Nature Genetics | 解析杂合基因变异的渐进效应：破解复杂疾病的关键

生物探索

2025-01-05 15:30发布于江苏科学领域创作者

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划重点

01Nature Genetics研究报道揭示了杂合基因变异在代谢疾病中的渐进效应，如糖尿病、痛风等。

02研究通过整合代谢组学和全外显子组测序技术，对约4700名德国慢性肾病患者的血浆和尿液样本进行了详细分析。

03结果发现192对显著的基因-代谢物关联，包括73个与代谢相关的新基因。

04除此之外，研究还通过多维验证手段，如虚拟基因敲除和实验验证，证实了多个关键发现的可靠性。

05该研究为早期预测和诊断代谢相关疾病提供了全新路径，未来研究可进一步探索基因变异对代谢网络的动态影响。

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引言

在人体的微观世界中，数以千计的酶和转运蛋白相互配合，维持着人体代谢的平衡。然而，当这些分子装置中的任何一部分出现问题时，往往会引发诸如糖尿病、痛风等常见代谢疾病，甚至是因代谢错误（Inborn Errors of Metabolism, IEMs）引起的严重遗传性疾病。这些疾病的根源大多隐藏在基因的细微变异中，尤其是那些稀有但破坏性强的基因变异。这类变异虽然极少以纯合形式出现，但在杂合状态下的累积效应同样值得深入探索。

针对这一研究空白，1月2日Nature Genetics的研究报道“Coupling metabolomics and exome sequencing reveals graded effects of rare damaging heterozygous variants on gene function and human traits”，通过整合代谢组学和全外显子组测序技术，对约4700名德国慢性肾病患者的血浆和尿液样本进行了详细分析。研究人员在1,294种血浆代谢物和1,396种尿液代谢物中，鉴定出192对显著的基因-代谢物关联，其中包括73个与代谢相关的新基因。这些发现不仅揭示了多个未被充分认识的代谢途径，还首次通过多维度的交叉验证，证明了杂合状态下的罕见基因变异能够影响人类代谢和相关性状，例如身高和肌肉骨骼疾病。

此外，该研究采用了创新的计算模型和实验验证方法，包括体外基因敲除和代谢物量化实验。这些结果揭示了基因变异对代谢物水平的渐进性影响，并提供了重要线索，说明某些代谢物可能成为疾病的分子指征。这不仅帮助我们更全面地理解基因与代谢物之间的关系，还可能为诊断和治疗代谢相关疾病开辟新的路径。

这项研究展示了新的技术在揭示基因功能与人类性状关系中的潜力，同时也引发了一个耐人寻味的问题：这些罕见变异会如何在个体和群体层面影响我们的健康？

人类代谢的微观世界：从酶到代谢物

代谢网络如同一座精密运转的化工厂，由数千种酶和转运蛋白协同合作，共同维持着生命活动的平衡。这些代谢反应链条不仅决定了营养物质的分解与合成，还对信号传递、能量供应乃至细胞结构维护起着至关重要的作用。血浆和尿液中的代谢物，作为这些复杂生物反应的中间产物或最终产物，为我们解读生命活动的奥秘提供了关键线索。

基因变异则是影响代谢网络的重要变量。研究发现，某些罕见的基因变异，即便仅以杂合形式存在，也能在代谢水平上产生显著的“放大效应”。在该研究中，基因SLC13A1和SLC26A1的变异被发现与血浆硫酸盐水平密切相关。这些基因编码的蛋白分别位于肾小管上皮细胞的顶膜和基底膜，协同完成硫酸盐的跨膜转运。即使是单一等位基因的功能缺失，血浆硫酸盐水平也会显著下降，同时与身高和骨骼疾病等性状呈现关联。这一发现生动地展示了基因微小变化如何通过代谢网络作用于整体健康。

此外，代谢网络还具有动态性和高度复杂性。研究显示，同一代谢物在血浆与尿液中的水平可能因肾脏功能或其他生理过程而显著不同。在超过4700名研究参与者的代谢分析中，尿液和血浆中的氨基酸、脂质等代谢物存在不同的显著基因关联通路。这些差异提醒我们，代谢物不仅是静态的生物标志物，还是复杂生物过程的动态指征。

这种微观的代谢变化，既可以是遗传变异的结果，也可能是疾病的前兆或影响因子。因此，研究代谢网络与基因的相互作用，正成为揭示生命科学奥秘的关键途径之一。

罕见基因变异：小差异，大影响

在基因组中，罕见基因变异（Rare Genetic Variants）如同星空中微弱的光点，虽然数量有限，却可能对基因功能和人体健康产生深远影响。罕见基因变异，尤其是那些可能引起蛋白功能丧失（Loss-of-Function, LoF）或导致蛋白结构改变的变异，长期以来充满挑战，主要因其在个体间的出现频率极低，使得传统的大规模关联研究（如GWAS）难以捕捉其规律。

该研究通过外显子组测序（WES）和代谢组学分析结合的方法，系统性地探索了4700余名参与者的代谢数据，发现了超过200对显著的基因-代谢物关联。其中，罕见变异的研究特别揭示了杂合状态下的显著效应。这种效应在基因SLC13A1和SLC26A1的研究中尤为突出。尽管这些变异并未完全丧失功能，但单一的杂合变异已足以使血浆硫酸盐水平降低，并影响包括身高在内的人类表型。研究进一步表明，这些变异呈现出剂量依赖效应（dose-response effect），杂合状态导致的代谢变化虽然较温和，但仍具有重要的生物学意义。

此外，该研究还揭示了一些与氨基酸和脂质代谢相关的关键基因变异。例如，KYNU基因中的杂合突变不仅改变了尿液中与色氨酸代谢相关的代谢物水平，还被验证与特定遗传性代谢疾病有关。这表明，即使个体仅携带一个等位基因的破坏性变异，其代谢途径也会显现明显的“渐进性”变化。

罕见变异的独特之处在于它们对代谢网络的逐步塑造能力。这些微小的差异，如同涟漪般在代谢网络中传播，最终对个体的生理和健康产生深远的影响。

基于基因的罕见变异聚合研究的设计框架及主要结果（Credit: Nature Genetics）

研究背景和数据来源：研究基于来自德国慢性肾病研究（GCKD）的4,737名参与者的全外显子组测序（Whole Exome Sequencing, WES）数据，结合血浆和尿液代谢组学数据（分别涉及1,294种血浆代谢物和1,396种尿液代谢物）。这些代谢物涵盖了氨基酸、脂质等多种代谢通路。

数据分析方法：

基因聚合分析：采用负担测试（burden test）对超过16,525个基因进行分析，每个基因包含至少3个罕见的、可能有害的变异（Qualifying Variants, QVs）。使用两种不同的变异筛选“掩码”（mask）策略：

LoF_mis：聚焦高置信的功能缺失（Loss-of-Function, LoF）变异和致病性错义变异。

HI_mis：包含更多潜在高影响的错义变异。

显著性水平：结合主成分分析（Principal Component, PC）和PheWAS（表型全范围关联研究）确定严格的统计学显著性阈值（血浆：P < 5.04 × 10⁻⁹；尿液：P < 4.46 × 10⁻⁹）。

主要发现：

鉴定出 192对显著的基因-代谢物关联，包括血浆和尿液的独特及重叠关联。共有73个基因与179种代谢物关联，其中新发现了31个基因和110个基因-代谢物关联。在血浆和尿液中，多数关联的代谢物影响方向一致，尤其是氨基酸和脂质类代谢物在血浆中的相关性较高。

验证策略：

虚拟基因敲除（in silico knockout）：在全身代谢模型（Whole-Body Model, WBM）中模拟基因的敲除效应，评估基因-代谢物关联的生物学合理性。

实验验证：通过特定基因和代谢物的实验分析，确认部分基因变异的功能效应。

外部数据验证：在英国生物样本库（UK Biobank）中进一步验证基因和代谢物的关联，支持研究结果的普适性。

临床意义：

新发现的基因和代谢物关联揭示了许多未充分理解的代谢途径。这些代谢物被证明可以作为分子标志物，帮助预测与代谢相关的性状（如身高）和疾病风险（如骨骼疾病）。

如何“看见”基因与代谢的关联

基因与代谢的联系曾像一幅复杂拼图，许多关键片段始终模糊难见。而代谢组学与外显子组测序（Whole Exome Sequencing, WES）的结合，为这一难题提供了全新的解法。这种结合通过高通量技术，精确捕捉代谢物的浓度变化与基因变异之间的潜在关联，帮助研究人员绘制出更完整的基因-代谢网络图谱。

代谢组学是一种通过质谱等先进技术，定量分析体内代谢物的科学方法。在该研究中，研究团队利用非靶向代谢组分析技术检测了1,294种血浆代谢物和1,396种尿液代谢物。这些代谢物覆盖了氨基酸、脂质、核苷酸等多个超级通路，为解读代谢网络提供了丰富的基础数据。而WES技术则通过捕获所有编码区的基因变异，将基因层面的信息与代谢物的动态变化直接关联起来。

但数据的获取仅是研究的起点，核心挑战在于如何从海量信息中提取有效信号。该研究采用了基因聚合负担测试（gene-based burden testing）和多种计算建模方法，例如性别分层分析和全身代谢模型的基因敲除模拟（Whole-body metabolism knockout simulation）。这些方法不仅帮助识别了192个显著的基因-代谢物关联，还通过对杂合状态下的基因变异影响进行建模，验证了多个关键发现的可靠性。研究发现，通过虚拟基因敲除模型（in silico knockout），可以精准预测KYNU基因变异对尿液代谢物的影响，并成功通过实验验证了这一预测的准确性。

同时，这项研究展示了数据建模的威力。通过基因-代谢物关联的剂量依赖效应分析，研究团队发现了血浆硫酸盐水平与身高等性状之间的潜在因果关系。这种关联不仅为基础科学研究提供了新思路，还为代谢物作为疾病分子标志物的临床应用奠定了基础。

发现新大陆：73个新基因的解码

在基因组的探索中，该研究的发现堪称一次“新大陆”的开拓：在分析超过4700名参与者的代谢组和全外显子组数据后，研究团队鉴定出192个显著的基因-代谢物关联，其中包括73个此前未被充分认识的新基因。这些基因的独特之处在于它们不仅连接了代谢物的动态变化，还揭示了多个未被充分表征的代谢通路。

以 SLC13A1 和 SLC26A1 为例，这两个基因编码的蛋白共同负责肾小管中硫酸盐的跨膜转运。研究发现，这些基因的罕见变异与血浆硫酸盐水平显著相关。更重要的是，这种关联具有明确的剂量依赖效应：携带单一破坏性变异的个体，其血浆硫酸盐水平下降，身高显著低于平均水平，同时骨骼相关疾病的发生风险也随之增加。通过这些数据，研究团队成功绘制了基因-代谢物-性状的清晰链条，展示了硫酸盐代谢在人体生长和骨骼健康中的重要作用。

另一个令人瞩目的发现是 KYNU 基因，该基因参与色氨酸代谢通路。研究表明，KYNU 的破坏性变异导致尿液中黄尿酸（xanthurenate）和3-羟基黄尿酸（3-hydroxykynurenine）水平显著升高，这是遗传性代谢疾病——黄尿酸尿症（kynureninase deficiency）的典型特征。更令人意外的是，研究还发现了一个新的潜在生物标志物——8-甲氧基黄尿酸（8-methoxykynurenate）。这一发现通过基因敲除模型和实际患者尿液样本验证，进一步丰富了色氨酸代谢研究的图景。

此外，一些基因在特定代谢通路中表现出重要作用，例如 ACADM 基因，它与多种脂肪酸代谢物相关。这些关联为脂质代谢相关疾病的潜在机制提供了新的线索，也为未来的临床研究指明了方向。

从实验到现实：基因功能的多维验证

在揭示基因功能的过程中，单一的实验或模型常常难以提供全貌。因此，该研究通过多维验证手段，将计算模型、实验验证和真实数据相结合，构建了一个系统化的验证框架，从而确保研究结果的可靠性和科学性。

SLC6A19 是研究中一个关键验证的基因。这一基因编码一种氨基酸转运蛋白，主要负责肾脏和小肠中氨基酸的吸收。研究发现，SLC6A19 的罕见变异不仅与氨基酸代谢物水平相关，还可能影响代谢通路中新底物的识别。研究首次通过实验验证发现甲硫氨酸砜（methionine sulfone）是 SLC6A19 的底物之一。具体而言，利用CHO细胞过表达 SLC6A19 蛋白后，研究人员观察到该蛋白对甲硫氨酸砜具有明显的转运能力，并通过加入特定抑制剂完全阻断这一过程。这种体外验证为 SLC6A19 的生物学功能提供了直接证据。

KYNU 基因的研究则展示了计算模型的强大能力。KYNU 编码的酶在色氨酸代谢中起关键作用，研究利用虚拟基因敲除（in silico knockout）模型，成功预测了黄尿酸及其相关代谢物的变化方向和幅度。这一预测随后通过一名黄尿酸尿症患者的尿液样本得到验证，实验数据显示患者尿液中8-甲氧基黄尿酸等新型标志物的水平显著升高，与模型结果高度一致。这不仅证明了计算模型的准确性，也为未来研究罕见遗传病的代谢机制提供了参考模板。

此外，研究还结合了群体数据的统计分析。例如，在英国生物样本库（UK Biobank）中，研究人员通过交叉验证进一步支持了SLC13A1和SLC26A1等基因与血浆硫酸盐水平及身高等性状的关联。这些数据与计算模型和实验结果相辅相成，共同构建了研究结论的坚实基础。

通过计算模型和实验验证的双重支持，本研究不仅揭示了多个基因的功能和代谢机制，还展示了一种探索复杂生物问题的系统化方法。

高度相关：代谢物作为疾病的分子指征

代谢物，作为生物反应的直接产物，不仅反映着机体的生理状态，还能揭示潜在的疾病风险。该研究通过深入挖掘基因-代谢物-性状链条，证明了某些代谢物可以作为疾病的“分子指征”，为早期预测和诊断提供全新路径。

以血浆硫酸盐为例，该研究发现其水平受 SLC13A1 和 SLC26A1 基因变异的显著影响。这两个基因分别编码位于肾小管上皮细胞顶膜和基底膜的硫酸盐转运蛋白，负责硫酸盐的跨膜重吸收。研究表明，这些基因的破坏性变异不仅降低了血浆硫酸盐浓度，还通过剂量依赖效应与身高显著相关。例如，携带SLC13A1变异的个体平均身高降低约5厘米，而携带SLC26A1变异的个体这一降幅达到6.7厘米。这种现象首次明确展示了基因-代谢物-性状链条中的因果关系。

更为重要的是，硫酸盐水平的变化还与骨骼疾病风险增加相关。在UK Biobank的数据分析中，研究发现硫酸盐水平较低的变异携带者骨折风险显著增加，某些骨骼相关疾病的发病率甚至提高了30倍。这一发现表明，血浆硫酸盐不仅是代谢物，更是骨骼健康的重要生物标志物。

此外，该研究还提示了代谢物在其他疾病预测中的潜力。例如，KYNU 基因变异导致的色氨酸代谢物水平变化，不仅可以作为黄尿酸尿症的分子标志，还可能为其他相关疾病的研究提供线索。

未知的边界：未来探索的方向

尽管该研究揭示了基因-代谢物-性状之间的多重关联，为生命科学和精准医疗提供了重要线索，但也存在一些尚未解决的问题，为未来的研究指明了方向。

首先，研究中多数基因变异为杂合状态，其对代谢物和性状的影响被认为是“渐进性”的。然而，由于样本量和数据的局限性，许多罕见变异的效应仍未被充分挖掘。此外，研究中基于计算模型和实验验证的结论，虽然可靠性较高，但受限于现有技术手段和数据维度。例如，虚拟基因敲除（in silico knockout）能够预测多个基因-代谢物关联，但模型的精确性仍需进一步提升，特别是在涉及复杂代谢网络时，可能遗漏潜在的交互效应。

其次，代谢组学与基因组学的结合，虽然已揭示多个疾病的潜在生物标志物，但其在不同人群和环境中的普适性仍需验证。比如，SLC13A1和SLC26A1变异对血浆硫酸盐的影响可能因饮食习惯、生活方式或其他遗传背景的不同而发生变化。这些环境因素的交互作用尚未完全解读，可能对个性化医疗的实施构成挑战。

未来研究可以考虑扩展多维数据的整合和验证。通过结合蛋白组学、转录组学及微生物组学，可以更全面地探索基因变异对代谢网络的动态影响。此外，更大规模的多中心研究有助于验证基因-代谢物关联的普适性，并揭示不同人群中的特异性效应。

代谢研究对健康的深远影响不可忽视。从代谢物到精准诊断与治疗，每一步都在缩短实验室与临床之间的距离。

参考文献

Scherer N, Fässler D, Borisov O, Cheng Y, Schlosser P, Wuttke M, Haug S, Li Y, Telkämper F, Patil S, Meiselbach H, Wong C, Berger U, Sekula P, Hoppmann A, Schultheiss UT, Mozaffari S, Xi Y, Graham R, Schmidts M, Köttgen M, Oefner PJ, Knauf F, Eckardt KU, Grünert SC, Estrada K, Thiele I, Hertel J, Köttgen A. Coupling metabolomics and exome sequencing reveals graded effects of rare damaging heterozygous variants on gene function and human traits. Nat Genet. 2025 Jan 2. doi: 10.1038/s41588-024-01965-7. Epub ahead of print. PMID: 39747595.

责编|探索君

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