寻找其他致病性变异以解释与PMP22相关的神经病变的多样性

《Neurology Genetics》：Search for Additional Pathogenic Variants to Explain Variation in PMP22-Related Neuropathies

　　本研究通过全外显子测序和Moon软件分析，发现MFN2基因存在额外致病性变异，但未在严重CMT1A和HNPP病例中检测到其他致病性编码变异。结果提示仅在严重病例中建议进一步基因筛查。

　　本研究旨在探讨Charcot-Marie-Tooth病1A型（CMT1A）和遗传性神经病伴压力麻痹易感性（HNPP）患者之间显著的表型变异是否由其他神经病相关基因中的致病性编码变异引起。通过筛查一系列与神经病相关的基因，研究团队希望明确这些变异是否在疾病严重程度上起关键作用。CMT1A和HNPP是两种常见的遗传性周围神经病，它们都与PMP22基因的拷贝数变异有关，其中CMT1A是由PMP22基因的重复引起的，而HNPP则是由PMP22基因的缺失引起的。尽管这两种疾病具有相似的遗传基础，但它们在临床表现上存在较大差异，这种差异可能与多种环境或遗传因素有关。

为了进一步理解这些表型变异的来源，研究者对742名确诊为CMT1A和HNPP的患者进行了评估。这些患者被分为轻度和重度组，依据的是总体神经病限制量表（ONLS）的评分。ONLS是一种用于评估患者神经病影响程度的工具，评分范围从0（无症状）到12（无法进行有目的的运动）。研究结果显示，ONLS评分在CMT1A和HNPP患者中均呈现出正态分布。基于这一分布，研究者选取了20名轻度CMT1A患者、24名重度CMT1A患者、25名轻度HNPP患者以及25名重度HNPP患者，对这些患者进行了更深入的基因筛查。

研究团队使用了一种包含177个神经病相关基因的下一代测序（NGS）基因面板，涵盖了与周围神经病相关的多种基因，如AARS、ABHD12、AHNAK2、AIFM1、ALS2、ANG、ARHGEF10、ARHGEF28、ARSA、ASAH1、ATL1、ATL3、ATP1A1、ATP7A、ATXN2、BAG3、BICD2、BSCL2、C1orf194、CADM3、CCT5、CHCHD10、CHMP2B、COX6A1、CTDP1、DAO、DCAF8、DCTN1、DGAT2、DGUOK、DHH、DHTKD1、DNAJB2、DNM2、DNMT1、DRP2、DST、DYNC1H1、EBP50、EGR2、EMILIN1、ELP3、EWSR1、ErbB4、FAM134B、FBLN5、FBXO38、FGD4、FIG4、FLVCR1、FUS、GALC、GAN、GARS、GBE1、GBF1、GDAP1、GJB1、GJB3、GLE1、GNB4、GRN、HARS、HINT1、HK1、HNRNPA1、HOXD10、HSPB1、HSPB3、HSPB8、IFRD1、IGHMBP2、IKBKAP、INF2、ITPR3、JAG1、KARS、KIF1A、KIF1B、KIF5A、KLHL9、LAS1L、LITAF、LMNA、LMNB1、LRSAM1、LYST、MAPT、MARS、MATR3、MCM3AP、MED25、MME、MFN2、MORC2、MPV17、MPZ、MTMR2、MYH14、NAGLU、NDRG1、NEFH、NEFL、NEK1、NGF、NIPA1、NOTCH2NLC、NRG1、NTRK1、OPTN、PDK3、PEX1、PEX16、PEX7、PFN1、PHYH、PLA2G6、PLEKHG5、PMM2、PMP2、PMP22、PNKP、POLR3B、PRPH、PRPS1、PRX、RAB7A、REEP1、RNF170、SACS、SBF1、SBF2、SCAN、SCO2、SCN10A、SCN11A、SCN9A、SCP2、SCYL1、SEPT9、SETX、SH3TC2、SGPL1、SIGMAR1、SLC12A6、SLC5A7、SOD1、SORD、SOX10、SPAST、SPG11、SPTLC1、SPTLC2、SPTLC3、SQSTM1、SS18L1、SURF1、SYT2、TAF15、TARDBP、TBK1、TDP1、TFG、TK2、TRIM2、TRPV4、TUBA4A、TUBB3、UBA1、UBQLN2、UNC13A、VAPB、VCP、WNK1、YARS、c19orf12以及WARS。这些基因的选择基于它们在神经病中的已知作用，以及它们可能对疾病表型产生影响的潜力。

在对这些基因进行分析时，研究者使用了Moon软件，这是一种基于人工智能的工具，能够将基因与人类表型本体（HPO）术语进行关联，并根据表型重叠程度和对编码蛋白的影响优先排序变异。Moon软件从全外显子组分析中提取出473个罕见变异的建议，但大多数被排除，因为它们与更严重的常染色体显性（AD）综合征有关，或与神经病的关联性较低，甚至与肌病有关。此外，一些变异的频率高于原始报告，或者被归类为良性或可能良性。基于Moon的合理建议，研究者还加入了其他可能与神经病相关的基因，如SPTBN4、FAM126A、VWA1、TRPM7、SPTAN1、UBA5、DNAJC7、KIAA0196、VPS37A、DIAPH3、SPG7、ANXA11、COA7、ELOVL5和CYP7B1。这些基因的加入进一步丰富了研究的范围，有助于识别可能的修饰因子。

在遗传分析过程中，研究者应用了多种过滤标准，包括覆盖度超过7倍、质量分数高于39、频率低于0.5%、影响编码或剪接、没有保守的框内突变、未在健康个体的公共数据库中发现、CADD评分至少为20，以及未在ClinVar中报告为良性或可能良性。这些标准旨在识别潜在的致病性变异。最终，研究者筛选出291个变异，并通过整合基因组学查看器（IGV）进行手动审查，进一步筛选出158个可能的致病性变异。这些变异被分为轻度和重度组，以评估它们是否与疾病严重程度相关。

研究结果显示，在重度CMT1A患者中，仅发现了一个可能的致病性变异，即在MFN2基因中的c.764T>C，p.(Ile255Thr)变异。这一变异位于MFN2基因的编码区域，且其在蛋白质中的位置表明它可能具有致病性。然而，这一变异尚未在文献中被报告为致病性，因此需要进一步的验证。此外，在重度CMT1A患者中，还发现了三个携带常染色体隐性（AR）基因致病性变异的个体，其中两个在轻度HNPP患者中被发现。这些变异包括IGHMBP2基因中的c.2911_2912delAG，p.(Arg971Glufs*4)变异，以及SH3TC2基因中的c.3325C>T，p.Arg1109*变异和NAGLU基因中的c.202G>A，p.Arg674His变异。这些变异在轻度HNPP患者中被发现，且与疾病表型有关。

然而，总体来看，这些额外的致病性变异并未显著影响CMT1A和HNPP患者的疾病严重程度。在重度CMT1A患者中，平均变异数为2.00，而在轻度CMT1A患者中，平均变异数为1.20，两者之间的差异并不显著（p=0.13）。对于HNPP患者，重度组的平均变异数为1.8，而轻度组为1.64，同样没有显著差异（p=0.665）。这表明，除了少数个体外，大多数患者的表型变异并不由其他神经病相关基因的额外致病性变异引起。

此外，研究团队还发现，尽管有部分患者携带额外的致病性变异，但这些变异并未在所有重度患者中普遍存在。例如，重度CMT1A患者中仅有一人携带MFN2基因的变异，而重度HNPP患者中没有发现额外的致病性变异。这表明，虽然存在“双重问题”（即PMP22拷贝数变异与另一个致病性变异共存）的病例，但这类情况在整体患者群体中并不常见。

研究团队还指出，当前的样本量较小，难以检测出更广泛的变异模式。因此，对于轻度和重度组的变异负担分析，结果可能受到样本数量和变异分类方法的限制。变异的分类主要依赖于计算工具的预测和手动校对，而目前尚无统一的标准来区分可能致病的变异和未分类的变异（VUS）。此外，研究未涉及不直接导致疾病但可能影响疾病进展的修饰因子，如非编码变异、结构变异、线粒体DNA变异或表观遗传因素。

在讨论部分，研究者提到，尽管CMT1A是一种进展缓慢的疾病，但重度CMT1A患者与轻度患者在年龄分布上没有显著差异。这表明，年龄可能不是影响疾病严重程度的主要因素。然而，ONLS评分的分布显示，重度患者与轻度患者在功能受限方面存在明显差异。研究团队还指出，ONLS评分是通过电话进行的，这种方法可能无法全面评估患者的神经功能，尤其是在HNPP这种具有间歇性表现的疾病中。因此，ONLS评分的准确性可能受到一定影响。

此外，研究团队回顾了之前关于CMT1A和HNPP的遗传研究，发现一些文献报道了携带额外致病性变异的患者，这些患者被称为“双重问题”病例。然而，本研究的结果表明，这类病例在整体患者群体中较为罕见。因此，研究者认为，目前在CMT1A和HNPP患者中，额外的致病性变异对疾病严重程度的影响可能有限。

研究团队建议，对于CMT1A和HNPP患者，首先应进行PMP22拷贝数变异的检测，因为这是这两种疾病的遗传基础。对于已经确认存在PMP22拷贝数变异的重度患者，进一步筛查其他CMT相关基因的致病性变异可能具有一定的临床意义，尤其是在遗传咨询方面。如果发现患者同时携带两种致病性变异，这将对遗传咨询产生重要影响，因为这可能意味着患者存在更高的疾病风险。然而，目前尚无针对这些“双重问题”病例的特定治疗方法，因此进一步的基因筛查可能对患者的实际治疗没有直接意义。

最后，研究团队感谢所有参与研究的患者和医生，并指出该研究的局限性，包括样本量较小、变异分类方法的主观性以及未分析非编码变异和修饰因子等。尽管存在这些局限，研究结果仍然为理解CMT1A和HNPP的遗传多样性提供了重要线索。随着全基因组测序技术的普及，未来的研究可能会更全面地揭示这些疾病的遗传基础，为临床诊断和治疗提供更准确的依据。