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【高通量测序技术不断突破遗传病诊断瓶颈】
随着人类基因组计划的完成，基因组学研究快速发展起来，并逐渐由科研走入临床，越来越广泛地应用于遗传病的筛查与诊断。近年来，高通量测序技术发展十分迅速，使得基因检测效率不断提高，为临床疾病诊断提供了可靠依据。
戴毅教授表示，十年前临床对于遗传病，如杜氏肌营养不良症 (DMD)的微小突变检测，主要是依靠Sanger测序技术，但由于DMD的致病基因由79个外显子构成，Sanger测序技术在检测方面具有一定的局限性，难以快速稳定的完成所有外显子检测，而随着高通量测序技术的发展，这个问题很快得到解决，通过基因芯片捕获和高通量测序的方法可以准确检测出致病基因的微小突变。
基于高通量测序技术， Panel (将若干基因对应的探针设计到同一张捕获芯片上以捕获目标DNA并用于后续基因检测) 检测应运而生，由于其可以在较短的周期内一次性检测多个基因而迅速在临床中得到广泛应用。随着芯片覆盖的目标基因及区域的增大，Panel能捕获到的致病变异也随之增加。戴毅教授举例道，如华大基因早前的1445-单基因遗传病检测Panel，包含了临床中具有检测意义的多种单基因病致病基因。
目前认为，单基因遗传疾病约85%的基因变异位于基因组外显子区，许多遗传病研究者将关注点聚焦在了该区域，这也加速了WES测序技术的出现。随着高通量测序技术的发展，WGS的检测范围更为全面而广泛，可以同时检测单核苷酸变异、拷贝数变异及线粒体环基因变异等，进一步提升了临床遗传病诊断的效能。
那么WGS的出现是否会取代WES，又或者WES是否会取代Panel呢？在戴毅教授看来，每一种技术都有其存在的优势与价值，例如Panel针对的是小范围的基因检测，具有更高的测序深度，可保证检测范围的敏感性，很少发生致病突变的遗漏。他认为，当检测目标比较明确的时候可以优先选择Panel检测。
WES的优势在于其更大的测序范围，测序数据量10-12Gb就可以得到100X的有效测序深度，能够对2万多个基因同时进行检测。但WES的优势与不足也是瑕瑜互见，与Panel相比，WES测序范围扩大后，其测序深度远不及Panel，此外，在帮助病因诊断时WES成本仍然较高，目前的分析方法也尚未完善，有时无法从海量的数据中迅速找出有意义的信息。对此，戴毅教授表示，针对WES存在的问题，临床实践中也探寻到一些解决方案，如采用虚拟Panel，测序后根据患者临床表型的指向分阶段进行分析，这种分析策略在一定程度上减轻了生物信息分析和数据解读的压力。目前，当临床对目标疾病诊断没有明确方向时，更倾向于使用WES测序技术。
Panel与WES在遗传病检测方面各有优势，但仍然存在一些技术上的局限性，尤其在一些外显子区域外的致病突变以及结构变异方面。相比之下WGS可对受检者基因组中的全部DNA序列进行检测，较WES所覆盖的区域更广，可较好的检测拷贝数变异、线粒体基因组突变等变异类型。WGS虽然优势明显，但价格昂贵却是其大规模临床应用的一大阻碍，并且与WES一样，WGS同样存在数据分析方面的挑战，其覆盖的区域是WES覆盖区域的50-100倍，相当于数据池也扩大了50-100倍。
根据戴毅教授自己的应用体会，他表示，临床目前还是很少直接使用WGS进行遗传病检测，更多的是用于一些疑难病例，如WES检测没有发现致病突变，但又肯定患者是遗传病的情况。他还提到，随着WGS成本的下降及分析方法的提高，WGS定会有更加广阔的临床应用场景，并且如果测序深度能够进一步提高到50X，很好覆盖WES测序所涵盖的检测范围，WGS则完全有可能取代WES。
【MDT团队建设提升临床遗传咨询能力】
基因检测技术在临床的应用已然为疾病的预防、诊断提供了一把“利器”，但在临床转化的过程中，要实现其意义，遗传咨询是必不可少的一环。
无论是panel、WES或WGS，就临床中患者对基因检测技术的接受度而言，戴毅教授认为，患者的态度取决于医生对该技术的了解程度以及咨询建议。在检测前进行遗传咨询时，如果医生对疾病可能的检出概率有一个准确的预估，能够评判该技术是疾病诊断的金标准还是仅用于辅助诊断，并根据相关指南与规范选择适用的技术，那么患者的接受度会很高。他还表示，由于不同检测方法在疾病检出率方面的优势与局限性不同，在进行遗传咨询时与患者充分沟通不同检测方法的优势与劣势也十分重要。
但目前，基因检测技术应用于临床面临的最大挑战是遗传咨询服务的欠缺，尤其检测后的报告解读是目前国内遗传咨询的薄弱环节。戴毅教授指出，在遗传咨询服务方面仍有许多问题需要解决，一些发达国家的经验值得我们借鉴，例如美国遗传专业的临床工作者分为遗传科医师与遗传咨询师，他们会与其他科室的医生组成一个多学科会诊 (Multiple Disciplinary Team, MDT) 团队向患者提供服务，检测前由遗传咨询师提供相关建议，而检测后如需制定治疗方案，则由遗传科医师来完成。
虽然我国在临床遗传咨询专业人员培训方面也进行了诸多尝试，但该领域的发展仍有较大的改进空间。戴毅教授表示，从临床的角度来说，MDT团队是一个很好的解决方案，自己所在的科室也建立了这样的团队，临床中涉及遗传病的其他亚专业医生也都参与其中，当他们拿到基因检测报告，无法明确其意义时，团队会一起讨论，从而给出诊断和治疗建议。
【推动数据共享 推进遗传病研究发展】
在当今的大数据时代背景下，建立中国人群和遗传病数据资源共享库，对于揭示疾病病因、做好预防、掌握人口健康状况、引导研究设计、科研成果的临床转化都有着重要作用。行业中也一直有专家在呼吁中国人群及遗传病共享数据库的建立，但当前存在着数据信息化标准不统一、业务流程不统一等问题。
对此，戴毅教授表示，从宏观角度来看，临床检测患者共享数据利大于弊。临床对遗传病的诊断重点在于致病位点的判定，而通过共享的大数据可以了解疾病的致病位点在人群中的分布情况以及类型和特征。当前国际上的人群数据库中主要数据来源于欧美人群，但不同地区、不同人种之间多态性位点频率和遗传病致病位点都相差甚大，建立中国人自己的人群数据库和遗传病共享数据库，对我国甚至整个东亚地区一些特殊致病位点的发现有着重要意义。
由于我国第三方基因检测机构比较发达，汇总起来，WES已积累到相当数量，但这些数据都分散在各个机构，戴毅教授呼吁，如果能将这些数据脱敏后聚集在国家级公共的数据库中，将会极大地推动生命科学的相关研究。他还提到，在大数据时代，疾病数据共享在全世界范围内都是一种趋势，但在这种趋势下需要规范处理数据，做好脱敏、合理利用，才能展现其价值与意义。
【专家简介】
戴毅 医学博士 北京协和医院 神经科 副教授 副主任医师
长期从事神经系统疑难罕见病诊疗，主要致力于神经系统单基因遗传病基因诊断、治疗及遗传咨询。中华医学会神经病学分会遗传学组秘书，北京医学会罕见病分会委员，北京医学会神经病学分会青年委员。
作为访问学者，在美国UNC-Wellstone Center for Muscular Dystrophy Research和Duke University Medical Center-Duke Muscular Dystrophy Association (MDA) Clinic访问学习。
作为子课题负责人，参加罕见病国家重点课题研究，以第一作者发表的SCI文章10余篇，累计影响因子50分以上。
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