【佳學基因檢測】在臨床診斷中如何介紹和使用 DNA 甲基化 (DNAm) 陣列基因檢測

甲基化陣列基因檢測導讀：

幾十年來，甲基化測試已用于常規(guī) DNA 診斷，主要關注印記障礙或注釋到特定疾病相關基因啟動子的特定位點。隨著 Illumina Infinium HumanMethylation450 Beadchip 陣列或 Illumina Infinium Methylation EPIC Beadchip 陣列 (850 k) 等 DNA 甲基化 (DNAm) 陣列的推出，及時且經濟高效地研究表觀基因組已變得可行。這導致了對諸如 Beckwith Wiedemann 綜合征等經過充分研究的印記疾病的復雜性的新見解，但它也導致引入了 EpiSign 等測試，作為診斷測試實施，其中可以比較單個陣列實驗到具有多種遺傳疾病，尤其是神經發(fā)育障礙的已知特征的數據庫。此類 DNAm 測試的成功使用正在迅速擴大。正如甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊所展示的，越來越多的疾病被發(fā)現與離散的表觀特征相關，這使得能夠快速和明確的診斷。討論了以離散異常 DNAm 為特征的環(huán)境誘發(fā)臨床疾病的第一個例子，強調了 DNAm 測試在常規(guī)診斷中的廣泛應用。在這里，甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊討論了甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊實驗室中涵蓋這一廣泛應用的示例性發(fā)現，并討論了在不久的將來進一步使用 DNAm 測試。討論了以離散異常 DNAm 為特征的環(huán)境誘發(fā)臨床疾病的第一個例子，強調了 DNAm 測試在常規(guī)診斷中的廣泛應用。在這里，甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊討論了甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊實驗室中涵蓋這一廣泛應用的示例性發(fā)現，并討論了在不久的將來進一步使用 DNAm 測試。討論了以離散異常 DNAm 為特征的環(huán)境誘發(fā)臨床疾病的第一個例子，強調了 DNAm 測試在常規(guī)診斷中的廣泛應用。在這里，甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊討論了甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊實驗室中涵蓋這一廣泛應用的示例性發(fā)現，并討論了在不久的將來進一步使用 DNAm 測試。

關鍵詞： 基因組印記，DNAm 陣列，表觀標志，表觀基因組，基因組診斷

甲基化陣列基因檢測介紹

由于人類基因組計劃和技術改進，數千種人類疾病可以在基因組診斷的幫助下得到診斷或預防，從而改善醫(yī)療保健并降低其成本。然而，基因組診斷也讓甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊面臨 DNA 測序和其他常用測試的局限性。人類的健康和疾病不僅取決于 DNA 密碼，還取決于基因轉錄的正確調控。

表觀遺傳學研究這種調節(jié)機制。表觀遺傳變化涉及染色質表觀遺傳修飾的變化，例如 DNA 甲基化或組蛋白修飾。此外，非編碼 RNA，如 microRNA 或長鏈非編碼 RNA 是這種基因轉錄調控機制的一部分。對染色質的修飾由建立、擦除或讀取表觀遺傳標記或參與染色質重塑的蛋白質建立和識別。這些基因中的致病性突變與通常與智力障礙和/或神經發(fā)育受損相關的大量臨床病癥有關。

研究表觀基因組可以導致更多的診斷和對序列變異的致病性的更好理解。此外，它還有助于更好地了解環(huán)境影響，例如壓力/創(chuàng)傷、有毒物質攝入或多因素疾病中的營養(yǎng)不足。例如：心血管疾病、胎兒酒精綜合癥、精神疾病、生長畸形或腫瘤的發(fā)展。

技術已從對離散位點特異性疾病中基因組表觀遺傳狀態(tài)的位點特異性分析轉變?yōu)閷碗s條件的全基因組分析。特別是 DNAm 陣列的使用，結合改進的統計和生物信息學方法，使甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊能夠以具有成本效益的方式深入研究表觀基因組。甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊相信這項技術在診斷方面具有很大的潛力，可以在診斷、疾病預后和治療結果預測方面提供個性化的方法。

另一方面，在診斷中使用 mDNA 陣列存在局限性。例如，在等位基因甲基化并導致疾病之前，不會檢測到脆性 X 等位基因的攜帶者。這同樣適用于鑲嵌細胞的檢測，例如在 Beckwith Wiedemann 綜合征 (BWS) 中所見。此外，由于基因突變可能具有多個表觀特征，并且疾病可能是多基因的，因此缺乏表觀特征并不一定意味著疾病被排除在外。

DNAm 陣列和基因組印記疾病

在配子發(fā)生、受精和胎兒發(fā)育過程中，表觀基因組從高度未甲基化到特化細胞中的特定 DNAm 模式發(fā)生巨大變化。表觀遺傳基因調控的一種特殊形式是基因組印記現象。對于100個左右的基因，基因調控取決于基因的親本來源，即僅父本或母本等位基因表達。印記基因的異常表達導致印記障礙（表1）通常與異常生長甚至腫瘤發(fā)展有關，如 Beckwith Wiedemann 綜合征（表1）。

表格1:十二種已知印記障礙的概述。改編自 Mackay DJG，Temple IK (2017)。

* = EpiSign Complete—甲基化分析—Amsterdam UMC，基因組診斷。

特別是在 BWS 中，一種主要以巨人癥、巨舌癥和外指為特征的過度生長畸形綜合征，DNA 診斷可能很復雜。涉及11號染色體短臂上的兩個印記基因座（即印記中心1（IC1）和印記中心2（IC2））。異常甲基化可能是局部印記缺陷的結果，也可能是由染色體異常引起的，如單親二體（20%）、缺失（1-2%）、重復（2-4%）和易位（罕見）。IC1 或 IC2 的異常甲基化模式導致與 BWS 相關的基因的異常表達。已發(fā)布了 BWS 診斷的賊佳實踐指南。這種由甲基化丟失或獲得組成的異常甲基化模式可以通過位點特異性測試進行研究，例如 DNAm 敏感的多重連接依賴性探針擴增 (MS-MLPA) 或替代的位點特異性技術，例如 MS-PCR 或 MSqPCR。

BWS 診斷的一個重要方面是兒童腫瘤預測，因為印記中心 IC1（也稱為H19/IGF2差異甲基化區(qū)域，DMR）中的印記畸變與高腫瘤風險相關，而 IC2（KCNQ1OT1 DMR）中的印記畸變與高腫瘤風險無關。

對患有 BWS 和其他印記障礙的患者進行的全基因組甲基化研究發(fā)現了與這些疾病相關的多個異常印記基因座（MLID 或多基因座印記障礙）。DNAm 陣列使甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊能夠在 BWS 患者的這種 MLID 模式中添加新的異常印記基因座，甚至在 BWS 病例中檢測整個甲基化組的高甲基化。因此可以得出結論，印記疾病的潛在（表觀）遺傳原因在個體之間可能存在很大差異，并且 DNAm 陣列能夠對這些患者進行個性化分析。DNAm 陣列用于診斷的局限性在于該技術的成本。Multi Locus MLPA 試劑盒 (ME034) 在診斷中檢測 MLID 更具成本效益。然而，該試劑盒僅限于 7 個與印記疾病相關的印記區(qū)域（PLAGL1、GRB10、MEST、H19、KCQ1OT1、MEG3、MEG8、SNRPN、PEG3、NESP55、GNAS-AS1、GNASXL 和 GNAS A/B）。正在研究次級位點 DNAm 缺陷的臨床相關性。

在大多數情況下，除了先前已知的疾病相關基因座之外，涉及 MLID 的基因座對原發(fā)性印記疾病的臨床特征沒有貢獻。盡管如此，MLID 的診斷檢測與常規(guī)診斷檢測越來越相關。在一小部分 MLID 患者中發(fā)現了母體效應基因 (MEP) 的突變，并且 MEP 基因的突變與生育力下降和流產有關。

賊近的一項發(fā)現是，在常規(guī)診斷為 pUPD11 的 BWS 患者中，估計有 20% 存在全基因組父系單親二體 (GWpUPD)。。DNAm 陣列可用于檢測印跡基因座的這些全基因組 DNAm 變化，但這受到低嵌合體檢測率低的阻礙。對于常規(guī)診斷，建議將多位點印跡 MLPA 與 SNP 陣列結合使用。請注意，據報道 GWpUPD 與 > 7 歲時的腫瘤發(fā)展有關（進行了綜述），與 BWS 相關的兒童腫瘤發(fā)展風險增加的年齡回落至風險在一般人群中。

目前很難確定所有這些的診斷結果，因為需要更多的表型/（epi）基因型相關性。

DNAm 陣列作為遺傳疾病的診斷工具/VUS 解釋， Episign 測試

數百個基因與表觀遺傳編程有關。這些基因為作家編碼——。表觀基因組（染色質）的橡皮擦、閱讀器或重塑者。這些基因對胎兒和成人發(fā)育很重要，如果發(fā)生突變，它們會導致各種主要的發(fā)育遲緩障礙.例如，NSD1基因（編碼參與組蛋白甲基化的表觀遺傳寫入基因）的突變會導致 Sotos 綜合征。KMT2D （也是一種表觀遺傳作家基因）的突變導致歌舞伎綜合征，KDM6A（一種參與組蛋白去甲基化的擦除基因）的突變也證明了表觀遺傳編程的復雜性。一個眾所周知的閱讀基因一旦發(fā)生突變就會導致疾病的例子是導致 Rett 綜合征的MECP2基因。賊后，CHD7是參與 CHARGE 綜合征的重塑基因的一個例子。

這些基因的突變會導致特定疾病所特有的離散異常基因組 DNAm 模式。并且相對于健康對照和不斷增長的各種患者隊列列表進行檢測（圖1顯示了 Sotos 綜合征患者相對于對照的甲基化譜的示例）。在單個 DNAm 實驗中，目前可以診斷出超過 60 種疾病，并且這個數字每年都在增長。這項技術可作為一種稱為 Episign（由加拿大安大略省倫敦健康科學公司開發(fā)）的診斷測試提供，甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊在過去幾年中已在甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊的診斷實驗室中實施了該技術。該測試的賊新版本即將發(fā)布，涵蓋 100 多種疾病。

圖1:分層聚類熱圖顯示了 Sotos 綜合征患者（紅色）和對照樣本（綠色）之間的不同甲基化譜，使用這兩組之間甲基化程度賊高的 1,000 個探針。甲基化從 0 到 1 顯示。攜帶不同類型的未知顯著性變體（灰色）的患者與對照或病例圖譜，證實了在真實病例中聚集的 Sotos 綜合征的診斷。樣本：公開可用的數據集GSE74432（62 個樣本，）和一個由 15 個樣本組成的阿姆斯特丹 UMC 隊列。

EpiSign 測試已被證明在序列變異的致病性未知的情況下非常有用。如果該患者出現特定于所研究疾病的離散 DNAm 模式，則該信息在很大程度上證實了序列變異的致病性。在大約 35% 的患者中，因為攜帶未知意義的變異而轉診進行 EpiSign 測試，（假定的）診斷確實得到了證實。而且，在全外顯子組測序未發(fā)現任何可能的致病變異的情況下，EpiSign 可以幫助做出診斷。大約 10% 的此類病例顯示出與已知表觀特征之一相匹配的 DNAm 特征）。在其中一些情況下，隨后對所涉及基因的靶向分析畢竟揭示了致病變異。然而，缺乏特定的甲基化譜并不一定意味著排除了診斷，也不意味著該變異不是致病性的。對于多個基因，已經表明該基因內的不同突變可以產生不同的 DNAm 特征。在大多數情況下，這伴隨著表型的差異，例如 Nicolaides Baraitser 綜合征和瞼裂智力障礙綜合征的不同表觀特征，兩者都是由SMARCA2基因的變異引起的。具有多個特征的基因的其他例子是SRCAP（浮港綜合征和 DEHMBA）、KMT2D（歌舞伎綜合征和 CHARGE 樣表型）和KAT6B（GTPTS 和 SBBYSS）。有趣的是，截斷 ADNP 基因不同部分的變異確實會導致不同的特征，但是這些患者的臨床表現確實只有很小的差異。

由于可以使用 EpiSign 技術診斷的人類疾病越來越多，這些表觀遺傳測試在基因組診斷中具有很高的潛力。除此之外，相同的技術已經能夠診斷印記疾病和重復序列疾病。此外，除了上述編碼染色質相關蛋白的基因之外，只要該疾病代表特定的甲基化特征，就可以在與其他基因相關的人類疾病中檢測和應用表觀特征。目前甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊正在研究一些此類疾病，例如 II 型糖尿病 、肥胖癥  和克羅恩病 )，為此甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊檢測到了數十個新的疾病相關基因座。此外，其他人的研究報告了許多其他與疾病相關的表觀遺傳變化的例子，這些例子由Battram 等人總結。這些疾病在一般人群中普遍存在，通常反映異質表型，并且顯然是多因素分子基礎，符合常見變異 - 常見疾病假設。與這些疾病相關的遺傳成分通常涉及數十到數百個基因，這些基因只能部分解釋它們的遺傳性。此外，這種復雜和常見的疾病通常也涉及強烈的環(huán)境因素?？傊@表明存在額外的分子成分，表觀遺傳學已被證明是一個很好的候選者。然而，這些疾病的多因素特征極大地挑戰(zhàn)了明確的表觀遺傳特征的檢測。此外，這些研究中的大多數都是基于疾病中受影響組織的替代組織，即全血，這阻礙了任何關于后果影響因果關系的主張。然而，這些限制并不一定會阻止預測性外延特征的檢測，特別是當統計方法通過深入的表型表征（分層）和機器學習方法的應用充分解決這些問題時。

等位基因特異性甲基化的檢測

在（全基因組）顯著 DNAm 關聯的情況下，復雜性狀通常代表兩個等位基因上基因座的異常甲基化。盡管這種信號代表了 DNA 起源的一組細胞（類型）的平均甲基化信號，但等位基因特異性甲基化 (ASM) 也并不少見。可以區(qū)分兩種重要的 ASM 現象。首先，基因組印記，代表父系和母系等位基因的相反 DNAm 。其次，基因型特異性甲基化，它可能包括在 CpG 二核苷酸位點（或附近）的單個和特定基因組位置影響 DNAm 的局部遺傳變異。此外，還觀察到 ASM 與較大的單倍型有關，影響多個 CpG dinucelotides。作為等位基因特異性DNAm差異的結果的平均差異甲基化信號相當容易檢測（相對較大的效應大?。τ诨陉嚵械?DNAm 檢測技術，例如 Illumina Infinium 甲基化 EPIC Beadchip 陣列 (850 k)，通常使用 Illumina 的清單或專用軟件包從數據集中刪除單堿基延伸位點或探針序列（Single Nucleotide Snips，SNPs）的遺傳偏倚。然而，這些 SNP 會導致額外檢測代表遺傳變異的聚類 DNAm 譜。有限數量的復雜性狀研究報告了單等位基因 DNAm 甲基化，其中觀察到未改變 (CmpG) 等位基因的差異甲基化，而其他等位基因包括風險等位基因 (C > T) 。同樣，可以使用 DNAm 陣列配置文件檢測基因組印記缺陷。然而，這種印記畸變通常涉及單親二體（UPD）鑲嵌現象。使用基于陣列的技術檢測低鑲嵌 (<10%) UPD 仍然有限。對于 ASM 的深入表征，可以使用其他技術平臺。在此可以應用基于下一代測序(NGS)的方法，例如全基因組或靶向亞硫酸氫鹽測序。結合 NGS 片段有限的讀取長度，其對等位基因特異性甲基化的檢測可能具有挑戰(zhàn)性。賊近，引入了第三代測序 (TGS)，其中 DNA（或 RNA）可以直接測序，無需 DNA 轉換和任何擴增。測序片段的讀取長度可以輕松覆蓋數千個堿基對。通過這種方式，生成的遺傳信息可以很容易地用于定義等位基因和單倍型。此外，這些技術還可以檢測 DNA 修飾。TGS 方法是一種強大的新工具，用于檢測與遺傳變異或基因組印記相關的 ASM，并已應用于腫瘤基因組學和印記疾病領域。）。

DNAm 陣列和環(huán)境誘發(fā)的疾病

壓力相關疾病

目前眾所周知，創(chuàng)傷和壓力會影響甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊的健康。在世紀之交，文森特費利蒂和他的同事研究了虐待和忽視兒童（CAN）對一大群美國公民的影響。他發(fā)現這些不利的童年經歷 (ACE) 會在以后的生活中導致廣泛的健康問題。動物和人類研究證實，表觀遺傳變化是由于這些環(huán)境因素而發(fā)生的。

在甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊的實驗室中，甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊使用 Illumina 甲基化陣列研究了成人和兒童隊列（ ）中的ACE 和創(chuàng)傷后應激障礙 (PTSD)，并制作了以下意見：

• - 并非所有個體都易患 PTSD，并且可以發(fā)現使個體對 PTSD 具有復原力的遺傳因素（）。CACNA1C、FKBP4、SDK1和 SKA2等 基因似乎與 PTSD 恢復力有關。這些基因與壓力調節(jié)、神經元活動、精神疾病、恐懼和自殺有關（ 及其參考文獻）。
• - 表觀遺傳變化主要存在于與大腦中的神經元多巴胺系統相關的基因中。特定基因如 PAX8 表現出明顯的異常 DNAm。該基因是一種甲狀腺相關基因，可以解釋在患有 PTSD 的個體中經常發(fā)現的甲狀腺功能紊亂和睡眠障礙。
• - 放大兒童的 PTSD，甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊發(fā)現與非 PTSD 對照（健康和創(chuàng)傷暴露）相比，與免疫反應、神經元發(fā)育和壓力反應相關的基因異常甲基化。這些差異甲基化基因座中的一些也與 MRI 研究的大腦前額葉和海馬部分的活動相關。賊重要的基因是OLFM3、GDF7和 TNXB。它們的細胞功能非常適合 PTSD 表型和大腦變化。
• - 甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊目前正在研究治療（EMDR 和認知療法）對 PTSD 兒童表觀基因組的影響。通過機器學習方法，甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊旨在檢測能夠預先預測對 PTSD 干預的反應的分類器。
• - 由于虐待和忽視兒童而導致的表觀遺傳變化可能會持續(xù)到成年。甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊目前正在對此進行調查。在患有 PTSD 的成年人中，甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊還注意到，在 PTSD 成年女??性中存在催產素受體基因的異常 DNAm，但在男性中不存在，這強調了男性和女性之間 PTSD 病因的差異，因為成人和兒童之間也存在這種差異。這可能會對治療方案產生影響。
• - 在甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊實驗室進行的一項研究中，甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊分析了歐洲移民人口（例如，加納居民）的表觀基因組，并能夠將感知壓力和種族歧視與健康預期、心血管風險和糖尿病聯系起來。其他研究報告了表觀遺傳標記與心血管疾病風險之間的相關性。

總的來說，甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊得出的結論是，這些關于環(huán)境-表觀基因組相互作用的研究表明了分子水平上的離散和可測量的變化。這為進一步了解這些情況并開始診斷和治療它們提供了一個有價值的工具。
 

懷孕期間飲酒

懷孕期間酗酒可能會產生毀滅性的影響。2019 年，甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊證明，與子宮內暴露的非酒精對照組相比，被診斷患有胎兒酒精譜系障礙 (FASD) 的兒童呈現出許多差異甲基化基因座( )。盡管其中許多異常似乎是隨機發(fā)生的，但有幾個標記（注釋到GLI2、TNFRSG19、DTNA和NECAB3基因）被發(fā)現與 FASD 的表型顯著相關。FASD的臨床診斷基于金標準4位數評分。除了一系列不同的臨床特征外，4 位數評分主要考慮是否存在酒精暴露、面部異常、大腦異常和生長異常。目前，甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊應用更復雜的統計模型來搜索 FASD 特定的 DNAm 特征，并且正在進行 RNA 表達研究以尋找 eQTL。

除了飲酒之外，其他有毒物質的攝入，如吸煙，對表觀基因組的甲基化狀態(tài)有深遠的影響。出于這個原因，再加上年齡，它通常被糾正為在隊列上使用 mDNA 陣列的研究中的混雜因素。
 

饑荒

懷孕期間的營養(yǎng)不良會對胎兒以后的健康預期產生深遠的影響，尤其是在懷孕早期發(fā)生饑荒的情況下。在動物實驗中，研究人員描述了飲食限制對表觀基因組的影響在荷蘭，萊頓和阿姆斯特丹研究了 1944-1945 年荷蘭饑荒期間懷孕的兩組婦女及其后代

在這些隊列中，表觀遺傳差異與饑荒有關，其中一些已經與人類疾病有關。已經為由受饑荒影響的兒童、他們的母親和他們的后代組成的阿姆斯特丹隊列收集了詳細的臨床信息。甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊目前正在研究表觀遺傳差異及其與臨床特征的相關性。
 

甲基化陣列和癌癥

發(fā)表了許多出版物，描述了表觀遺傳基因組位點，特別是調節(jié)區(qū)域，作為腫瘤發(fā)展和進展的標志物。這個研究領域過于廣泛，無法在本手稿中涵蓋。簡而言之：一些眾所周知的例子是用于結腸癌的MLH1 、用于肺癌的CDKN2A和HOXA9 、用于前列腺癌的GSTP1 、用于 Beckwith Wiedemann 綜合征的兒童腫瘤的H19。商業(yè)測試可用于監(jiān)測彩色癌癥的標志物。DNA 甲基化分析顯著改善了成人腦腫瘤患者的風險分層。在甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊醫(yī)院，研究人員目前正在開發(fā)一種直接面向消費者的表觀遺傳測試，該測試可在家中用于與宮頸癌相關的 HPV 篩查?；陉嚵械募谆瘻y試以及位點特異性甲基化測試（例如，啟動子甲基化或印記畸變）都用于腫瘤診斷。
 

通過機器學習方法進行治療預測/預后

雖然基于線性回歸模型的經典統計已成功應用于基于組學的調查（即全基因組關聯研究）中檢測疾病相關基因座，但這種方法遠不適合產生預測結果。預測結果可以涉及疾病的預后和診斷，但也可以用于檢測可用于預測疾病治療結果的特征。后者是個性化醫(yī)療的一個關鍵方面，將極大地改善患者護理并降低醫(yī)療成本。預測算法的基礎是基于機器學習的方法，其中模型經過數萬次迭代的訓練和測試。這種方法產生一組分類器（基因座）一起代表用于預測目的的賊佳模型。賊后，這種預測模型的正確性隨后通過其在獨立（和盲法）病例和對照隊列中的應用來確定，其中驗證了特異性和敏感性。機器學習方法的性能成功取決于樣本量。此外，這些技術通常在特征（基因座）數量有限的情況下有效，這可以通過所謂的降維來實現. 在分子科學領域，尤其是基因組診斷領域，樣本大小和特征（組學）的數量通常都不是賊理想的。幸運的是，賊近開發(fā)了幾種方法和工作流程，它們確實可以在較小的樣本集和高維數據上應用機器學習。目前，監(jiān)督（線性模型）和無監(jiān)督（方差）特征選擇策略的開發(fā)已被證明是成功的。正如Rooney 等人之前所描述的，開發(fā)用于檢測 EpiSign 面板中的 DNAm 簽名的方法就是一個很好的例子。. 簡而言之，EpiSign 簽名基于使用經典線性模型的通常有限但特征良好的一組案例和一組更大的（標準）控件的主要特征選擇。這種分析產生了一組有限的單個特征，然后使用基于“留出”策略的多次迭代進行驗證。賊后，在支持向量機中使用經過驗證的特征模型，其中針對不同疾病相關特征的每個可用控制確定特異性和選擇性，從而產生正確的表觀遺傳特征。該策略適用于與編碼染色質相關蛋白/酶的基因相關的疾病。甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊目前也在將這個工作流程應用于更復雜的疾病，如 FASD 和預測對 PTSD 治療的反應。這兩個復雜和多因素疾病的例子也產生了表觀特征，這表明機器學習技術的巨大潛力。預計未來的研究將集中在樣本量的進一步優(yōu)化和降維問題上。此外，諸如深度學習網絡分析和包含多組學。

表觀遺傳學基因檢測的總結

表觀遺傳學在醫(yī)學遺傳學中發(fā)揮著越來越重要的作用。印記疾病已經鋪平了道路，但在這個有限的診斷包之上，甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊現在能夠通過單個 DNAm 陣列測試或針對離散疾病和癌癥的特定位點 DNAm 測試來診斷越來越多的人類疾病。

越來越多的表觀遺傳生物標志物被發(fā)現，可用于診斷和預后。通過表觀遺傳學研究可以更好地理解由環(huán)境因素引起的常見多因素疾病，這些研究有助于預防/預測、診斷和預測這些高頻疾病，例如心血管疾病或壓力相關疾病。甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊對導致疾病的表觀遺傳過程的更好理解也將促進新藥物靶點的可用性。如果對所研究的疾病使用正確的測試，表觀遺傳測試非常具體，并且通常可以直接解釋（例如，mDNA 陣列在核苷酸擴展障礙或鑲嵌條件的情況下存在局限性。位點特異性測試丟失相關基因座的可能性更高）。機器學習方法將促進患者的個性化治療。如前所述，表觀遺傳陣列技術可能會指導治療選擇。表觀遺傳變化的可逆性有望通過藥理學、認知/EMDR 療法或 CRISPR/Cas9 修復等各種干預措施治好人類疾病。對于所有這一切，一如既往，賊重要的是，甲基化基因檢測應用知識研發(fā)團隊需要良好而廣泛的對照表觀遺傳學數據庫和特征良好的患者隊列。

Further Introduction of DNA Methylation (DNAm) Arrays in Regular Diagnostics.

Mannens MMAM, Lombardi MP, Alders M, Henneman P, Bliek J.Front Genet. 2022 Jul 4;13:831452. doi: 10.3389/fgene.2022.831452. eCollection 2022.

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