(相關(guān)資料圖)
歷史上，人類基因的相關(guān)發(fā)現(xiàn)主要集中于歐洲血統(tǒng)人群。如何將這些發(fā)現(xiàn)更好地轉(zhuǎn)移到其他非歐洲血統(tǒng)人群，仍然是一個(gè)懸而未決的問(wèn)題。
目前，一個(gè)來(lái)自四大洲23個(gè)生物資料庫(kù)組成的合作項(xiàng)目，正在揭示這種多樣性缺乏造成的結(jié)果，如遺漏的致病突變等。該項(xiàng)目擁有超過(guò)200萬(wàn)名志愿者的基因組數(shù)據(jù)。
近日，發(fā)表在《細(xì)胞基因組學(xué)》的全球生物庫(kù)薈萃分析項(xiàng)目（GBMI）首批研究成果，為全基因組關(guān)聯(lián)研究（GWASs）應(yīng)更具代表性的原因和促進(jìn)方式提供了指導(dǎo)。
“GBMI旨在提高GWASs分析中發(fā)現(xiàn)與表型相關(guān)遺傳變異的能力，并確定更準(zhǔn)確的多基因風(fēng)險(xiǎn)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)。”該刊主編Laura Zahn說(shuō)，本期《細(xì)胞基因組學(xué)》刊登了7項(xiàng)GBMI初步研究結(jié)果，相關(guān)工作有助于為人類疾病和特征的潛在生物學(xué)研究提供新的見(jiàn)解。
利用GBMI的大多數(shù)生物庫(kù)，研究人員在GWASs中確定了317個(gè)已知基因和183個(gè)與14種疾病相關(guān)的新基因。盡管各生物庫(kù)之間存在差異，但試點(diǎn)研究反映出一致的結(jié)果，這鼓勵(lì)世界各地共享和整合基因組數(shù)據(jù)，從而可能對(duì)某些疾病進(jìn)行迄今最大的全球遺傳信息系統(tǒng)分析。
通過(guò)對(duì)多種血統(tǒng)人群的研究，研究人員可以發(fā)現(xiàn)更多遺傳疾病的藥物靶點(diǎn)。基因工具提供了一種具有成本效益的方法，從而了解針對(duì)遺傳疾病的藥物靶點(diǎn)在不同血統(tǒng)人群之間的效果是否相似。在這項(xiàng)研究中，研究人員使用生物庫(kù)樣本篩選了大約1300種蛋白質(zhì)，并在非洲和歐洲血統(tǒng)人群中進(jìn)行了測(cè)量，以確定它們?cè)?種復(fù)雜疾病中的作用。他們確定了45種可能相關(guān)的蛋白質(zhì)，以及7對(duì)分別對(duì)血統(tǒng)有特定影響的蛋白質(zhì)，其中16種可優(yōu)先用于未來(lái)藥物實(shí)驗(yàn)研究。
研究引入跨人群GWASs薈萃分析的藥物研發(fā)框架。GWASs具有識(shí)別和評(píng)估候選藥物和藥物靶點(diǎn)的潛力。該研究團(tuán)隊(duì)創(chuàng)建了指導(dǎo)方針，利用3種技術(shù)進(jìn)行深入的、基因組驅(qū)動(dòng)的跨人群藥物研發(fā)。他們將這一框架應(yīng)用于13種常見(jiàn)疾病，提出了有前景的候選藥物，這些藥物針對(duì)的是涉及特定類型血栓凝固過(guò)程以及痛風(fēng)免疫信號(hào)通路的基因。
40年的遺傳數(shù)據(jù)也帶來(lái)了優(yōu)勢(shì)。自1984年以來(lái)，挪威特倫德拉格郡約有22.9萬(wàn)人參加了特倫德拉格健康研究（HUNT）項(xiàng)目，生成了近40年隨訪的健康記錄和生物樣本。在HUNT參與者中，大約有8.8萬(wàn)人提供了遺傳數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被用于深入了解心血管、代謝、骨質(zhì)疏松和肝臟相關(guān)疾病的機(jī)制。該項(xiàng)目啟發(fā)人們應(yīng)在更多不同人群中開(kāi)展類似的縱向研究。
罕見(jiàn)病研究也迎來(lái)新機(jī)會(huì)。通過(guò)結(jié)合全球13個(gè)生物庫(kù)的數(shù)據(jù)，該研究團(tuán)隊(duì)對(duì)數(shù)千名特發(fā)性肺纖維化（IPF）患者進(jìn)行了多祖先GWASs。IPF是一種以肺組織瘢痕為特征的罕見(jiàn)疾病。研究人員發(fā)現(xiàn)了7個(gè)與IPF相關(guān)的新基因標(biāo)記。如果相關(guān)分析僅限于歐洲血統(tǒng)個(gè)體，那么這些基因標(biāo)記中只有一個(gè)能被識(shí)別出來(lái)。
相關(guān)研究也有助于克服研究祖先特異性基因關(guān)聯(lián)的統(tǒng)計(jì)挑戰(zhàn)。轉(zhuǎn)錄組相關(guān)性研究（TWASs）通過(guò)整合基因表達(dá)的預(yù)測(cè)模型，提高了基因相關(guān)性檢測(cè)能力，并為基因相關(guān)性提供了生物學(xué)背景。在這篇論文中，研究人員強(qiáng)調(diào)了血統(tǒng)和組織特異性的實(shí)際考慮、薈萃分析策略，以及面臨的挑戰(zhàn)。這為將轉(zhuǎn)錄組添加到與生物庫(kù)相關(guān)的GWASs奠定了基礎(chǔ)，使遺傳基因數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)加速了基因組醫(yī)學(xué)研究。（馮維維）
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