自闭症的遗传复杂性,远比想象得高

发布时间:2016年11月24日 已经有238个人看过
 自闭症的遗传复杂性,远比想象得高

  当今社会自闭症越来越受到人们的关注。基于患病双胞胎和家系的研究证据表明,自闭症谱系障碍(autism spectrum disorder,asd)的发生确实具有遗传性[1]。因自闭症在家系中的再发风险高达12.9%-18.7%[2],研究者猜测,在一个有两名(或更多)患有自闭症的孩子的多发家系中,这些兄弟姐妹之间也许有相同的易感基因[3]。

  到目前为止,通过微阵列(microarray)和外显子组测序(exome-sequencing)技术,人们已经明确了超过100个自闭症易感基因[4],但这些研究工作主要基于单发家系的情况,并专注于基因组中的蛋白质编码区。而非编码rna和大型拷贝数变异区域等因素在自闭症发病中的作用,目前并不清楚[5]。因此,具有能够检测所有遗传信息和突变情况的全基因组测序(whole genome sequencing,wgs)技术,就成为了通过基因组学研究自闭症的最优平台。

  来自多伦多儿童医院应用基因组学、遗传学和基因组生物学研究中心等15个研究机构的斯蒂芬• w• 舍雷尔(stephen w scherer)等人,进行了有史以来最大规模的自闭症基因组学研究工作,并发现自闭症的遗传性比人们之前所认为的更为复杂:那些患有自闭症的兄弟姐妹,常常带有不同的自闭症相关基因。研究论文于今年1月26日,发表在《自然医学》(nature medicine)上。

  “在过去的十年中,越来越多的证据表明,导致自闭症的遗传原因具有异质性。我们很难明确地指出,其中哪些基因是导致自闭症的主要因素。在这个研究结果中我们发现,即使是兄弟姐妹同时患有自闭症,所导致他们患病的因素也可能是不同的。” 在接受英国科学媒介中心(the science media centre)的采访时自闭症研究人员西蒙·华莱士(simon wallace)博士表示。

  在研究中,研究者应用了全基因组测序技术和相关生物信息学分析手段,对85个具有不同自闭症表型的多发家系进行了研究。华莱士指出“该研究工作的研究者们通过使用一项新的技术,为我们提供了一些具有两名患有自闭症孩子家系全面、详细的遗传结构情况。”

  英国自闭症协会自闭症知识与专业技能部主任朱迪斯·布朗(judith brown)认为:“该研究调查了85个父母双亲及两个患有自闭症孩子的家系并发现,其中有69.4%的兄弟姐妹,不共同携带那些通常与自闭症发生相关的基因突变。而当他们携带共同突变时,他们就会具有相似的自闭症表型。研究作者建议,即使父母有不止一个孩子患有自闭症,也有必要分析他们每个人的全基因组测序数据,这样才能提供准确的结果。同时,该研究结果表明,自闭症患者之间存在着显著的遗传多样性。这就再次说明:我们应把每个自闭症患者作为一个个体看待,针对性地给他们提供帮助,而不是以同样的方式对待所有自闭症患者。

  研究者将研究工作所获得的大量高质量数据公开,为其它研究团队展开进一步的研究工作提供帮助。 布朗表示:“我们目前依然不明确是什么因素导致了自闭症的发生,但该研究工作的研究作者们把他们高质量的数据提供给了研究团体,扩大了基因组库资源,为之后的研究工作提供了支持”

  研究论文在最后的讨论部分提出,虽然研究工作收集并公开了大量的全基因组测序数据和分析结果,但要完全明确自闭症发生的相关遗传因素,本研究所使用的样本量还是相对较小了。华莱士说:“研究作者认为,他们详细的分析结果,可能最终被用于自闭症的临床检测。但在此之前,还有很长的路要走,需要进一步的测试工作和更大样本量的研究来增加本研究结果的可靠性。”同时,布朗也认为:“这是一项证据确凿的研究,它为我们提供了关于遗传在自闭症发生中所扮演角色的新知识。它虽是有报道以来该领域最大的全基因组测序研究工作,但它的样本规模还是有些小了。”(编辑:粉条er)

  参考文献:  ronald, a. & hoekstra, r.a. autism spectrum disorders and autistic traits: a decade of new twin studies. am. med. genet. b neuropsychiatr. genet. 156b, 255–274 (2011).

  sandin, s. et al. the familial risk of autism. j. am. med. assoc. 311, 1770–1777 (2014).  toma, c. et al. exome sequencing in multiplex autism families suggests a major role for heterozygous truncating mutations. mol. psychiatry 19, 784–790 (2014).  devlin, b. & scherer, s.w. genetic architecture in autism spectrum disorder. curr. opin. genet. dev. 22, 229–237 (2012).  pinto, d. et al. convergence of genes and cellular pathways dysregulated in autism spectrum disorders. am. j. hum. genet. 94, 677–694 (2014).

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