希少バリアントの発見と負担テスト

標準的なGWASはコモンバリアントを検出する能力がありますが、ゲノムの機能的バリアントの多くは希少です。個々の希少バリアントは、一度に信頼性高くテストするには少数の人々にしか存在しないため、希少バリアント解析では、通常は遺伝子内でバリアントを統合し、その複合的な負担が症例と対照の間で異なるかどうかをテストします。シーケンシングによりこれらのバリアントが観察可能になり、負担テストやカーネルテストなどの手法により統計的に扱いやすくなりました。

Definition

希少バリアントの発見とは、通常シーケンシングによって、形質に関連する低頻度遺伝子バリアントを特定することであり、負担テストとは、単一マーカー解析では得られない検出力を得るために、複数の希少バリアントを単一のテストに統合する遺伝子または領域ベースの手法群です。

Scope

このトピックでは、希少バリアントが従来の単一マーカーGWASをどのように回避するのか、それらを明らかにするシーケンシング技術と参照パネル、および主な統合戦略（単純な負担（コラプシング）テスト、SKATなどの分散成分カーネルテスト、SKAT-Oなどの複合または最適テスト）について説明します。また、どのバリアントを統合するかを決定する上でのバリアントアノテーションの役割についても言及します。これは方法論に関する参考文献であり、臨床的ガイダンスではありません。

Core questions

• 従来の単一マーカーGWASは、なぜ希少バリアントに対して検出力が不足しているのでしょうか？
• アレイジェノタイピングではなくシーケンシングは、どのように希少バリアントを明らかにするのでしょうか？
• 負担（コラプシング）テストは、遺伝子内の希少バリアントをどのように統合するのでしょうか？
• SKATのようなカーネルベースのテストは、単純な負担テストとどのように異なるのでしょうか？
• バリアントが同じ方向に作用すると仮定されるのはどのような場合で、そうでない場合はどうなるのでしょうか？

Key concepts

• 希少および低頻度バリアント
• 全エクソームおよび全ゲノムシーケンシング
• 遺伝子または領域ベースの統合
• 負担 / コラプシングテスト
• シーケンスカーネル関連テスト (SKAT)
• 複合および最適テスト (SKAT-O)
• 機能アノテーションとバリアント重み付け

Mechanisms

単一マーカー関連テストは、バリアントが少数の個人にしか存在しない場合、検出力が低下するため、希少バリアント手法では、遺伝子または領域全体でバリアントを統合します。負担（コラプシング）テストは、単位内の希少バリアントを単一のカウントまたは指標に要約し、その負担が症例と対照の間で異なるかどうかをテストします。これらのテストは、ほとんどのバリアントが同じ方向に形質に影響を与える場合に強力ですが、効果の方向が混在している場合や、多くのバリアントが中立である場合には検出力が低下します。Sequence Kernel Association Test (SKAT) に代表される分散成分カーネルテストは、共通の方向を仮定せずに、バリアント効果の分布が帰無仮説から逸脱するかどうかをテストし、効果が不均一な場合でも強力です。SKAT-Oのような複合アプローチは、負担テストとカーネルテストを適応的に組み合わせることで、さまざまなシナリオで良好な性能を発揮します。統合はどのバリアントを含めるかを選択することに依存するため、機能アノテーションと頻度ベースの重み付けが、もっともらしい有害バリアントに焦点を当てるために使用されます。シーケンシングと1000 Genomes Projectのような多様な参照パネルは、これらのテストが分析する希少バリアントの発見とアノテーションを支えています。

Clinical relevance

希少バリアント手法は、コモンバリアントGWASを補完し、より機能的である可能性が高く、根底にある生物学に近いバリアントへの遺伝的発見を拡大します。このトピックは分析手法を説明するものであり、個々のバリアントの解釈、診断、または治療決定の根拠となるものではありません。

Evidence & guidelines

方法論的根拠は、臨床ガイドラインではなく、統計遺伝学の文献に由来します。Wuら (2011) はシーケンシングデータのためのSKATを導入しました。Leeら (2012) は最適な複合テスト (SKAT-O) を開発しました。1000 Genomes Project (2015) は希少バリアントの参照データを提供しました。そしてManolioら (2009) は、コモンバリアントGWASでは捉えられない遺伝率の候補源の一つとして希少バリアントを位置づけました。

History

コモンバリアントGWASが成熟し、遺伝率が未解明のまま残されるにつれて、アレイでは捕捉できない希少バリアントに注目が集まりました。2010年頃からの手頃な価格のエクソームおよびゲノムシーケンシングの普及により、希少バリアントが大規模に観察可能になり、それに続いて一連の統合手法が登場しました。単純なコラプシングテスト、次に2011年のSKATのような分散成分カーネルテスト、そして2012年のSKAT-Oのような適応的組み合わせです。それ以来、大規模なシーケンシングコンソーシアムやバイオバンクのエクソーム研究がこれらの手法を広く適用してきましたが、希少バリアントシグナルの検出には依然として非常に大規模なサンプルが必要です。

Debates

カーネルテストよりも負担テストが好まれるのはどのような場合ですか？

負担テストは、統合されたバリアントが一貫した方向に作用する場合に最も強力ですが、SKATのようなカーネルテストは、効果の方向が混在している場合や多くのバリアントが中立である場合により堅牢です。複合テストは両方の利点を活かそうとしますが、適切な選択は遺伝子の未知の真のアーキテクチャに依存します。

Key figures

• Xihong Lin
• Michael Wu
• Seunggeun Lee
• Michael Boehnke
• Teri Manolio

Seminal works

• wu-2011
• lee-2012
• manolio-2009

Frequently asked questions

なぜGWASは希少バリアントを一度に一つずつテストできないのですか？

少数の個人にしか存在しないバリアントは、信頼性の高い単一マーカーテストには統計情報が少なすぎるため、希少バリアント手法では、検出力を得るために多くのバリアント（通常は遺伝子内）を統合します。

SKATは単純な負担テストとどのように異なりますか？

負担テストは、統合されたバリアントがほとんど同じ方向に作用すると仮定しますが、SKATは、バリアント効果が方向や大きさが異なる場合でも、帰無仮説からの逸脱を検出する分散成分テストであり、不均一な効果に対してより堅牢です。