中国汉族人发作性睡病的遗传变异机制研究

Narcolepsy is a chronic and non-progressive neurological disorder, which affects the control of sleep and wakefulness. Sudden sleep can cause accidental death of patients. Previous GWAS have identified 6 susceptible genes for narcolepsy. The aim of this project is to mine deeper to the mechanism for narcolepsy genetics. First of all, we increase the sample size of GWAS, and increase the SNP number by genotype imputation. By re-analyzing GWAS data, we define the target genes, then target sequencing will be carried out to identify the rare variants. Through this study, we hope we can find: 1) new susceptible genes which were not identified by the previous GWAS; 2) association of rare variants and disease; 3) gene interactions. We will further use Real-Time PCR to study the gene expression in peripheral blood, to confirm the relationship between genes and narcolepsy from functional perspective. Finally, we will estimate the contribution of all susceptibility genes and variants to the risk of narcolepsy, and establish the prediction model. This project will identify more narcolepsy susceptibility genes and variants, further clarify the genetic mechanism of the disease, and lay the foundation for clinical diagnosis, treatment, disease prevention and risk prediction.

发作性睡病是一种慢性非进行性睡眠障碍，是以不可抗拒入睡等为特征的复杂疾病，突然入睡常可造成患者意外死亡。先前的GWAS研究已经发现6个易感基因。本项目拟深入挖掘发作性睡病的分子遗传学机制，首先加大GWAS样本量，做SNP基因分型推演，增加基因组的SNP密度和罕见变异的数量，并探索一种新的数据分析思路，重新做关联分析，定义目标基因，之后我们利用二代测序技术对目标基因外显子进行测序，发现罕见变异。通过该研究期望发现：1）先前GWAS未发现的新的易感基因；2）罕见变异与疾病的关联性；3）基因间交互作用。我们将进一步利用Real-Time PCR研究基因在外周血的mRNA表达，从功能角度证实基因与发作性睡病的关系。我们将估计所有发现的易感基因和变异对疾病遗传的贡献度，并建立疾病预测模型。该项目立项，将发现更多的发作性睡病易感基因和变异，为疾病的诊断、治疗、预防及风险预测提供基础。

发作性睡病（Narcolepsy）是一种原因尚且不明的慢性非进行性睡眠障碍，以不可抗拒的短期入睡为特点，可以伴有猝倒发作、睡眠瘫痪、睡眠幻觉等症状。多于儿童或青年期起病。先前北京大学人民医院韩芳教授团队开展了一项全基因组关联分析（Genome wide association study，GWAS），发现了包括HLA区域的多个遗传易感区域。本项目在此GWAS研究基础上做了两方面工作：（1）建立了汉族人发作性睡病多基因风险预测模型：在1189例发作性睡病与1997例对照中，筛选出9个易感单核苷酸多态性（SNP），又从已有发表的GWAS研究中筛选出另外9个与发作性睡病相关的SNP，我们对这18个SNP多基因风险评分进行加权建立了遗传风险预测模型，模型分辨能力良好(HLA-SNP model，AUC:0.826)。同时，我们还发现位于多基因风险得分最高四分位数组的人群患病风险远高于多基因风险得分最低四分位数组的人群(OR=27.8，P<0.0001)。我们还将这18个位点分为了两个部分分别构建模型(HLA model，AUC:0.806；SNP model，AUC:0.705)，发现位于HLA区域的两个SNP(rs9271117 和 rs7744020)对发作性睡病预测风险有较大贡献。我们还从欧洲人群的全基因组关联研究中筛选出10个位点构建风险预测模型，结果显示这个模型的分辨能力(AUC:0.705) 和预测风险的能力不如HLA-SNP模型。所以，我们认为这18个位点建立的风险预测模型有筛选发作性睡病高危人群的潜力，这也是第一个针对汉族人以SNP位点构建的风险预测模型。（2）研究了汉族人发作性睡病遗传区域交互作用：位于2号染色体、14号染色体、19号染色体上的49个SNP与发作性睡病的相关性P值达到全基因组显著水平(P≤5×10-8)，其中GWAS已报道过的SNP有7个。logistic回归分析表明rs12587781与rs1154155之间的交互作用的交互作用与发作性睡病的发病风险有关，且最为显著（OR=0.730，P=5.21×10-4）。