背景介绍 
UK 100K英国十万人基因组项目收集了来自英国国家卫生服务中心NHS的85,000名未确诊罕见病或癌症患者的临床数据，进行全基因组测序 (WGS)，实现了：
  • 为患者提供诊断结果
  • 在知情同意基础上建立符合伦理的公开透明的流程
  • 促进新的科学和医学发现
  • 推动基因组学产业的发展
UK 100K在全球范围内产生了广泛影响，为其他大型/国家基因组项目提供了参考。Congenica是该项目的主要合作伙伴，从最初的Pilot Study(该项目结果)即开始参与，并最终入选作为NHS罕见病分析的独家临床决策支持平台。
2021年11月11日，《新英格兰医学杂志》发表文章，”UK 100K基因组Pilot Study对医疗体系罕见病诊断的影响 - 初期报告” [1]，包括 Congenica 在内的UK 100K Pilot 研究人员详述了对最初入组的来自2183个家庭，涉及161种罕见病的4660名参与者，从进行招募到分析和报告的整个流程。所有入组病例均为招募前常规NHS流程未能确诊的病例。
项目介绍
参与者及家庭成员
UK100K Pilot研究小组开发了新的流程，对各相关人员，包括患者、家庭成员、倡导者等在内重要参与者信息进行整合。
制定了详细的知情同意流程，方便通过电子病例、注册信息和存储数据等对后续医疗情况进行追踪。这些数据对健康评估以及罕见病患者的诊断过程至关重要。此外，也可评估对医疗机构的影响，并为寻找疾病模式提供信息。
基因组数据的分析必须结合患者的临床表现，项目组开发了新的系统，方便医生通过HPO记录患者表型数据，并通过将Exomiser算法和其他分析工具等整合在内的临床决策支持平台提高诊断能力，同时尽可能收集包括前期进行的基因组检测(如CMA，基因包检测等)结果。
数据显示成人罕见病患者高于儿童(74% vs 26%)，成人组和儿童组中女性比例均低于男性，可能与男性X连锁隐性遗传疾病风险较高相关。患者的种族来源与人群分布一致，表明了参与者的多样性。来自区域遗传中心的样本和临床信息，经测序后由Genomics England进行结果分析。
测序
使用PCR-free方法进行文库制备，Illumina 测序平均深度32x(27x到 54x)，>95%的参考基因组15x，Pilot研究初期使用GRCh37，之后转换至GRCh38。
数据分析和变异识别策略
总体诊断率25%
UK 100K是迄今为止完成的最大的基因组项目，主要在于构建了高质量，可扩展的数据分析方案进行变异分析。通过自动化分析流程对人类基因组进行分析，筛除无关变异，并对可能致病性变异进行排序。分析过程中通过多个步骤，高效、快速地识别高质量致病变异，实现最大的诊断率，即“变异分级”和“变异排序”，同时通过队列研究明确新的基因和基因/疾病的相关性。变异分析流程综合考虑对基因/蛋白的影响如何、是否有表型相关基因，变异遗传模式是否与疾病(共分离)匹配等，对变异进行过滤筛选。
变异排序使用Exomiser。Exomiser通过HPO驱动，同时参考人和模式生物相关数据，对基因组或基因包中的变异进行排序。此外，也通过Congenica等临床决策支持平台、确定其他候选变异的优先级，所有变异经审查同意后返回至招募中心。
分析结果，评估影响
收集临床结果，包括遗传诊断是否得到确认，发现的变异是否可以解释所有或部分参与者的表型。药物使用是否有变化、罕见病个体或亲属是否有进一步监测、是否有临床试验资格，告知结果后后续的生育选择等信息均被收集整理。
结果
为患者提供诊断
25%的先证者得到了诊断，许多患者和家属结束了漫长的求医之路。
当样本和临床信息来自多个家庭成员时，诊断率最高，例如Trio分析，因为可以根据共分离情况，自动对变异进行过滤。
不同种类病例诊断率不同，如转诊临床医生已经怀疑特定疾病或已知基因相关疾病，诊断率可达35%,智力障碍、听力障碍和视力障碍的诊断率为40%-55%,复杂疾病大约25%,肿瘤综合征的诊断率较低约6%,可能由于多数已确诊的肿瘤易感基因在进入UK 100K 基因组项目之前已经被诊断。
通过变异分级，最初有1041个候选变异供进一步审查,291(28%)例报告为诊断性结果，60%的确诊病例通过变异分级过程筛选。2019 年 12 月，使用更新后的基因包、分析流程和平台，对Pilot研究和主项目的部分数据进行了重分析，诊断数量从322增加 377(占77%)。
使用Exomiser进行变异排序，结果显示77%的病例中致病变异排在首位，排在前3名和前5名的比例为86%和88% 。
Exomiser与更新和改进的虚拟基因包结合使用，可明确诊断92%。进一步通过科研、临床决策支持平台、临床验证等，额外发现72例诊断。
10%的先证者被分类为与患者临床表现一致的基因中临床意义不确定的变异，需要进一步分析，例如功能影响等。
改进变异检测，提高诊断率
通过WGS 获得的诊断中有13%是其他方法难以检测的变异引起的，例如非编码区致病变异、复杂结构变异、线粒体基因组变异以及STR等。本研究中另有2%是WES覆盖率低的编码区域发现的。
该研究通过基因组测序检测到约160种疾病，在更大程度上展示了测序分析的价值[2]。
促进新的科学和医学发现
UK 100K基因组项目结果，使科学家和医生能够扩展对已知罕见病的认识并发现新的疾病基因。例如，迄今对 57,000个基因组（包括Pilot研究部分病例）的队列研究分析，发现了3 个新的疾病相关基因并已被确认，分别是遗传性痉挛性截瘫相关的UBAP1，非CF支气管扩张相关的FOXJ1，Charcot-Marie-Tooth 相关的SORD。此外，至少有19个新的关联研究在进一步确认中。
基因组测序使医疗机构获益
确诊病例中25%对患者或其亲属的临床决策产生直接影响，只有 0.2% 认为没有获益。文中使用参与者的故事详细描述了基因组诊断的临床意义：
•13例参加临床试验，例如某36岁患者，确诊后有机会参加视力丧失的基因替代治疗试验
•4例确诊后，改变药物治疗方案，例如某患儿诊断后，对下一胎在出生几周内进行治疗和干预；某10 岁患儿确诊后，在ICU进行了骨髓移植治疗
•26例确诊后，建议对先证者或亲属进行进一步监测
•59例确诊后，沟通了未来生育选择
•32例确诊后获益
WGS 能否改善患者护理，超越现有的基因检测策略？
无论参与者之前是否接受过基因检测，基因组测序都使罕见病的诊断大幅增加，并且对于通过WGS获得诊断中25%的人具有直接的临床意义。基因组测序使得罕见病诊断大幅增加，无论之前接受过遗传学检测(31%)或未接受过遗传学检测(33%)，WGS检测中25%的病例直接获益。
成果:为基因组医学服务奠定基础
参与Pilot研究的患者及家属于2014-2016年间被招募并测序。数据收集、处理、分析和返回架构同时开发，结果于2016年5月至2019年4 月返回至招募中心。
Pilot研究为UK 100K基因组主项目提供了宝贵经验，文章发布时已完成了116,000个全基因组测序，包括83,000个罕见病患者，Pilot结果于6周内返回至各中心。
Pilot研究为 NHS制定全国基因组检测目录提供了证据，该目录罗列了哪些疾病可将基因组测序作为一线检测，哪些应被NHS提供基因组医学服务涵盖。NHS希望在未来5年内完成500,000例罕见病和癌症病例的全基因组测序，将成为首个将全基因组测序作为常规检测的国家医疗保健系统。
结论
正是基于Pilot研究结果，随后Genomics England和NHS选择Congenica作为独家临床决策支持平台，也作为英国NHS罕见病基因组数据分析的唯一供应商，成为全球范围内首个面向全国患者提供全基因组测序的医疗系统。NHS 长期计划还包括到2023/24年实现对500,000个全基因组的测序[3]。
本研究结果展示了基因组测序对于未确诊罕见病病例的价值，也希望这些发现有助于其他卫生系统，实现将基因组测序和分析整合到罕见病患者的护理中。
作者介绍：
本研究第一作者Damian Smedley教授，来自Queen Mary University of London, 是目前NGS分析中广为应用的分析工具Exomiser的开发者，同时在Congenica任职。
“这是首次在全国范围内将WGS直接整合至NHS医疗保健系统中，用于罕见病诊断。NGS数据分析要从每个基因组数百万个变异中找到罕见病患者的致病原因，面临“大海捞针” 的挑战，我们的软件结合详细的临床数据进行分析，是解决该挑战的关键，该研究为全球医疗保健系统将WGS作为罕见病患者的首选基因检测提供了依据。 
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参考文献
[1]100,000 Genomes Pilot on Rare-Disease Diagnosis in Health Care -Preliminary Report. N Engl J Med 2021;385:1868-80.
[2]Splinter K, Adams DR, Bacino CA, et al. Undiagnosed Diseases Network. Effect ofGenetic Diagnosis on Patients with Previously Undiagnosed Disease. N Engl J Med2018; 29;379(22):2131-2139.
[3] NHSGenomic Medicine Service. https://www.england.nhs.uk/genomics/nhs-genomic-med-service/
[4] Genomics England case study.   https://genomics.congenica.com/genomics_england_case_study
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