2015年初的時候，在工作中比較困擾我的一個問題是，大部分罕見病家系都較?。ó斎唬傩〉募蚁狄脖葐我换颊叩摹肮吕比菀追治觯?，而且通過全外顯子組測序（WES）、對照某個基因-疾病數據庫（如HGMD7目前最新的2016年第4季度專業(yè)版）后，如果已知致病基因內未發(fā)現突變，那么該家系就有可能會成為暫時的“懸案”：即明明強烈懷疑這是罕見單基因病，但我們就是無法找到致病基因突變。

對這種家系，根據一系列規(guī)則與條件，例如由計算變異特征得出、根據生物學功能實驗推斷、以及借助群體遺傳學頻率信息估計，通常情況下我們能找出一個候選遺傳變異列表，即致病突變有可能存在于這個列表中。接下來如何確定這個列表中的每個變異是否具有致病性8、是否可以導致該疾病，就成為很棘手的問題：我們可以查閱文獻推測基因功能及其與疾病的關聯(lián)關系，但出于成本考慮，無論是干實驗（如蛋白質突變的計算機模擬）還是濕實驗（體外模型、模式生物等等生物學功能表征）都不可能立刻展開。

2015年3月，我正好參加了美國醫(yī)學遺傳學與基因組學會ACMG9在美國猶他州鹽湖城舉辦的年度臨床遺傳學大會10（AMCG），其中一個報告吸引了我的注意：貝勒-霍普金斯孟德爾基因組學中心建立的GeneMatcher11（基因配對網），致力于鏈接全世界對相同基因感興趣的臨床醫(yī)生與科研人員。

GeneMatcher的一種最簡化應用是，將上文說到的基因列表全部輸入，如果此前也有人輸入過相同的一個或幾個基因，那么GeneMatcher就會通過電子郵件告訴我對方的聯(lián)系信息，便于彼此合作。這個功能看似簡單但卻可以解決許多實際問題，特別是當某個科研實驗室專門研究某種基因/蛋白的功能但缺乏臨床數據支持，而某個醫(yī)生在病人的基因組數據里發(fā)現了這個基因上的變異但缺乏對其功能的了解時，GeneMatcher就可以將此二者真正地鏈接起來。

這無論對罕見病的診斷、對科研成果的發(fā)表、還是對后期潛在治療方法或藥物的開發(fā)都具有十分重要的意義。另外一種情況是，多個實驗室同時在某種罕見病中發(fā)現了某個基因或某些彼此相關基因里的變異，大家可以通過GeneMatcher匯集病例，從而提高研究結果的可信度與文章發(fā)表的可能性及影響力。

此后出現的Matchmaker Exchange12更是將GeneMatcher及全球另外6個具有相似功能的數據庫全部納入其中（稱為“會員組織”），并部分采用7個額外數據庫的內容（稱為“參與單位”），形成可以互相訪問的網絡并實現數據共享。

圖片來自http://www./

在本職工作之余，近兩年我還參與了一些中國的罕見病相關工作。2015年底，隨著媒體上圍繞“林林”病情所展開的討論13，罕見病逐漸進入公眾視野，我也有幸參與了部分數據分析工作。幾乎同時，由多方聚力、北京中日友好醫(yī)院顧衛(wèi)紅教授擔任總協(xié)調人的“中文人類表型標準用語聯(lián)盟”CHPO14成立。HPO旨在為人類疾病中出現的表型異常提供標準化的詞匯表，并為今后的精準醫(yī)學及基因診斷的智能化、自動化奠定基礎15。

作為HPO中文化版本的CHPO則對中國的罕見病事業(yè)及精準醫(yī)療戰(zhàn)略都具有非凡的意義，而我也有幸在CHPO項目中負責翻譯一部分頭或頸部的異常。2016年底，“遺傳診斷大師”微信群成立，我先加入其中，后來成為群主。該群由全國各地乃至全世界的遺傳學、醫(yī)學專業(yè)人士組成，旨在交流遺傳診斷、遺傳咨詢以及臨床遺傳學方面的信息與業(yè)界最新進展，并經常有專業(yè)的罕見病、遺傳病病例討論，以及會議、報告的實時直播。

下面，結合最近幾年的體會，我打算提出幾個與罕見病相關的議題，供大家思考、探討。

1. 罕見病、單基因病、孟德爾病、罕見單基因病、遺傳病。

這幾個概念之間既有聯(lián)系，又有區(qū)別；經常替換使用，又容易造成混淆。罕見病，顧名思義，在人群中應該不常見。但究竟罕見到什么程度，各國、各機構定義不同16。單基因病則通常由單個基因中的突變導致（染色體畸變是否屬于此類疾?。浚?。孟德爾病，遵從等位基因分離的孟德爾遺傳規(guī)律的疾?。ㄒ舶–NV、結構變異、乃至染色體畸變）。罕見單基因病，既罕見，又由單個基因的突變導致（是否存在罕見的多基因/多因素疾?。渴欠翊嬖诔Ｒ姷膯位虿?？）。遺傳病，即遺傳因素在致病機理中占據主導地位（二型糖尿病、心腦血管疾病等家族聚集性較強的復雜常見病算不算遺傳??？）線粒體疾病、受到遺傳印記和動態(tài)突變影響的疾病又該如何歸類？

2. 基因檢測技術的現狀以及未來發(fā)展。

基因檢測極大地推動了罕見病的準確診斷。而在基因檢測的上游，從一代測序（Sanger），二代測序（NGS17），到三代測序（以PacBio為代表18），再到四代測序（納米孔等），我們在最近40年中經歷了世界科技史上屈指可數的超摩爾定律發(fā)展階段。DNA序列的讀取越來越快、越來越準，所需成本也越來越低：華大發(fā)布BGI SEQ19，Illumina發(fā)布NovaSeq20，PacBio發(fā)布Sequel21，Oxford Nanopore/MiniIon22便攜測序儀等蓄勢待發(fā)就是明證。然而，至少在目前，Sanger方法仍然是驗證基因組變異的金標準，而基因芯片/微陣列等“傳統(tǒng)”技術也仍然在基因檢測領域占有一席之地。二代、三代甚至四代的高分辨率技術是否會在未來取代這些傳統(tǒng)技術？將新技術推廣到臨床應用會面對哪些挑戰(zhàn)？

3. 數據分析與變異解讀。

伴隨高分辨率基因檢測新技術而來的，是數據分析與變異解讀方面的新情況，機遇與挑戰(zhàn)并存。測序產生的海量基因組數據已經使得不少臨床醫(yī)生望而卻步，基因組變異的致病性確認也越來越需要邀請專業(yè)“遺傳解讀師”的參與。最近，由世界最大出版社“施普林格-自然”出版、上海復旦大學王向東教授等主編的新書《臨床生物信息學應用》23就在這方面有詳細闡述。在全世界范圍內，目前基于WES的罕見單基因病遺傳診斷率總體上不超過40%，即一半多的病例仍屬于“懸案”。另有研究指出，定期對這些懸案進行重新分析，可以將診斷率提高10個百分點24。

可以想見，隨著基因組測序數據的積累以及生物學功能研究的發(fā)展，越來越多的基因被賦予生理/病理功能，而這些基因中的變異也就越來越多地與特定疾病聯(lián)系起來。既然如此，那么患者/消費者及醫(yī)療機構以外的第三方檢測機構是否可以推出這樣的服務，對已經測序但暫時沒有定論的病例，特別是帶有致病性不明的突變（VOUS）的病例，承諾提供有限或無限的更新解讀？這里面存在很多需要考慮的問題，比如遺傳診斷具有時效性（經由產前診斷發(fā)現的嚴重遺傳病很可能會導致人為的妊娠終止）。

再比如，某些報道出來的科研進展并不一定可靠，而根據不可靠的文獻進行遺傳咨詢、變異解讀則是很危險的。我們可以考慮這樣的情況，發(fā)表文章時（通常是大規(guī)模測序計劃開始以前的上世紀90年代或更早）作者在某種疾病D中發(fā)現了某個基因變異V，并且在某個控制組C（健康人群）中沒有發(fā)現該變異，于是將V報道為與D相關或導致D發(fā)生。然而在近幾年才建立起的大規(guī)?；蚪M數據庫（如ExAC25/gnomAD26）中搜索后我們發(fā)現，V在某地區(qū)，如東亞國家的普通人群中的頻率（如0.1%）顯著高于D的發(fā)病率（如0.001%），因此V很可能不是導致D的變異。

究其原因，有可能是當時的控制組C樣本量不夠（目前的ExAC已經達到6萬人級別），也有可能是實驗條件不足所導致的“假陽性”，即報道中的患者并不攜帶變異V。另一種科研報道不可靠的來源是，文獻出版界于21世紀初興起的開放獲取27（open access）潮流在客觀上催生出一些低質量科學、醫(yī)學期刊，閱讀文獻的時候一定要仔細甄別。

在不遠的未來，生命科學大數據（基因組、基因表達及轉錄組、表觀基因組、代謝組、宏基因組及微生物組、蛋白質組等）、人工智能/統(tǒng)計學習（經由大規(guī)模數據共享而實現；從簡單的分類器到類似阿爾法狗、IBM Watson的深度學習）、電子醫(yī)療/健康檔案（表型規(guī)范化，HPO/CHPO等）、生物醫(yī)藥背景知識等都將有機聚合，形成真正的個體化精準醫(yī)學（Alphabet、微軟、蘋果、阿里、百度、騰訊等IT巨頭都不約而同地瞄準了這個領域，其中也包括中國的碳云智能）。

2017年2月2日的《自然》雜志更是刊登了美國斯坦福大學研究人員撰寫的一篇論文，我個人認為標題可以翻譯為“深度神經網絡在皮膚癌分類方面已經達到皮膚病專家的水平”28。人工智能的表現擁有足夠多的數據以后，人工智能最終是否可以取代病理師，甚至取代醫(yī)生？具體到罕見病基因診斷方面，計算機最終是否能夠取代遺傳診斷師？

4. 新技術的作用階段：婚前、孕前、著床前、產前、新生兒。

近年來生物醫(yī)學領域的新技術層出不窮，對罕見病而言，中國的華大基因、貝瑞和康、嘉寶仁和、百邁客等機構已經逐步在實現：在婚前和孕前為患者或家屬提供咨詢、制定方案、評估風險；著床前（PGS/PGD及輔助生殖技術）和產前（NIPT等非侵入性技術）對遺傳病提供更有效地監(jiān)控；新生兒階段的篩查則為早檢測、早發(fā)現、早治療提供可能，也為以后的疾病管理提供分子遺傳學基礎。在其中的某個階段，在生物醫(yī)學倫理規(guī)范的框架下，是否可以使用基因編輯（CRISPR）手段人為地降低罕見病的發(fā)病可能性？（2017年2月14日，美國國家科學院NAS與美國國家醫(yī)學院NAM聯(lián)合撰寫報告，允許在嚴格的監(jiān)管下對嚴重疾病患者的生殖系細胞或早期胚胎細胞利用基因編輯手段開展臨床試驗29）

5. 罕見病在世界，罕見病在中國。

在日常工作中以及罕見病相關的微信群里，我經常能體會到這個領域的國際交流愈發(fā)頻繁，特別是經過類似GeneMatcher11的配對，世界各地的研究人員和臨床醫(yī)生能夠站在相同的平臺上進行合作。OMIM6、HGMD7、GeneReviews30等基因-疾病關聯(lián)數據庫、美國紐約哥倫比亞大學教授/北京希望組首席科學家王凱博士及團隊31編寫的AnnoVar32/Phenolyzer33/InterVar34等遺傳變異分析軟件等也是全世界通用。

同時，在罕見病方面，中國也有自己的國情。在以中國國家罕見病注冊系統(tǒng)35為代表的政府動議項目、以中國罕見病發(fā)展中心1為代表的罕見病公益團體與病友組織、以北京協(xié)和醫(yī)學院黃尚志教授為代表的醫(yī)學遺傳學臨床與科研精英們、以華大基因下屬分支和眾多“華創(chuàng)”為代表的第三方臨床檢驗機構，以及廣大醫(yī)務工作者的共同努力下，社會公眾已經對罕見病不再陌生。如何進一步推動罕見病科學普及，如何構建當前形勢下的遺傳咨詢培訓體系，如何完善罕見病倫理規(guī)范并實現立法36，如果規(guī)范基因檢測和遺傳診斷市場，如何建立中國人特有的遺傳變異譜（囊獲盡可能多的中國人基因組數據37，類似于ExAC25/gnomAD26），如何更高效地引進孤兒藥，如何設計與罕見病相關的醫(yī)療保障制度等等，都是值得深入研究的問題。

在罕見病、遺傳病事業(yè)方面，中國更具有獨特的優(yōu)勢。中國經濟水平的快速提升，使得近年來基因檢測及相關領域倍受資本青睞。在人才方面，中國有本土培養(yǎng)的醫(yī)學遺傳學專家學者、留學歸來報效祖國的精英、還有借助國家資助被派往全球的優(yōu)秀中青年訪問學者群體。中國人口基數大、罕見病例多，這也為醫(yī)學遺傳學科研提供了寶貴的樣本資源。

幾個小時前我觀看了在蘇州舉行的中國遺傳學會遺傳咨詢分會2017年會的微信視頻直播，其中包含許多罕見病事業(yè)相關的內容。包括中國科學院院士、上海交通大學賀林教授、美國辛辛那提兒童醫(yī)院黃濤生教授、美國哈佛大學沈亦平教授在內的多位大咖進行了精彩的演講與討論。

賀林院士提到利用互聯(lián)網/移動端平臺等操作模式進行遺傳變異解讀交流/交易，以及“中國優(yōu)先”。在罕見病和醫(yī)學遺傳學方面，中國過去落后于世界先進水平，隨后奮起直追，并通過舉辦遺傳咨詢短期培訓班、漢化英語資源（CHPO14、ACMG變異解讀指南8、GeneReviews30等）的過程快速提升了相關人員的整體水平。希望在不久的將來，中國能參與相關國際通用標準的制定、國際通用數據庫的共管38，最終建立自己的標準、指南、體系、數據庫，并推廣到全球。

本領域發(fā)展速度過快，每天都有新的動向，因此本文也是幾經修改、爭取能夠包含盡量多的最新內容。雖然如此，以上仍只是我的一家之言，難免偏頗。歡迎大家批評指正，謝謝！

注釋及參考文獻（所有網頁均在2017年2月18日訪問可用）

1. http://www./（中國罕見病發(fā)展中心官方網站）

2. http://www./（美國費城兒童醫(yī)院官方網站）

3. http:///（美國費城兒童醫(yī)院應用基因組學中心官方網站）

4.http://www.research./chop-research-institute-publications/press-releases/childrens-hospital-philadelphia-and-bgi-announce

5.http://www.ncbi.nlm./sites/myncbi/1Fa6eeFrrmf/bibliography/41433298/public/?sort=datedirection=descending（PubMed上我個人的發(fā)表文章列表）

6. http:///（由美國約翰·霍普金斯大學運營的在線人類孟德爾遺傳數據庫，包括權威的基因-單基因疾病聯(lián)系信息，每日更新）

7. http://www./（生命科學公司Qiagen旗下、由英國Cardiff大學維護的人類遺傳疾病基因突變數據庫，每季度更新）

8. 2015年，美國醫(yī)學遺傳學與基因組學會ACMG聯(lián)合分子病理學會AMP在GeneticsIn Medicine上專門發(fā)表了基因組序列變異的解讀標準與指南，免費全文見http://www./gim/journal/v17/n5/full/gim201530a.html；中國解放軍總醫(yī)院王秋菊教授團隊等也已經獲得原版授權，并且目前已經接近完成中文版的翻譯工作，具體見http://acmg./。關于基因組序列變異的解讀，此處可以展開成一篇獨立的文章

9. http://www./（美國醫(yī)學遺傳學與基因組學的行業(yè)協(xié)會）

10. http://ww4./acm1501/index.cfm?do=cnt.pagepg=1018

11. http:///

12. http://www./

13. http://www./article/719

14. http://www./；在非英語國家里，中國是第一個100%完成HPO翻譯工作的國家

15. http://human-phenotype-ontology./

16.美國在2002年通過的罕見病法案中將罕見病定義為美國總人口中患病人數少于20萬人，或每1500人中患病者不超過1人的疾病http://www./fdsys/pkg/PLAW-107publ280/html/PLAW-107publ280.htm；歐盟則在2004年將罕見病定義為每1萬人中不超過5人罹患且威脅生命或慢性致殘的疾病http://ec./health/ph_information/documents/ev20040705_rd05_en.pdf據筆者所知，到目前為止中國尚未對罕見病進行官方定義，但在2016年9月23日的“2016年第五屆中國罕見病高峰論壇”上，罕見病發(fā)展中心（CORD）主任黃如方先生作為主辦方代表在開幕式上正式發(fā)布《中國罕見病參考名錄》，其中包括147種罕見病http://www./content/details_12_3240.html

17. http://www./portal/hot/ngs.shtml

18. http://www./blog/?id=29

19.http://www./sequencing/bgi-launches-new-desktop-sequencer-china-registers-larger-version-cfda

20. http://www./sequencing/illumina-unveils-new-high-throughput-sequencing-instrument-jp-morgan

21. http://www./business-news/pacbio-launches-higher-throughput-lower-cost-single-molecule-sequencing-system

22.http://www./sequencing/uk-dutch-teams-sequence-human-genomes-oxford-nanopores-minion

23. http://www./us/book/9789401775410

24.科研論文見http://www./gim/journal/v19/n2/abs/gim201688a.html；媒體報道見http://www./sequencing/reanalysis-clinical-exome-data-over-time-could-yield-new-diagnoses

25. http://exac./；包含6萬個人類全外顯子組測序WES數據的大型數據庫，其基因組變異的頻率信息可以用于篩選導致罕見病或與罕見病相關的突變

26. http://gnomad./；類似于ExAC，但數據量更大，包含12萬6千個人類全外顯子組及1萬5千個人類全基因組的測序數據

27. http://baike.baidu.com/view/798036.htm；也稱開放存取。該話題涉及學術出版界、學術界及論文評審、作者貢獻等等諸多問題?？梢詥为氶_篇

28. http://www./nature/journal/v542/n7639/full/nature21056.html

29. http://www./catalog/24623/human-genome-editing-science-ethics-and-governance

30. http://www.ncbi.nlm./books/NBK1116/；專門針對遺傳類疾病，為醫(yī)生提供與臨床相關并且醫(yī)學上可操作的信息的在線定點照護資源。其內容格式類似于標準的學術期刊，包括診斷、管理與患者/家屬的遺傳咨詢

31. http:///（王凱教授的實驗室官方網站）

32. 遺傳變異注釋軟件，官方網站為http://annovar./，學術論文在線發(fā)表于2010年9月的核酸研究http://academic./nar/article/38/16/e164/1749458/ANNOVAR-functional-annotation-of-genetic-variants

33. 基因型-表型關聯(lián)分析軟件，官方網站為http://phenolyzer./，學術論文在線發(fā)表于2015年7月的自然方法學http://www./nmeth/journal/v12/n9/full/nmeth.3484.html

34.遺傳變異解讀軟件，官方網站為http://github.com/WGLab/InterVar，學術論文在線發(fā)表于2017年1月美國人類遺傳學雜志http://www./ajhg/fulltext/S0002-9297(17)30004-6

35. http://www./（國家罕見病注冊系統(tǒng)官方網站）

36.比如要考慮放開二胎政策對某些遺傳病患者家庭的影響；另見2016年初Quest/Athena Diagnostics被訴其基因診斷結果導致患兒死亡的報道http://www./molecular-diagnostics/mothers-negligence-suit-against-quests-athena-could-broadly-impact-genetic；中文報道見http://www./news/industry/173710.html

37.中國“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃，專欄10先進高效生物技術中提出，在生物資源利用技術方面，要聚焦戰(zhàn)略生物資源的整合、挖掘與利用，推進人類遺傳資源的系統(tǒng)整合與深度利用研究，構建國家戰(zhàn)略生物資源庫和信息服務平臺，擴大資源儲備，加強開發(fā)共享，掌握利用和開發(fā)的主動權，為生物產業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供資源保障。專欄14人口健康技術中提出，在精準醫(yī)學關鍵技術方面，要把握生物技術和信息技術融合發(fā)展機遇，建立百萬健康人群和重點疾病病人的前瞻隊列，建立多層次精準醫(yī)療知識庫體系和國家生物醫(yī)學大數據共享平臺，重點攻克新一代基因測序技術、組學研究和大數據融合分析技術等精準醫(yī)療核心關鍵技術，開發(fā)一批重大疾病早期篩查、分子分型、個體化治療、療效預測及監(jiān)控等精準化應用解決方案和決策支持系統(tǒng)，推動醫(yī)學診療模式變革。在生殖健康及出生缺陷防控方面，要解決我國出生缺陷防控、不孕不育和避孕節(jié)育等方面的突出問題，建立覆蓋全國的育齡人口和出生人口隊列，建立國家級生物信息和樣本資源庫，研發(fā)一批基層適宜技術和創(chuàng)新產品，全面提升出生缺陷防控科技水平，保障育齡人口生殖健康，提高出生人口素質。專欄24科技資源共享服務中提出，在生物（種質）資源與實驗材料共享服務平臺方面，要重點加強實驗動物、標準物質、科研試劑、特殊人類遺傳資源、基因、細胞、微生物菌種、植物種質、動物種質、巖礦化石標本、生物標本等資源的收集、整理、保藏工作，提高資源質量，提升資源保障能力和服務水平。http://www.gov.cn/zhengce/content/2016-08/08/content_5098072.htm

38.從2016年起，OMIM網站頻繁跳出窗口，鼓勵使用者捐款。完整捐贈人列表在http://www./donors

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