中央研究院基因體研究中心

中研院基因體研究中心莊樹諄研究員團隊，運用生物資訊分析，領先全球首次提出，DNA序列突變的危害性，應該結合RNA轉譯資料分析，才能更精確地評估這個突變的危害程度。這個突破性的研究，最近在《基因體研究》(Genome Research)期刊發表。

在人類DNA序列上30億個鹼基被解碼之後，科學家得以藉此探索人體內各種生命機制的變化與DNA之間的關係。近年來新世代定序技術蓬勃發展，快速、準確、平價的趨勢，使得個人化精準醫療(Precision Medicine)越來越可行，個人全基因體定序分析也越來越普遍化。這些大量且多樣的定序資料，若經過大數據的處理，可以協助醫療診斷的判讀，因此，生物資訊分析愈形重要。

DNA序列是由四種核苷酸：A、G、C、T排列組合而成。所有的基因都是以DNA序列為模版編碼而來，亦即生物學上的中心學說：DNA→RNA→蛋白質，蛋白質再進一步執行生命體的各式功能。

「點突變」是一種突變的類型，在DNA序列上，某一個核苷酸被替換成另一種核苷酸。例如，某個位置上應該是「A」，如果突變成「G」，我們就稱這個DNA序列上的位置發生了A/G變異。點突變如果會改變蛋白質序列，就被稱為「錯義突變」（missense mutation），這樣的變異往往影響蛋白質的功能，進而造成生命體的危害。

DNA序列上的突變，或者一般所說的「基因突變」，是現在醫學研究裡一個重要的診療線索。預測一個人是否得病，經常會藉由DNA序列上的變異種類來評估。我們日常的健康檢查中，也會有各種與癌症相關基因變異的檢測項目，倘若發現某些具致病性的基因變異，便需要做更進一步的病理檢查。

然而，在過去許多研究顯示，藉由DNA序列上的變異種類來評估得病與否，經常會遇到一個麻煩，雖然很高比率的病人帶有某一種DNA序列上的變異，卻也發現許多未得病的人亦帶有此變異。根據物競天擇不適者淘汰的理論，學術界一直有一個未解之迷: 明明某些基因突變是高度有害的，卻仍有許多健康的人的DNA序列上帶有這些突變，而且一代傳一代存活至今？

莊老師針對一種普遍發生，名為腺苷(Adenosine)轉換肌苷(Inosine)的RNA編輯機制，簡稱為A-to-I (又被稱為A-to-G) RNA編輯事件，作為研究對象，試著解開這個謎題。A-to-G RNA編輯是由一種叫做ADAR的蛋白質所執行，ADAR存在於多細胞動物，ADAR的編輯作用廣泛地出現在多細胞動物的RNA上。也就是說，當某個DNA序列上的「A」，經過A-to-G RNA編輯之後，會被ADAR改成了「G」。目前許多研究顯示，人類神經相關的疾病，如自閉症、肌萎縮側索硬化症、顛癇、阿茲海默症等，都與此機制有關。研究團隊探究RNA編輯事件多年，除了開發新的A-to-G RNA編輯事件尋找方法(ICARES)之外，也對A-to-G RNA編輯事件在不同多細胞動物間做了廣泛的探討(詳見2018年發表在Genome Biology and Evolution期刊上的論文: https://academic.oup.com/gbe/article/10/2/521/4774976)。

莊老師提出一個大膽的假設: 是否A-to-G RNA編輯事件，和DNA序列上A/G變異所造成的危害程度有關? 進而使得某些原本被認為是有嚴重危害的A/G變異，變得不那麼有害，而導致此A/G變異仍能存在於人群之間，不被天擇的力量汰除。

為了回答這個假設，團隊蒐集整合447個不同人類個體的DNA以及RNA序列資料，用ICARES方法尋找A-to-G RNA編輯事件，並進行大數據統計與演化分析，評估A/G點突變的危害程度、點突變在群體中的發生頻率、以及A-to-G RNA編輯事件之間的關係，並進一步評估此間的關係與A/G點突變發生位置(與所在基因)的重要性。

經大數據分析顯示，A-to-G RNA編輯事件確實和A與G兩種核苷酸在族群中的發生率有關，特別是A/G點突變所在的基因功能越重要，相關係數便越高越顯著。以無害的A/G點突變為基準來比較，當AG突變是有害的時候，A-to-G RNA編輯事件會受到抑制，當GA突變是有害的時候，A-to-G RNA編輯事件發生率則明顯提高。

最後，藉由「千人基因體計劃」(1000 Genomes Project)中所蒐集超過2000人的DNA序列資料，評估不同型態的錯義突變的分佈、危害程度、和A-to-G RNA編輯事件的相關性。結果顯示，當錯義突變越是有害時，A→G突變所佔比率越低，而G→A突變所佔比率則越高(圖A)。G→A錯義突變越是有害，其附近序列所呈現的A-to-G RNA編輯事件的辨識序列(ADAR motif)也越顯著(圖B)，這也呼應了錯義突變的分佈以及危害的程度，跟A-to-G RNA編輯事件是有相關性的。

(A) 當錯義突變越是有害時，A→G突變所佔比率越低，而G→A突變所佔比率則越高；(B) A-to-G RNA編輯事件的辨識序列(ADAR motif)出現率和突變危害程度的比較。

上述這些分析結果顯示，A-to-G RNA編輯事件會影響族群中有害突變的分佈或出現率，而且RNA編輯事件亦會影響DNA突變所產生的危害程度。

邏輯上的解釋是: 從DNA的角度來看，A→G突變有害時，在RNA編輯時，生命體自然有一層把關機制，因為G有害，會避免A-to-G RNA編輯事件的發生；然而，當DNA的G→A突變是有害的時候，在RNA編輯時，就加強出手把原本有害的A某一程度上回復為G，以降低DNA上G→A突變所造成的危害性，所以，在這種情況下A-to-G RNA編輯事件發生率會提高。

過去在研究DNA序列上的變異是否和疾病有關時，都不曾考慮RNA編輯事件的影響。在基因突變與疾病關係的研究上，這是第一次經由整合族群中同一個體的基因體與轉錄體資料，探討RNA編輯事件和基因突變為害程度相關性的研究。在某種程度上，這個研究解釋了部分被認為有嚴重危害的基因突變，為什麼仍能存在於人群之間而不被天擇的力量汰除。

莊老師表示，這個研究的一個貢獻在於，對病理基因體學(pathogenomics)研究提出了一個新的思考角度: 在研究疾病和DNA突變間的相關性時，應該要同時考慮RNA編輯事件這項因素，或許因此可以更精準地找出治病標的，減少誤判的機會。

莊老師表示，這個研究工作結合高度邏輯推演和生物大數據分析驗證 (圖C)。莊老師研究團隊的成員一半為純理工背景，一半為純分生背景。他們藉由精密的大數據分析，嚴謹的演算邏輯推導，創新的分生實驗，期望以不同的角度來探究生老病死的課題，解碼生命世界的奧秘，提供醫療診斷更精準的資訊。莊老師竭誠歡迎熱愛科學邏輯推理，具有堅實資訊統計或分生實驗背景的同學，加入生物資訊團隊。

(C) 本研究所需的知識背景雷達圖。

本論文第一作者為麥德倫博士。本報導為簡化的科普介紹，全文請在《基因體研究》(Genome Research)期刊網頁閱讀： https://genome.cshlp.org/content/early/2019/09/12/gr.246033.118.full.pdf+html