CNV у пациентов с нарушениями психомоторного развития: метаанализ

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Обзор представляет собой комплексный анализ вариаций числа копий участков ДНК (CNV), обнаруженных у пациентов с нарушениями психомоторного развития (НПР) и опубликованных в мировой литературе, с применением специально разработанных критериев отбора. CNV охарактеризованы в отношении клинической значимости, типа изменения копийности (микроделеции/микродупликации), размера, происхождения и вовлеченных генов. Исследуемая выборка включала 3375 пациентов с НПР, среди которых патогенные и вероятно патогенные CNV, а также варианты с неопределенной клинической значимостью были обнаружены у 395 индивидов (12%). Хромосомные варианты из каждой категории выявлены у 89 (3%), 56 (2%) и 241 (7%) пациентов соответственно. Девять индивидов имели комбинации CNV разной клинической значимости. Количество микродупликаций незначительно преобладает над числом микроделеций (250 и 204 соответственно). Размер большей части CNV варьировал в диапазоне от 193 пар нуклеотидов до 400 кб и от 1 до 3 Мб (237 и 96 соответственно). 72 варианта возникли de novo, 165 были унаследованы. 87 CNV ассоциированы с 33 известными микроделеционными/микродупликационными синдромами. Наиболее часто встречались синдромы микродупликации 1q21.1 (7/395, 1.8%) (OMIM:612475), микроделеции 2p16.3 (9/395, 2.3%) (OMIM:614332), микроделеции 15q13.3 (7/395, 1.8%) (OMIM:612001), микроделеции 16p11.2 (9/395, 2.3%) (OMIM:611913) и микродупликации 22q11.2 (7/395, 1.8%) (OMIM:608363). В результате анализа обогащения было установлено, что патогенные CNV, как и варианты с неопределенной клинической значимостью, обогащены генами, ассоциированными с аномальным поведенческим/неврологическим фенотипом. Вероятно патогенные CNV включали гены, связанные с нарушениями нервной системы, а также гомеостаза/метаболизма.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Д. А. Федотов

Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: dmitry.fedotov@medgenetics.ru
Россия, Томск

А. А. Кашеварова

Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук

Email: dmitry.fedotov@medgenetics.ru
Россия, Томск

И. Н. Лебедев

Томский национальный исследовательский медицинский центр Российской академии наук

Email: dmitry.fedotov@medgenetics.ru
Россия, Томск

Список литературы

  1. International Classification of Diseases 11th Revision.The global standard for diagnostic health information. https://icd.who.int/. (Accessed 8 Sep 2023).
  2. Ilyas M., Mir A., Efthymiou S., Houlden H. The genetics of intellectual disability: Advancing technology and gene editing // F1000Res. 2020. V. 9. № 22. https://doi.org/10.12688/f1000research.16315.1
  3. Kearney H. M., Thorland E. C., Brown K. K. et al. American College of Medical Genetics standards and guidelines for interpretation and reporting of postnatal constitutional copy number variants // Genet. Med. 2011. V. 13. № 7. P. 680–685. https://doi.org/10.1097/GIM.0b013e3182217a3a
  4. Alkan C., Coe B.P., Eichler E.E. Genome structural variation discovery and genotyping // Nat. Rev. Genet. 2011. V. 12. № 5. P. 363–376. https://doi.org/10.1038/nrg2958
  5. Lupiáñez D.G., Kraft K., Heinrich V. et al. Disruptions of topological chromatin domains cause pathogenic rewiring of gene-enhancer interactions // Cell. 2015. V. 161. № 5. P. 1012–1025. https://doi.org/10.1016/j.cell.2015.04.004
  6. Girirajan S., Rosenfeld J.A., Cooper G.M. et al. A recurrent 16p12.1 microdeletion supports a two-hit model for severe developmental delay // Nat. Genet. 2010. V. 42. № 3. P. 203–209. https://doi.org/10.1038/ng.534
  7. Cooper D.N., Krawczak M., Polychronakos C. et al. Where genotype is not predictive of phenotype: Towards an understanding of the molecular basis of reduced penetrance in human inherited disease // Hum. Genet. 2013. V. 132. №10. P.1077–1130. https://doi.org/10.1007/s00439-013-1331-2
  8. Database of Genomic Variants (DGV). URL: https://dgv.tcag.ca/ (Accessed 8 Sep 2023).
  9. Mapping the clinical genome (DECIPHER). https://www.deciphergenomics.org/. (Accessed 8 Sep 2023.
  10. Online Mendelian Inheritance in Man (OMIM). https://omim.org/.
  11. Page M.J., McKenzie J.E., Bossuyt P.M. et al. The PRISMA 2020 statement: An updated guideline for reporting systematic reviews // BMJ. 2021. V. 372. № n71. https://doi.org/10.1136/bmj.n71
  12. National Library of Medicine, National Center for Bio-technology Information. https://pubmed.nc-bi.nlm.nih.gov/ (Accessed 8 Sep 2023).
  13. NCBI Genome Remapping Service (NCBI Remap). URL: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/genome/tools/remap (Accessed 8 Sep 2023).
  14. Chehbani F., Tomaiuolo P., Picinelli C. et al. Yield of array-CGH analysis in Tunisian children with autism spectrum disorder // Mol. Genet. Genomic Med. 2022. V. 10. №. 8. https://doi.org/10.1002/mgg3.1939
  15. Baccarin M., Picinelli C., Tomaiuolo P. et al. Appropriateness of array-CGH in the ADHD clinics: A comparative study // Genes Brain Behav. 2020. V. 19. № 6. https://doi.org/10.1111/gbb.12651
  16. Zarrei M., Burton C.L., Engchuan W. et al. A large data resource of genomic copy number variation across neurodevelopmental disorders // NPJ Genom. Med. 2019. V. 4. № 26. https://doi.org/10.1038/s41525-019-0098-3
  17. Lindstrand A., Eisfeldt J., Pettersson M. et al. From cytogenetics to cytogenomics: Whole-genome sequencing as a first-line test comprehensively captures the diverse spectrum of disease-causing genetic variation underlying intellectual disability // Genome Med. 2019. V. 11. №. 68. https://doi.org/10.1186/s13073-019-0675-1
  18. Lopes F., Torres F., Soares G. et al. Genomic imbalances defining novel intellectual disability associated loci // Orphanet J. Rare Dis. 2019. V. 14. № 164. https://doi.org/10.1186/s13023-019-1135-0
  19. Firouzabadi S.G., Kariminejad R., Vameghi R. et al. Copy number variants in patients with autism and additional clinical features: Report of VIPR2 duplication and a novel microduplication syndrome // Mol. Neurobiol. 2017. V. 54. № 9. P. 7019–7027. https://doi.org/10.1007/s12035-016-0202-y
  20. Fry A.E., Rees E., Thompson R. et al. Pathogenic copy number variants and SCN1A mutations in patients with intellectual disability and childhood-onset epilepsy // BMC Med. Genet. 2016. V. 17. № 34. https://doi.org/10.1186/s12881-016-0294-2
  21. Wilfert A.B., Sulovari A., Turner T.N. et al. Recurrent de novo mutations in neurodevelopmental disorders: properties and clinical implications // Genome Med. 2017. V. 9. № 101. https://doi.org/10.1186/s13073-017-0498-x
  22. Munnich A., Demily C., Frugère L. et al. Impact of on-site clinical genetics consultations on diagnostic rate in children and young adults with autism spectrum disorder // Mol. Autism. 2019. V. 10. № 33. https://doi.org/10.1186/s13229-019-0284-2
  23. McGowan-Jordan J., Hastings R.J., Moore S. ISCN 2020: An International System for Human Cytogenomic Nomenclature (2020). Basel: Karger, 2020. https://doi.org/10.1159/isbn.978-3-318-06867-2
  24. Bonati M.T., Castronovo C., Sironi A. et al. 9q34.3 microduplications lead to neurodevelopmental disorders through EHMT1 overexpression // Neurogenetics. 2019. V. 20. № 3. P. 145–154. https://doi.org/10.1007/s10048-019-00581-6
  25. Bailey J.A., Yavor A.M., Massa H.F. et al. Segmental duplications: Organization and impact within the current human genome project assembly // Genome Res. 2001. V. 11. № 6. P. 1005–1017. https://doi.org/10.1101/gr.gr-1871r
  26. Redaelli S., Maitz S., Crosti F. et al. Refining the phenotype of recurrent rearrangements of chromosome 16 // Int. J. Mol. Sci. 2019. V. 20. № 5. https://doi.org/10.3390/ijms20051095
  27. Delbridge M.L., McMillan D.A., Doherty R.J. et al. Origin and evolution of candidate mental retardation genes on the human X chromosome (MRX) // BMC Genomics. 2008. V. 5. № 9. https://doi.org/10.1186/1471-2164-9-65
  28. Беляева Е.О. Клинико-генетическая характеристика пациентов с недифференцированными формами интеллектуальных расстройств и хромосомными микродупликациями: Дис… канд. мед. наук. М.: НИИ мед. генетики ТНИМЦ, 2019. 231 с.
  29. Girirajan S., Eichler E.E. Phenotypic variability and genetic susceptibility to genomic disorders // Hum. Mol. Genet. 2010. V. 19. № R2. P. R176–R187. https://doi.org/10.1093/hmg/ddq366
  30. Girirajan S., Rosenfeld J.A., Coe B.P. et al. Phenotypic heterogeneity of genomic disorders and rare copy-number variants // N. Engl. J. Med. 2012. V. 367. № 14. P. 1321–1331. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1200395
  31. Kikas T., Punab A.M., Kasak L. et al. Microdeletions and microduplications linked to severe congenital disorders in infertile men // Sci. Rep. 2023. V. 13. № 574. P. 1–11. https://doi.org/10.1038/s41598-023-27750-w
  32. Mosley T.J., Johnston H.R., Cutler D.J. et al. Sex-specific recombination patterns predict parent of origin for recurrent genomic disorders // BMC Med. Genomics. 2021. V. 14. № 154. P. 1–12. https://doi.org/10.1186/s12920-021-00999-8
  33. Chowdhury R., Bois P.R., Feingold E. et al. Genetic analysis of variation in human meiotic recombination // PLoS Genet. 2009. V. 5. № 9. https://doi.org/10.1371/journal.pgen.1000648
  34. Potocki L., Chen K.S., Park S.S. et al. Molecular mechanism for duplication 17p11.2 – the homologous recombination reciprocal of the Smith-Magenis microdeletion // Nat. Genetics. 2000. V. 24. № 1. P. 84–87. https://doi.org/10.1038/71743
  35. Gajecka M., Mackay K.L., Shaffer L.G. Monosomy 1p36 deletion syndrome // Am. J. Med. Genet. Part C. Semin. Med. Genet. 2007. V. 145. №. 4. P. 346–356. https://doi.org/10.1002/ajmg.c.30154
  36. Delio M., Guo T., McDonald-McGinn D.M. et al. Enhanced maternal origin of the 22q11.2 deletion in velocardiofacial and DiGeorge syndromes // Am. J. Hum. Genet. 2013. V. 92 № 3. P. 439–447. https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2013.01.018
  37. Duyzend M.H., Nuttle X., Coe B.P. et al. Maternal modifers and parent-of-origin bias of the autism-associated 16p11.2 CNV // Am. J. Hum. Genet. 2016. V. 98. № 1. P. 45–57. https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2015.11.017
  38. Neuhausler L., Summerer A., Cooper D.N. et al. Pronounced maternal parent-of-origin bias for type-1 NF1 microdeletions // Hum. Genet. 2018. V. 137. № 5. P. 365–373. https://doi.org/10.1007/s00439-018-1888-x
  39. Wang B., Ji T., Zhou X. et al. CNV analysis in Chinese children of mental retardation highlights a sex differentiation in parental contribution to de novo and inherited mutational burdens // Sci. Rep. 2016. V. 6. № 25954. https://doi.org/10.1038/srep25954
  40. Redon R., Ishikawa S., Fitch K.R. et al. Global variation in copy number in the human genome // Nature. 2006. V. 444. № 7118. P. 444–454. https://doi.org/10.1038/nature05329
  41. Itsara A., Cooper G.M., Baker C. et al. Population analysis of large copy number variants and hotspots of human genetic disease // Am. J. Hum. Genet. 2009. V. 84. № 2. P. 148–161. https://doi.org/10.1016/j.ajhg.2008.12.014
  42. Cooper G.M., Coe B.P., Girirajan S. et al. A copy number variation morbidity map of developmental delay // Nat. Genetics. 2011. V. 43. № 9. P. 838–846. https://doi.org/10.1038/ng.909
  43. Xie Z., Bailey A., Kuleshov M. V. et al. Gene SetKnowledge Discovery with Enrichr // Curr. Protoc. 2021. V. 1. № 3. P. e90. https://doi.org/10.1002/cpz1.90
  44. Paz Levy D., Wainstock T., Sheiner E. et al. Maternal recurrent pregnancy loss is associated with an increased risk for long-term neurological morbidity in offspring // Dev. Med. Child Neurol. 2019. V. 61. № 1. P. 91–97. https://doi.org/10.1111/dmcn.13976
  45. Wang H., Li F., Miao M. et al. Maternal spontaneous abortion and the risk of attention-deficit/hyperactivity disorder in offspring: A population-based cohort study // Hum. Reprod. 2020. V. 35. № 5. P. 1211–1221. https://doi.org/10.1093/humrep/deaa035
  46. Ji H., Yu Y., Miao M. et al. Risk of intellectual disability and maternal history of spontaneous abortion: A nationwide cohort study // Dev. Med. Child Neurol. 2021. V. 63. № 7. P. 831–838. https://doi.org/10.1111/dmcn.14839
  47. Levy B., Wapner R. Prenatal diagnosis by chromosomal microarray analysis // Fertil. Steril. 2018. V. 109. № 2. P. 201–212. https://doi.org/10.1016/j.fertnstert.2018.01.005
  48. Finley J., Hay S., Oldzej J. et al. The genomic basis of sporadic and recurrent pregnancy loss: a comprehensive in-depth analysis of 24,900 miscarriages // Reprod. Biomed. Online. 2022. V. 45. № 1. P. 125–134. https://doi.org/10.1016/j.rbmo.2022.03.014

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Алгоритм поиска публикаций (NCBI PubMed) [12]. Последняя дата обращения – 01.05.2023

Скачать (114KB)
Метаданные
3. Рис. 2. График результатов научных исследований, включенных в мета-анализ, и суммарных данных. Study – ссылки на работы, включенные в анализ. Events – количество пациентов с патогенными CNV. Total – общее количество обследованных пациентов. График – меры эффекта для каждого из исследований, включая доверительные интервалы, представленные горизонтальными линиями. Ромб – суммарный эффект. Proportion – доля пациентов с патогенными CNV в общей выборке. Weight – вклад каждого исследования в мета-анализ [11]

Скачать (179KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Распределение CNV на хромосомах. По оси абсцисс – хромосома, по оси ординат – количество CNV

Скачать (519KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Характеристика общего спектра CNV относительно направления изменения копийности и клинической значимости. а – общий спектр; б –патогенные, вероятно патогенные CNV, варианты с неопределенной клинической значимостью

Скачать (190KB)
Метаданные
6. Рис. 5. Происхождение CNV. а – патогенные варианты; б – вероятно патогенные варианты, в – варианты с неопределенной клинической значимостью

Скачать (234KB)
Метаданные
7. Рис. 6. Размер CNV. По оси абсцисс – количество CNV; по оси ординат – диапазоны размеров CNV

Скачать (579KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024