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Catherine92金虫 (小有名气)
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[交流]
为什么不同基因测序公司提供的分析结果大相径庭？
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Kira Peikoff 因为家族成员的疾病关系，对自己未来的健康表示担忧，她希望能从基因测序里面找到一些提示和建议。但她发现，三家不同的基因测序公司，对她的基因测序结果分析却大型径庭。所以我想在这里请教各位，这是为什么呢？既然不同公司的结果不同，甚至分析结果矛盾。这样的测序又有什么意义呢？ 首先，因为下面所引的这篇文章中的姑娘用她的DNA找了三家不同的公司做基因检测，其中Google创始人布林投资的23&Me采用的技术肯定不是基因测序(Gene Sequencing)，而是基因芯片筛查(Gene Chip Screening)，两者之间的区别可以简单理解为：测序是把基因组这本书从头到尾读完，芯片筛查是从这本书里选一些重要的标志性字符（单个碱基的变异，SNP），通过核查每个人的基因组在这些标志性字符处的变异状态，来分析这个人与疾病或其他性状的相关性。 另外两家公司在业内名气可能没有23&Me那么大，从他们的官网上很难判断出他们使用了哪种技术，但是单纯从成本来看，应该也不是测序，而更可能是芯片。但是这并不影响题目本身的意义，就是为什么不同公司的基因检测给出的疾病风险预测差别这么大。 人体和几乎所有生命体（某些RNA病毒和朊病毒除外）每一个细胞里面都有一套完整的基因组DNA，好比是一本完整的蓝图+施工手册。从受精卵开始，生命体就从这套手册选择不同的章节搭建不同功能的细胞，并让它们执行相应的功能。每个人的这套手册都略有不同（大多数就是前述的SNP），这些不同之处定义了人种、皮肤头发眼睛颜色等所有性状，也定义了对疾病的敏感性。上述三个公司代表的基因健康咨询产业，说白了就是试图找到一些与疾病相关的SNP位点，检测它们的状态，然后计算出一个概率，最后交到被检测者的手里。 但是问题就出在这个原理上面：首先什么样的SNP位点是真的与疾病相关的？其次它的相关性到底有多少？ 前一个问题基本是靠大规模的关联性分析，其实是个统计学的概念。打个最极端的比方，找一千个身高2米的小明，再找一千个1米4的小明，假定他们的人种、营养这些背景都一致，然后找一个SNP位点（假定这个位点有A、B两种状态），在这两千人里面看一看有多少人在这个位点上是A，多少人是B，如果1000个高个子在这个位点上都是A，而1000个矮个子都是B，那么我们就可以比较肯定地说这个位点与身高的相关性非常强，一个婴儿刚生出来，就检查到他这个位点是A状态，那他长大后就有很大的几率长成高个子。 但这是非常理想非常极端的假设，实际上只有很少量单基因疾病（比如某种先天性耳聋）有这样斩钉截铁的结论，身高、体重、高血压、糖尿病、癌症，都是几百种基因相互纠结、再加上环境因素累加影响，再加上时间因素，才会表现出最后的差异。所以现在的人类遗传学里面，其实大家都是在尽可能地加大统计的人群，尽可能地寻找人种和背景条件一致的人群，尽可能地提高自己研究的统计力和概率的有效性。即使如此，不同的研究小组之间出来的结论也往往千差万别，而且由于他们选取的统计人群样本是不太会互相共享的，这种结论也就很少有条件由其他小组独立地重复核实。 到了这个时候，你就可以明白为什么这些基因遗传咨询公司给出的报告差异这么大。首先，他们选择的SNP位点可能来自于不同研究报告的结论，这些结论有的经过反复的检验，形成了金标准，但是还有一些并没有那么的靠谱；其次他们采用的检测技术和分析方案各有不同，同一个SNP位点的同一种状态，根据不同的分析方法也许就会出现不同的概率；最后他们在给出报告的时候，对人种、生活方式、环境因素的考量方式不同，也就会出现不同的概率。 而这些概率对这个参与检测的人而言，到底有多大的实际意义，我其实也就呵呵了。 那么现在基因检测里面有没有特别有临床意义，值得一做的呢？有！试列几个： 1. 乳腺癌易感基因BRCA1/2突变，其重要性已经被很多研究反复证实过，算是不多的可靠位点了。但是Angelina Julie是不是应该马上动刀切掉，个人意见是不以为然，实际上不如加强早期筛查，改善生活方式。 2. 癌症化疗药物的耐药基因，其中大多数都是经过大量临床实验验证的，针对特定癌症、特定药物，其关联性是比较高的。在确定化疗方案之前先选择相关药物耐药基因进行筛查，可以有效提高化疗方案的成功概率。 3. 通过采集母体血液进行胎儿染色体异常疾病（如唐氏综合症）无创筛查，准确率已经达到羊水穿刺等传统方法相同的水平。 最后，NY Times的科学文章水平比国内已经高了不知多少倍，但是仍然有不少事实性错误，好在他们采访面非常广，而且找了很多业内真正的专家。从这个角度来看国内的大众媒体科普文章水平，就能知道为什么一个转基因问题能够吵到这般地步。。。 |
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