【佳学基因检测】在基因检测结果的解读中，如何知道一个基因突变会影响人体的多个疾病表征（性状）——基因解码交叉障碍分析法
本文关键词：
交叉障碍分析法，多表征，共病,合并症，并发症,基因关联分析,基因解码,GWA,ADHD
基因解码技术体系之交叉障碍方法
研究合并症和跨表型关联的贼常用方法之一是对被诊断患有一种以上相关精神疾病（例如，多种外化障碍）的个体群体进行关联研究。这种方法得到了调查精神病理学潜在结构的心理测量学基因解码团体的支持。例如，许多人认为，对精神疾病中高并发率的一种解释是，它们代表了对潜在连续统一的疾病类型的人为区分，而处于这种连续统一的疾病中受影响更严重的一端的那些病人可能表现出多种相关状况。一些分子遗传学基因解码假设这些个体表现出更严重的外化精神病理学形式，通过识别患有两种相关疾病（例如 ADHD 和品行障碍）的个体，建立这些结论。例如，一项在患有 ADHD 的人群中进行了品行障碍症状的 GWAS研究。观察与ADHD 共病的对立违抗障碍症状和与 ADHD 患者共病的攻击行为。然而，所描述的每一项研究都未能在全基因组范围内确定任何有意义的结果，突出了这种方法的一个重要限制。具体而言，可能很难收集足够的表现出两种疾病症状的个体来进行充分有力的研究。尽管如此，贼近一项对合并情绪和焦虑症的 GWAS 荟萃分析基因解码研究收集了超过 18,000 名个体的样本，并成功确定了可能与内化障碍的广泛风险相关的多个基因检测突变位点。因此，如果能够获得足够的样本量，这些研究显然有望识别导致合并症发生的基因突变序列（遗传变异）。
一种不依赖于识别患有合并症的个体的补充方法来自于一个重要的基因解码理论，即广泛的遗传风险因素可能是所有精神病理学的基础。精神病基因组学联盟交叉障碍组在这一理论指导下，通过进行 GWAS 荟萃分析进行了一次大规模研究。在这一个人工智能大数据基因解码研究中，基因解码研究人员聚合了精神分裂症、双相情感障碍、重度抑郁症、ADHD 和自闭症研究的数据来比较一个广泛定义的“患者”组和一个对照组。纳入研究的样本包括 33,332 例病例和 27,888 例对照，在两个基因中鉴定了两个 SNP，这两个基因都是 L 型电压门控钙通道亚基基因（CACNA1C 和 CACNB2），它们与研究所涵盖的五种精神疾病中的每一种的风险增加均有相关性。虽然这项研究代表了识别具有广泛精神病理学风险的可测量的基因突变的成功案例，但它也强调了与识别这些基因突变的相关的困难。尽管样本量很大，但重要的是要注意在全基组范围内只发现了两个基因检测位点具有显著相关性。此外，与这些基因检测位点相关的优势比很小，范围从 1.07 到 1.13。
尽管如此，使用这种方法的研究未来有可能对基因信息的影响提供重要而高效的解读。交叉障碍分析法会因为研究设计的不同，而对精神病理学在不同的维度做出创新性致病基因发现和药物靶点查找。例如，所描述的研究结合了被诊断患有以内化、外化和思维障碍症状为特征的疾病的个体样本的数据。正如精神病致病基因鉴定基因解码项目研究人员所说，这项研究设计用于识别与所有形式的精神病理学相关的基因。很容易想象未来的研究会结合单个精神病理学领域内的数据，以尝试识别特定于单个疾病的基因突变。例如，来自各种形式的外化疾病的研究数据，包括儿童和成人疾病，可用于识别与一般去抑制相关的基因。
