
新生儿疾病筛查是一项重要的国家公共卫生政策,是减少出生缺陷、提高我国人口素质的重要措施。20世纪60年代初,美国Robert Guthrie医师成功对干血滤纸血片中的苯丙氨酸进行半定量测定筛查苯丙酮尿症,开创了新生儿疾病筛查的历史。20世纪90年代,串联质谱开始应用于新生儿遗传代谢病筛查,实现了"一种实验检测一种疾病,到一种实验检测多种疾病"的转变,增加了检测疾病的种类。近10余年来得益于筛查技术的进步,新治疗药物的不断问世,治疗方法的持续更新。特别是新一代测序技术等新技术的应用,既可从分子水平明确突变来源,又可将新生儿筛查的范围扩大到那些不适合进行串联质谱的患者,很多基因相关疾病被早期筛查、早期诊断。新生儿疾病筛查的有效管理和严格的质量控制是提高筛查质量和保证筛查准确性的前提。二级和多级检测策略,结合不同的生化以及生化联合基因检测的方法,多组学数据的整合,无论靶向还是非靶向,都具有巨大且广泛的临床效用价值。
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新生儿疾病筛查(NBS)是指在新生儿群体中,用快速、简便、敏感的检验方法,对一些危害儿童生命、导致儿童体格及智能发育障碍的先天性、遗传性疾病进行筛检,作出早期诊断,在患儿临床症状出现之前,给予及时治疗,避免患儿机体各器官受到不可逆损害的一项系统保健服务[1]。
我国是遗传代谢病高发国家,每年出生的遗传代谢病患儿约有30万例,已严重影响到我国出生人口素质的提高。NBS是一项成功且影响深远的公共卫生举措,在过去的60余年中,NBS已成为许多国家公共卫生计划中必不可少的内容。NBS作为三级预防体系的最后一环,对遗传代谢病的防控极为重要,是提高我国出生人口素质,助力健康中国建设的重要举措。
1961年,美国Guthrie和Susi[2]发明了干燥滤纸血片中苯丙氨酸半定量法——细菌增殖抑制试验(BIA法),筛查苯丙酮尿症(PKU),从此开创了新生儿遗传代谢病(IMD)筛查的先河。1973年Dussault和Laberge[3]发明了滤纸血斑放射免疫法,用以检测4~7 d的新生儿末梢血中的甲状腺素(T4)。1975年,Irie等[4]发明了滤纸血斑测定促甲状腺素(TSH),用以筛查先天性甲状腺功能减退症(CH)。此后,以PKU与CH为主的NBS在欧美等发达国家迅速兴起并逐步普及至越来越多的国家。1990年,Millington等[5]报道串联质谱(MS/MS)可用于NBS,该方法允许从干血斑(DBS)样本中同时检测多种氨基酸、有机酸代谢紊乱和脂肪酸氧化缺陷病,实现了"一种实验检测一种疾病,到一种实验检测多种疾病"的转变,不仅增加了检测疾病的种类,而且显著降低了假阳性率。MS/MS的应用使NBS的疾病种类达到40余种,并减少了检测的成本和周转时间,成为NBS的一个重要里程碑。
NBS的开展取决于当地资源和医疗保健基础设施。在世界范围内,筛查的疾病数量存在很大差异,从1种到50种不等。纵观国际NBS 60余年的历史,美国与欧洲发达国家一直在引领NBS的发展。
IMD筛查从PKU开始[2]。1982年,在日本东京召开的第二届国际NBS大会,提出了适合大规律筛查的4种疾病为PKU、CH、先天性肾上腺皮质增生症(CAH)和半乳糖血症(GAL)。之后陆续增加了葡萄糖-6-磷酸脱氢酶缺乏症、枫糖浆尿症(MSUD)、酪氨酸血症、组氨酸血症、地中海贫血、生物素酶缺乏等数十种疾病,然后又扩大到了听力障碍筛查、严重的先天性心脏病筛查。我国卫生部2008年颁布了《NBS管理办法》,规定全国NBS病种包括CH、PKU等IMD和听力障碍。省、自治区、直辖市人民政府卫生行政部门可以根据本行政区域的医疗资源、群众需求、疾病发生率等实际情况,增加本行政区域内NBS病种。目前传统的"两病"(PKU和CH)筛查已覆盖全国98%以上的出生人口。
随着筛查技术的不断进步,使得筛查更多疾病在技术上成为可能。20世纪90年代,MS/MS在NBS中的成功应用,推动了NBS质的飞跃。美国是最早开展MS/MS NBS项目的国家。美国儿科学会与医学遗传学会合作,于2006年在对84种遗传代谢病进行评估的基础上,建议将29种遗传代谢病作为优先筛查疾病,其余25种作为次要筛查疾病。截至2022年8月,美国推荐规划筛查目录(RUSP)已纳入36种核心疾病和26种次要疾病[6,7]。英国、德国、澳大利亚、韩国、日本等国也已将MS/MS NBS列为法定项目,但筛查的病种各国不一。2005年以前,重症联合免疫缺陷(SCID)不包括在NBS中,因为没有使用DBS检测SCID的方法。随着T细胞受体切除环(TREC)方法的成功开发[8],并试点确定了可行性和有效性之后,2010年SCID被正式添加到统一的NBS病种中。
治疗方法的持续更新也推动了NBS疾病种类的扩展。得益于DNA诊断技术的广泛应用,新药和生物制剂的研发不断取得突破。在过去的60余年中,基因和相关表型中的特定致病变异被鉴定出来,临床对遗传疾病复杂性的认识也在不断增加。到2021年,已经确定了数千种罕见疾病的病因,从而能够开发特定的诊断和治疗方法。2008年,脊髓性肌萎缩症(SMA)因为不存在任何治疗方法而被拒绝纳入RUSP。2016年,反义寡核苷酸药物Spiraza®获得美国食品药品监督管理局(FDA)批准,用于治疗儿科和成人患者SMA;2018年,SMA被纳入RUSP。随后,基因治疗产品Zolgensma®于2019年5月获得FDA的批准,用于治疗2岁以下的SMA患儿。
一种疾病被纳入NBS之前,通常会在无偏见的人群中进行试点研究以生成决策所需的数据。近年来,NBS对溶酶体贮积症(LSDs)的兴趣越来越大,我国[9,10,11,12,13]、日本[13,14,15]和韩国[16]在庞贝病筛查方面都取得了重大进展。对其他LSDs(Niemann-Pick A/B、Krabbe、Gaucher、Fabry和Hurler综合征)的筛查也进行了试点研究[17,18]。除LSDs外,针对citrin缺乏症[19]、Fragile-X综合征[20]、X连锁肾上腺脑白质营养不良(X-ALD)[21]、Wilson病[22]和杜氏肌营养不良症(DMD)[23,24,25]的试点研究也在逐步展开。
NBS的有效管理和严格的质量控制是提高筛查结果质量和保证筛查准确性的前提。
在美国,NBS项目在州政府的支持下运作,因此每个州自行决定是否将RUSP中的疾病纳入其筛查目录中。1975年,美国国家科学院建议,疾病预防与控制中心(Centers for Disease Control and Prevention,CDC)应当有一个权威的实验室负责对该区域实验室进行能力验证。1977年,美国CDC开始实验室室间质量评估。1978年CDC建立了NBS质量保证组(NSQAP),帮助NBS实验室确保检测的准确性,最大限度地减少假阳性报告,保持高质量的检测性能。NSQAP通过提供能力验证、培训、参考资料和咨询服务,成为包括美国在内的88个国家,大约670个NBS实验室的专业知识中心。2011年,CDC成立了生化质谱实验室(BMSL)和分子质量改进计划(MQIP),以支持质谱和分子生物学领域参与者日益增长的需求。BMSL和MQIP合作并支持NSQAP为NBS实验室提供质量保证[26,27,28]。
欧洲各国对NBS项目的管理各不相同。其中英国NBS实行国家集中管理制度。2002年,作为NBS管理机构的英国国家卫生署出资建立了国家NBS项目中心,专门负责制定NBS国家政策标准以及筛查指南,开展全国性的质量控制和绩效管理项目。英国成立了17个国家卫生署直属NBS实验室,平均每个实验室覆盖5万~7万人口,筛查实验室均设在医院,并与NBS项目中心紧密联系。NBS是英国最大的国家项目,其经费来自于政府财政。由国家卫生署统一管理和分配。德国和意大利的NBS受法律监管。德国扩大新生儿筛查(ENS)除了受《儿童疾病早期检测指南》监管之外[29],还受2010年1月起生效的《遗传诊断法案》(GenDG)的约束。法国卫生部监督国家NBS计划并通过区域卫生机构(ARS)为其提供资金。国家生物新生儿筛查协调中心(CNCDN)作为协调枢纽[30]。17个区域筛查中心(法国12个,海外5个),每个都与一所大学附属医院和一个区域卫生机构相关联,从妇产医院收集DBS并进行测试。瑞典自1975年开始将所有DBS储存在生物库中,这有助于支持筛查计划的质量控制并为研究提供基础。2011年,瑞典在全国范围内推动登记工作,建立了遗传代谢性疾病登记,用于评估人群水平的结果,同时还充当电子患者病历,帮助临床医师监测治疗和记录进展[31]。
澳大利亚NBS由州政府负责组织实施,全国设立了5个筛查中心集中检测。澳大利亚人类遗传学会和皇家医师学会共同制定的NBS指南为各州NBS提供技术指导。澳大利亚实行免费NBS,费用全部由各州政府支付。
我国在1994年国家颁布的《中华人民共和国母婴保健法》,明确提出"逐步开展NBS",以法律形式确定了每个新生儿都有疾病筛查的权利。2008年12月,中国卫生部部务会议讨论通过《NBS管理办法》,该办法自2009年6月1日起施行,旨在规范NBS工作。目前,中国每年将有超过1 200万新生儿接受数百家临床实验室提供的NBS。极其庞大的筛查人群和临床实验室数量为保持高质量筛查方面带来了巨大的挑战。因此,临床实验室质量的提高是非常关键的,实验室质量控制包括外部质量评价(EQA)[32]和内部质量控制(IQC)。国家临床实验室中心(NCCL)在中国的主要任务之一是评估整个中国实验室的质量控制性能,通过调查EQA程序和发布质量指标(QIs)来监测NBS实验室。NCCL于2014年发布了针对NBS的包含16项QIs的综合质量管理体系(CQMS),对NBS的全过程进行监控。
随着医学技术的发展,NBS技术也在不断进步,包括荧光法、酶联免疫法、气相色谱质谱技术(GC/MS)、MS/MS等,尤其是MS/MS。虽然生化筛查具有简单、快速和方便的优势,但也存在局限性。(1)代谢物或酶活性通常受到多种因素的影响,在饮食、疾病等因素影响下易产生假阳性和假阴性结果[33,34];(2)某些疾病,例如听力损失,在常规NBS时间窗口内不会出现明显症状;(3)某些疾病没有特定代谢物或生物标志物,例如SCID和SMA,目前的生化筛查方法无法检测到这些疾病;(4)根据代谢通路,既有一个生化指标对应一个致病基因,也有一个生化指标对应数个不同的致病基因,例如导致甲基丙二酸血症(MMA)的标志物丙酸肉碱升高,对应的致病基因有10个以上,生化技术无法进行精准的分型诊断。因此与疾病相关的DNA分子或基因分析已成为常规筛查的重要补充技术。
新一代测序技术(NGS)可用于二级检测,发现遗传变异[35]。对于NBS、基因检测有其独特的优势:(1)基因测序可从分子水平明确突变来源;(2)基因测序可将NBS的范围扩大到那些不适合进行MS/MS的患者,有效的扩展现有NBS的范围。2020年,一项回顾性研究评估了全外显子测序(WES)作为筛查工具的能力。WES的总体敏感度为88.0%,特异度为98.4%;与之对比,MS/MS的总体敏感度为99.0%,特异度为99.8%[36]。研究表明,对于大多数先天性代谢异常(IEM)而言,单独的WES不够灵敏或特异性也不足,无法作为主要筛查手段。然而,作为MS/MS筛查异常婴儿的二次检测,WES可以减少假阳性,在某些情况下根据WES结果的建议比最初获得的诊断更合适。全球基因组学与健康联盟监管与伦理工作组儿科团队建议,高通量测序可作为当前新生儿疾病一级筛查的有效补充。
事实上,随着测序技术的快速发展和医学遗传学研究的不断深入,基因检测技术的临床应用优势逐渐凸显,各国已纷纷推出新生儿基因筛查计划和项目:2013年美国国立卫生研究院(NIH)宣布,计划提供5年累计2 500万美金,支持包括BabySeq在内的4个项目,旨在探索基因组测序在NBS中的应用。2019年11月,英国卫生和社会保障大臣Matt Hancock在Genomics England组织的会议上表示,英国计划在将来对所有新生儿进行基因组测序。2020年6月,由浙江大学医学院附属儿童医院赵正言教授团队牵头的"中国新生儿疾病基因筛查多中心研究项目"于线上启动,来自全国东、南、西、北和中部地区的10个省12家单位参与其中,该项目旨在探索新生儿遗传性疾病基因筛查诊断技术体系在我国的应用前景和策略。最新发表的研究成果显示,基于NGS的分析可以有效地识别出患有更多先天性疾病的新生儿。涵盖35个基因155个突变的panel检测的准确率达到了99.65% (286/287),并100%检测到来自287个样本的154个突变。共有1 326名新生儿被发现为携带者,总携带率为26.6%。该研究表明,结合生化筛查,基因筛查可以提高对先天性疾病新生儿的早期准确识别。该研究为在NBS中实施基于NGS的分析奠定了基础[37]。越来越多的由基因变异引起的遗传性疾病的基因筛查和相关临床研究广泛开展,展示了新生儿基因筛查的广阔前景。2022年3月,《中国新生儿筛查专家共识:高通量测序在单基因病筛查中的应用》发表[38],这将有利于进一步规范新生儿基因筛查体系,指导我国高通量测序技术在新生儿基因筛查领域中的应用。
NBS旨在以高灵敏度识别受影响的婴儿,因此需要非常高的灵敏度(理想情况下为100%)以避免假阴性。MS/MS在NBS中的应用使IEM的筛查和检测大幅增加,并使其成为一项高效且经济的计划。但MS/MS筛查为了保证最大限度地识别患儿的数量,因此会损失一定的特异性,从而导致假阳性增加。二级和多级检测策略,结合了不同的生化[39,40]以及生化联合基因检测的方法[36,41,42],在不影响敏感性的情况下可以减少假阳性病例的数量,获得更精确的结论。
2004年,美国伊利诺伊州等7个州启动了名为Region 4 Stork (R4S)的实验室质量改进项目[43]。目标是探索新的判读方法,提高MS/MS新生儿筛查的性能和工作效率。2018年9月,R4S网站被CLIR(Clinical Laboratory Integrated Reports)取代[44]。CLIR是一个交互式网络工具,包含了来自美国和全球NBS项目的数百万个正常筛查测试结果和筛查阳性病例的数据。作为分析物截止值的替代方法,除了实验室数据,CLIR在计算筛查结果分数时还会考虑协变量数据,例如抽样年龄、出生体重、性别。这些变量已被证明可以显著减少假阳性结果[45,46]。
ML是NBS的新兴策略。近年来数据挖掘、ML以及计算领域的进步,为检测具有高维特征空间的大型数据集创造了新的机会。基于ML的NBS旨在建立一个分类模型,用于预测未知测试数据的结果,并减少假阳性分类的数量。
Scharfe团队使用随机森林(RF)ML的方法,在不改变MMA筛查灵敏度(96.1%)的情况下,将MMA假阳性的数量减少了51%,并将阳性预测(PPV)从16.5%增加到28.9%[47]。随后,他们将这种基于RF的方法扩展到了另外3种疾病[1型戊二酸血症(GA-1);鸟氨酸氨甲酰转移酶缺乏症(OTCD)和极长链酰基辅酶A脱氢酶缺乏症(VLCAD)]。在不改变NBS对4种疾病的敏感性的情况下,将GA-1的假阳性数量减少89%,OTCD减少98%,VLCADD减少2%;GA-1和OTCD的PPV提升明显,分别从3.1%增加到22.3%(GA-1)以及从3.5%增加到62.1%(OTCD)[48]。对比GA-1的MS/MS筛查数据,发现RF和CLIR在预测假阳性方面的性能相似:根据默认的RF分数截止值,与CLIR相比,RF预测的误报少14个,假阴性多1个;若降低RF截止以达到与CLIR相同的灵敏度会导致4个假阴性(与CLIR相同)和72个假阳性(比CLIR多5个)。值得注意的是,CLIR包含了来自美国和全球NBS项目的数百万个正常筛查测试结果和筛查阳性病例。相比之下,RF工具目前只是基于一个州(加利福尼亚州NBS计划)的疾病中的数据。RF和CLIR各有优势,未来可将2种方法结合使用,以实现比单独使用每种方法获得的更好的预测性能,减少假阳性。
随着技术的迅速发展,新工具的不断被开发,NBS的格局正在发生变化,已经进入"组学"时代。"组学"方法旨在以靶向或非靶向方式分析基因(基因组学)、mRNA(转录组学)、蛋白质(蛋白质组学)和代谢物(代谢组学)携带的生物学信息。
代谢组学是对存在于细胞、组织和体液中的所有生化物质的综合分析,代表了个体的整体健康状况。由于代谢组学与表型的密切关系,代谢组学正在成为后基因组领域的关键驱动因素,但在IEM的研究方面仍处于起步阶段。目前,NBS项目主要使用靶向代谢组学平台,针对某些代谢物(如氨基酸和酰基肉碱)进行筛查,来确定IEM疾病的存在[49]。与靶向代谢组学方法相比,非靶向代谢组学旨在检测样品中所有可检测的分析物,包括未鉴定的代谢物,此有助于临床上发现预后生物标志物,从而为未来筛查项目的改变提供了信息。
基因检测可以弥补单纯生化筛查数据的不稳定性以及在饮食、疾病等因素影响下存在的假阳性和假阴性结果。WES是分析人类基因组中所有蛋白质编码基因的所有外显子,该技术越来越多地用于临床实践。WES在检测引起孟德尔疾病的突变方面较全基因组测序(WGS)成本更低、效率更高。然而,WGS对某些编码变异、插入缺失、基因拷贝数变异、染色体重排或调控区致病变异的敏感性高于WES[50]。在NBS中使用基因组测序作为工具存在多种挑战,包括成本、可行性、周转时间、报告要求、伦理和法律等问题。
构成"蛋白质组学"的内源性蛋白质的定量分析已越来越多地用于临床诊断和生物标志物的发现。DBS质谱分析通常侧重于血红蛋白的分析。Si Houn Hahn研究团队2012年描述了一种使用MS/MS法的蛋白质组学筛选方法,用以量化Bruton酪氨酸激酶(BTK)、Wiskott-Aldrich综合征蛋白(WASP)和T细胞标志物CD3ε的特征肽,用以筛选X-连锁无丙种球蛋白血症(XLA)、Wiskott-Aldrich综合征(WAS)和SCID[51]。Immuno-SRM技术,进一步提高了使用MS/MS定量原发性免疫缺陷病(PIDD)特异性肽的灵敏度,可靠地量化了DBS中的靶肽,并准确区分了受影响的患者和正常对照[52]。最近,Immuno-SRM PIDD panel扩展到8种特征肽,可同时有效地从DBS中识别5个先天性PIDD,并通过分析神经细胞黏附分子(CD56)和糖蛋白Ib(CD42)等二级蛋白质标志物分别生成自然杀伤细胞和血小板计数的信息,为特定诊断提供支持[53]。这些特定的PIDDs符合Wilson和Jungner标准,是纳入NBS计划的有力候选者,因为这些疾病都经过充分研究,临床进程清晰,具有有效的潜在治疗方法,并且相对常见[53]。最近研究表明Immuno-SRM可直接定量DBS中的内源性GAA和IDUA肽,用于庞贝病和Ⅰ型黏多糖贮积症(MPS Ⅰ)的二级筛查,周转时间<1周,从而帮助患者从及时迅速的临床随访和可能的早期治疗中受益[54]。
尽管每种组学技术都能够准确、全面地测量一个生物分子家族,但都受到生物系统中每种分子的功能作用的限制。单一的组学不足以完全捕捉疾病的复杂性。多组学数据的整合,无论是靶向还是非靶向,都具有巨大且广泛的临床效用价值。
综上,经过60多年的研究探索,NBS取得了巨大成就。随着筛查技术不断进步,新的方法学不断涌现,对NBS研究不断深入,筛查病种的不断增多以及管理模式的不断探索,NBS将会使更多患儿获益,进而促进出生人口素质提高。
所有作者均声明不存在利益冲突





















