑戰。這其中如何對 A TM 和 B RCA1/2 等大型基因的V US s進行飽和高通量功能分析是當前亟待解決的關鍵難題【1】。 A TM 基因編碼的蛋白是DNA損傷應答(DDR)通路的核心調控因子和重要抑癌因子,在維持應激條件下的細胞穩態中發揮關鍵作用。 A TM 基因的純合致病性變異會導致共濟失調毛細血管擴張綜合征(A-T),而致病性雜合變異則會導致多種癌癥風險增加。因此, A TM 基因的遺傳篩查在高風險人群和腫瘤常規篩查中都非常重要。除此之外, A TM 功能缺失狀態也被用于指導臨床治療:例如P ARP 抑制劑奧拉帕利( Olaparib )已被批準用于治療攜帶 A TM 等同源重組修復基因缺失的轉移性去勢抵抗性前列腺癌【2-3】。綜上可知,對 A TM 基因所有單核苷酸變異(SNVs)進行功能評估,在癌癥風險預測、A -T 疾病診斷、癌癥治療方案指定以及患者預后等方面均有非常重要的臨床意義。目前而言, A TM 變異的功能解析仍存在諸多困難,不同臨床實驗室對多種變異的解讀存在顯著分歧【4】。因此,如何建立新的研究策略,以對 ATM 基因所有SNVs進行全面系統的分析與評估,是當下研究的重點。
2025年6月27日 ,韓國延世大學醫學院的 Hyongbum Henry Kim 實驗室 在 C ell 雜志上發表了題為 Functional assessment of all ATM SNVs using prime editing and deep learning 的論文 。 文章整合引導編輯(prime editing)與深度學習算法,對 A TM 基因編碼區所有變異的功能進行了系統性全面評估。通過將功能數據與現有臨床數據整合分析,本研究驗證了該評估體系在預測 ATM 變異攜帶者癌癥易感性和患者預后方面的有效性。 基于此,研究者還成功開發出預測模型DeepATM,可以準確預測 ATM 遺傳變異的功能,為全面解析所有 ATM 基因SNVs的細胞效應提供了有力工具()。
鑒于 A TM 缺失會導致細胞增殖和存活能力下降,研究者首先構建出 A TM 單倍體 HCT116 細胞以開展S NV s功能篩選分析。隨后,研究者利用引導編輯結合奧拉帕利處理,對 A TM 基因 55 和5 6 號外顯子進行了初步的飽和突變篩選。該篩選證實,在 A TM 單倍體背景下結合奧拉帕利處理,能更有效區分并評估 A TM 基因S NV s的功能差異。
研究者進一步構建了覆蓋 A TM 基因全編碼區的epeg RNA 文庫,并在 A TM 單倍體細胞中進一步證實了奧拉帕利處理的必要性。隨后的系統性功能評估可將 A TM 基因2 4534 種S NV s分為無功能(即奧拉帕尼存在時細胞適應性喪失)、中等功能和功能變異三大類,其中前兩類統稱為“功能缺陷型變異體”。研究者還選取部分突變開展驗證實驗,有力證實了篩選策略的準確性和有效性。研究者還將功能評估結果與多種生物信息學預測工具進行比較分析,發現Alpha M issense及C ADD 與實驗結果吻合度最高,但也僅呈現出中等水平的相關性,這凸顯了實驗驗證的必要性。后續與PhyloP的關聯分析發現, A TM 基因進化保守區域對氨基酸改變的耐受性降低。此外,功能型SNV的B LOSUM 氨基酸替換傾向性評分更高。對不同類型S NV s的分析發現,8 8 %的無義突變和7 9 %的剪接受體/供體位點突變屬于無功能型變異,相比之下,僅3 0 %內含子突變和2 0 %錯義突變屬于無功能變異,這也與 B AP1 、 V HL 和 D DX3X 基因S NV s的分析結論一致。分析還指出,特定類型氨基酸替換如W >G/C/R/S/L 、V >D 、L >P/R 、R >P 、Y >D 等高度有害,且非極性替換為帶電氨基酸更易導致功能受損。
研究者還深入探究了 A TM 基因S NV s功能評估結果的臨床意義,證實了其與現有臨床遺傳變異分類結果的一致性。通過與人群變異頻率數據庫gnom AD 的比較分析發現,無功能變異在普通人群中隨進化選擇而被自然淘汰。在U KB 數據庫中開展的癌癥累積發病率分析發現, A TM 功能分析結果為評估變異攜帶者的患癌風險提供了有力依據,其中攜帶無功能變異的個體面臨更高的患癌風險。隨后的乳腺癌患者數據庫分析也證實了 A TM 功能評估體系的臨床價值。基于功能評估結果,研究者還對 A TM 基因的多種 SNV s進行了重新分類。研究者通過分析G ENIE 和gnom AD 數據庫中 ATM 基因錯義突變的分布頻率,證實了功能評估在分析 ATM 基因變異與癌癥風險相關性的臨床實用性。研究者還對慢性淋巴細胞白血病(C LL )和膀胱癌患者的基因組數據進行了分析,驗證了S NV s功能評估預測癌癥患者預后的能力。
最后,基于建立的2 3092 種 A TM 基因S NV s功能評估數據集,研究者開發了深度學習預測模型Deep ATM ,并對剩余4 421 種功能未注釋的S NV s進行了預測。經U KB 和G ENIE 數據隊列的聯合分析,研究者證實了Deep ATM 預測 A TM 基因S NV s功能的準確性和臨床價值。
總體而言, 本研究 基于引導編輯新技術和深度學習算法,首次實現了對 A TM 基因全編碼區所有點突變的功能評估,并通過多重聯合分析證實了點突變功能評估的準確性和臨床應用價值。這一研究不僅建立了一個面向更多功能未知點突變的系統評估平臺,也為后續遺傳變異的功能及疾病診療探索提供了新的思路。
https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.05.046
制版人: 十一
參考文獻
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