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文献詳細
特集 次世代シーケンサーによる神経変性疾患の解析と展望
東大病院ゲノム医学センターにおける取り組み―パーキンソン病のパーソナルゲノム解析を中心に
著者： 三井純1 石浦浩之1 辻省次12
所属機関： 1東京大学医学部附属病院神経内科 2東京大学医学部附属病院 ゲノム医学センター
ページ範囲：P.247 - P.255
文献概要
はじめに
次世代シーケンサーと総称される大規模並列DNAシーケンシング技術は，最近数年の間に加速的に進化しており，処理速度の向上，コストの低下が進んでいる。次世代シーケンサーが臨床遺伝学にもたらすインパクトとして以下の3つの事柄が挙げられる。
第1は，メンデル遺伝性疾患の原因遺伝子解明が進むことである。連鎖解析による絞り込みを十分に行うことが難しい小さな家系サイズの遺伝性疾患，de novo変異などで生じる重篤で生殖適応度が低い遺伝性疾患など，従来の技術ではアプローチが困難だった遺伝性疾患の解明が期待される。実際，このようなメンデル遺伝性疾患の原因遺伝子の報告がここ数年で急速に増加している。問題点としては，現在普及している次世代シーケンサーでは，ひとつながりで配列決定できる塩基長（リード長）が高々100塩基程度であり，トリプレットリピート病などに代表される繰り返し配列の延長や挿入変異の検出がしばしば困難なことである。特に遺伝性神経変性疾患ではこの種類の変異が多く知られており，現在の次世代シーケンサーの技術的課題の1つである。
第2は，孤発性疾患の遺伝因子の解明が期待されることである。従来は一塩基多型（single nucleotide polymorphism：SNP）をマイクロアレイ上で大規模にタイピングする技術を利用して，患者群と対照群で多型の頻度を比較することで疾患と関連する感受性遺伝子探索が行われてきた。候補となる遺伝子・領域だけではなく，全ゲノム上の多型を広範囲に探索できることから，このアプローチは全ゲノム関連解析（genome-wide association study：GWAS）と呼ばれ，多くの疾患で検討が行われた。新たな発見も多かったが，孤発性疾患の遺伝因子の大部分が解明できるのではないかという期待には届かず，まだ解明されていない遺伝因子（missing heritability）が残されている1)。
多型マーカーと連鎖不平衡にある疾患感受性アレルを関連解析で検出する手法は，比較的少数の創始者に由来する疾患感受性アレルが，患者群に広く分布するという構造を持つ集団（common disease-common variants仮説）に対しては強い検出力を示すが，多数の独立した疾患感受性アレルが個々には稀に患者群に分布するという集団の遺伝的構造（common disease-multiple rare variants仮説）に対しては検出が困難になる。また，多型タイピングでは検出できないコピー数変異などの構造変異が寄与している可能性もある。今後，孤発性疾患における遺伝因子の解明を進めていくためには，パーソナルゲノム解析に基づく網羅的な変異の同定が大きな手掛かりになるであろう。
第3に，臨床における遺伝子診断の汎用化が挙げられる。神経内科領域の臨床では遺伝性疾患の占める割合が相対的に高く，需要も高いことから普及が期待される。特に原因遺伝子が多様な表現型・疾患群の遺伝子診断において高い効果を発揮するであろう。問題点としては，上述のように遺伝性神経筋疾患にみられる繰り返し配列の延長（優性遺伝性脊髄小脳変性症の多く，歯状核赤核淡蒼球ルイ体萎縮症，ハンチントン病，球脊髄性筋萎縮症，筋強直性ジストロフィー，フリードライヒ運動失調症，9p21に連鎖する筋萎縮性側索硬化症・前頭側頭型認知症，眼咽頭筋ジストロフィーなど）の検出は短いリード長では困難であり，フラグメント解析やサザン・ブロッティング解析を併用する必要がある。また，現状ではコスト・パフォーマンスの点からエクソーム解析が選択されることが多いと考えられるが，コピー数変異（遺伝性神経疾患ではAPP，SNCA，PMP22，MPZなどのコピー数変異による遺伝性疾患が報告されている）や大きな欠失・重複変異（デュシェンヌ・ベッカー型筋ジストロフィーにおけるDMDや常染色体劣性遺伝若年性パーキンソニズムにおけるPARK2の欠失・重複変異など）において，エクソーム解析では検出力が十分でない可能性があり適応に注意が必要である。
本稿では，以上3点について概説し，いくつかの具体例を挙げる。最後に2011年度に東京大学医学部附属病院の新たな組織として発足したゲノム医学センターの紹介と今後の展望を述べる。
次世代シーケンサーと総称される大規模並列DNAシーケンシング技術は，最近数年の間に加速的に進化しており，処理速度の向上，コストの低下が進んでいる。次世代シーケンサーが臨床遺伝学にもたらすインパクトとして以下の3つの事柄が挙げられる。
第1は，メンデル遺伝性疾患の原因遺伝子解明が進むことである。連鎖解析による絞り込みを十分に行うことが難しい小さな家系サイズの遺伝性疾患，de novo変異などで生じる重篤で生殖適応度が低い遺伝性疾患など，従来の技術ではアプローチが困難だった遺伝性疾患の解明が期待される。実際，このようなメンデル遺伝性疾患の原因遺伝子の報告がここ数年で急速に増加している。問題点としては，現在普及している次世代シーケンサーでは，ひとつながりで配列決定できる塩基長（リード長）が高々100塩基程度であり，トリプレットリピート病などに代表される繰り返し配列の延長や挿入変異の検出がしばしば困難なことである。特に遺伝性神経変性疾患ではこの種類の変異が多く知られており，現在の次世代シーケンサーの技術的課題の1つである。
第2は，孤発性疾患の遺伝因子の解明が期待されることである。従来は一塩基多型（single nucleotide polymorphism：SNP）をマイクロアレイ上で大規模にタイピングする技術を利用して，患者群と対照群で多型の頻度を比較することで疾患と関連する感受性遺伝子探索が行われてきた。候補となる遺伝子・領域だけではなく，全ゲノム上の多型を広範囲に探索できることから，このアプローチは全ゲノム関連解析（genome-wide association study：GWAS）と呼ばれ，多くの疾患で検討が行われた。新たな発見も多かったが，孤発性疾患の遺伝因子の大部分が解明できるのではないかという期待には届かず，まだ解明されていない遺伝因子（missing heritability）が残されている1)。
多型マーカーと連鎖不平衡にある疾患感受性アレルを関連解析で検出する手法は，比較的少数の創始者に由来する疾患感受性アレルが，患者群に広く分布するという構造を持つ集団（common disease-common variants仮説）に対しては強い検出力を示すが，多数の独立した疾患感受性アレルが個々には稀に患者群に分布するという集団の遺伝的構造（common disease-multiple rare variants仮説）に対しては検出が困難になる。また，多型タイピングでは検出できないコピー数変異などの構造変異が寄与している可能性もある。今後，孤発性疾患における遺伝因子の解明を進めていくためには，パーソナルゲノム解析に基づく網羅的な変異の同定が大きな手掛かりになるであろう。
第3に，臨床における遺伝子診断の汎用化が挙げられる。神経内科領域の臨床では遺伝性疾患の占める割合が相対的に高く，需要も高いことから普及が期待される。特に原因遺伝子が多様な表現型・疾患群の遺伝子診断において高い効果を発揮するであろう。問題点としては，上述のように遺伝性神経筋疾患にみられる繰り返し配列の延長（優性遺伝性脊髄小脳変性症の多く，歯状核赤核淡蒼球ルイ体萎縮症，ハンチントン病，球脊髄性筋萎縮症，筋強直性ジストロフィー，フリードライヒ運動失調症，9p21に連鎖する筋萎縮性側索硬化症・前頭側頭型認知症，眼咽頭筋ジストロフィーなど）の検出は短いリード長では困難であり，フラグメント解析やサザン・ブロッティング解析を併用する必要がある。また，現状ではコスト・パフォーマンスの点からエクソーム解析が選択されることが多いと考えられるが，コピー数変異（遺伝性神経疾患ではAPP，SNCA，PMP22，MPZなどのコピー数変異による遺伝性疾患が報告されている）や大きな欠失・重複変異（デュシェンヌ・ベッカー型筋ジストロフィーにおけるDMDや常染色体劣性遺伝若年性パーキンソニズムにおけるPARK2の欠失・重複変異など）において，エクソーム解析では検出力が十分でない可能性があり適応に注意が必要である。
本稿では，以上3点について概説し，いくつかの具体例を挙げる。最後に2011年度に東京大学医学部附属病院の新たな組織として発足したゲノム医学センターの紹介と今後の展望を述べる。
参考文献
1) Manolio TA, Collins FS, Cox NJ, Goldstein DB, Hindorff LA, et al: Finding the missing heritability of complex diseases. Nature 461: 747-753, 2009
2) Higgins JJ, Morton DH, Loveless JM: Posterior column ataxia with retinitis pigmentosa (AXPC1) maps to chromosome 1q31-q32．Neurology 52: 146-150, 1999
3) Higgins JJ, Kluetzman K, Berciano J, Combarros O, Loveless JM: Posterior column ataxia and retinitis pigmentosa: a distinct clinical and genetic disorder. Mov Disord 15: 575-578, 2000
4) Rajadhyaksha AM, Elemento O, Puffenberger EG, Schierberl KC, Xiang JZ, et al: Mutations in FLVCR1 cause posterior column ataxia and retinitis pigmentosa. Am J Hum Genet 87: 643-654, 2010
5) Ishiura H, Fukuda Y, Mitsui J, Nakahara Y, Ahsan B, et al: Posterior column ataxia with retinitis pigmentosa in a Japanese family with a novel mutation in FLVCR1．Neurogenetics 12: 117-121, 2011
6) Fukuda Y, Nakahara Y, Date H, Takahashi Y, Goto J, et al: SNP HiTLink: a high-throughput linkage analysis system employing dense SNP data. BMC Bioinformatics 10: 121, 2009
7) Li H, Durbin R: Fast and accurate short read alignment with Burrows-Wheeler transform. Bioinformatics 25: 1754-1760, 2009
8) Li H, Handsaker B, Wysoker A, Fennell T, Ruan J, et al; 1000 Genome Project Data Processing Subgroup: The Sequence Alignment/Map format and SAMtools. Bioinformatics 25: 2078-2079, 2009
9) DeJesus-Hernandez M, Mackenzie IR, Boeve BF, Boxer AL, Baker M, et al: Expanded GGGGCC hexanucleotide repeat in noncoding region of C9ORF72 causes chromosome 9p-linked FTD and ALS. Neuron 72: 245-256, 2011
10) Renton AE, Majounie E, Waite A, Simón-Sánchez J, Rollinson S, et al: A hexanucleotide repeat expansion in C9ORF72 is the cause of chromosome 9p21-linked ALS-FTD. Neuron 72: 257-268, 2011
11) de Lau LM, Breteler MM: Epidemiology of Parkinson's disease. Lancet Neurol 5: 525-535, 2006
12) Saiki S, Sato S, Hattori N: Molecular pathogenesis of Parkinson's disease: update. J Neurol Neurosurg Psychiatry 83: 430-436, 2012
13) Hamza TH, Payami H: The heritability of risk and age at onset of Parkinson's disease after accounting for known genetic risk factors. J Hum Genet 55: 241-243, 2010
14) Moilanen JS, Autere JM, Myllylä VV, Majamaa K: Complex segregation analysis of Parkinson's disease in the Finnish population. Hum Genet 108: 184-189, 2001
15) Edwards TL, Scott WK, Almonte C, Burt A, Powell EH, et al: Genome-wide association study confirms SNPs in SNCA and the MAPT region as common risk factors for Parkinson disease. Ann Hum Genet 74: 97-109, 2010
16) Hamza TH, Zabetian CP, Tenesa A, Laederach A, Montimurro J, et al: Common genetic variation in the HLA region is associated with late-onset sporadic Parkinson's disease. Nat Genet 42: 781-785, 2010
17) Satake W, Nakabayashi Y, Mizuta I, Hirota Y, Ito C, et al: Genome-wide association study identifies common variants at four loci as genetic risk factors for Parkinson's disease. Nat Genet 41: 1303-1307, 2009
18) Simón-Sánchez J, Schulte C, Bras JM, Sharma M, Gibbs JR, et al: Genome-wide association study reveals genetic risk underlying Parkinson's disease. Nat Genet 41: 1308-1312, 2009
19) Saad M, Lesage S, Saint-Pierre A, Corvol JC, Zelenika D, et al; French Parkinson's Disease Genetics Study Group: Genome-wide association study confirms BST1 and suggests a locus on 12q24 as the risk loci for Parkinson's disease in the European population. Hum Mol Genet 20: 615-627, 2011
20) UK Parkinson's Disease Consortium; Wellcome Trust Case Control Consortium 2, Spencer CC, Plagnol V, Strange A, Gardner M, Paisan-Ruiz C, et al: Dissection of the genetics of Parkinson's disease identifies an additional association 5' of SNCA and multiple associated haplotypes at 17q21．Hum Mol Genet 20: 345-353, 2011
21) International Parkinson Disease Genomics Consortium, Nalls MA, Plagnol V, Hernandez DG, Sharma M, Sheerin UM, et al: Imputation of sequence variants for identification of genetic risks for Parkinson's disease: a meta-analysis of genome-wide association studies. Lancet 377: 641-649, 2011
22) Thacker EL, Ascherio A: Familial aggregation of Parkinson's disease: a meta-analysis. Mov Disord 23: 1174-1183, 2008
23) Shino MY, McGuire V, Van Den Eeden SK, Tanner CM, Popat R, et al: Familial aggregation of Parkinson's disease in a multiethnic community-based case-control study. Mov Disord 25: 2587-2594, 2010
24) Ida H, Rennert OM, Kawame H, Maekawa K, Eto Y: Mutation prevalence among 47 unrelated Japanese patients with Gaucher disease: dentification of four novel mutations. J Inherit Metab Dis 20: 67-73, 1997
25) Goker-Alpan O, Schiffmann R, LaMarca ME, Nussbaum RL, McInerney-Leo A, et al: Parkinsonism among Gaucher disease carriers. J Med Genet 41: 937-940, 2004
26) Aharon-Peretz J, Rosenbaum H, Gershoni-Baruch R: Mutations in the glucocerebrosidase gene and Parkinson's disease in Ashkenazi Jews. N Engl J Med 351: 1972-1977, 2004
27) Mitsui J, Mizuta I, Toyoda A, Ashida R, Takahashi Y, et al: Mutations for Gaucher disease confer high susceptibility to Parkinson disease. Arch Neurol 66: 571-576, 2009
28) Morris JC: The Clinical Dementia Rating (CDR): current version and scoring rules. Neurology 43: 2412-2414, 1993
29) Sidransky E, Nalls MA, Aasly JO, Aharon-Peretz J, Annesi G, et al: Multicenter analysis of glucocerebrosidase mutations in Parkinson's disease. N Engl J Med 361: 1651-1661, 2009
30) Lesage S, Anheim M, Condroyer C, Pollak P, Durif F, et al; French Parkinson's Disease Genetics Study Group: Large-scale screening of the Gaucher's disease-related glucocerebrosidase gene in Europeans with Parkinson's disease. Hum Mol Genet 20: 202-210, 2011
31) Anheim M, Elbaz A, Lesage S, Durr A, Condroyer C, et al; French Parkinson Disease Genetic Group: Penetrance of Parkinson disease in glucocerebrosidase gene mutation carriers. Neurology 78: 417-420, 2012
32) Li B, Leal SM: Methods for detecting associations with rare variants for common diseases: application to analysis of sequence data. Am J Hum Genet 83: 311-321, 2008
33) Price AL, Kryukov GV, de Bakker PI, Purcell SM, Staples J, et al: Pooled association tests for rare variants in exon-resequencing studies. Am J Hum Genet 86: 832-838, 2010
34) Madsen BE, Browning SR: A groupwise association test for rare mutations using a weighted sum statistic. PLoS Genet 5: e1000384, 2009
35) Liu DJ, Leal SM: A novel adaptive method for the analysis of next-generation sequencing data to detect complex trait associations with rare variants due to gene main effects and interactions. PLoS Genet 6: e1001156, 2010
36) Wu MC, Lee S, Cai T, Li Y, Boehnke M, et al: Rare-variant association testing for sequencing data with the sequence kernel association test. Am J Hum Genet 89: 82-93, 2011
37) Basu S, Pan W: Comparison of statistical tests for disease association with rare variants. Genet Epidemiol 35: 606-619, 2011
38) Wang Y, Chen YH, Yang Q: Joint rare variant association test of the average and individual effects for sequencing studies. PLoS One 7: e32485, 2012
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