Nat Genet：单基因疾病或许并不像科学家们想象中那么简单
来源：本站原创 2020-10-19 10:37
2020年10月19日 讯 /生物谷BIOON/ --从传统角度来讲，遗传学家会将疾病分为“简单”疾病和“复杂”疾病，前者即单一基因突变引发的疾病，而后者则是由多种基因突变所造成的疾病，然而，近日一项刊登在国际杂志Nature Genetics上的研究报告中，来自Stanley Manne儿童研究所等机构的科学家们通过研究发现，实际上很多疾病或许介于“简单”
2020年10月19日 讯 /生物谷BIOON/ --从传统角度来讲，遗传学家会将疾病分为“简单”疾病和“复杂”疾病，前者即单一基因突变引发的疾病，而后者则是由多种基因突变所造成的疾病，然而，近日一项刊登在国际杂志Nature Genetics上的研究报告中，来自Stanley Manne儿童研究所等机构的科学家们通过研究发现，实际上很多疾病或许介于“简单”疾病和“复杂”疾病中间。
图片来源：CC0 Public Domain
多年以来，研究患者机体基因组的科学家们已经观察到了患者机体的基因负担或额外的基因突变，这些突变会促进致病基因突变所产生的影响，并使其更强或更弱；从原则上来讲，这种现象或许能够帮助解释为何有些人更容易受到疾病的严重影响，而有些人则不会；然而关于基因负担的概念一直存在争议，这在很大程度上是因为研究人员一直很难分析和理解其特性。如今科学家们就使用大量的遗传和功能性手段来证明由单一基因所诱发的疾病负担的存在。
这项研究中，研究人员重点对数百名Bardet-Biedl综合征(Bardet-Biedl syndrome，BBS)患者进行了研究，这是一种影响机体认知功能、视力、肾功能和体重调节的疾病，关键的是，所有患者都已经被诊断为BBS患者了，因为其携带了25个已知与该疾病相关的基因中的一个突变，目前这些患者已经完成了基因诊断，当研究者分析这些患者机体中所有已知的BBS基因时，他们发现，这些患者携带了3倍多的额外突变，其模式更容易让研究人员联想到复杂特征的遗传性疾病，比如阿尔兹海默病和2型糖尿病等，此外，这些突变的分布模式也并不是随机的，而是聚集在编码两种不同蛋白复合体的基因亚群周围，相关研究结果表明，这些额外基因突变的效应不仅是由其数量，而且还是由其在疾病网络中的位置所驱动的。
本文研究结果也表明，在临床环境中，遗传数据的类型应该返回到对患者的研究中；研究者Nico Katsanis博士表示，我们必须扩大目前的研究范围来寻找单一致病基因之外的其它答案，我们一直都知道，疾病的因果关系或许并不是二元的，而是连续的，但目前我们缺乏证据和工具来对其检测。如今研究人员希望能够更加深入地了解疾病的发生机制并对其进行预测。后期研究人员将会将本文研究结果应用到研究其它一系列疾病中去，同时还会重点关注加速疾病严重性的基因突变网络。（生物谷Bioon.com）
原始出处：
Maria Kousi, Onuralp Söylemez, Aysegül Ozanturk, et al. Evidence for secondary-variant genetic burden and non-random distribution across biological modules in a recessive ciliopathy, Nature Genetics (2020). DOI:10.1038/s41588-020-0707-1
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