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徐晨明教授:产前遗传诊断及产前筛查技术应用的现状与挑战
09/12/2019

产前遗传诊断在遗传检测手段上与一般遗传诊断并没有显著的差别,也是根据不同的疾病及变异类型,采用诸如染色体核型分析、荧光原位杂交技术、基因芯片、MLPA技术、基因测序等细胞遗传或分子诊断方法,对胎儿进行染色体疾病、DNA拷贝数变异、基因序列变异等方面的分析。

一个重要的区别就是检测样本是胎儿来源的绒毛、羊水或脐血等,同时对诊断的时间窗有要求,需要在孕26周前获得诊断结果,以符合产前伦理的要求,所以要求孕妇尽早在孕早期前来就诊,同时在准确性、敏感性和稳定性上有更高的要求。

徐晨明 教授 生殖遗传科主任
上海交通大学医学院附属国际和平妇幼保健院
上海交通大学医学院附属国际和平妇幼保健院生殖遗传科主任,研究员、博士生导师。1996年获浙江大学生命科学学院遗传学硕士学位,同年进入浙江大学医学院附属妇产科医院工作,2008年获浙江大学医学院妇产科学博士学位,2011年度获教育部“长江学者和创新团队发展计划”创新团队骨干成员资助,曾作为访问学者赴香港大学妇产科系玛丽皇后医院和澳大利亚悉尼大学皇家北岸医院进行临床科研交流。历任浙江大学附属妇产科医院生殖遗传科副主任、生殖遗传教育部重点实验室主任助理,兼任中国医师学会医学遗传学分会委员、中华医学会医学遗传学分会细胞遗传学组委员、中国遗传学会遗传诊断分会委员、中国优生科学协会理事、上海市医学会分子诊断分会委员兼秘书等。
精准解读遗传信息,是产前诊断更大的挑战和难点

产前遗传诊断在遗传检测手段上与一般遗传诊断并没有显著的差别,也是根据不同的疾病及变异类型,采用诸如染色体核型分析、荧光原位杂交技术、基因芯片、MLPA技术、基因测序等细胞遗传或分子诊断方法,对胎儿进行染色体疾病、DNA拷贝数变异、基因序列变异等方面的分析。

一个重要的区别就是检测样本是胎儿来源的绒毛、羊水或脐血等,同时对诊断的时间窗有要求,需要在孕26周前获得诊断结果,以符合产前伦理的要求,所以要求孕妇尽早在孕早期前来就诊,同时在准确性、敏感性和稳定性上有更高的要求。

另一个区别是产前胎儿阶段表型的获得不像儿科那样详尽,很多表型的获取受限,或者表型在胎儿阶段还没有显现,遗传诊断结果将作为重要、甚至是唯一的依据来决定孕妇是继续妊娠还是引产,风险更大,责任更重。尤其是对一些非常见类型变异,数据库没有收录,文献也没有报道过的,我们应该怎样认定或者排除它确实是一个致病基因还是一个与疾病无关的良性变异呢?因此,我认为产前诊断更大的挑战和难点是精准的遗传信息解读。除了实验室遗传诊断人员、生物信息分析人员,临床医生应该成为遗传数据分析的主角,将临床表型和基因型的关联性分析作为产前诊断的重要核心步骤,慎重进行临床决策

我国地区间产前诊断、产前筛查技术体系,发展不平衡

我国对于产前诊断的主要问题是地区间发展的不平衡,在沿海发达的城市,产前筛查、产前诊断的技术相对完善和成熟,临床服务的能力基本能满足前来就诊的孕妇需求。以唐氏综合征的产前筛查和诊断举例,在中心城市地区,基于血清学的唐氏筛查已经作为政府免费项目向全体孕妇提供,覆盖度达到95%以上;检测精度接近于诊断的无创产前检测技术 (NIPT) 也作为唐氏筛查的一个重要的手段,被越来越多的孕妇采纳。除了产前细胞遗传技术,产前染色体芯片的应用也非常普遍,增加了对超声显示结构异常胎儿的诊断率。

相比之下,一些欠发达的边远省份的边远地区产前诊断服务能力有限,体现在产前筛查的覆盖面不足,产前诊断技术体系不够全面完善,使得该地区的孕妇产前诊断需求不能得到满足,出生缺陷的防控形势也相对较为严峻。我认为,要改善这个局面,除了政府加强投入以外,技术辐射和帮扶也应该作为中心城市医疗单位的一个责任和义务,目前政府提倡的医联体和区域遗传检测中心建设就是一个很好的契机,可逐步解决这些问题。

一站式、一体化检测及遗传信息解读等,成为遗传病精准分子诊断下一步研究方向

目前应用最广泛的分子诊断仍集中在感染性疾病的诊断,最常见的分子诊断项目仍然是细菌或病毒感染性疾病检测。近年来,分子诊断技术的应用领域拓宽至疾病易感性检测、肿瘤早期诊断、肿瘤个性化治疗和预后评估、药物基因组学检测、出生缺陷检测和司法鉴定等领域。研发可实现精准、快速、自动化、价格低廉的创新型分子诊断产品应该是遗传病的精准分子诊断研究的下一步方向。我们希望遗传诊断也能像检验项目一样,将多步骤的操作和检测完全整合到一个系统,实现“样品进,结果出”的效果。NIPT项目也在朝着这个目标进行迈进。

对于遗传性疾病,精准分子诊断研究还有一个方面还是要回到遗传解读的问题上,目前高通量基因测序的应用越来越多,提供高通量基因测序的第三方检测实验室也如雨后春笋,能够轻松实现对人类全外显子、甚至全基因组的测序,获得海量的遗传信息。在这个基因测序变得快捷,变异筛选变得高效的时代,我们对这些变异功能的认知变得相对落后,因此,如何解读这些复杂信息,给出合理的临床指导意见将成为医务工作者下一步所面对的巨大挑战。应该加强多学科的合作,包括临床遗传学、分子生物学、生物信息学等这些合作。我们希望有一些帮助精准诊断的遗传解读软件、新的生物信息算法诞生,帮助医务工作者解决遗传解读的难题

*本文转载自公众号「转化医学网」

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