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1700863390 考虑全基因关联分析(GWAS)中所面临的困难,毫不让人惊讶的是,在2000年6月,人类基因组测序的第一个草图的完满覆盖与此形成鲜明对比,2010年6月的十周年纪念的媒体应对明显消极和令人深省。《纽约时报》的头版标题《十年之后,基因图几无促成新疗法;医院有限,虽早有承诺,但病源确信难以找到》(A Decade Later, Gene Map Yields Few New Cures; Medical Uses Limited; Despite Early Promise, Diseases’ Roots Prove Hard to Find)在题为《基因组的十年之后》(The Genome, 10 Years Later)的社论中,纽约时报写道:“未来十年间,科学和工业所面临的任务至少是具有挑战性的比如对人类基因组的最初破译。”史蒂芬·霍尔(Stephen Hall)在《科学美国人》杂志的文章《推迟变革》(Revolution Postponed)中写道“人类基因组计划迄今仍不能像科学家保证过的促成医学奇迹。”《快公司》杂志的专题《基因圣经》(The Gene Bubble)的文章开头写着:大约十年前,当人类基因组最先开始测序时,世界都欢腾了,因为据说新的基因特效药物可以帮助骗过死亡。得出的结论是:常吃绿色食物。维克多·麦克埃尔赫尼(Victor McElheny)在他《绘制生命地图》(Drawing the Map of Life)的书中强调“为医学相关性去奋斗”。马特·雷德利(Matt Ridley)在《华尔街日报》题为《基因组失信的承诺》(The Failed Promise of Genomics)的文章中认为“奇怪的是基因组总是被作为医学故事来推介,然而基因组又老是难以提供有用的医学信息。”《今日美国》的报道带着一点乐观《人类基因组:巨大的进步,众多的难题》(The Human Genome: Big Advances, Many Questions)有意思的是,《经济学人》杂志对人类基因组计划以后的十年有着明显乐观的解读,在题为《生物2.0》(Biology 2.0)的专题报道中,作者宣称“生物科技正处于美好前景的边界”,《经济学人》杂志还对其他普遍的失望作出回应,并断言基因组学虽然还没有能提供出药物,但将来一定会的。
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1700863392 《科学》杂志发表的题为《主要心脏疾病的基因难以确定》(Major Heart Disease Genes Prove Elusive)的文章中引用了我的话:“到头来,我们拿到一堆位点和基因,但其中没有一个与患心脏病的危险增高有什么关系。也没有一个能更改我们对心脏如何病变的认识。对心脏病的认识的提高尚待时日。”另一位来自格莱斯顿(Gladstone)研究所的心脏病学研究专家迪帕克·斯利法斯塔瓦(Deepak Srivastava)则更为悲观:“对300、500百人的研究毫无结果,又对1000人开展研究,还是一无所获……回顾过去,全基因组关联研究不值得为此付出的开销。”
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1700863394 但事实上,所有这些文章忽略了全基因组关联分析(GWAS)中发现的主要势头,及其对医学实践即刻的潜在影响。这与疾病的易感性发现无关,但实际上,GWAS探究何种基因负责与处方药物相互作用——这就是药物基因组学。
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1700863396 药物基因组学
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1700863398 丙型肝炎是全球最棘手的健康难题之一,全球人口的3%患丙型肝炎,大约有两亿患者,36也是肝硬化和肝癌的首要病因。丙型肝炎的标准治疗方法是应用聚乙二醇化长效干扰素(PEG-interferon-α),联合利巴韦林,治疗杀灭病毒,并持续给药一年。在美国整个治疗需花费5万美元。该长效干扰素会使几乎每个使用者出现感冒样症状。但更为糟糕的是,该长效干扰素只对一般的使用者起效,欧洲裔相比非洲裔的总体疗效要好得多。
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1700863400 2009年,三个不同的研究组开展预测该长效干扰素疗效的全基因组关联分析,并得以证实。在有单核苷酸变异的白细胞介素28B(IL28B)基因上发现的主控信号与治疗效应有关具备双重的可能性。也可以此解释在族裔血统中疗效的不同,药物作用的恰到好处也是凭借IL28B基因的蛋白质编码,称作干扰素λ3,负责进攻病原体。令人惊讶的是,有需要进入研究的病人数量相当少。一个在日本的这项研究中,GWAS只研究了64个有效的,和78个无效的!基因分型IL28单核苷酸多态性至少在理论上能立即被用于预测哪些病人的传统治疗有效。在新近被证实的药物和20多种其他积极参与丙型肝炎治疗的药物中间,使用长效干扰素治疗无效的患者仍然有很多选择。
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1700863402 可付诸行动的信息
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1700863404 长效干扰素的例子,与黄斑变性的情况不同,可当做后续许多其他药物基因组学全组基因研究的非常有代表性的归宿。这其中也涉及波立维,通用名叫做氯吡格雷,世界上第二大的处方药,2010年的市场销售额达90亿美元。该药通过阻滞能使血小板聚集成血凝块的重要介质血小板受体P2Y12。但多年来,医疗专业人员察觉到该药对病人有迥异的效果。波立维对某些人效果良好,但是对其他人可能毫无效果。
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1700863406 那时所知道的,该药需要通过肝脏代谢才能具备生物活性。2006年,在健康志愿者中开展的研究显示参与波立维在肝脏活化的CYP2C19基因的变异,在药物效果不一致上起作用。许多年以后,多个研究组发表了肯定的证据表明、在冠状动脉中安装支架后的患者中,CYP2C19基因变异功能缺失型的患者,支架出现血凝块的风险呈三倍上升。同时也恰恰发现,*2等位基因的基因变异所致功能缺失型的患者相当普遍,可以在30%的欧洲裔、40%的非洲裔和50%的亚洲裔中找到。
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1700863408 由于金属异物放置在动脉中,促使血小板凝聚在其表面,放置的支架可以看做是血小板血凝块的负荷试验。常规情况患者需服用波立维和阿司匹林几个月,甚至数年,以避免支架中形成血凝块。大多数支架中的血凝块会导致猝死或心肌梗死,因此可以被当做罪魁祸首。幸运的是,尽管全世界每年有开展200万冠状动脉支架介入手术,支架中血凝块的发生率只有百分之一到二。但也正是这些患者恰恰很有可能其CYP2C19基因变异无法正常代谢和活化波立维。200万名支架手术后的患者中的1%会频繁出现心肌梗死或死亡。所以波立维的药物基因组学的利害关系要严重得多,即便它还不像丙型肝炎涉及几亿人。
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1700863410 在全基因组关联分析(GWAS)研究开展之前,波立维作用的研究者采用候选基因法将CYP2C19基因分型,因为他们认为这可以解释波立维效用的不一致性。但在2009年,萧丁纳(Shuldiner)和他同事发表了波立维全基因组关联分析的报告。在他们的报告中,包含了“曼哈顿图”(Manhattan plot)(见图5.3),图中横轴(x轴)表示所有染色体上的相关位置,纵轴(y轴)表示整个基因组30多万单核苷酸多态性(SNPs)的P值(P-values)(技术上讲实际是-log10P)。表型(所评估的临床特征)是指服用波立维一周后的400多位患者血小板凝集被抑制的实际范围。这样的图之所以被称作曼哈顿图是因为看起来有些像纽约的天际线。在这个研究中,GWAS揭示了在基因组特定的位点的众多SNPs中的一个独立的“峰值”,而这就是所在的CYP2C19基因簇。这当然不能解释波立维所有的效用的差异,但是通过多项研究表明其为最重要的影响波立维效应的常见基因变异也是确凿无疑的。
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1700863415 图5.3 通过类似天际线的“曼哈顿图”图解显示波立维的相关全组基因研究。在这项研究中,细胞色素簇与波立维的代谢相关,也是唯一常见的变异。
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1700863417 至少两个研究单位(斯克利普斯(Scripps)学院和范德堡(Vanderbilt)大学将这个发现应用于临床。在其下属的医院中,安装支架的患者也同时进行CYP2C19簇功能缺失型基因变异的筛查。如果找到相关变异,患者将换服其他药物,(药物不依赖基因参与药物活化的功能缺失部分),或加大波立维的药量,有些病人这样做后也会取得疗效。
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1700863419 GWAS研究的其他例子证明存在影响药物治疗功能的关键基因。华法林是常用的用来血液稀释的药物,全美每年有2000万的处方量。该药帮助预防人工瓣膜置换后的患者或房颤的患者,以及患有深静脉炎或多种其他血栓性疾病引起的已有血栓形成的患者避免卒中。一项关于华法令的作用的GWAS研究显示三个主要的基因对药物的效用起重要作用。一个是VKORC1基因,编码使维生素K在血凝块形成中起作用的一种酶,(华法林阻止该酶的作用)。其他两个是细胞色素,CYP2C9和CYP4F2,参与活化药物在肝脏中的代谢。
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1700863421 华法林对患者的效用也千差万别。有些患者每天只需要1毫克,而其他的确需要20毫克。事先的基因分型可以帮助避免不经意的剂量过低或血凝块形成的可能性,同样也避免药物过量引起的出血可能。其他的GWAS研究,是在最常用的2型糖尿病的药物二甲双胍,以及治疗癌症和自身免疫性疾病的氨甲媟呤中开展,以证明基因变异参与调控药物的效用。研究中也显示迄今为止常规基因分型的作用是好坏参半的,也把基因型向导的剂量预测的难题留到了今天。
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1700863423 药物的关键副作用的GWAS研究也是这个领域内取得显著进展的另一方面。疾病控制中心的报告中指出每年美国有7%的住院病人与药物的副作用有关。来看丙型肝炎的治疗:可能引起15%的患者出现溶血性贫血。GWAS也显示三磷酸肌苷焦磷酸酶(ITPA)基因变异实质上与该副作用的发生和避免有关。他汀类(Statins)药物是治疗高胆固醇的药物,也是属于世界上处方量最大的药物,最主要的不良反应是肌肉炎症。在SLCO1B1基因上的常见变异与肝脏摄入他汀类药物有关,也非常严重——携带有两份拷贝的变异基因的患者出现严重肌肉严重的风险几率超过20倍。GWAS研究也显示一个等位基因影响着抗生素氟氯西林(flucloxacillin; Floxapen)可引起肝脏毒性的令人不安的副作用。HLA-B*5701基因变异会带来80倍的肝损伤风险。在对他汀类药物和抗生素药物的GWAS研究中,分别只有85例和51例需要把所观察到的弄清楚!
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1700863425 同样,GWAS显示一种常用于许多神经内科疾病,如三叉神经痛、癫痫、糖尿病性神经炎和偏头痛的药物卡马西平(卡马西平,Tegretol)的不良反应的基础。这个要主要的值得关注的副作用是引起严重的过敏性反应,从全身皮肤的皮肤皮疹到威胁生命的皮肤坏死。2011年,欧洲裔患者的该药不良反应的危险等位基因被GWAS只针对23个患者的研究所发现,人类白细胞抗原(HLA)等位基因变异,(HLA与包含有基因组部件的主要组织相容性复合体有关),携带有20倍的危险,会出现严重的皮肤开裂,造成表皮坏死松解。在台湾对所有服用处方药得理多的患者进行的常规基因分型筛查(对亚裔患者测试不同的HLA危险等位基因)中,显示引人注目的风险下降,(在4400多个药物治疗的患者中发现0个)。
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1700863427 另一个强有力的抗炎药物属于环氧化酶-2(cox-2)抑制剂,名叫罗美昔布(lumiracoxib),与万络(Vioxx)和西乐葆(Celebrex)同级,许多国家的市场上商用名为鲁米昔布(Prexige),由于罕见但十分严重的肝脏毒性而退出市场。一项GWAS研究显示HLA基因变异(HLA-A-B*5701)者用该药后肝脏损害的发生风险会上升五倍。通过基因分型以筛查出对肝损害风险极大的患者,加以“解救”,从而甚至可能为该药的回归铺平道路。
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1700863429 尽管取得了一些成果,但大多数药物并未有幸经过GWAS研究。即便如此,25%以上的常用处方药带有遗传学信息,有助于指导用药。许多用于治疗癌症的药物,都属于这个范畴:阿巴卡韦(abacavir,Ziagen),作用于和罗美昔布一样的HLA等基因位点HLA-B*5701;5-氟尿嘧啶(5-fluorouracil,Efudex);伊立替康(Irinotecan, Campostar);咪唑硫嘌呤(azathioprine,Imuran)和6-巯基嘌呤(6-Mercaptopurine)。其他值得注意的有较强的(即使并不从GWAS获得)基因信息以帮助选择或确定剂量的药物包括心衰的β-阻滞剂:顺铂(cisplatin),会引起儿童的听力下降;阿替洛尔(tamoxifen),用于治疗乳腺癌;二甲双胍(metformin),用于治疗糖尿病;以及琥珀酰胆碱(succinylcholine,Anectine),是麻醉时的肌松药。
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1700863431 与GWAS在预测药物效应方面的成果形成鲜明反差的是,在识别疾病的易感性方面的成果却乏善可陈,更像是自然选择的作用结果。考虑到成百上千年来,人类面对多种疾病袭扰仍一路进化,药物对人的作用可以被看做是“新新事件”。至今还没有机会能够选择针对基因组的药物。寻找影响药物效果的关键的基因变异可以比作射击粮食堆垛,多么显而易见的靶子。然而值得注意的是,在疾病易感基因和药物效用基因两者之间的成果反差,并不意味着我们将来无法找到预测疾病易感性的方法。毕竟,我们对基因变异在掌控疾病和不良反应易感性两方面的认识还远未结束。明确的下一步是在对基因组粗略审视之后,认真分析每个碱基或至少对基因组特定区域的每个碱基加以分析。掌握更多的细节,深入了解DNA序列,才能不断推进这个领域的研究。
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1700863433 转向测序
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1700863435 我们现在知道“常见变异,常见疾病”的理论无法全面解释复杂性状和疾病的遗传可能性,因此基因组学转向更罕见的变异,探寻0.1%甚至更低的等位基因频率水平。很多研究指出如此低的频率变异遗传外显率会高很多。例如,对于血中“有益的”高密度脂蛋白(HDL)的水平,几个基因的多处罕见变异,总体来说,能很大程度上解释低水平的高密度脂蛋白(HDL)相对的共同特性。遗传外显性较高的罕见变异在严重肥胖、1型糖尿病、精神分裂症、和许多自身免疫性疾病患者中被找到。值得重视的是,其中一些变异并非单核苷酸多态性(SNPs),而是代之以结构性的变异——或是基因缺失或是拷贝数变异(CNVs)(见图5.1)。由此引向另外一个关于遗传可能性缺失的问题。当单核苷酸多态性成为人类基因变异最常见的形式,其他的结构变异也很严重,且未被恰当地强调。全基因组关联分析中的单核苷酸多态性可以作为某些结构变异的标志,部分的拷贝数变异,但是是非常不完全的。这些结构变异的整个图谱和被揭示需要依靠数以千计的对具有关注的(显性)条件的人全基因组测序。
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1700863437 优化的综合测序调查应该像基因组关联分析一样是无预先假设的。还有两种无预先假设的基因组分析方法:外显子测序和全基因组测序。
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1700863439 外显子测序
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