根据一项新的研究，RNA测序数据可以用来帮助发现罕见的遗传变异。作者说，这种方法观察一个基因的两个等位基因的表达不平衡，可能有助于诊断罕见疾病。
该研究的第一作者、斯克里普斯转化科学研究所的Pejman Mohammadi说，这个想法是利用不同等位基因的RNA表达作为基因组的功能读数。在考虑罕见疾病时，罕见的遗传变异通常存在于一个副本上。“我们观察了一群个体的每个基因，看看亲本拷贝之间有多少变异是正常的。我们对所有特定的基因都有这种方法。”他说，如果母亲的基因副本比父亲的表达更多，“我们可以假设其中任何一个都有改变表达的突变。”
这一过程并不一定说明哪种变异可能导致某种疾病。但它可以突出基因进行进一步分析。在今天发表的论文中科学，研究人员展示了他们如何能够将这种方法应用于70名孟德尔肌肉疾病患者的RNA-seq数据，解决了以前的病例，并导致了一个确诊的新诊断。
斯坦福大学Bio-X的病理学教授斯蒂芬·蒙哥马利(Stephen Montgomery)说，“这为研究某些疾病的潜在致病基因提供了一种新型工具。”蒙哥马利没有参与这项研究，但正在与穆罕默迪合作撰写另一篇论文。“这很重要，因为我们知道有很多罕见的基因变异，但很难确定哪些是功能性的。”
等位基因特异性表达，也被称为等位基因不平衡，已经被了解了一段时间以前使用过来识别罕见变异以及它们的影响。但蒙哥马利说，这篇新论文是第一篇“真正提出了一种能够更严格地识别这些类型的模式的方法”。
Mohammadi说，大多数基因在等位基因之间有相等的表达，但有些基因没有，这是完全正常的。但是通过对许多个体进行等位基因特异性表达分析基因型-组织表达数据集之后，研究人员就能够确定可能出现的基因变异。任何来自该值的异常值，而不是使用阈值，可能会返回具有罕见变体的结果。
“使用GTEx数据来帮助识别孟德尔疾病基因是一个有趣的想法，”加州大学圣地亚哥分校教授、霍华德休斯医学研究所研究员乔·格里森(Joe Gleeson)说，他研究儿童脑部疾病的遗传学。“这是一个庞大的数据集，人们有兴趣了解它与人类健康的相关性。”
但这种方法可能会受到其工作数据的限制。格里森说:“这一概念被证明对肌肉疾病是有用的，而肌肉疾病恰好是由GTEx取样的组织，但这一概念是否适用于非从GTEx取样的组织还不得而知，它在多大程度上适用于其他类型的疾病也不得而知。”
Montgomery补充说，这种方法只适用于表达良好的基因子集——大约一半的基因在一个特定的细胞中表达
Mohammadi指出，该方法仍然需要后续跟进。“如果你真的想找到最终的变体，你需要另一个下游分析，”他说。即使在这项研究中，研究人员也没有对所有未确诊的患者进行随访。他说:“要证明(致病变种)到底是什么需要一段时间。”
但是Mohammadi说，他的团队现在正在与医院合作，包括圣地亚哥的Rady儿童医院，以进一步完善这种方法。蒙哥马利指出，“我们已经将这种方法用于跨越大量不同表型的罕见疾病样本，从神经系统到肌肉疾病。”
“真的都是来客。它可以对不同类型的罕见疾病产生广泛影响，”蒙哥马利说。