许多遗传性疾病的临床外显子组测序仅有25%的诊断率，这意味着四分之三的患者无法得到分子诊断。在美国医学遗传学和基因组学学会（ACMG）年会上，贝勒医学院和约翰霍普金斯大学医学院报道了一些策略，通过再次分析外显子组数据，并利用配对工具寻找相似病例，可提高诊断率。

据贝勒医学院的Pengfei Liu介绍，ACMG在几年前就意识到数据再次分析的潜力，建议将原始基因组数据至少存储两年，并尽可能长时间地存储变异文件。不过，当时很少有证据，支持再次分析数据可增加诊断的想法。

为了检验这一点，Liu及其同事研究了5700例患者，他们在2012-2015年间进行了临床外显子组测序，且数据在稍后经过再次分析。最初。外显子组检测只解决了24%的病例，但再次分析后，另外5%的患者得到了诊断。在新诊断出的病例中，62%是由于疾病基因在当时未发现；11%得益于拷贝数变异的分析；10%来自父母数据的研究；而剩余部分是来自临床关联，变异解释更新，或被忽视区域的Sanger测序。

为了评估再次分析的时间表是否会带来差异，研究人员对早期的250例患者（其结果于2013年发表）和稍后的2000个病例（其结果于2014年发表）开展了独立分析。结果表明，对于250个病例，再次分析使得诊断率从25%提高到36%，而对于2000个病例，诊断率仅从25%提高到30%。尽管大部分的诊断都源于新发现的疾病基因，但在前者中的比重更大。

在后一个队列中，拷贝数变异在新的诊断中占了较大的比例，这反映了如今的许多医生订购临床外显子组测序作为第一项检测，而不是先通过芯片检测排除致病的CNV。尽管这不是一个理想的场景，但Liu认为，检测实验室应适应并尝试从外显子组数据中检出CNV。

约翰霍普金斯大学的Nara Sobreira则报告了她们研究小组的策略，通过改进的生物信息学工具对变异进行再次分析，并寻找配对的患者以便确定候选变异，从而提高外显子组测序的诊断率。

这个团队一直利用PhenoDB数据库来存储和分析外显子组检测的临床数据。他们最近对477个家庭的1063个样本进行重新分析。其中，97个家庭得到了诊断。在那些样本中，他们寻找已知印迹基因上的功能变异，拟常染色体中的基因，逃脱X失活的基因，以及Y染色体上的基因。他们发现，拟常染色体上的基因并没有被外显子组检测覆盖，因此他们无法评估。在其他区域，他们也检测到许多变异，目前在进一步评估潜在因果关系。

除了再次分析外显子组数据，研究人员也一直在通过患者配对来确定致病基因的因果关系。他们目前在使用GeneMatcher网站，这让他们能够找到世界各地的其他医生和研究人员，其患者或动物模型有着相同基因的突变。通过GeneMatcher交换项目提供的应用程序界面，提交者还可以查询PhenomeCentral和Decipher数据库。

Sobreira的团队已提交了104个家庭的数据，涉及到280个基因，目前已有314个匹配，涉及到113个基因。一些病例已获得成功，意味着研究人员可确定候选基因是致病的，还有一些在等待。Sobreira表示，目前尚不清楚通过GeneMatcher成功解决的病例总数，但主办方计划在近期展开调查。

（转自生物通，侵权可删）