醫檢小百科-運用SNP訊息與大數據分析預測疾病風險
 
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年度/日期 2018/08/03 回上頁
作 者 王慈瑜 醫檢師/敏盛綜合醫院 檢驗科
標 題 運用SNP訊息與大數據分析預測疾病風險
內 容

人類基因體是由23對染色體所組成,約含有3X109鹼基對。根據2003年完成的人類基因體計畫(human genome project, HGP)的序列資料所顯示,約只有2%人類核苷酸序列帶有製造蛋白質的基因密碼訊息;而兩個無親緣關係的個體間,其基因體核苷酸序列僅有0.1%的不同,這表示基因體藉由大約3X106鹼基對的序列差異,造就了每個獨一無二的個體。而造成這些基因序列差異的原因就是基因突變。基因突變的原因有很多,像是天然的輻射、DNA複製錯誤而產生的自發性突變、或是由致突變化學物質誘導所產生。這些基因突變除了會改變原有的基因型以外、有些突變還可能影響生物體的表現型,亦或是造成遺傳性疾病的發生。會造成遺傳性疾病的基因突變發生機率非常低,大多數是由自發性突變所造成的,且多為單點突變(point mutation)。一般來說,除非發生突變的位置是在基因密碼區或是基因調控區,否則大多數的單點突變是不會改變生物體的表現型或是影響蛋白質功能。

基因序列的變異是由自然演化而來,且發生基因突變的機率高於1%時,可被稱為基因多型性(genetic polymorphism),而發生的機率小於1%時,僅能被稱作突變。約有95%的基因多型性屬於單一核苷酸多型性(single nucleotide polymorphism, SNP),這是指DNA的某一個特定位置可能會出現2種以上的核苷酸情形,而人類基因體平均每1000-1500個核苷酸中就會出現一個SNP,這表示人類基因體所含有的SNP數量約可多達3百萬個。

檢測SNP常用的技術原理主要是運用雜交反應(hybridization)與聚合酶連鎖反應(polymerase chain reaction, PCR)。以雜交反應為基礎的檢測技術有單股結構多型性(single-strand conformation polymorphism, SSCP)、變性梯度膠體電泳法(denaturing gradient gel electrophoresis, DGGE)、聚合酶連鎖反應-對偶基因特異性雜交反應(PCR-allele specific oligonucleotide hybridization, PCR-ASO)及解離曲線分析法(melt curve analysis, MCA);以合成DNA為主的聚合酶連鎖反應為檢測基礎的技術有DNA定序(DNA sequencing)、序列特異性引子PCR(sequence-specific primer-PCR, SSP-PCR)及雙去氧核醣核酸指紋分析(dideoxy DNA fingerprinting);以酵素切割反應為基礎的技術則有聚合酶連鎖反應-限制酶片段長度多型性分析(PCR-restriction fragment length polymorphism, PCR-RFLP)及單股DNA特異性核酸酶分析(heteroduplex analysis with single-strand specific nucleases);前述的檢測方式大多無法一次檢測大量的SNP位點,於是便發展出可同時檢測多種SNP的技術,例如微陣列技術(microarray technology)及次世代定序技術(next generation sequencing technology, NGS technology)[5]。

SNP arrays所應用的原理與雜交反應類似,但可以一次同時偵測上千種的SNP位點。SNP array的分析方法,是先將會與已知SNP序列互補的引子結合在矽晶片、玻璃珠或磁珠等材質介面上,製成分析用微陣列;接著將全基因組DNA進行擴增反應後,透過酵素反應將擴增後的全基因組DNA打斷;接著將DNA片段進行沉澱以去除雜質,然後將DNA片段回溶;回溶後的DNA片段與微陣列中的SNP互補引子進行序列特異性的雜交反應,接著再加入探針進行訊號分析。如果有完美的互補情形發生,則會發生擴增反應而偵測到訊號;若是無互補序列出現,則不會有訊號產生[1][2][5]。

因為SNP發生的機率很高,而且每個人的基因體所攜帶的SNP組合也不盡相同,所以可以將SNP當作基因標記(genetic marker)並應用基因資料庫的數據分析來進行生物醫學方面的研究,像是探討SNP與人類癌症的關係〔Etebari等人利用SNP array對Non-Hodgkin Lymphomas(NHL)進行核型分析(karyotyping)、Song等人利用SNP array發現腫瘤蛋白p53及Janus kinase 2(JAK2)V617F突變與骨髓增生性腫瘤(myeloproliferative neoplasms)之間的關係〕[5]、與罕見疾病的相關性〔Li C.F.等人利用SNP array發現一種發生於1/8500-1/25000新生兒的罕見疾病-裂手裂足症(split-hand/foot malformation, SHFM)的第三型與beta-transducin repeat containing (BTRC) 基因的exon 1上的SNP位點(染色體10q24.32)有關〕[5]、與治療藥物的反應性〔人類白血球抗原HLA-B*1502及HLA-B*5801基因的SNP與服用allopurinol及carbamazepine所引起藥物不良反應造成的史帝文生-強生症候群(Stevens-Johnson syndrome, SJS)有關〕等。

除了利用SNP當作基因標記發現基因缺陷的相關疾病外,更可整合SNP基因檢測結果、所處環境狀態、營養狀況及生活型態等因素,再應用大數據資料庫的分析預測各項疾病風險與性狀特徵的結果。許多疾病(例如:癌症、心血管疾病、內分泌及自體免疫…等等)已被國際研究證實和遺傳到患病風險較高的基因有關,舉例而言,一等親內(母親、姊妹)若曾經得過乳癌,則其得到乳癌相關疾病的機率,將比一般婦女高出二至四倍[3]。因此,一個人的健康狀態與基因體質有著密不可分的關係。雖基因是與生俱來的遺傳組合,利用SNP檢測結果鑑定DNA序位上面的關鍵點位,透過與生物資訊進行基因資料庫比對,可得到疾病風險預測的結果,例如,配合家族史進行疾病風險的預測〔BRCA1基因的SNP與遺傳性乳癌的風險預測[4]、 rs2075650 (TOMM40/APOE)的SNP與遺傳性冠狀動脈疾病的風險預測[6]〕,如預測為高風險族群時,其健康管理模式必須作個人化適當調整。


參考文獻

1.  https://www.illumina.com/

2.  Gibbs JR, Singleton A. Application of Genome-Wide Single Nucleotide Polymorphism Typing: Simple Association and Beyond. PLoS Genet. 2006, 2(10): e150.

3.  Do CB. et al. Comparison of Family History and SNPs for Predicting Risk of Complex Disease. PLoS Genet. 2012, 8(10): e1002973.

4.  Luisel J. Ricks-Santi et al. BRCA1 polymorphisms and breast cancer epidemiology in the Western New York Exposures and Breast Cancer (WEB) study. Genet Epidemiol. 2013, 37(5): 504–511.

5.  Jari Louhelainen. SNP Arrays. Microarrays 2016, 5(4), 27.

6. Morten K.C. et al. Coronary artery disease-associated genetic variants and biomarkers of inflammation. PLoS One. 2017, 12(7): e0180365



 
 
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