撰文 | 木兰之枻 大规模平行测序推动了遗传诊断的飞速发展,然而测序发现的众多意义未明变异(VUSs)仍是临床遗传学面临的重要挑战。这其中如何对ATM和BRCA1/2等大型基因的VUSs进行饱和高通量功能分析是当前亟待解决的关键难题【1】。ATM基因编码的蛋白是DNA损伤应答(DDR)通路的核心调控因子和重要抑癌因子,在维持应激条件下的细胞稳态中发挥关键作用。ATM基因的纯合致病性变异会导致共济失调毛细血管扩张综合征(A-T),而致病性杂合变异则会导致多种癌症风险增加。因此,ATM基因的遗传筛查在高风险人群和肿瘤常规筛查中都非常重要。除此之外,ATM功能缺失状态也被用于指导临床治疗:例如PARP抑制剂奥拉帕利(Olaparib)已被批准用于治疗携带ATM等同源重组修复基因缺失的转移性去势抵抗性前列腺癌【2-3】。综上可知,对ATM基因所有单核苷酸变异(SNVs)进行功能评估,在癌症风险预测、A-T疾病诊断、癌症治疗方案指定以及患者预后等方面均有非常重要的临床意义。目前而言,
ATM变异的功能解析仍存在诸多困难,不同临床实验室对多种变异的解读存在显著分歧【4】。因此,如何建立新的研究策略,以对ATM基因所有SNVs进行全面系统的分析与评估,是当下研究的重点。 2025年6月27日,韩国延世大学医学院的Hyongbum Henry Kim实验室在Cell杂志上发表了题为Functional assessment of all ATM SNVs using primeediting and deep learning的论文。文章整合引导编辑(primeediting)与深度学习算法,对ATM基因编码区所有变异的功能进行了系统性全面评估。通过将功能数据与现有临床数据整合分析,本研究验证了该评估体系在预测ATM变异携带者癌症易感性和患者预后方面的有效性。 基于此,研究者还成功开发出预测模型DeepATM,可以准确预测ATM遗传变异的功能,为全面解析所有ATM基因SNVs的细胞效应提供了有力工具(Nat Biotechnol | 魏文胜团队系统揭秘人类基因组中“沉默突变”的功能性“低语”)。 鉴于ATM缺失会导致细胞增殖和存活能力下降,研究者首先构建出ATM单倍体HCT116细胞以开展SNVs功能筛选分析。随后,研究者利用引导编辑结合奥拉帕利处理,对ATM基因55和56号外显子进行了初步的饱和突变筛选。该筛选证实,在ATM单倍体背景下结合奥拉帕利处理,能更有效区分并评估ATM基因SNVs的功能差异。 研究者进一步构建了覆盖ATM基因全编码区的epegRNA文库,并在ATM单倍体细胞中进一步证实了奥拉帕利处理的必要性。随后的系统性功能评估可将ATM基因24534种SNVs分为无功能(即奥拉帕尼存在时细胞适应性丧失)、中等功能和功能变异三大类,其中前两类统称为“功能缺陷型变异体”。研究者还选取部分突变开展验证实验,有力证实了筛选策略的准确性和有效性。研究者还将功能评估结果与多种生物信息学预测工具进行比较分析,发现AlphaMissense及CADD与实验结果吻合度最高,但也仅呈现出中等水平的相关性,这凸显了实验验证的必要性。后续与PhyloP的关联分析发现,ATM基因进化保守区域对氨基酸改变的耐受性降低。此外,功能型SNV的BLOSUM氨基酸替换倾向性评分更高。对不同类型SNVs的分析发现,88%的无义突变和79%的剪接受体/供体位点突变属于无功能型变异,相比之下,仅30%内含子突变和20%错义突变属于无功能变异,这也与BAP1、VHL和DDX3X基因SNVs的分析结论一致。分析还指出,特定类型氨基酸替换如W>G/C/R/S/L、V>D、L>P/R、R>P、Y>D等高度有害,且非极性替换为带电氨基酸更易导致功能受损。 研究者还深入探究了ATM基因SNVs功能评估结果的临床意义,证实了其与现有临床遗传变异分类结果的一致性。通过与人群变异频率数据库gnomAD的比较分析发现,无功能变异在普通人群中随进化选择而被自然淘汰。在UKB数据库中开展的癌症累积发病率分析发现,ATM功能分析结果为评估变异携带者的患癌风险提供了有力依据,其中携带无功能变异的个体面临更高的患癌风险。随后的乳腺癌患者数据库分析也证实了ATM功能评估体系的临床价值。基于功能评估结果,研究者还对ATM基因的多种SNVs进行了重新分类。研究者通过分析GENIE和gnomAD数据库中ATM基因错义突变的分布频率,证实了功能评估在分析ATM基因变异与癌症风险相关性的临床实用性。研究者还对慢性淋巴细胞白血病(CLL)和膀胱癌患者的基因组数据进行了分析,验证了SNVs功能评估预测癌症患者预后的能力。 最后,基于建立的23092种ATM基因SNVs功能评估数据集,研究者开发了深度学习预测模型DeepATM,并对剩余4421种功能未注释的SNVs进行了预测。经UKB和GENIE数据队列的联合分析,研究者证实了DeepATM预测ATM基因SNVs功能的准确性和临床价值。 总体而言,本研究基于引导编辑新技术和深度学习算法,首次实现了对ATM基因全编码区所有点突变的功能评估,并通过多重联合分析证实了点突变功能评估的准确性和临床应用价值。这一研究不仅建立了一个面向更多功能未知点突变的系统评估平台,也为后续遗传变异的功能及疾病诊疗探索提供了新的思路。 原文链接https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.05.046
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参考文献
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