精确识别致病基因的革新技术

　　最近，新加坡A*STAR基因组研究所（GIS）的科学家开发出一种新技术，简化了准确识别致病DNA突变的任务，为新药开发和新的疾病诊断法奠定了基础。

　　设计新的药物治疗糖尿病、类风湿性关节炎这样的疾病，通常是非常困难的，因为我们不知道药物应该靶定体内哪些分子。如果我们能够找出导致特定疾病的基因突变，我们就可以将这些突变与特定蛋白质联系起来，然后设计药物来阻断或激活这些蛋白。我们还可以测量以这种方式确定的蛋白质的活性，更准确地诊断疾病，这是精密医学的一个主要目标。延伸阅读：DNA转录和致病扩增之间的联系。

　　GIS综合基因组学副主任Shyam Prabhakar带博士领的一个科学家团队，开发了一种新的遗传分析技术，称为Genotype-independent Signal Correlation and Imbalance (G-SCI)试验，可检测基因组中特定的化学变化，并将它们连接到附近的基因突变。然后他们发现，与这些化学变化相关的基因突变也可能导致疾病。G-SCI测试在一项包含57个人的研究中得到了验证，相关研究结果发表在最近的《自然方法》（Nature Methods）。

　　当在这项研究中与化学分析方法结合使用时，在识别有害基因突变方面，G-SCI试验比现有的方法敏感10倍。该研究的共同第一作者、GIS的Ricardo del Rosario说：“G-SCI测试是变革的——不是检测500个人的基因表达相关性，而是进行仅仅50至60的组蛋白乙酰化分析。这减少了每项研究需要的受试者数量，并使得我们能够深入调查疾病。”

　　本研究另外共同第一作者、GIS 的Jeremie Poschmann博士，强调新方法的另一个好处：“我们不是使用基因组测序，而是利用来自于我们方法检测DNA突变的组蛋白乙酰化测序数据。这为我们节省了大量的时间、精力和资源。”

　　加州大学圣地亚哥分校（UCSD）细胞与分子医学系、Ludwig癌症研究所的任兵教授评价说：“这是一项令人兴奋的研究，为基因调控的遗传分析设立了一种新的基准。该方法大大提高了我们理解人类基因组的能力，并将有利于疾病遗传基础的研究。”

　　科学家们验证了新测试的有效性，并能够识别与某些遗传疾病的联系。Prabhakar博士说：“我们发现，扰动基因组化学状态的突变，与引起自身免疫性疾病的突变之间有着强烈关联。这时我们知道，我们用G-SCI测试方法命中了靶心。”

　　斯坦福大学的Jonathan Pritchard 教授评论说：“这项工作，为将遗传变异与染色质功能变异相关联，提供了重要的新工具，并提供了令人信服的证据表明，这类遗传变异在人类疾病中起着核心作用。”

　　GIS执行董事Huck-Hui Ng 教授表示：“我很高兴，这一新方法具有卓越的精度用于鉴定致病突变。G-SCI方法创新性地利用遗传信息，来选择人类基因组区域用于疾病关联分析。随着我们看到越来越大和越来越复杂的数据集，业界将面临即将到来的大数据分析挑战。该方法扩展了新加坡基因组研究所的计算分析能力。”