产前诊断新突破：妙取胎儿基因组

幸福侠侣

来源：南方周末

在以往的产前诊断中，孕妇一般需要羊膜穿刺术等具有入侵及创伤性的产前检查，才能准确检测胎儿的DNA。 （CFP/图）

• 仅仅通过采集孕妇的血液样本和父亲的唾液样本，而无需进行任何创伤性采样，科学家就能分析出胎儿的完整基因组，从而预测孩子未来的健康风险。
  

孩子还没有出生，就能够以一种安全的方式对其基因组进行测序，从而预测孩子未来的健康风险。这项工作最近被科学家在实验室中实现，而根据某些专家的乐观估计，短短五年后这项技术就可能在临床上得到应用。

科学家只是采集了孕妇的血液样本和父亲的唾液样本，没有进行任何创伤性的采样，就分析出了胎儿的完整基因组。研究由美国华盛顿大学的博士生雅各布·金斯曼（Jacob Kitzman）等人完成，论文发表在2012年6月6日出版的《科学·转化医学》上。这被专家称为是一项“超凡”的技术，“非常卓越”。

尽管做一次测序的费用高昂，大约需要2万至5万美元，目前也无法走出实验室，但一些人已经开始对其可能带来的伦理问题表示担心。这项技术可能会让父母出于偏好对胎儿进行选择，增加人工流产的数量。

不过，好处也是非常明显的。“这项工作开启了一个可能性，即我们将能够以单一、无创的方式，扫描一个胎儿的完整基因组，筛查超过3000种单个基因造成的疾病。”论文作者之一、华盛顿大学基因组科学副教授杰·申杜雷（Jay Shendure）表示。

无创诊断

金斯曼等人工作的基础，是1990年代科学家在另一个实验室中作出的一项发现。

1997年，香港中文大学的卢煜明教授及其同事发现，孕妇血浆中的“游离”DNA中，有大约10%是来自胎儿的。他由此开始，在这个方向上一直研究了下去。2010年，卢煜明等人在《科学·转化医学》上发表了一篇文章，说明了这些游离的DNA片段可以用来重建胎儿的完整的基因组，并可用于无创性产前诊断。

卢煜明当时这样形容“重建”的工作：“我们的工作好比要完成一个有数百万片的拼图。此外，因为母体血浆内的胎儿DNA是被大量孕妇本身的DNA包围着，我的工作便好比在拼图前，再加进多个其他的拼图，然后才开始拼合原先的第一个拼图。”

这项工作为无创性产前诊断开创了新的研究领域，孕妇由此可以避免羊膜穿刺术等具有入侵及创伤性的产前检查，亦可准确地检测胎儿的DNA。以往的入侵性检查，对孕妇和胎儿都会构成危险。

卢煜明等人在他们2010年发表的工作中，绘制了一个胎儿的基因组的数十万个DNA编码类型，并检测他是否患有一种罕见的血液病——地中海贫血。

在卢煜明等人展示了新技术的可能性之后，世界上的多个研究组开始尝试在这一领域做出突破。比较主要的研究组除了卢煜明和申杜雷之外，还包括美国斯坦福大学的史蒂芬·奎克（Stephen Quake）研究组。

许多研究者之前已经在用相关技术检测胎儿是否患有唐氏综合征。唐氏综合征是一种因婴儿细胞染色体异常而引起的疾病，患病的婴儿会出现不同程度的智力迟钝，而统计表明每660个新生儿中就可能有一个患有唐氏综合征。但是这种检测每次只能查某一种疾病，新的技术让研究人员有可能做到一次筛查多种疾病。

克服障碍

“当然，卢博士是整个领域的先驱，他最早发现了母体循环系统中有胎儿的DNA。”申杜雷对南方周末记者说，“他们2010年的论文清楚地显示出此种重建是有可能的，但他们的工作也有一些局限性。”

申杜雷总结了卢煜明研究中存在的三个主要局限。首先，卢煜明等人对父本的采样没有找到无创的方法。在卢煜明等人的研究中，尽管母本采样是无创的，但父本的采样却是创伤性的。

其次，他们没有尝试检测新生突变；第三，他们只查看了基因组的常见多态性，而没有查整个基因组序列。

“尽管在一些基本概念上我们是基于他们2010年的论文，但我们引入了新技术，以便以完全无创的方式，预测婴儿的整个基因组序列，而且不存在这些局限性。”申杜雷说。

在实验中，申杜雷的研究组采集了一名怀孕18周的妇女的血液样本，以及胎儿父亲的唾液样本。通过将母本和父本的DNA进行比照，研究人员识别出那些能够在计算机上拼接成胎儿基因组的DNA序列。等到孩子出生时，他们采集脐带血，将孩子实际的基因组与计算机预测结果相对照，发现准确率超过了98%。后来他们又做了另一对怀孕刚刚8周的夫妇，母本血液中的胎儿DNA数量少很多，但结果也是成功的。

在他们的实验过程中，金斯曼等人克服了一系列的技术障碍。这些障碍曾经阻碍了其他研究组在这个方向上的努力。由于血浆样本中的DNA大部分都来自母体而不是胎儿，因而一个关键的问题是如何找出哪些遗传性变型是由母亲传给胎儿的。金斯曼等人为了解决这个问题，使用了一种新近发展出的技术，来解析母亲的单倍基因型，将一条同源染色体上的遗传变异进行分组。由此，研究者就能以很高的准确率找出一个婴儿的遗传物质中哪些部分来自母亲，哪些来自父亲。

这项新的技术能够识别出胎儿基因组中非常微小的变化，小到一个字母的改变。“这种改进了的分辨率就像是把两本书贴在一起，然后能够看出某一页上有一个单词拼错了。”金斯曼说。

金斯曼等人的新技术还试图找到胎儿基因组中的新生突变，这些突变既不是来自母亲，也不是来自父亲，而是在生殖过程中其他一些环节中产生的。许多严重的遗传疾病就是以这种方式产生的，所以申杜雷会强调他们这一改进的重要性。在以前，直到婴儿出生，父母和医生是无从知道胎儿可能有哪些遗传疾病的。

用武之地

在金斯曼等人的实验中，他们成功地预测了婴儿44个新生突变中的39个。不过，他们的研究也存在非常大的假阳性率——它错误地预测了其他2500万个新生突变。这也意味着他们可能会预测出婴儿并不存在的遗传疾病。

“申杜雷博士的研究组总的来说显示了我们的方法即便推到极限也是有效的。”卢煜明评论说，“在我们2010年的论文中，我们以地中海贫血为例，展示了这种方法可以用于胎儿期的遗传疾病诊断。”

但卢煜明同时向南方周末记者表示，他并不认为申杜雷研究组显示这种方法原则上可以用于检测胎儿基因组中的新生突变。

“我想这项技术还需要数年时间，比如五年，才能准备好用于临床。”卢煜明说，“我想人们可能会说对整个基因组的测序会为孕妇提供过量的信息。……定向的检测会让这个方法更合算，也更容易为患者提供专家意见。”

申杜雷也表示，“基因组学生产数据的能力已经超过了我们将它们翻译成对医生和病人有用的信息的能力。”

“尽管对胎儿基因组的无创预测现在在技术上是可行的，但对数据的翻译——即便是单基因的孟德尔疾病——也仍然是一个巨大的挑战。”申杜雷说。

不过，他并不认为这项技术给人们带来的伦理担忧是杞人忧天。“因为我们翻译基因组信息的能力会很快赶上来。”他说，“然而，短期而言，我认为实质性的挑战是翻译单一基因造成的疾病。在我看来，对这类疾病的早期和无创检测，是该项技术可能产生最大影响的用武之地。”