短读长全基因组测序，适合作为哪些疾病的一线检测？

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本研究基于丹麦国家基因组中心（DNGC）建设过程中的实施项目，建立了由临床医生、临床实验室专家、由丹麦医学协会组织任命的代表以及患者组织组成的全国专家网络，以指导全基因组测序的实施。全基因组测序的患者群体选择涉及了18个患者类别，时间跨度为45个月，最终对2317名患者完成了srWGS并出具临床报告。患者覆盖了心血管、儿科罕见病、神经遗传病、免疫缺陷、内分泌、胎儿医学、皮肤遗传病、听力遗传病等多个方向（如下图）。所有检测均在认证实验室完成，分析流程涵盖SNV/小InDel识别，也逐步纳入结构变异、重复扩增及SMN1/SMN2拷贝数分析等能力。

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研究将“解释性结果”定义为发现了与患者表型相匹配、且遗传模式也一致的C4（Likely Pathogenic）或C5（Pathogenic）变异，即基本可解释患者临床表现的致病或可能致病变异。以此为标准，2317例患者的总体诊断率为20%。平均每5名接受srWGS的患者中，大约有1名获得了明确的分子诊断。但不同患者类别的诊断率差异非常明显（如下图）。

C3 变异（Variants of Uncertain Significance）的报告实践在不同患者群体中也存在差异。在患有遗传性心脏病、先天性免疫缺陷、遗传性癌症、血液病或内分泌疾病患者中，20%至50%的患者有C3变异。相比之下，在其余患者群体中，C3的报告比例仅为 3%至 14%。

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作者进一步分析了不同疾病类别数据，结果显示，不同患者类别的诊断率差异非常明显，遗传性皮肤病最高，为60%；儿童肿瘤最低，仅6%（如上图）。其他常见类别中，儿童罕见病总体诊断率较高，遗传性心脏病、神经遗传病、免疫缺陷病等居中，而某些成人肿瘤/遗传肿瘤、肾病、精神科儿童青少年患者等类别因样本量较小或入组较晚，也表现出较大波动。这些结果说明了，srWGS在不同临床场景中，所能带来的分子诊断收益差别非常大。srWGS价值高度依赖患者选择和疾病谱特征。

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作者进一步针对特定的患者群体，如儿童和成人的罕见病患者进行了分析，以评估诊断率的变化（如下图）。儿童罕见病疑似患者均采用trio分析策略，即父母-先证者三联体检测。结果显示，这一策略在儿童罕见病队列中具有29%的总体诊断率，在儿童骨骼发育异常亚组中，诊断率可进一步提高到38%。在成人罕见病队列中，疑似单基因性骨骼发育异常的小样本亚组诊断率可达到50%。这些结果表明了，对于表型明确、单基因病可能性高、需要同时兼顾SNV/CNV/结构变异识别的疾病群体，WGS往往比更局限的panel或WES更适合一线使用。儿童罕见病患者往往存在明显遗传病线索，以trio为核心的一线srWGS可以兼顾诊断效率与解释能力。

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神经遗传病是另一个非常值得关注的领域。研究共纳入248例神经遗传患者，总体诊断率为 20%。不同亚型之间有明显差异，癫痫、神经病变、基底节神经疾病等亚组的诊断率较高，约在 23%–28%；肌无力、共济失调、遗传性痉挛性截瘫等亚组相对较低；其中痴呆、ALS/FTD以及小血管病亚组整体只有7%（图 C）。

该研究还纳入了135名内分泌患者，总体诊断率为 12%。在8个内分泌亚组中，部分疾病亚型诊断率接近 18%，例如性发育异常、单基因糖尿病、罕见甲状腺疾病；但另一些亚组，如器质性低血糖，诊断率则接近 0%（图 D）。

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srWGS单样本测序成本的快速下降是srWGS走向一线的重要现实基础，意味着在经济上开始具备现实可行性，特别是当患者本来就存在显著遗传异质性、后续很可能经历多轮补充检测时，一次性完成更全面的srWGS，反而可能更便宜高效。WGS很强大，但如果没有良好的临床分层和患者选择机制，就可能出现实际诊断率不如预期的情况。尤其在神经系统疾病领域，不同亚型的遗传架构差异极大。本研究可以帮助临床系统判断哪些专科值得优先布局srWGS，哪些专科则需要先进一步优化入组标准、表型分层或检测路线。

在大规模WGS落地中，除了明确的致病结果，还应该考虑怎样处理不确定意义变异（C3 ）和次要发现。不同患者类别在C3变异的报告策略上并不完全一致。这并不只是某类病更容易出VUS，更反映了不同学科对C3的报告容忍度不同。有的场景中，由于临床决策敏感且验证难度高，C3变异的报告就会更加谨慎。当WGS从科研转向临床，一线难题包含了准备怎样和患者谈不确定结果，怎样决定哪些偶然发现该不该报，谁来承担解释责任。在大规模WGS落地前，这些都必须事先做好规划。