坦帕(GenomeWeb)——许多遗传性疾病的临床外显子组测序研究已经报告了25%的诊断率，这意味着大约四分之三的患者没有得到分子诊断。在今天的美国医学遗传学和基因组学学院年会上，来自贝勒医学院和约翰霍普金斯大学医学院的研究人员报告了通过重新分析外显子组数据和使用配对工具来发现类似病例来提高诊断率的策略。
据贝勒大学的刘鹏飞介绍，ACMG在几年前就认识到数据再分析的潜在效用，当时该组织建议原始基因组数据至少存储两年，变异文件尽可能长时间保存。然而，当时几乎没有证据支持重新分析数据会导致额外诊断的观点。
为了验证这一点，Lui和他的同事研究了2012年至2015年间在贝勒大学接受临床外显子组测序的约5700名患者，并在后期对其数据进行了重新分析。最初，外显子组测试解决了24%的病例，但另有5%的患者在重新分析数据后得到了诊断。在新的诊断中，62%是由最初检测时没有发现的疾病基因引起的;11%来自对拷贝数变异的分析;10%来自父母数据的研究，要么是为了确认患者的突变新创或者它发生在trans中;其余来自临床相关性、更新的变异解释或代表性不足区域的Sanger测序。
为了评估重新分析的时间线是否有影响，研究人员还对250名患者的早期队列进行了单独分析——结果发表在2013年的《美国医学杂志》上新英格兰医学杂志以及随后的2000例队列研究，其结果于2014年发表在《英国医学》杂志上美国医学协会杂志．
重新分析将这250例病例的诊断率从25%提高到36%，但仅将2000例病例的诊断率从25%提高到30%。虽然两组中的大多数新诊断都是由新发现的疾病基因导致的，但这些基因在早期组中发挥了更大的作用。
刘说，发现新疾病基因的速度还没有稳定下来，他预计会有更多的诊断从数据重新分析中出现，特别是对老病例。
在后来的队列中，拷贝数变异在新诊断中所占的比例比早期组大，这可能反映了这样一个事实，即现在更多的医生将临床外显子作为第一次测试，而不是通过基于阵列的测试首先排除致病性CNVs。虽然这不是一个理想的场景，Liu说，测试实验室应该适应并尝试从外显子组数据调用cnv。
他说，随着接受临床外显子组检测的患者数量的增加，实验室可能会花更多的时间重新分析。然而，这项服务目前不能通过医疗保险报销，医疗保险只支付初始测试的费用，所以贝勒和大多数其他实验室目前免费为患者提供重新分析。他说，展望未来，制定以系统的方式进行外显子组重新分析的指导方针，并建立报销机制将非常重要。
约翰霍普金斯大学的Nara Sobreira报告了她的团队的策略，通过改进的生物信息学工具重新分析变异，并通过寻找患者匹配，可以帮助确定候选变异为致病因素，从而提高外显子组测序的“解决”率。
霍普金斯大学的研究小组一直在使用PhenoDB数据库来存储和分析外显子组测试的临床数据，最近他们重新分析了来自477个家族的1063个样本的数据。在这些家庭中，97个家庭从最初的分析中得到了诊断。在这些样本中，他们在已知的印迹基因、假常染色体区域的基因、逃脱X失活的基因和y染色体上的基因中寻找罕见的功能变异。他们发现，假常染色体区域的基因实际上没有被外显子组测试中的诱饵覆盖，所以他们无法评估它们。对于其他人，他们检测到一些变异，他们目前正在进一步评估潜在的因果关系。他们还搜索了外显子组数据，以寻找罕见的纯合子缺失，他们在一些患者身上发现了这种缺失，对于其中一些患者来说，这些缺失可以解释他们的表型。
除了重新分析外显子组数据外，研究人员还一直致力于通过患者匹配来建立新的候选疾病基因的因果关系。为此，该团队一直在使用GeneMatcher网站，该网站使他们能够找到世界各地的其他临床医生和研究人员，他们的患者或动物模型与他们自己的患者具有相同的基因突变。通过Matchmaker Exchange项目开发的API, GeneMatcher的提交者还可以查询phenomcentral和Decipher数据库。Sobreira报告说，截至3月，来自48个国家的1300多名提交者向GeneMatcher提交了4000多个基因，并进行了1900个匹配。
到目前为止，她的团队已经提交了104个家庭的数据，涉及280个基因，目前已经有314个匹配，涉及113个基因。有几个案例已经取得了成功，这意味着研究人员可以确定一个候选基因确实是致病基因，还有几个来自霍普金斯大学和其他研究小组的研究正在进行中。Sobreira说，目前还不知道通过GeneMatcher成功解决的案件总数，但组织者计划在不久的将来对提交者的成功率进行调查。