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ACMG：基因芯片分析技术研究进展
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采用基因芯片分析技术揭示慢性淋巴细胞白血病(Chronic Lymphocytic Leukemia)与10q24.32复发性等位基因缺失有关
Genomic microarray analysis of chronic lymphocytic leukemia reveals a recurrent monoallelic deletion of 10q24.32
Guangyu Gu1,2, Maria Sederberg2, Sarah T South1,2 1Depts of Pediatrics and Pathology, University of Utah, Salt Lake City, UT, 2ARUP Institute for Clinical & Experimental Pathology® ARUP Laboratories, Salt Lake City, UT American College of Medical Genetics (ACMG) 2012, 29 March 2012, Abst #139.
在2012年3月29日美国遗传医学学院(American College of Medical Genetics ，ACMG)会议上，犹他大学儿科和病理小组与犹他大学ARUP公司诊断实验室做了联合使用Affymetrix基因芯片分析揭示慢性淋巴细胞白血病(Chronic Lymphocytic Leukemia)与10q24.32复发性等位基因缺失(Recurrent Monoallelic Deletion)有关的报告。慢性淋巴细胞白血病(Chronic Lymphocytic Leukemia ，CLL)具有非常多样化的临床表型。而通过染色体的畸变类型可以判断病人属于哪种CLL亚型，评估预后以及检测残留病灶，所以正确识别相关的畸变对于病人管理具有非常重要的意义。基因芯片之所以在CLL预后的重要性中获得认可，是因为其在检测拷贝数变异(CNVs)方面具有非常高的分辨率。此项研究中，10例CLL样本全部由CytoScan HD(Affymetrix)芯片检测CNVs。其中两个独立的样本中都发现了10q24.32的微观间质性缺失(submicroscopic interstitial deletions)。这两个样本中检测到的缺失片段大小均在670kb左右。缺失区域包含TMEM180, ACTR1A, SUFU, TRIM8, ARL3, SFXN2, C10orf26, CYP17A1, C10orf32, AS3MT及CNNM2基因。而另一个案例检测到的10q末端缺失伴有10q24.1的断裂点。在这些基因当中，SUFU是肿瘤抑制基因，TRIM8是生长抑制基因。它们可能是该临床显著缺失区域的候选基因。
随后，为了调查这些缺失是否是CLL的普遍变化，该小组又用荧光原位杂交(Fluorescence in Situ Hybridization，FISH)的方法针对SUFU和TRIM8基因设计探针，验证了20余个CLL样本。FISH结果显示该区域的缺失在其中3 例样本中有发现，而在30例样本中的总数为6个(达到20%，包括10q的大片段缺失)。类似的缺失在采用全基因组芯片对23例急性淋巴细胞白血病样本进行的分析中没有发现。这些缺失在DGV数据库中同样没有General population注释，是全新的发现。目前10q24.32复发性缺失是否包含SUFU和TRIM8基因还未知。正因为基因突变对于预后非常重要。如果要建立这些畸变对于预后的意义以及这些基因在CLL发病中的作用，还需要更深入的研究。
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在评价受孕产品(Products of Conception，POC)导致胎儿死亡时，SNP芯片相比于染色体分析的优势
The Advantage of SNP Microarray Compared to Chromosome Analysis in the Evaluation of POC for Fetal Demise
James Tepperberg1, Holly Taylor1, Rachel Burnside1, Brooke Rush1, Inder Gadi1, Vikram Jaswaney1, Elisabeth Keitges2, Romela Pasion1, Karen Phillips1, Venktswara Potluri3, Hiba Risheg2, Stuart Schwartz1, Janice Smith3, Peter Papenhausen1 1Cytogenetics, LabCorp, RTP, NC, 2Cytogenetics, LabCorp, Seattle, WA, 3Cytogenetics, LabCorp, Houston, TX American College of Medical Genetics
在已经确认的流产案例中大约有10-15%发生在前三个月，在自发性流产中约有60%发生了染色体畸变。对受孕产品(products of conception，POC)组织的核型分析常常是很复杂的，因为目前母体细胞蜕膜增生会导致失败的阴性结果及正常女性结果的过表达或胎儿培育失败。为了规避检测母体组织，LabCorp RTP/西雅图/休斯顿三方及美国医学遗传学学院(ACMG)联合在会上联合报道了采用Affymetrix SNP 6.0以及CytoScan HD高密度芯片可以检测未经培养的组织或者生长失败的组织的研究进展。两个平台都可以检测三倍体、molar胎儿组织以及胎儿/母体混合物―这是基于 SNP信号的芯片平台相对于只能给出剂量信息的基于CGH技术的平台的重要优势之一。经过11个月的实验周期，只有75.2% (1464/1945) 的经过培养的POC样本可用于核型分析。而高达96.0% (268/279) 的POC样本可以不经细胞培养直接上芯片从而得到结果。在采用芯片分析的样本中，约有54%的样本是女性，46%的样本是男性，采用常规染色体分析的样本中77%是女性，23%是男性。这就支持了快速生长的母体组织相对于胎儿组织会更容易被核型分析检测到的这种假设。这两种技术的检出畸形率大约在30%，其中45X综合征(也叫Turner综合征)是最常见的。在异常结果中，两种方法都检出了71%的常染色体变异或性染色体非整倍体变异。芯片技术检出了大的缺失/扩增及纯合性与血缘一致性的重要区域。可以想象的是纯合子区域或许会导致由常染色体隐性遗传引起的自发缺失。使用芯片可以给出大约88%的未经增殖培养的样本的结果。其中，46.6%的样本用芯片检测出异常。基于genotype allele pattern在两个案例中寻找到的等位基因是一致的，都发现了一个可以下诊断的完整胚胎(complete moles)和5个三倍体。总之，这些结果体现了SNP芯片的如下优点： 1) 芯片技术与需要细胞培养的染色体核型分析相比显示出卓越的性能。
2) 母体细胞污染(MCC)更少，对胎儿组织的评估更加准确。
3) 增加了整体的成功和检出率。
4) 可以准确识别胚胎是否完整。
5) 可以有效进行未经培养及培养失败的组织的检测。POC评价在确定流产原因，并帮助后续妊娠的产前诊断中具有非常重要的作用。结果清楚地表明采用SNP芯片技术对POC样本进行分析的有效性及优越性，并证明SNP芯片可以作为POC评价的主要的细胞遗传学实验方法。
