角膜营养不良基于精准医学的基因型-表型-分子机制的关联研究

Corneal dystrophies (CDs) are a group of inherited disorders affecting the cornea, many of which may lead to progressive visual impairment through corneal opacification caused by decompensation, deposition, or scarring. Previously, we achieved a mutation detection rate of 63% in Chinese sporadic and familial CD patients using next-generation sequencing (NGS). These patients presented diverse phenotypes and further bioinformatics analysis on the identified mutations showed that they might show different effects on protein structure and function. Therefore, we speculated that different mutations on CD causal genes might contribute to various phenotypes of CD patients, and eventually affect the recurrence or prognosis of the disease. .In this study, we will screen for other mutations in more CD patients by NGS, to further expand the spectrums of genetic mutations that are associated with various types of CD in Chinese. Secondly, we will apply the deep learning technology to the classification and recognition of CD patients’ clinical images, to obtain the clinical features of CD patients with different genotypes. By integrating the results of the aforementioned two steps, we aim to establish the genotype-phenotype correlation of Chinese CD patients based on big-data advantage. Thirdly, further biological investigations will be carried out to examine the effects of different CD-associated mutations on cell functions. The current study, which integrates approaches of NGS, artificial intelligence, and functional investigations together, will provide us a better understanding of CD pathogenesis and help find potential treatments.

角膜营养不良（CD）是由基因突变导致的罕见的致盲性眼病，该病亚型繁多，临床表型复杂，治疗棘手。课题组前期基于二代测序对部分CD患者进行了基因筛查，发现多个突变位点，且不同突变对蛋白结构和功能有不同影响。由此我们提出假说，CD致病基因上的不同突变可能导致患者的表型差异，并对疾病的复发或预后产生重要影响。课题组拟在前期研究的基础上，利用二代测序在更多的病例中进行突变筛查，进一步丰富我国CD的遗传突变谱；同时，将人工智能深度学习技术应用于CD患者的角膜影像的分类识别，研究携带不同基因型/突变型的患者的临床表型特征，并结合患者的基因检测结果，利用大数据明确国人CD基因型-表型的关联；在此基础上，通过体外细胞实验，研究不同基因型/突变型对细胞功能的影响及相应分子机制。实现二代测序、人工智能，以及功能研究的“三位一体”有机结合，为深入理解角膜营养不良的发病机制及精准诊疗进行积极的探索。

基因突变导致的正常角膜组织的细胞结构或功能损害是造成角膜营养不良（CD）等遗传性角膜病发生的主要原因。近年来随着遗传学和基因测序技术的不断飞跃，与CD相关的致病基因相继被发现，基于遗传学病因的CD诊断和分类法也被国内外同仁广泛接受和采纳。然而CD的临床表现比较复杂，亚型种类繁多，仅靠眼科医生的主观判断以及常规眼科检查手段很难实现对其的精准诊疗。本项目基于二代测序技术建立了一套针对CD等遗传性角膜病的致病基因的系统筛查平台，在此基础上对不同类型的CD患者进行了目标区域测序以及生物信息学分析，发现多个新致病位点，结合患者的影像学数据，进一步明确了国人CD的基因型-表型关联，扩展了CD遗传突变谱。我们重点研究了斑块状角膜营养不良（MCD）以及先天性角膜内皮营养不良（CHED）这两个CD亚型的基因型-表型关联。 对MCD致病基因CHST6突变进行了整合分析，根据ACMG标准进行有害性分类，发现了多个具有种族特异性特征的CHST6突变，如p.R211G，p.R211Q，p.R211W突变在亚洲MCD患者中多发。基于突变位点序列保守性与突变频率的相关性分析显示，二者之间存在明显的相关性（r2=-0.311, P=1.20E-05）。鉴定得到CHED致病基因SLC4A11新突变位点，包括4个错义突变（p.Arg869Cys, p.Pro773Leu,p.Arg869His、p.Arg755Trp），1个移码突变（p.Phe713 fs）和1个剪切位点突变（c.1330+1G>T），新发现的移码突变的致病性等级为致病。与此同时，我们还研究了另一类遗传性角膜病圆锥角膜（KC）的遗传学特征，明确了STON2基因多态性与汉族圆锥角膜易感的关联，我们发现STON2及其SNP位点与中国汉族人群的KC易感性呈显著相关，相较于机体其他组织，STON2在角膜中的表达量相对较高，STON2可能是影响KC发病的又一重要基因。本项目的研究成果有助于深入理解CD等遗传性角膜病的发病机制，推动实现此类疾病的精准诊疗。