遗传学:内在的宇宙

第三章

基因检测简介

你将在本章学到什么

在本章中，我们将学习:

• 生物学是关于概率而不是给定结果的观点;
• 基因检测是如何工作的;
• 基因检测为什么有用，又如何有用;
• 基因检测指南;而且
• 在考虑基因检测时，你可以问自己一些问题。

生物学就是概率。

概率是预测和潜力，而不是完美。

生物学很少给我们一个明确的、简单的答案，比如:

“这是什么?”最好的饮食?”

或

“这是什么?”最好的锻炼?”

或

“当完全我会死吗?怎么死?”

因此，任何基因检测服务(以及任何书籍、网站或指导服务)都可以保证给你一个完美的营养计划或健身计划，或者完全预测你的健康风险，是误导。

(而且在科学上是靠不住的。)

对于任何与生物学相关的事情，几乎永远不会有一个“完美的解决方案”。

就像我们喜欢说的精准营养:2022世界杯晋级

“进步，而不是完美。”

要控制一个复杂系统中涉及的所有因素几乎是不可能的。

另外，知识和发展是递增的。我们一点一点地学习。一点一点地改变。一点一点地成长。

基因信息可以告诉我们如何可能改变(如果我们想改变的话)，以及改变带来的回报可能是。

让我们想象一下，根据你的基因测试，你知道完全你得某种疾病的可能性有多大完全疾病会如何发展

(只是要明确一点，我们是肯定不是那里。这只是想象时间。)

例如，假设你从基因测试中得知你有70%的概率在70岁时死于阿尔茨海默病。

现在假设有一种药物可用。这种药会把你的风险从70%降低到30%。它对90%的人都有效。

你要吗?

我们想一下。

不吃药:70岁时死于已知疾病的几率为70%。

药物治疗:70岁时死亡的几率为30%，但你可能属于药物不起作用的那10%。

很多人可能会这样想好吧，我可能更有可能在90%的药物反应者中，我喜欢30%比70%的几率要小得多，所以我们开始吧。

如果药物只能将风险降低到60%呢?

或者它只对30%的人有效?

然后什么?

这是另一个例子。

我们知道许多乳腺癌和卵巢癌都与基因突变有关乳腺癌易感基因1和/或BRCA2基因。数据显示，在携带这些突变的30岁健康患者中，切除卵巢可能会增加0.2至1.8年的预期寿命，而乳房切除术可能会增加0.6至2.1年的预期寿命。

如果你知道你携带这些突变，你是否有足够的把握来预定手术?

当然，没有正确答案。

有些人可能会抓住任何机会，服药或做手术。其他人可能会说对我来说不太可能，不要抓住这些机会。

重点是:

除非是基因突变让你一开始就出局了，否则差不多从来没有100 - 100 - 100。

比如:我们100%肯定地知道，在100%的情况下，这种遗传风险100%会导致这种结果。

有时候我们甚至不能有50%的把握，或者10%的把握，或者根本就不知道。

我们充其量只能做出有根据的猜测。

谨慎行事，进行批判性思考。

现在你知道了第二章关于基因工作的基本原理，请记住几个关键的概念:

• 基因相互作用是巨大而复杂的，我们还没有绘制出其中的大部分。
• 基因并不是故事的全部。许多生理上的相互作用不是遗传的。
• 这一研究领域仍然很新。
• 基因密码的突变和改变一直在发生。有时它们很重要。有时不是。
• 我们仍然不能对大多数事情做出强有力的预测或建议。

记住这些概念，戴上你“怀疑科学家”的帽子。

基因检测比以往任何时候都容易。这是什么意思?

在过去的几十年里，测量DNA和RNA的技术发展迅速，变得更便宜、更快、更容易获得。

• 2001年，对一个完整的人类基因组(人类细胞核中的所有DNA)进行测序耗资约1亿美元。
• 2011年，它的价格约为1万美元。
• 2016年，我们PN团队的两名成员以每人1000美元的价格完成了他们的全基因组测序。

还是太贵了?

只需200美元，你就可以买一个23andMe试剂盒，足不出户就能检测出你的数十万个基因变异。只需在试管中吐痰，然后邮寄去做分析——不需要穿花哨的实验室大褂。

下面的图表比较了各种基因测序技术引进的时间，以及这些技术的分析能力。

当更多的材料可以通过这个过程时，准确度就会提高，成本就会降低。研究人员现在可以对整个人类基因组进行高保真测序，即使是靠拨款生存的项目也能负担得起成本。

注意，Y轴呈对数增长(10、100、1000、10,000等)。在这张图的Y轴上看起来是一小步，实际上是一个巨大的进步:Illumina HighSeq X Ten测序仪的吞吐量是Illumina十年前创建的序列分析仪的10,000倍。

图3.1:基因测序的改进和成本的降低

我们可以比以往任何时候都更精确地研究遗传密码。

这意味着我们还需要考虑如何处理我们生成的所有数据，这些数据必须被编译、转换和存储。然后我们必须分析结果，平衡我们给出的任何临床建议或解释。

这意味着基因检测过程的每个阶段都很重要，例如:

• 妥善收集、运输和储存样品;
• 正确地“阅读”样本;
• 样品分析;
• 存储数据;而且
• 解读数据——决定这一切意味着什么，以及下一步该做什么。

生成如此多的数据意味着我们必须考虑将数据放在哪里，如何理解数据，以及最终如何处理这些数据。

我们可以用生物信息学-结合计算机科学、统计学、数学和工程学等技术领域，分析和解释我们收集的数据。

我们也可以从行为改变和遗传咨询的角度来考虑它——我们可以用我们获得的任何数据或见解来做什么。

我们必须小心，不要对这个过程做太多假设。

还有很多事情我们还不知道。在这个复杂的过程中，很多事情都可能出错。这影响了我们得到的数据的质量，以及我们可以得出的结论。

例如:

• 许多具有强大遗传基础的疾病或健康状况很罕见或不太常见。对这些基因变异的检测可能不适用于大多数人。
• 许多疾病和健康状况很复杂．这可能是基因的贡献，但也可能是几个相互作用的基因，甚至是不涉及基因的调控途径。无论如何，环境或生活方式的选择可能对结果影响更大。
• 其他结果，如运动表现，也很复杂。例如，是否存在“短跑运动员基因”?(剧透:没有。)如果你有一组特定的基因给你肌肉和力量，但没有一组基因给你早上锻炼的动力呢?
• 数据有限。关于特定基因或其与健康和功能的关系的研究可能并不多。
• 我们并不总是知道如何处理测试结果。事实上，研究表明知道我们的DNA很少会改变我们的行为。
• 测试、分析和解释遗传物质的技术继续快速发展和变化。
• 基因检测服务——也许是受商业利益或患者倡导团体的驱动——并不总是完全诚实地说明他们的检测能做什么，不能做什么。他们可能会把自己的产品推销得比实际更有用或更有启发性。

为了更好地理解这一点，让我们更仔细地看看基因检测的过程。

临床基因检测包括什么?

一般来说，临床基因检测:

• DNA分析对于特定的遗传变异(SNPs)，编码基因产物，如酶或其他蛋白质;
• 寻找变化与疾病或健康(以及越来越多的运动能力)有关的信息;
• 专注于特定的人群(如某一特定遗传性疾病风险较高的族群);而且
• 目的在于提供病人可以利用的信息例如，降低患病风险，选择正确的药物，或调整他们的营养状况。

一些基因测试(如23andMe)还包括祖先和民族遗产。我们来看看祖先的重要性第五章．

一个分析是一种确定特定成分存在或数量的方法，或分析或量化样品中特定物质的方法。

一个基因测试是专门用于临床测试的实验室化验方法。它确定特定的基因型，以诊断特定人群的特定疾病，以达到特定的目的。与基因检测相比，基因检测是非常有针对性的，后者可能是扫描的，也可能是有针对性的。

一个开放式的集团Y会寻找任何感兴趣的东西，比如扫描风景，看看有什么会跳出来。

一个关闭试验预先确定它正在寻找的东西，比如一个特定的突变或另一个变体。

基因测试可用于:

• 疾病的诊断;
• 健康风险预测;
• 载体检测(换句话说，如果你携带了一种在你体内不活跃，但你可能会遗传给你的后代的基因变体);
• 产前检查，以确定胎儿的特殊情况;
• 新生儿筛查，在出生后不久进行，以寻找潜在疾病;
• 药物基因组测试，探索你对特定药物的反应;或
• 研究——要么是为了特定目的，要么是为了一般调查。

越来越多的人也在探索对营养需求和运动表现进行基因检测。

例如，基因测试目前可以帮助我们探索以下特征:

• 你消化咖啡因的速度有多快;
• 你的身体如何处理维生素D;
• 你可能有多少炎症(例如，通过检测c反应蛋白，一种炎症的标志);
• 你从运动中恢复得有多好;或
• 你的体重范围更可能是什么(例如，你是否更有可能拥有更高的BMI)。

然而，其中很少有明确的或明确的。

测试类型

你可能认为基因测试会检查整个基因组，但事实并非如此。(我们将在接下来的章节中讨论更多关于研究整个基因组的内容，以及为什么大多数商业测试不能做到这一点。)

• 分子基因检测观察最小的DNA“块”——可能是单个基因，也可能是一小段DNA——通常是为了寻找特定的变异或突变。这方面的一个例子可能是测试囊性纤维化变异或BRCA1 /2与乳腺癌和卵巢癌有关的突变。
• 染色体基因测试观察较长的DNA片段，如整个染色体，以寻找更大规模的遗传变化(如额外的染色体副本)。其中一个例子就是唐氏综合症的检测。
• 生化试验看我们有多少某种蛋白质，或者这种蛋白质有多活跃。在这里，这种测试不检查DNA，而是检查它可能编码的蛋白质。通过观察蛋白质的差异，测试人员可以推测基因变异。一个例子就是c反应蛋白(CRP)免疫测定；c反应蛋白是炎症的一种蛋白质标志物。
• 基因测序包括通过逐个观察核苷酸来“读取”DNA链。1977年，首次对一种简单病毒(称为Phi X 174)进行了完整遗传密码的测序;人类基因组序列(至少90%)于2001年公布。一种读取整个基因组的测试被称为全基因组测序．

同样，商业测试通常不会对整个基因组进行测序。

事实上，通常情况恰恰相反:大多数商业上可用的基因检测都是检查单核苷酸多态性(单核苷酸多态性)例如，单个核苷酸的变异(例如，有胞嘧啶或C，而通常有腺嘌呤或a)第二章像这样的小替换是我们获得基因变异的一种方式。

snp和非编码DNA

测试服务公司23andMe的基因分型测试涵盖了每个人可能拥有的30亿个snp中的大约60万个snp，也就是基因组的0.02%。即使是最全面的基因分型服务也只覆盖不到0.15%的基因组。

在这些snp中，98.6%是在非编码DNA这意味着它们是DNA的延伸，不会被转录成mRNA来制造蛋白质。(这就是人们过去所说的“垃圾DNA”，直到他们意识到它不是垃圾。当然，其中一些包括我们进化史上遗留下来的零碎东西，但很多都是有目的的。)

非编码DNA包括很多不同的东西。就像在家庭聚会后，你会有很多剩菜和堆满通心粉沙拉的特百惠一样，我们的基因组包含了数百万年进化过程中留下的大量剩菜。

例如，我们有:

• 假基因:那些曾经活跃但不再活跃的基因。
• 前病毒:有一类病毒被称为逆转录病毒，它们转录自己的基因组，并将其插入被感染细胞的基因组中。这种遗传物质被称为原病毒。艾滋病毒可能是最著名的逆转录病毒的例子，但还有许多其他的逆转录病毒。因为发生这种情况的过程(被称为反转录)相对不稳定且容易出错，许多逆转录病毒序列是不活跃的。灭活逆转录病毒序列它们在我们的基因组中占了惊人的大比例——大约10%。
• 管理序列:DNA的一部分就像基因表达的音量旋钮:它们可以“调高”(增加某种蛋白质的基因表达)，“调低”(减少表达)，甚至完全“关闭”(阻止表达)。

因此，基因检测服务可以检测功能性snp，也可以检测非编码区域的snp。

一方面，我们可以从snp中获得很多有用的信息，比如对我们祖先的预测，或者与某些遗传特征或疾病的已知联系。

另一方面，使用snp依赖于已知的关联，或者确定共同变异的区域和点。我们必须已经识别和解释了这些snp——它们在哪里，它们有多常见，有时它们会做什么，达到什么程度，在哪个人群中。这很像只从你已经读过的书中获取信息。

我们也看不见拷贝数变化(同样，你有多少特定DNA序列的副本)也不是易位突变(基因从一条染色体移动到另一条染色体，或从染色体的一部分移动到另一部分)。这两者都可以影响我们的表型，但仅仅知道SNP标记并不能告诉我们它们的影响。

因此，这是一种权衡。

全基因组关联研究(GWAS)

虽然商业测试很少检查整个基因组，但寻找特定基因变异与健康问题或生物过程等结果之间关系的实验室研究可能会这样做全基因组关联研究(GWAS)。

在大多数GWAS中，参与者通常是根据他们共同的一些特征来挑选的，比如患有高血压或骨质疏松症。然后将他们与没有这种特征的对照组进行比较，看看测试组是否有任何共同的遗传变异，或者以某种方式与对照组不同。

图3.2:样本全基因组关联研究模型

GWAS通常是一个广泛的扫描。

• 有时，研究人员正在寻求确认基因变异X确实是重要的。
• 或者他们想找些新奇的东西位点-换句话说，新的snp或其他变体，如单(我们将在后面讨论第五章)与该特征相关。
• 他们也在观察snp是否预测价值换句话说，是否有这个SNP显著或多或少你会有某种特质或其他结果?或者苏格兰民族党和选举结果之间的关系只是随机的?

通常，商业基因检测服务用于寻找特定snp的数据来自实验室的GWAS，这些GWAS已经确定了这些snp是重要的。

商业直接面向消费者测试vs.实验性实验室测试

虽然我们现在可以使用许多与研究人员在高端实验实验室中使用的相同的科学方法和工具，但它们之间仍有一些关键的区别。

部分和全基因组测试

在写这本书的时候，目前还没有人提供商业性的全基因组检测服务。(然而，我们确实在一家私人实验室对合著者阿莱娜的基因组进行了测序。稍后再详细说明。)

目前，全基因组测序非常昂贵。然而，随着价格的下降和研究人员对人类基因组复杂性的发现，全基因组测序可能会变得越来越普遍。最终，你的整个基因组序列将只是你医疗记录的正常部分。

商业测试似乎只提供给你“真正的”全基因组测试的半成品，但当你知道你需要查看基因组的哪些部分时，就没有理由对整个基因组进行测序。

只查看感兴趣的区域更快、更便宜、更容易，所以你不是在大海捞针。相反，你已经知道针在哪里;你只需要知道它有多长。

唯一的挑战是，研究还没有揭示我们的基因和基因表达之间的所有不同关系。科学界只触及了表面。

所以:

• 商业上可用的测试服务可以根据目前的研究成果告诉我们关于我们自己的事情。如果我们正在寻找一个特定的、经过充分研究的遗传因素，并且属于一个被广泛研究过的群体，那就太好了。
• 这些服务实际上只告诉我们关于我们自己的一小部分。如果我们正在寻找最好的饮食、锻炼或活到120岁的方法，这是一个挑战。

基因检测的过程是什么?

虽然有各种类型的基因检测，但这里有一个关于它们是如何工作的总体概述。

第一步:采集样本。

首先，测试需要某种类型的样品材料进行分析。理论上，这可以是任何类型的生物材料，但最常见的是:

• 血液(尽管必须去除红细胞);
• 颊细胞(也就是从脸颊内侧的皮肤细胞拭子);
• 羊水(子宫中环绕胎儿的液体);或
• 头发(特别是毛囊中的细胞)。

使用DNA作为证据的刑事调查也可能使用“丢弃的DNA”，比如留在咖啡杯、吸管或烟头上的物质。

步骤2:准备样品。

一旦样本被收集并送往实验室进行分析，我们必须以某种方式将DNA从它的容器，即细胞中取出，并读取它。

步骤2A:从细胞中取出东西。

这意味着，首先，细胞必须破裂，这一过程被称为利斯河(源自古希腊语露西正在或松动)。

因为细胞壁是以脂质为基础的，我们必须使用某种表面活性剂或洗涤剂，就像把细胞浸泡在洗洁精中一样。

一些工艺也可能使用碱，如氢氧化钠(NaOH)和表面活性剂十二烷基硫酸钠(SDS)。NaOH这样的碱和表面活性剂的组合被称为碱性溶菌作用1979年，它首次被描述为一种从细菌中提取DNA的方法。)

一旦DNA离开细胞，测试人员就用蛋白酶(蛋白质降解酶)和分解RNA核糖核酸酶(同样的想法)。如果没有这一步，样品会迅速降解并导致采样误差。

幸运的是，DNA在细胞外非常稳定，比RNA或蛋白质稳定得多。这就是为什么我们可以在样本留下几天甚至几年后进行DNA匹配。事实上，古代DNA可以从数千年前的样本中提取和分析。

步骤2B:分离溶液，得到你想要的。

现在你已经有了一个细胞混合物的溶液，加入浓缩的盐溶液，使所有的碎片和大块聚集在一起。

你需要从DNA中分离出杂质，所以下一步是离心，将混合物在一个轮子中旋转，将物质分离出来(很像县集市上的旋转车轮，将你从胃里的内容物中分离出来)。固体块被抛到测试样管的底部，DNA被留下来，溶解在溶液中。

接下来，你要整理和纯化DNA，从所有你用来将其从细胞中取出的物质中分离出来。做以下其中一件事:

• 使用乙醇(与马提尼酒中的酒精相同)或异丙醇(也称为外用酒精，绝对不在马提尼酒中)从溶液中提取出来(沉淀它)。DNA不会溶解在其中，所以当你用离心机分离时，它会结块。如果这个团块是清晰的，那就是纯DNA。如果还有一些非dna，这个团块就是白色的。
• 使用苯酚-氯仿:用苯酚使蛋白质变性;用氯仿去除核酸。这有点像用油和醋做沙拉酱。
• 用一些固体的东西，比如二氧化硅，核酸会与之结合。这有点像把锯末倾倒在溢出的液体上。大多数有钱的实验室使用二氧化硅与膜结合。这样更快，还能得到干净的DNA。
• 用蛋白酶分解并分离与DNA结合的细胞蛋白和组蛋白。

步骤2C:扩增DNA。

假设你正试着听音乐，但你在一个有很多背景噪音的地方。你会怎么做呢?你打开音乐，换句话说，就是你自己放大它。

同样的事情也发生在DNA分析中——你经常需要放大它并复制更多的DNA链，以确保你得到一个好的“信号”来测试。这通常使用聚合酶链式反应，简称PCR。

这个过程的好处是，经过几轮扩增后，你得到了一个很好的大样本——更多的DNA，你不知道该怎么处理。不利的一面是，如果有污染，也会被放大。

在严格控制的实验研究中，研究人员控制污染。商业测试可能并非如此。

有趣的似是而非的!

传说PCR的发明者、诺贝尔奖得主、美国生物化学家卡里·穆利斯(Karey Mullis)在1983年一次迷幻之行中产生了PCR的想法。

此外，他认为他被一只外星生物发光浣熊拜访过，并否认人为气候变化。

这表明获得诺贝尔奖并改变分子生物学并不意味着你不是一个疯子。

3 .分析

一旦你有了一大堆DNA，你就可以开始“阅读”(即测序)并分析它。

“解读”DNA并不像从头到尾读一本书那么简单。更像是这样:

• 拿一本书。
• 随机选择一页翻开这本书。
• 从一个随机选择的单词开始阅读。
• 读几个字母、一个单词或一个短语。也许是一个句子。
• 合上书。
• 打开书，随机选择另一页。
• 再读几篇随机选择的文章。
• 等等......
• 这样做无数次，直到你明白书里说的。

在现实生活中，这意味着测序会产生一堆数据，这些数据需要按照合理的顺序组合在一起。我们使用复杂的计算方法和算法，使用生物信息学技术来识别、理解和分析原始数据。

4 .口译

最后，一旦你有了数据，并对其进行了阅读和分析，你就可以确定你的发现意味着什么。例如，你的样本中有你正在寻找的变体吗?

关于这个过程你需要知道什么?

显然，你可以就基因检测的一个方面写一篇博士论文。

但这里有几个关键点:

• 有几种类型的测试，具体取决于您想要查找的内容。
• 不同的测试使用和寻找不同数量的遗传物质。
• 有几种测试方法。
• 这个过程有几个步骤，每个步骤都有可能发生变化或错误。
• 它是复杂的。

你如何知道基因检测是否有用或有价值?

为什么测试?

定义“有用”、“有益”或“有价值”在很大程度上取决于我们从基因检测中寻求什么。

例如:

• 研究人员可能对测试方法本身以及它们如何促进基础科学感兴趣。
• 计算生物学家可能对新形式的数据分析感兴趣。
• 临床医生可能想要探索特定基因变异和疾病风险之间的联系。
• 家庭医生可能想知道如何就药物、计划生育或生活方式的选择向患者提供建议。
• 系谱学家可能对祖先很好奇。
• 进化人类学家可能想知道特定种群的有趣特征，它们的起源，或者一个特征是如何在种群中传播的。
• 运动科学家可能想知道如何选择或训练运动员以获得最佳表现。
• 一个家庭律师解决一个遗产案件(或者一个低俗的电视脱口秀主持人说“OMG!谁是你孩子的爸爸?的一集)可能想知道哪些孩子是特定父母的遗传后代。

对许多人来说，基因检测是一种探索他们患病或健康状况风险的方法。然而，关于基因对疾病的影响，以及我们如何利用DNA信息来治疗特定疾病，或提高我们保持健康和健美的几率，我们仍然有很多不知道的地方。

一般来说，基因检测的一个定义是它有一个目的．

研究人员正在努力寻找某物，即使他们并不总是确切地知道是什么。有一些原因让他们看，比如建议人们生育或疾病风险。

一个关于测试科学的警世故事

2006年，一些科学家发表了他们关于如何使用基因表达谱来个性化化疗和其他癌症药物方案的发现。

当第二组科学家试图复制这些发现时，他们发现，正如他们所说，“糟糕的记录隐藏了许多破坏方法的简单错误。”这是一种礼貌的科学方式，表示第一组可能撒了一点小谎。

然而，这些有问题的资料在2007年杜克大学的临床试验中被用于指导患者治疗。当第二组科学家对糟糕的科学提出抗议时，试验在2009年暂停，然后重新开始，最后在2010年结束。

2006年最初的研究被撤回。

最初的探索带来了令人兴奋的希望:如果癌症患者可以根据他们的基因特征进行个体化治疗呢?

然而，科学事实经不起推敲。

这并不是说这一天不会发生。很有可能。

重点是科学是年轻的，所有的成果都必须再生产可靠地然后我们才能对它们有信心，或者用它们来指导我们的决定。

建立基因检测的指导方针

反对杜克大学这项研究的研究人员认为，所有的基因测试都有以下共同点:

• 原始数据，如由排序器产生的读取;你可以从23andMe下载文件中的所谓基因分型数据;或者拍摄的照片凝胶；

图3.3:Alaina在实验室里做的凝胶样品

• 用于从原始数据中得出结果的代码(换句话说，软件和算法如何计算和分析结果);
• 原始数据来源的证据，以便检查标签;
• 分析中所有步骤的书面描述;而且
• 研究人员计划如何进行分析。

最初，这些规定是为那些想要在科学期刊上发表研究成果的研究人员提供的指导方针，但科学家们也建议，任何开始使用基因数据指导治疗的临床试验的人都应该满足这些要求。

2004年，美国疾病控制和预防中心建立了“实践和预防中的基因组应用评估”(EGAPP)计划，以“建立和测试一个系统的、基于证据的过程，用于评估基因检测和基因组技术从研究转向临床和公共卫生实践的其他应用”。

EGAPP希望对基因检测有一个更广阔的视角。该组织的创始成员包括以下方面的专家:

• 基于证据的审查;
• 临床实践;
• 制定临床指南;
• 公共卫生;
• 实验室方法;
• 基因组学;
• 流行病学;
• 经济学;
• 道德规范;
• 政策;而且
• 卫生技术评估。

EGAPP旨在帮助医疗从业者及其患者了解基因检测的一些结果。

在回顾了许多基因测试后，他们得出结论:

• 只有少数人有足够的证据被认为是临床有用的。
• 许多人只是没有足够的证据来帮助患者和他们的医生就健康风险和治疗做出决定。

2010年，美国医学研究所(IOM)在临床试验中预测患者结果的基于组学的测试评论会议上讨论了基因测试的挑战。

该小组在回顾了基因检测的使用情况后得出结论，“问题比我们所知道的更广泛、更严重”。

例如，许多测试无法准确再现;许多基于基因数据的临床试验受到了质疑。除了统计分析等更复杂的问题外，研究人员还犯了一些基本的错误，比如错误标注数据。

显然，我们需要一个更好的科学严谨体系。

这提醒我们对基因检测的浮夸声明要始终保持批判和小心。

基因检测有着令人兴奋的前景，并可能帮助我们在人类理解方面取得令人难以置信的突破。

这一承诺必须经过深思熟虑和仔细的审查。

你如何决定基因测试是否有意义?

如果你不是科学家，很难弄清楚某个特定的基因测试是否有用。

这里有两种思考答案的方法:我们提供的简单的4个问题，以及ACCE提供的更复杂的清单。

保持简单:关于基因检测的4个问题

这个特殊的测试是:

1. 描述:它能告诉我被测试者的一些情况吗?
2. 诊断:它是否允许我(或医学专业人员)诊断问题或特征?
3. 预测:它是否允许我预测未来的一些挑战或事件，比如疾病或生活中的健康风险?
4. 规定:它是否告诉我下一步或未来该做什么?

更复杂的:ACCE疾病相关基因检测标准

如果你想更深入地思考基因检测有多好或多有用，你可以使用ACCE(由美国疾病控制和预防中心建立)提出的框架。

ACCE的名字来源于判断某项基因检测价值的四个标准:

• 分析效度:
  • 一项测试能多准确地检测出基因变异或突变?
  • 给定测试的可靠性和可重复性如何?
  • 测试结果是“实验室重要”还是“现实世界重要”?换句话说，如果我们发现了什么，这意味着什么吗?
• 临床有效性:
  • 有什么证据支持特定基因变异和疾病风险之间的关系?
  • 哪些变异尤其重要?
  • 这些风险有多大?
  • 这些风险是如何估计的?
• 临床实用程序:
  • 这些发现对于对一个人的健康和医疗做出明智的判断有多大用处?
  • 对于基因检测结果，医护人员和患者应该怎么做?
• 伦理、社会和法律问题:
  • 隐私、社会福利或法律地位如何受到基因检测结果的影响?
  • 病人是否事先被告知他们所有的权利和义务?
  • 产前筛查是否合适?
  • 谁有机会进行这些测试?

为了帮助探索这些问题，ACCE制作了一份检查表，可以帮助评估特定的基因检测，特别是那些旨在发现基因变异和疾病风险之间关系的检测。

ACCE清单

1. 测试目的和背景

   1. 要研究的具体临床疾病是什么?
   2. 定义这种疾病的临床发现是什么?(换句话说，关于诊断这种疾病，现有的临床证据告诉了我们什么?它的具体特征是什么?)
   3. 在什么临床环境下进行测试?
   4. 哪些DNA测试与这种疾病有关?
   5. 这个测试包括初步筛选问题吗?例如，测试是否也会询问家族病史，或整体的医疗和生活方式因素?
   6. 这是一个独立的测试还是一系列测试中的一个?
   7. 如果此测试是一系列测试的一部分，则所有测试是一次完成的，还是基于先前测试的结果完成了一些测试?(例如，如果测试A发现了一些东西，那么测试B呢?)

2. 分析有效性

   1. 测试是定性的还是定量的?例如，它是基于自我报告或主观的东西，还是基于数字或客观可测量的东西?
   2. 测试分析有多敏感?当出现特定突变时，检测呈阳性的频率是多少?
   3. 测试分析有多具体?当没有出现特定突变时，测试呈阴性的频率是多少?
   4. 测试方法是否由外部机构定期监控和评估质量控制?换句话说，谁和什么测试测试?
   5. 是否对样品进行了重复测量?
   6. 实验室内部和实验室之间的精度是什么?换句话说，如果同一个实验室进行两次测试，或者不同的实验室重复测试，测试结果会有多接近?(我们将在接下来的部分中进一步讨论这个问题，届时我们将查看将样品送到不同实验室的结果。)
   7. 如果合适，如何进行验证性测试以及时解决假阳性结果?
   8. 检测了哪些范围的患者标本?
   9. 测试多久能得到一个有用的结果?还是做不到?
   10. 多个实验室使用相同或不同的技术得到的结果有多相似?

3. 临床有效性

   1. 该测试对临床目的有多敏感?多久做一次测试积极的当一种特定的疾病出现时?
   2. 临床测试有多具体?多久做一次测试负当某种特定的疾病不存在时?
   3. 有没有快速解决临床假阳性的方法?
   4. 使用这种方法发现这种障碍的频率是多少?
   5. 该测试是否在所有可能提供该测试的人群中得到充分验证?
   6. 测试产生了多少假阳性或假阴性?
   7. 基因型/表型的关系是什么?换句话说，基因变异真的有什么显著的作用吗?我们能看到或衡量这种影响吗?如果有一个基因决定一个特征，那么这个特征是很少出现，很多出现，还是根本不出现?
   8. 遗传、环境或其他因素是什么?换句话说，与生活方式选择等其他因素相比，遗传因素的作用有多大?

4. 临床实用程序

   1. 这种疾病通常是如何发展的?我们真的能介入这个过程吗?
   2. 测试结果将如何影响病人的护理?
   3. 是否有其他诊断测试可以确认结果?
   4. 对于这些结果，我们能做些什么呢?例如，了解这些基因检测结果是否有药物、行动或其他可衡量的好处?
   5. 如果病人可以对结果做些什么，他们能得到结果吗?例如，他们能得到可能帮助他们的药物，或做出任何适用的生活方式的改变吗?
   6. 测试对象是社会弱势群体吗?
   7. 有什么质量保证措施?
   8. 针对这些特定病症或疾病的试点试验结果如何?
   9. 是否有已知的健康风险可以从后续检测/干预中获益?
   10. 测试负担得起吗?
   11. 是否有服务提供者能够帮助人们理解测试结果或对其采取行动?
   12. 有没有循证教育材料可以帮助患者理解他们的结果?
   13. 是否有知情同意要求?
   14. 是否有长期监测的方法?
   15. 从长远来看，这个项目的效果如何?我们怎么知道?

5. 伦理、社会和法律问题

   1. 说到这个特殊的测试，我们是否需要考虑:
      1. 社会歧视;
      2. 歧视;
      3. 隐私和保密;和/或
      4. 个人/家庭社会问题?
   2. 是否存在关于同意、数据和/或样本的所有权、专利、许可、专有测试、披露义务或报告要求的法律问题?
   3. 有什么保障措施来保护参与者?

其他关于基因检测的问题

基因检测不仅仅是科学或临床应用。还有其他因素需要考虑。

这些结果有多强大或引人注目?

这些结果能被可靠地复制吗?(我们将在接下来的章节中讨论这个问题。)

这些结果是“肯定的”、“可能的”还是“我不知道”?

某个特定结果的风险或概率有多高?你会有0.5%的可能性吗?5% ?50% ?

如果你发现了一个基因变异，但不知道它有什么作用，会发生什么?或者没有任何基于证据的策略来指导下一步该怎么做?

这些结果在背景下有什么意义?

你只是一个对自己的DNA很好奇的爱好者吗?

你是那种想要组建家庭，想要把什么传给孩子的人吗?

你是否有某种特定疾病的家族史，并希望了解你患这种疾病的风险?

你对自己的种族血统感到好奇吗?

说到这个……

这些结果与你的基因和种族血统相符吗?

基因研究的对象是哪一组?

如果你是来自越南的苗族人，或者是来自秘鲁的盖丘亚人，基因研究(例如)在英国欧洲人身上有多大的适用性?

哪些环境因素会影响这些结果?

例如，你携带的基因是否只有在你暴露在香烟烟雾、阳光下或轮班工作时才会“打开”?

涉及哪些法律和监管因素?

每个司法管辖区对于可以测试和共享的内容可能有不同的规则。

谁可以获取你的基因信息，出于什么目的?例如，保险公司在决定为你投保之前，可以先检查你的基因检测结果吗?雇主在雇佣你之前怎么办?

你在哪里受到基因歧视的保护?

不同地区对基因检测有不同的立法和规定。

2017年3月，加拿大通过了S-201法案基因反歧视法．

该法案防止人们为了获得商品或服务(如保险)的资格而被迫进行基因检测;也不需要公开他们的结果。

它禁止雇主因任何基因检测结果而歧视工人。它还修正了加拿大人权法案禁止基于遗传特征的歧视。

加拿大基因公平联盟由几个倡导团体组成，如加拿大帕金森协会或加拿大肌肉萎缩症协会。他们还提倡基因不歧视。

在美国，有遗传信息不歧视法案(GINA)禁止在医疗保险和就业中基于遗传信息的歧视。健康保险公司不允许仅仅因为潜在的基因风险而拒绝为健康的人投保，雇主也不允许基于基因数据进行歧视。

在英国，2010年平等法案防止雇主基于基因数据进行歧视。

在欧盟国家，2010年里斯本条约禁止基于“基因特征”的歧视。

联合国教育、科学及文化组织(教科文组织)通过了2003年《世界人类基因组与人权宣言》和《人类基因数据国际宣言》2012年，其中包括防止遗传歧视和任何违反尊严、自由和人权的遗传信息使用的条款。

涉及哪些行为因素?

一旦你拿到测试结果可以你会怎么做?什么应该你会怎么做?

你愿意改变什么，不愿意改变什么?

谁能帮你理解所有的信息?

涉及哪些道德和伦理问题?

你是否完全了解测试内容，以及测试内容，之前你做了吗(又名“知情同意”)?

一旦知道结果，你有义务去做什么吗?

例如，如果你足够年轻，正考虑成家，基因检测的结果会改变你生育的选择吗?

如果你发现了一些关于你的基因遗传或父母身份的尴尬事实怎么办?

我们能够，也应该为基因申请专利吗?

有趣的似是而非的!

在一个关键的情况下(分子病理学协会诉Myriad Genetics法官罗伯特·斯威特(Robert Sweet)裁定，关于DNA分子的主张无效，因为“DNA代表了生物信息的物理体现，其本质特征不同于自然界中发现的任何其他化学物质”。

对于这些问题，我们并不总是有“正确”的答案。

但我们应该问问他们。

接下来的内容:探索特定的测试

在本章中，我们给了你一个广泛的背景来考虑。

在下一章中，我们将研究特定类型的测试，以及我们在自己的测试实践中对它们的发现。