Getting to the Cores of Autism [CELL 2019] 加州大学圣地亚哥分校
摘要：自闭症谱系障碍(ASD)的遗传结构本身就是一个多样化的等位基因谱，由数百个基因的罕见新生或遗传变异和数千个位点的常见多基因风险组成。ASD易感基因在转录和蛋白网络水平上相互关联，其中许多作为神经发育的遗传调节剂或调节神经活动的突触蛋白发挥作用。
1. An Emerging Spectrum of Genetic Risk
ASD基因结构的一个极端是单基因疾病，主要的风险因素是单个基因突变或拷贝数变异(CNV)。
另一个极端是多基因风险，它是由数千个影响较小的常见风险等位基因的总和来衡量的。
遗传风险的三个主要组成部分：新生突变、罕见的遗传变异和常见的多基因变异（遗传负荷）
1.1 de novo
transmission and de novo association (TADA)：用于检测基因的疾病相关性。通过这种方法，“高置信度”自闭症易感基因通常被定义为那些符合错误发现率(FDR)阈值< 10%的基因。应用于大家族样本的外显子组或全基因组。大多数生殖系突变发生在精原细胞的有丝分裂过程中，这一过程在性腺中以恒定的速率发生。因此，绝大多数(70%)的新生突变来自于父亲，随着其年龄的增长，后代中新突变的总比率每年增加1-2个突变。
1.2 罕见的遗传变异Rare Inherited Variants
自闭症谱系障碍的一部分遗传风险包括从母亲或父亲那里遗传的罕见变异。
隐性变异只占特发性ASD和发育迟缓的一小部分，但在近亲家庭中，隐性变异占更大比例(高达30%)。
1.3 Common Polygenic Risk
目前来自全基因组关联研究(GWASs)的数据与一个风险阈值模型相一致，在该模型中，许多风险等位基因对总体风险做出了附加贡献。用常见snp解释的ASD的遗传力估计范围在17%到52%之间。所有常见snp对一个性状的贡献可以总结为多基因风险评分(PRS)。从先前的ASD GWASs构建的PRS已被证明与独立队列中的病例显著相关。
2. Complex Genetic Inheritance
多个罕见或常见的遗传变异对个体精神疾病风险的共同贡献的证据。
2.1 Oligogenic Effects (> 2 hits) 寡源效应
对ASD和NDD组群罕见变异的分析发现了一种寡源性模型的证据，在该模型中，已知致病突变的临床严重程度的变异受到额外罕见变异的基因组负担的影响。一系列研究表明，罕见遗传病的临床结果受遗传背景中的罕见变异的影响。这首先是在16p12.1的大缺失(500 kb)中发现的，该缺失携带中度发育障碍风险。与对照组相比，发育迟缓的缺失携带者有更高的继发拷贝数变异负担。随后的研究表明，携带1q21.1、7q11.23和16p11.2拷贝数变异的受试者的临床严重程度与继发罕见变异的数量相关，在携带基因破坏新生突变的ASD受试者中也观察到了类似的结果。这些结果与多种罕见变异共同影响ASD和其他ndd的风险是一致的。
2.2 罕见突变和多基因风险的联合效应
携带大效应罕见变异个体的临床结果也可能受到常见多基因变异背景的影响。最近的一项研究报告称，与正常发育的对照组相比，携带新生突变的ASD患者显著增加了ASD的PRSs。另一项研究调查了ndd大队列中的多基因对风险的贡献。本研究报道，携带临床诊断变异的ndd患者的PRS显著增加。罕见的CNVs和prs的共同作用在其他精神疾病中是明显的，如精神分裂症。Bergen等人的研究表明，CNV携带者的多基因贡献与CNV的效应大小成反比，这与携带高渗透罕见变异的受试者对常见变异的贡献减弱一致。
3. The Nature of Gene Action in ASDs
多个ASD基因在转录和蛋白质相互作用网络中相互连接。因此，源自单一基因突变的遗传效应有可能影响其他ASD基因的功能，从而可以通过基因调控网络广泛地展开。例如，一个影响大脑中调节基因表达的蛋白质的突变可以通过反式基因中的其他调控基因介导产生许多下游效应。其他类型的ASD风险等位基因，如CNV或常见的多基因风险，可能在它们直接影响基因功能的方式上有所不同。
3.1 大拷贝数变异通过多个基因的剂量效应影响性状
大型致病cnv通常影响几十个基因的拷贝数。有一些已知的微缺失综合征的临床特征可归因于该区域内的一个主要驱动基因。例如，由多个基因大量缺失引起的Angelman、Phelan-McDermid和Smith-Magenis综合征的临床特征可以通过UBE3A 、SHANK3和RAI1的点突变来重现。然而，对于大多数大型CNVs，研究并没有发现单个驱动基因存在的证据。
来自转基因模式生物的证据表明，与CNVs相关的发育表型受多个基因剂量效应的影响。在ASD中经常观察到的一种CNV的寡聚效应已被详细描述:16p11.2的删除和重复。这些观察结果与可归因于多个基因剂量效应的CNV相关的发育表型相一致。
如果CNV对某一性状的影响可归因于多个基因，这表明CNV对遗传调控网络的影响可能在某种程度上比上述单基因例子更为复杂。与网络效应从单一点向外辐射的基因突变不同，一个大的CNV产生了多个罕见的“击中”，这些“击中”具有更广泛分布于整个基因调控网络的直接效应(更离散、多)。
3.2 Polygenic Effects
多基因风险的本质与影响大的罕见变异的本质是不同的。多基因风险由在群体中独立分离的小效应组成。因此，为特定性状定义的PRS代表了来自基因调控网络中数千个不同点的遗传效应(图2C)，并通过跨转录下游调控基因介导的效应更广泛地传播。
4. ASD易感基因在基因调控网络中相互关联
4.1 ASD基因的顺式调控靶点富集于其他ASD基因
ASD易感基因的一个子集编码直接与DNA或RNA结合并参与基因表达调控的蛋白质，称为DNA结合蛋白(DBPs)和RNA结合蛋白(rbp)。例如，TBR1编码一种转录因子，在发育中的大脑中结合DNA并调节基因表达。TBR1在发育中的新皮质中染色质免疫沉淀测序发现，该蛋白比其他在大脑中表达的转录因子更频繁地与高可信度的ASD基因结合。CHD8同
一些ASD易感基因编码rbp，这些rbp参与信使RNA丰度、剪接或翻译的转录后调控。例子比如脆性X智力迟钝蛋白(FMRP) 和其他与ASD相关的rbp包括CELF4 、ELAVL3和GIGYF1 。据报道，FMRP和CELF4 的RNA靶标对ASD基因均有显著富集，而在FMRP和CELF4的共同靶标中，ASD候选基因进一步富集。最近的一项研究通过编译26个与ASD相关的调控蛋白的结合位点，报道在这些调控靶点中富集的ASD基因还包含其他调控基因。相反，他们没有发现ASD基因在“神经元交流”方面的显著富集。
4.2 ASD基因突变导致转录中其他ASD基因的失调
上述研究表明，破坏DBPs或rbp的基因突变可直接影响cis中众多靶基因的调控。一种罕见基因突变的影响可以通过下游调控蛋白进一步传播。事实上，在CHD8或FOXP1诱导多能干细胞(iPSC)模型中失调的基因中，ASD基因富集的证据最强的是在trans中失调的基因(即，它们各自的转录本在突变系中有差异表达，但是这些基因并没有被鉴定为转录因子的直接结合位点)。同样，在SETD5、FOXP1和TBR1转基因小鼠模型中，发育中的大脑转录组分析表明，这些基因的突变导致了trans中ASD基因的失调。
特发性自闭症谱系障碍的基因表达改变与涉及皮质模式、细胞周期、增殖和神经分化的发育调控基因重叠。对特发性自闭症谱系障碍伴大头畸形的神经祖细胞(NPCs)的转录组分析发现，自闭症谱系障碍基因和相关CNVs中的差异表达基因显著富集。在特发性ASD的死后大脑中观察到免疫基因上调和突触基因下调。识别免疫小胶质细胞和线粒体模块的上调，以及自闭症谱系障碍和精神分裂症中神经元和突触模块的下调。
4.3 Protein-Protein Interactions PPI
分析自闭症基因(PPI)蛋白质相互作用网络中已经表明,自闭症基因编码的蛋白质的“高连通性,”这意味着,随机选择与基因或基因突变控制,这些蛋白质更在PPI网络紧密相连。涉及的通路包括突触传递、染色质重塑、转录调控、翻译调控、离子转运和细胞粘附。
4.4 ASD基因在胎儿大脑发育期间共表达
基因的时空表达分析表明，ASD基因作为一组优先在胎儿前额叶皮质中晚期表达，并集中在5/6层皮质投射神经元中表达。第2-4层和谷氨酸投射神经元表现出最强的富集。
4.5 ASD基因在细胞信号通路中的收敛
发育中的大脑细胞增殖通路的调节已成为ASD的另一个汇聚点，特别是哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(mTOR)、丝裂原活化蛋白激酶(MAPK)和Wnt信号。早期研究发现，mTOR信号通路相关基因的破坏，包括PTEN、TSC1、TSC2和NF1，引起的综合征往往与脑过度生长和ASD相关。
CHD8-WNT-NPC\ARID1B-WNT、β连环蛋白\SETD5-WNT
5. Getting to the ‘‘Core’’ of Autism
5.1 Defining the Core ASD genes
研究罕见变异可能比GWAS更有效地识别核心基因。
5.2 定义ASD的核心神经病理学
基因+PRS进行定义。这些工作需要比较基因和CNVs对细胞增殖、树突分枝和突触数量以及电生理网络信号等性状影响的强度和方向性。
cell proliferation and brain growth在一些病例中，在出生后的前三年，大脑发育显著加速。随着遗传学研究结果的出现，大头畸形显然是ASD的某些遗传亚型的特征，而相反的表型(小头畸形)与自闭症谱系中的其他遗传疾病有关。例如，对于两个基因座1q21.1和16p11.2的拷贝数变异，交互的缺失和重复对大脑生长有相反的影响。在影响头大小的ASD基因中，CHD8和PTEN的突变与大头症相关，DYRK1A和CDKL5的突变与小头症相关。细胞模型有可能阐明这些对细胞增殖的不同影响的基础。罕见小头症综合征的IPSC模型已被证明会发生神经前体细胞缺失和神经早期分化。研究发现，来自自闭症谱系障碍和早期发育性脑增大的人类ips来源的npc表现出快速增殖，神经元形成较少的兴奋性突触，成熟后形成较少爆裂的有缺陷的神经元网络。这些结果表明，细胞增殖和分化的标准检测可以在特定的基因模型中检测遗传对发育的影响。
Dendritic Arborization and Synapse Number.人类细胞模型的早期研究是在MECP2基因缺失突变的Rett综合征患者的神经细胞系上进行的。人类皮层神经元表现出树枝化减少和谷氨酸突触点状突起降低，导致神经网络缺陷。相同基因或不同基因的不同突变能对细胞表型产生相反的影响。
Electrophysiology电生理.