희귀 유전 변이의 유병률과 NGS 데이터 해석에서의 의미.

저자 및 소속: Yangrae Cho, Chul-Ho Lee, Eun-Goo Jeong, Min-Ho Kim, Jong Hui Hong, Younhee Ko, Bomnun Lee, Gilly Yun, Byong Joon Kim, Jongcheol Jung, Jongsun Jung, Jin-Sung Lee. Syntekabio Incorporated, Yonsei University College of Medicine 등.

초록: 차세대염기서열분석(NGS) 기술은 유전질환과 관련된 돌연변이를 발견할 수 있을 만큼 발전했다. 본 연구는 원인 변이를 검출하고 이후 유전질환을 예측하기 위한 1차 스크리닝 도구로 targeted NGS가 가능한지 평가했다.

연구진은 환자 81명과 대조군 22명으로 구성된 103명의 참가자를 대상으로 3.7 megabase 표적 영역에서 질병 유발 돌연변이를 찾기 위해 병렬 계산을 수행했다. 참가자 데이터 분석은 로컬 데이터베이스와 슈퍼컴퓨터 200개 노드를 사용해 약 6시간이 걸렸다.

선택 유전자 내 모든 변이는 환자 1명당 평균 3.6개의 추정 질환으로 이어졌지만, 질병 유발 유전자에 제한한 변이는 올바른 질환을 식별했다. 특히 예측된 원인 변이의 12%만이 공개 데이터베이스에 원인 돌연변이로 기록되어 있었고 88%는 기록이 없거나 부족했다.

본 연구에서 대부분의 유전질환은 희귀 돌연변이에 의해 발생했으며 공개 기록은 충분하지 않았다. 그러나 대부분의 희귀 변이는 유전질환과 관련이 없었다. 이 데이터는 새로운 희귀 변이를 무시해서는 안 되지만 추가 임상 데이터와 함께 해석해야 함을 시사한다. 이 단계는 일차 진료의와 부모에게 적절한 조언을 제공해 희귀 유전질환의 1차 스크리닝이라는 방법의 목적을 달성하는 데 필요하다.