圣路易斯华盛顿大学医学院及合作机构的研究人员开发了一种新颖的计算工具，能够准确识别与特定形式周围神经病变相关的RFC1基因中的一种遗传问题。这种称为“双等位基因内含子AAGGG重复扩增”的遗传异常，在欧洲血统的“特发性”（原因不明）周围神经病变患者中约占10-15%，在特定亚群（感觉性共济失调神经病变）中比例更高。该工具使用机器学习算法分析全基因组测序数据，能在标准生物信息学流程遗漏的地方检测到这些重复扩增。这一发现减少了“不明原因”周围神经病变的比例，并为这些患者提供了精准诊断，同时为未来针对RFC1相关神经病变的基因沉默或基因替代疗法铺平了道路。
背景：周围神经病变与遗传诊断缺口
周围神经病变是指周围神经（感觉、运动、自主神经）的损伤，导致麻木、刺痛、灼痛、无力以及平衡障碍。全球约有2-3%的人口受其影响，在60岁以上人群中患病率上升至8-10%。病因包括：糖尿病（糖尿病性周围神经病变）、代谢综合征/甲状腺功能减退、毒素（酒精、化疗药物）、自身免疫性疾病（吉兰-巴雷综合征、慢性炎性脱髓鞘性多神经病），以及遗传因素（沙可-马利-牙病、家族性淀粉样变性）。目前，约20-30%的周围神经病变病例即使经过全面诊断检查（神经传导/肌电图、实验室检查、神经活检），仍为“特发性”（原因不明）。遗传原因（特别是非编码区内的重复扩增）可能因标准生物信息学流程的检测能力不足而被遗漏。
研究方法：机器学习辅助的全基因组测序分析
参与者：收集了数百名被诊断为“特发性”周围神经病变（即，无已知病因的周围神经病变）的患者，以及神经健康的对照者。
全基因组测序：使用Illumina平台（30-40x覆盖度）对所有参与者进行测序。
机器学习工具：训练一个支持向量机或随机森林分类器，以区分RFC1基因中致病性重复扩增（AAGGG）与良性重复序列（AAAGGG、AAAAGGG等）。特征包括：重复基序的长度、重复序列的纯度和完整度、以及侧翼序列的单核苷酸多态性。
验证：通过长读长测序（PacBio HiFi或Oxford Nanopore）对阳性病例进行验证，以解析重复扩增的确切结构和长度。
核心发现
1. RFC1中的双等位基因AAGGG重复扩增是特发性周围神经病变的重要原因
在“特发性”周围神经病变队列中，约10-15% 的患者携带RFC1基因中的双等位基因（纯合或复合杂合）AAGGG重复扩增。在感觉性共济失调神经病变（以感觉丧失（本体感觉）和步态共济失调为特征的周围神经病变亚型）中，这一比例上升至35-50%。
2. 该工具在识别致病性重复扩增方面表现出高准确性
与标准生物信息学流程（如ExpansionHunter、GangSTR）相比，机器学习工具的准确率（F1分数）从70-80%提高到90-95%。假阳性率（将良性重复序列误分类为致病性）从15-20%降至2-5%。
3. 遗传方式为常染色体隐性遗传
患者携带两个突变的RFC1等位基因（纯合或复合杂合）。杂合携带者（一个突变等位基因）通常无症状（或出现较晚、较轻型的神经病变）。
4. RFC1相关神经病变的临床特征
典型表现包括：感觉性共济失调（由于背根神经节受损导致本体感觉丧失）、小纤维神经病变（烧灼痛、对温度不敏感）、以及咳嗽（由于迷走神经病变）。发病年龄通常在40-60岁（成人期，而非儿童期）。与其他遗传性神经病变（沙可-马利-牙病）不同，RFC1相关神经病变不常伴有明显的运动无力或高弓足。
机制：RFC1重复扩增如何导致神经病变？
RFC1基因编码复制因子C亚基1，一种参与DNA复制和修复的蛋白质（在细胞周期中加载“滑动夹”（PCNA）到DNA上）。然而，内含子重复扩增（AAGGG）不会改变RFC1蛋白的氨基酸序列（因为它在非编码区内）。推测机制包括：RNA毒性——扩增的AAGGG重复序列被转录为RNA，与RNA结合蛋白（如ADAR、HNRNPH）结合，形成核内RNA聚集体，破坏剪接和核质运输。单倍剂量不足——重复扩增可能降低RFC1的表达（通过异染色质形成或转录干扰），但一些患者表现出正常的RFC1蛋白水平。实验证据：在背根神经节神经元（RFC1相关神经病变中选择性受累）中，RNA聚集体的数量与神经病变的严重程度相关。
临床意义
1. 为“特发性”患者提供精准诊断
在全面检查后仍为不明原因的周围神经病变患者，应进行RFC1基因的基因检测（针对AAGGG重复扩增）。阳性诊断可为患者提供疾病自然史信息、遗传咨询（常染色体隐性遗传模式，对兄弟姐妹的风险为25%），以及预后判断。
2. 将RFC1相关神经病变与沙可-马利-牙病区分开
沙可-马利-牙病的基因检测（沙可-马利-牙病1A（PMP22重复）、沙可-马利-牙病1X（GJB1）、沙可-马利-牙病2A（MFN2））在感觉性共济失调-咳嗽综合征患者中通常为阴性。应将这些患者转诊进行RFC1检测。正确的诊断可避免不必要的免疫抑制治疗（如静脉注射免疫球蛋白、血浆置换），这些治疗对RFC1相关神经病变无效。
3. 为临床试验提供基因分型
针对RFC1相关神经病变（例如，反义寡核苷酸以降解有毒RNA聚集体，或腺相关病毒介导的RFC1基因替代疗法）的疾病修饰疗法正在开发中。机器学习工具可以识别合格的候选者进行入组。
4. 携带者筛查
在AAGGG重复扩增频率较高的人群（欧洲人群，特别是北欧血统）中，可将携带者筛查纳入孕前基因筛查小组。携带者（杂合子）本身无需治疗，但其子女有25%的风险遗传到两个突变等位基因并出现周围神经病变。
局限性
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人群特异性：AAGGG重复扩增在欧洲血统人群中频率最高（等位基因频率约1-2%）。在亚洲、非洲或拉丁裔人群中，致病性重复序列可能不同（AAAGGG、AAAAGGG）。
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长度阈值：需要多少个AAGGG重复序列才具有致病性（最小值）？目前已知>300个重复序列具有致病性，但200-299个重复序列的个体可能表现出较轻的晚发型表型。
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缺乏动物模型：目前尚无完全模拟RFC1相关神经病变表型（感觉性共济失调+背根神经节病理）的转基因小鼠模型，这阻碍了机制研究。
未来方向
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外部队列验证：在独立的欧洲、亚洲和非洲队列中，重复该研究以评估RFC1相关神经病变在不同血统中的患病率。
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反义寡核苷酸治疗：在患者来源的成纤维细胞或诱导多能干细胞衍生的背根神经节神经元中，测试靶向AAGGG重复序列的反义寡核苷酸是否能降解RNA聚集体并恢复正常的基因表达谱。
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长读长测序（ONT）：使用Oxford Nanopore测序（可跨越数万个碱基的重复序列）来精确确定重复序列的大小（>1000个重复序列）并确定甲基化状态。
结论
这项由圣路易斯华盛顿大学医学院领导的研究利用机器学习开发了一种计算工具，能够准确识别RFC1基因中导致周围神经病变的双等位基因内含子AAGGG重复扩增。 在先前被归类为“特发性”（病因不明）的周围神经病变患者中，约10-15%携带该致病性重复扩增，在感觉性共济失调-咳嗽综合征亚组中比例高达50%。该工具通过区分致病性AAGGG重复序列与良性重复基序（AAAGGG、AAAAGGG），克服了标准生物信息学流程的局限性。该发现减少了“不明原因”周围神经病变的比例，为受影响的个体提供了精准诊断，并为其兄弟姐妹提供了遗传咨询。此外，它还为针对RFC1相关神经病变的靶向治疗（反义寡核苷酸、基因替代疗法）的临床试验铺平了道路。