精神分裂症的全基因组关联分析研究

崔东红 江开达

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精神分裂症的全基因组关联分析研究

崔东红 江开达

全基因组关联分析（genome-wide association study,GWAS）是指采用高通量的基因分型技术，对覆盖全基因组的遗传标志进行基因分型，通过病例对照研究或基于家系的关联分析来寻找全基因组中与疾病（性状）相关的基因。目前广泛用于复杂遗传疾病研究的GWAS已在多种疾病中取得了重大突破，精神分裂症作为复杂遗传疾病的典型代表，GWAS发现了许多新的精神分裂症候选致病基因，GWAS研究虽然有良好的应用前景，但也存在一些缺陷，如多次假设检验造成的假阳性结果。本文就GWAS的特点和存在的问题及其在精神分裂症研究中的应用进展做一综述。

精神分裂症 全基因组关联分析

全基因组关联分析（genome-wide association study，GWAS)是指采用高通量的基因分型技术，对覆盖全基因组的遗传标志进行基因分型，通过病例对照研究或基于家系的关联分析来寻找全基因组中与疾病（性状）相关的基因。目前广泛用于复杂遗传疾病研究的GWAS已在多种疾病中取得了重大突破，精神分裂症作为复杂遗传疾病的典型代表，GWAS为其研究带来了良好的前景。本文就GWAS的特点及其在精神分裂症研究中的应用进展做一综述。

1 GWAS的由来

寻找疾病基因的传统方法基本可归为两类：连锁分析和候选基因关联分析。连锁分析在单基因遗传疾病研究中非常实用［1］，但对于精神分裂症这种复杂遗传性疾病来说收效甚微。对检测微效基因，关联分析比连锁分析能够提供更大的统计效力［2］，但在GWAS出现前这种方法仅限于研究候选基因而不能发现候选基因之外的新致病基因［3］。2003年HapMap计划的正式启动和基因分型成本的降低使得大样本全基因组水平基因分型成为可能，GWAS应运而生。

与以往候选基因关联分析策略明显不同的是，GWAS不再需要在研究之前构建任何假设（hypothesis-free）,即不需要预先依据那些尚未充分阐明的生物学基础来假设与疾病相关候选基因。GWAS结合了关联分析检测到微效基因效力较强和连锁分析可以对发病机制不明的疾病进行染色体粗略定位的优点［4］，在整个基因组水平研究DNA的变异，以发现低致病风险的常见等位基因。因此，目前GWAS已经被广泛用于复杂遗传疾病的研究。

2 GWAS研究的遗传标记

GWAS主要使用的遗传标记是单核苷酸多态性（single nucleotide polymorphism,SNP）和刚刚兴起的第四代遗传标记拷贝数变异（copy number variation,CNV）。SNP是人类基因组中最常见的遗传变异，因其结构简单，便于高通量分析，被广泛应用于GWAS研究中。但是，作为单个碱基变异，SNP不能完全解释人类复杂疾病的遗传易感性。CNVs是指较之于参照基因组，DNA片段缺失、插入或复制大于l kb的结构变异。CNVs在整个基因组中覆盖的核苷酸总数大大超过SNP的总数，且大片段CNV可以影响两个或更多相邻基因，从而导致多基因缺失，进而引起综合征型疾病或复杂疾病，所以CNV的全基因组关联分析更容易鉴定到致病突变［5］。

3 精神分裂症的GWAS的现状以及进展

3.1 早期混合样本分型法

早期的GWAS研究考虑降低基因分型的费用，多采用基因池（DNA pool）法，即把多个样本的DNA合并后，用基因芯片进行基因分型。Mah等［6］（2006）率先采用了这种方法进行GWAS研究，并发现位于1q32的PLXNA2基因与精神分裂症相关（OR=1.49,P=0.006）。随后Shifman等［7］（2008）、Kirov等［8］（2009）分别发现络丝蛋白（reelin,RELN）与女性精神分裂症相关，视黄醇结合蛋白1（RBP1）基因的rs893703与精神分裂症有关联。由于以上研究是将病例和对照样本的DNA分别合并后（DNA pool）进行分型，使其效能差于单个样本基因分型法［4］。

3.2 单个样本分型法

Lenez等［9］第一个发表了基于单个样本基因分型（individual genotyping）的GWAS研究，发现CSF2RA基因附近的SNP rs4129148与精神分裂症相关。但这一结果并未得到重复验证。2008年，另有学者发现在转录调节因子锌指蛋白804A（ZNF804A）附近的一个SNP rs1344706（2q32.1）与精神分裂症较强关联（OR=1.12,P=1.6×10-7）。ZNF804A在背外侧前额皮质（DLPFC）与海马的连接、左右大脑半球的连接以及背外侧前额皮质与杏仁核的连接上有重要作用。因此，ZNF804A可能是精神分裂症的易感基因。

Stefansson等［10］发现了位于MHC（major histocompatibility complex）区域（6p21.3-22.1）的三个基因的SNP（HIST1H2BJ, rs6913660；NOTCH4,rs3131296；PRSS16,rs6932590）和位于11q24.2的neurogranin（NRGN）基因的SNP（rs12807809）及位于18q21.2的转录调节因子4基因（TCF4）的SNP（rs9960767）与精神分裂症在全基因组水平上显著相关。NRGN基因编码突触后蛋白激酶，并广泛表达在与认知功能相关的大脑区域，TCF4参与大脑发育，而精神分裂症患者存在相关功能缺陷。这些发现提示免疫系统可能通过MHC参与精神分裂症的发病。

Athanasiu等［11］发现三个SNP与精神分裂症相关，它们分别是位于PLAA基因的rs7045881（9p21）；ACSM1的rs433598（6p12.3）和ANK3的rs10761482（10q21）。PLAA参与炎症反应和膜的完整性，ACSM1与内分泌功能和血脂异常有关，ANK3参与细胞运动和增殖及特定部位的接触和维护。在一项Meta分析中，ANK3也被认为与双相障碍有关［12］。Djurovic等［13］利用芯片对挪威人双相障碍、健康对照、精神分裂症患者的620 390个SNP进行分型，发现双相障碍与精神分裂症的候选基因有着一定程度的重叠，这也支持遗传风险超出描述性疾病诊断的界限这一假设。

2011年，精神分裂症其他角度的GWAS也相继开展。例如Alkelai等［14］在一个基于家系的GWAS研究中发现DOCK4基因与精神分裂症相关（rs2074127,P=1.134× 10-7）；国人开展的一项GWAS研究中发现位于8号染色体上的MSRA基因与精神分裂症有关［15］。McClay等［16］还进行了精神分裂症的药物基因组学的GWAS研究以在抗精神病药物反应方面筛查候选基因等。

目前国际上已有十数项精神分裂症的GWAS研究（见表1），因精神分裂症的病因比较复杂，虽然我们难以从庞杂的GWAS结果得到清晰一致的思路，但从以上研究也可以看出其发病机制主要涉及免疫、神经发育、神经连接等方面。面对精神分裂症的机制，我们不排斥多元论的解释，但目前多元论解释往往是各自独立的，尚未形成一个具有有机联系的假说。要改变这种状况，关键在科学技术发展的基础上依靠系统研究的原则对其展开综合研究。

4 GWAS在精神分裂症的应用中存在的缺陷［17］

虽然GWAS研究发现在很大程度上加深了人们对精神分裂症分子遗传机制的理解，但也显现出很大的局限性，这些缺陷不仅体现在GWAS这种方法本身，如需要大样本量、多重假设检验、人群分层等带来的结果分析误差，还体现在它在精神分裂症中的应用方面。

疾病的遗传度表示疾病或表型在多大程度上受遗传因素的影响，遗传度较低的表型会降低关联研究的检验效能。因此，进行GWAS时，应尽可能选择那些可定量反映疾病危险的指标、可用于分析疾病临床亚型的特征，或可用于诊断和鉴别诊断疾病的高遗传度的表型特征。内表型，如神经影像、电生理、神经心理、生物化和其他的标记，或许能够反映出潜在的基因效应，但通常这些测量方式在大的样本中不容易采用。

表1.精神分裂症的GWAS研究

精神分裂症作为一种复杂的多基因遗传病，所有的风险基因可能仅有较低的相对危险性或者是基因的致病风险是由于大量的罕见的SNPs或CNVs引起，而常见变异又因作用太微弱而不能有效的被检测到。因此，GWAS研究只有在很大样本中才可能有所发现。而且当今的基因分型技术可能会遗漏潜在的重要遗传变异，如大量的罕见变异、插入-缺失多态性等非SNP遗传变异。遗传异质性可降低检验效能，而增大样本量往往加剧遗传异质性问题。

对精神分裂症的GWAS研究的对照组的选择需十分慎重。在对照组中混有一些达不到疾病诊断标准但有前驱症状的边缘状态的情况，会造成结果的误差，比如说没有临床表现的发育障碍。GWAS研究需要大样本的对照组，因此，需采用多种方法评估对照组来确定其相对“健康”。

GWAS未能对基因—环境相互影响进行很好的分析，有可能忽略环境因素的影响，从而过高估计遗传因素在发病机制中的作用。此外，精神分裂症疾病本身也许涉及了尚未知晓的遗传机制。我们现在仅仅认识到了CNV、微小RNAs、远程启动子（long-range promoters）和表观遗传学因素，还有许多的功能序列还尚未发现。因此，基于CNV、SNP基因分型的GWAS不能揭示那些尚未知晓的遗传机制。

5 结语

占据精神疾病遗传学研究领域数十年的主要手段——候选基因关联分析，虽然发现许多有价值的精神分裂症候选风险基因，但这对于在人类庞大的基因数目中寻找这种多基因疾病的致病基因无异于大海捞针。所以，我们迫切需要一个全新的研究手段能覆盖所有基因，并且能高通量、自动化进行分析。GWAS正是这样一种研究手段。自GWAS问世的短短几年间，精神分裂症的GWAS研究发现了许多以前未知的症状或疾病相关的染色体区域，加深了我们对精神分裂症分子遗传机制的理解，然而，现在GWAS方法还并不十分完善，主要是太依赖于统计分析，以至于假阳性和假阴性结果还是比较多，造成目前很多研究都没有取得良好的重复性结果，而且难以从庞杂的GWAS结果得到清晰的思路：几乎所有已发现的SNP仅轻度增加疾病风险，对阐明疾病遗传特征作用甚微；一些SNP仅与疾病危险因子或诱发因子有关而非直接与疾病关联。但是，不难预见，通过这种技术，我们可以快速简便地将基因组中的遗传差异（基因型）与表现型联系起来，将找出的与疾病表型最相关的差异位点群作为诊断或预测这种疾病的生物标记，为后续研究打下了很好的基础。尤其是伴随着新一代测序技术的产生，这种GWAs分析有着非常好的应用前景，比如不基于疾病假说的疾病候选基因的全面筛查、发现致病基因通路以及基于疾病分析的个体化医疗等等。

GWAS还只是刚刚起步，但已为研究人类复杂遗传性疾病揭开了新的序幕，相信随着GWAS相关方法和技术的进一步深入发展，它将成为研究精神分裂症的强有力的武器。有理由预见，在多学科的合作下，精神疾病的遗传学研究能得到大大突破。

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Research in schizoPhrenia using genome-wide association study methodology

Donghong CUI，Kaida JIANG*
Shanghai Mental Health Center，Shanghai Jiao Tong University School of Medicine，Shanghai 200030，China*Correspondence：jiangkaida@yahoo.com.cn

The genome-wide association study(GWAS)methodology uses high-throughput genotyping technology to genetically classify the hereditary characteristics of the entire genome.Case-control studies or family lineage studies that employ GWAS analyses can identify specific genes associated with diseases or traits.The wide use of this technique to assess genetically complex diseases has already led to major advances in several diseases.The use of GWAS in the study of schizophrenia—a typical example of a genetically complex disease—has identified several new candidate genes.Despite the potential utility of the GWAS methodology，it has some limitations such as the increased risk of false-positive results due to the large number of hypotheses being tested.This overview discusses the benefits and problems in the use of the GWAS methodology and summarizes the progress in the application of this methodology in research about schizophrenia.

Schizophrenia;Genome-wide Association Study

10.3969/j.issn.1002-0829.2011.05.001

上海交通大学医学院附属精神卫生中心200030。通信作者：江开达，电子信箱jiangkaida@yahoo.com.cn