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单核苷酸多态性研究现状及问题分析

・2602・ 广东医学2010年1O月第31卷第l9期 Guangdong Medical Journal Oct.2010,Vo1.31,No.19 

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单核苷酸多态性研究现状及问题分析 

谢锋 

广州军区广州总医院呼吸内科(广州510010) 

从基因的发现到人类基因组计划的基本完成,研究者 

对基因与疾病关系的探索热情有增无减。单核瞽酸多态性 

(single nucleotide polymorphism,SNP)是影响基因转录效率 

及其编码分子结构的因素。SNP与疾病相关性的研究已走 

过了十余年,但目前研究仍无突破性的进展。SNP自身的特 

性及研究规模的客观障碍,限制了检测SNP作为预测疾病 

风险手段的应用。 

1 SNP的特性 

SNP在1994年被首次提出,指的是DNA序列上发生的 

单个核苷酸碱基之间的变异,在人群中这种变异的发生频率 

至少大于1%。在人基因组中,每隔100—300个碱基就会存 

在一处SNP。人类遗传基因各种差异中,有90%都可归因于 

SNP所引起的基因变异。SNP协会已构建了含1.42 x 10。/ 

个SNP的人类遗传图谱…,已超过105个SNP用于基因功 

能与疾病的相关性研究 。 

目前对SNP的检测主要基于4种原理:(1)内切酶酶切 

技术;(2)等位基因特异性杂交;(3)引物延伸法;(4)寡核苷 

酸连接反应。我国采用的常见检测方法有PCR一限制性内 

切酶酶切技术、基于等位基因特异性杂交的TaqMan探针技 

术与基因测序。最近出现的高分辨熔解曲线分析技术无需 

序列特异性探针,不受碱基位点局限,通过检测解链所形成 

的特定的熔解曲线差异即可以检测到PCR产物中单个碱基 的变异,使SNP的检测更简单与快速。 

2 SNP与疾病的相关性 

多种SNP检测方法促进了SNP与疾病相关性的研究。 

家族性高胆固醇血症患者血中低密度脂蛋白浓度较低,通过 

SNP检测发现低密度脂蛋白基因上游139位点处存在胞密 

啶到鸟嘌呤的变异,使转录因子SP1无法识别低密度脂蛋白 

基因启动子,导致其表达下降 。多发性硬化与遗传密切相 

关,对超过900个多发性硬化患者家族的分析发现IL一2与 

IL一7基因的SNP与发病有关【4 J。 

除了上述一些与遗传明显相关的疾病,SNP可能也影响 

某些非遗传性疾病,甚至是以外因为主的感染性疾病的易感 

性与预后。Toll样受体4(T011一Like Receptor4,TLR4)是革 

兰阴性茵成份脂多糖的受体,活化后启动细胞对微生物的先 

天性免疫。业已发现TLR4基因896A/G与1196C/T增加机 

体对革兰阴性茵的易感性 。肿瘤坏死因子ot是能促进并 

放大炎症反应的一个炎症介质,其基因上游一863C/A与一 

308G/A两个SNP与社区获得性肺炎患者病情严重程度相 

关L6 J。对炎症反应有抑制作用的白细胞介素一l0(interleu— 

kin一10,IL一10)基因中也存在SNP。IL一10启动子区域的 

一1082位点鸟嘌呤被腺嘌呤置换后,淋巴细胞合成IL一1O 

水平降低,损伤了机体对炎症反应的负调控作用 。

 广东医学2010年lo月第3l卷第19期 Guangdong Medical Journal Oct.2010 Vo1.3 ,N 19 .2603. 

3利用SNP预测疾病局限 

SNP不受机体的生理状态与寿命影响,在明确SNP与某 

疾病相关性的基础上,可对稳定的SNP进行检测,间接反映 

机体罹患某种疾病的风险,例如预测某人在老年时是否可能 

罹患阿尔茨海默病;检测炎症相关分子的SNP并将其写入 

病历,提示医务人员某个患者在感染后存在出现严重炎症反 

应失衡的风险。 

DNA的发现及中心法则的提出揭开了人类从基因水平 

上解释疾病的新时代,“DNA—RNA一蛋白质一表型”的一连 

串关系是讨论DNA与疾病关系的基石。但某些系统生物学 

家认为中心法则有时会被滥用作一种简化论研究策略,不加 

批判地死板套用中心法则。简单地认为某基因的变异是某种 

疾病的根本原因会加大认识多细胞疾病的难度,阻碍人们去 

理解一些无法单独靠分子相互作用解释的复杂系统 。单 

一SNP可能与多种疾病相关 J,这种“一对多”的现象增加 

了分析SNP与疾病相关性的难度。因此,单纯依靠一个SNP 

并不能简单地越过RNA和蛋白质,甚至忽视不同类型细胞 

内SNP的影响而准确地预测疾病。 

除了外伤,疾病的发生都要经过一个过程。与肿瘤发生 

的“多步起源学说”类似,疾病的发生或病理过程的变化是 

积累多个致病因素的结果。当发现多个与某一疾病密切相 

关的SNP同时存在时,才有更大的把握预测该种疾病。很 

多研究已经注意到这一点,并展开了多个大规模多中心研 

究,同时检测多个分子的多个SNP_4’ J。然而在这众多的 

“候选SNP”中,如何合理组合并对疾病进行预测仍不清楚。 

研究者的目光仍然只是放在与疾病有关的蛋白质的基因上, 

是否多个目前看来“毫不相关”的SNP组合能预测一个疾 

病,没有人能下定论。 

此外,很多对SNP的研究结果不一,部分研究甚至获得 

相反的结论。有研究证明TLR4的SNP与LPS易感性有 

关 J。但是对一次地区性军团菌肺炎暴发与TLR4 SNP的 

关联性分析发现,携带TLR4 896G基因的个体的军团茵肺炎 

染病较低,提示TLR4 896G基因对军团茵的感染有保护作 用 l1]。此外也有研究支持TLR4的SNP并不增加感染机 

会,也不令感染加重” j。面对不同的研究结果,要最终确定 

TLR4 SNP与疾病的相关性,一方面需要更长时间的数据积 

累过程,另一方面也要严格区分“相关”与“因果”.明确目前 

认为的“候选SNP”是直接影响疾病,还是作为“幕后SNP” 

间接参与疾病的发生。 

4展望 

目前通过SNP检测预测疾病风险仍未实现,但对SNP 

多年的研究积累了大数的实验数据与经验,也为研究者们日 

后研究SNP与疾病相关性提示了解决问题的思路。首先, 

已证实与疾病相关的蛋白质基因即使存在SNP,也可能与疾 

病无关联,而一些似乎与疾病无关的基因,却提示着疾病的 

风险。其次,同一SNP在不同种族人群中的分布频率存在 

很大差异。汉族人群中TLR4 SNP频率显著低于白人,因此 

在汉族人群中研究TLR4 SNP可能需要更巨大的样本量或 

者因为SNP频率过低而无法准确分析相关性¨ 。再次,单 一个SNP并不能有效地预测疾病风险,就目前研究进展来 

看。联合多个SNP检测是提高预测准确性的方法。最后,如 

何选择SNP联合预测疾病风险仍是未知数,解决方法是根 

据蛋白与疾病的关系进行选择或摸索着前进。 

基因与疾病的关系远远超出我们目前的认知水平,但人 

们终将打开SNP与疾病相关性的大门。 

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编辑:祝华)

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