SNP芯片技术在胎儿中枢神经系统畸形产前诊断中的临床应用价值评估

《Human Genomics》：Assessing the clinical application value of SNP-array in fetal central nervous system malformations

　　本研究针对胎儿中枢神经系统（CNS）畸形的产前遗传学诊断难题，通过系统性回顾437例超声异常病例，对比核型分析与SNP芯片（SNP-array）技术的检测效能。结果显示SNP芯片的总体异常检出率达19.0%，显著高于核型分析（11.7%），尤其在多发畸形组中检出率提升至63.0%。研究明确了4p16.3、17p13.3等剂量敏感区域与DLL1、TGIF1等关键基因的基因型-表型关联，为临床遗传咨询和妊娠决策提供了重要依据。

　　

胎儿中枢神经系统（Central Nervous System, CNS）畸形是最常见的先天性畸形之一，在活产儿中发生率约为0.14-0.16%，在死胎中高达3-6%，其发生率仅次于心脏畸形。这些畸形包括神经管缺陷、前脑无裂畸形、小头畸形、巨脑畸形、无脑回畸形、局灶性皮质发育不良和多小脑回等，常导致发育迟缓、智力障碍和运动功能障碍，严重影响患儿及其家庭的未来。目前，超声检查是检测胎儿CNS畸形的首选方法，但其准确性有限，尤其在早期妊娠阶段对皮质发育不良等畸形的诊断存在困难。虽然磁共振成像（MRI）可作为三级诊断工具，但其在早期 gestational age 的敏感性仍不足。

随着遗传检测技术的进步，染色体微阵列分析（Chromosomal Microarray Analysis, CMA）技术如单核苷酸多态性芯片（SNP-array）已被引入产前诊断领域。SNP-array具有高分辨率（比核型分析高25-50倍），能够检测全基因组的微缺失和微重复，且所需样本量低至50ng，在提高染色体异常检出率方面展现出显著优势。然而，SNP-array在CNS畸形产前诊断中的临床应用价值，特别是在不同超声异常分组（如单一CNS畸形、多发CNS畸形、CNS畸形合并多系统畸形）中的检测效能、基因型-表型关联以及对妊娠结局的影响，尚需进一步评估。

为解决这些问题，Li等研究人员在《Human Genomics》上发表了一项回顾性研究，旨在评估SNP-array在胎儿CNS畸形产前诊断中的临床应用价值。该研究纳入了437例经超声检测发现CNS畸形及其他结构异常的产前病例，样本分为三组：单一CNS畸形、多发CNS畸形、以及CNS畸形合并多系统畸形。所有样本同时进行了SNP-array和核型分析，并使用SPSS软件进行了数据比较分析。

研究采用的主要技术方法包括：基于Illumina iScan平台进行SNP-array分析，使用HumanCytoSNP-12 v2.1 DNA分析芯片（包含约300,000个SNP标记）；基因组DNA从绒毛膜、羊水和脐带血中提取；CNV分类遵循美国医学遗传学学院（ACMG）标准，利用ClinGen、ClinVar、DGV、DECIPHER、OMIM和PubMed等数据库进行解读；妊娠结局数据通过产后评估或电话访谈收集，包括妊娠并发症、终止妊娠（TOP）、流产、早产、死产、出生体重/身长和新生儿评估等；统计分析使用IBM SPSS Statistics 23.0，采用Pearson卡方检验比较分类变量。

研究结果首先显示了SNP-array数据的总体情况。在437例样本中，83例（19.0%）检测到异常结果，包括25例染色体数目异常（22.3%）、16例杂合性缺失（Loss of Heterozygosity, LOH）（14.3%）和71例拷贝数变异（Copy Number Variants, CNVs）（63.4%）。其中，13三体是最常见的染色体数目异常（12/112, 10.7%），其次是18三体（6/112, 5.4%）。在53例CNV病例中，40例（9.2%）为致病性（Pathogenic, P）CNV，3例（0.7%）为可能致病性（Likely Pathogenic, LP）CNV，10例（2.3%）为意义不明确变异（Variants of Uncertain Significance, VOUS）。

在核型分析与SNP-array的差异比较中，核型分析在427例样本中检测到50例（11.7%）异常，而SNP-array在377例核型正常样本中额外检测到33例（8.8%）异常，包括17例P CNV（4.5%）、1例LP CNV（0.3%）、9例VOUS CNV（2.4%）和7例LOH（1.9%）。SNP-array的总体异常检出率（19.0%）显著高于核型分析（11.7%）（χ2=8.797, P=0.003）。

在不同超声异常分组中，SNP-array的阳性检出率存在显著差异（χ2=83.247, P=8.379×10^-19）。单一CNS畸形组的阳性率为11.4%（41/361），多发CNS畸形组为43.3%（13/30），CNS畸形合并多系统畸形组为63.0%（29/46）。临床显著CNV（P/LP）的检出率在三组间也具有统计学意义（χ2=42.000, P=9.127×10^-11）。

研究还识别了多个与CNS畸形相关的剂量敏感区域和基因，包括4p16.3末端区域（Wolf-Hirschhorn综合征区域）、17p13.3区域（Miller-Dieker综合征区域）、22q11.2复发区域（DiGeorge/velocardiofacial综合征区域），以及DLL1、TGIF1、EBF3等基因。这些区域和基因的缺失或重复与神经发育异常密切相关，例如DLL1单倍体不足可能导致智力障碍、脑畸形和癫痫，TGIF1缺失与前脑无裂畸形相关。

针对高级别母龄（Advanced Maternal Age, AMA≥35岁）群体的分析显示，69例AMA样本中，13例（18.8%）检测到染色体异常，其中CNV占比最高（43.8%）。阳性率在不同年龄组间略有上升趋势，但样本量较小。

妊娠结局的随访数据分析表明，CMA结果和畸形类型对结局有显著影响。在CMA正常且单一CNS畸形组中，活产且健康婴儿的比例为66.5%（149/224），显著高于CMA正常但非单一CNS畸形组（8.7%, 2/23）（P<0.0001）。而TOP/围产期死亡/自然流产的比例在CMA异常且非单一CNS畸形组最高（87.9%, 29/33）。这些结果提示，CMA结果异常和畸形复杂性是导致不良妊娠结局的重要因素。

研究的结论部分强调，SNP-array在产前CNS畸形诊断中具有重要应用价值，其检测阳性率显著高于传统核型分析，尤其在多发畸形或合并多系统畸形病例中更为明显。通过识别剂量敏感区域和基因，如4p16.3、17p13.3和DLL1等，研究提供了基因型-表型关联的临床参考，有助于改善遗传咨询和产前诊断策略。此外，研究还揭示了CMA结果和畸形严重程度对妊娠结局的显著影响，为临床决策提供了数据支持。然而，研究也存在一定局限性，例如长期随访数据不足，未来需进一步监测神经发育障碍等后期可能出现的异常表型。

总体而言，这项研究通过多角度比较和分析，证实了SNP-array在提高CNS畸形产前诊断率方面的优势，为理解遗传机制与临床表型的关联提供了宝贵见解，对预防出生缺陷和改善妊娠管理具有重要意义。