在不同疾病中，DNA甲基化具有不同的模式。DNA甲基化的具體模式通常與諸如疾病亞型、疾病預後以及藥物反應等臨床信息具有一一對應的聯係。在多種癌症的治療過程中，DNA甲基化生物標誌物可以幫助臨床醫生選擇恰當的治療方式。

        對於擁有成千上萬個樣本的大量病人來說，全基因組映射與DNA甲基化分析是非常合適的。同樣，DNA甲基化分析對於表觀基因組學關聯性研究中大量生物醫學相關表型的準確分析來說也具有極強的實用性。為了將有關的表觀基因組學因子轉化為具有臨床意義的生物標誌物，研究人員需要選擇一套可控的高信息度基因組區域。DNA甲基化檢測一般包括甲基化特異性PCR、亞硫酸氫鹽測序法與高分辨率熔解曲線法。針對特定核酸位點的DNA甲基化分析(DNA甲基化靶向測序)則足夠快捷、低廉、穩定且可被廣泛應用於臨床診斷與疾病研究，能在大型驗證性實驗中證實其預測價值。

        近日，標題為"Quantitative comparison of DNA methylation assays for biomarker development and clinical applications。"在Nature Biotechnology上發表，文章中對全球範圍內由實驗室、公司(包括Illumina)獨立開發的甲基化測序技術進行了比較、綜述。美國加州大學聖地亞哥分校(UCSD)生物工程係的張鶤教授是此次"技術比較"的主要參與者和文章主要作者之一。

        這項比較研究，通過對BLUEPRINT 計劃(歐盟第七框架計劃資助協議,282510)所征召的來自3個大洲7個國家18個實驗室32次大樣本DNA甲基化檢測結果的集中處理、係統性地比較分析和評估，研究發現DNA甲基化測試即使在不同實驗室與不同檢測類型之間表現出細微的差異，大多數檢測仍然擁有較高的準確性與穩定性。對於DNA甲基化檢測技術的比較研究不但可以用於指導臨床醫生和科研人員對具體檢測方法的選擇，還可以作為驗證DNA甲基化檢測有效性的一個有力依據。文章顯示，在三個參與比較的多靶點甲基化測序技術中，張鶤教授所在實驗室的甲基化測序技術表現出最優的綜合性能。張鶤教授甲基化測序技術特點在於所有位點的捕獲與擴增是在單一反應體係，不但操作簡單，而且多位點之間穩定性高。最關鍵的是總量很少的臨床樣本不用分多個反應體係，每個分子都在多位點做捕獲擴增，極大提高了靈敏度，降低進樣量。另外技術中使用了單分子計數器，完全消除了捕獲，擴增，測序等步驟中的偏差，達到了高準確度定量。因而表現出顯著的綜合性能優勢。

        "我們的研究表明當前水平的DNA甲基化測試精確性、穩定性、鑒別力、成本構成以及實用性都能夠滿足目前大規模驗證性研究以及表觀遺傳學生物標記的開發要求。我們期望DNA甲基化測試能夠廣泛地應用於臨床診斷、疾病的個性化治療、靶向藥物給藥的協同診斷、法醫組織類型測試以及多個相關領域。我們的成果可以為學術研究、臨床實驗室、商業部門以及監管機構提供一個更為廣泛的標準化工作參照，在精準醫療項目中充分發揮DNA甲基化生物標誌物的強大潛能。"文章的作者寫道。

        本文的主要作者之一張鶤教授現任美國加州大學聖地亞哥分校(UCSD)生物工程係教授，鶤遠基因聯合創始人兼科學顧問。張鶤教授師承美國哈佛大學最具著名的遺傳學家、生物工程學家、新一代基因測序技術的奠基人George Church教授，在過去的十年間一直處於國際NGS技術開發和應用的前沿。張鶤教授在2006年全世界第一個實現單細胞全基因組測序，對應文章發表在Nature Biotechnology上;2009年與高遠教授共同開發了第一個大規模DNA甲基化靶向測序技術，對應文章成為Nature Biotechnology封麵文章;2011年在Nature上發表關於誘導幹細胞(iPS)中存在基因組不穩定性的文章，成為當年全世界發表所有文章中引用數目前十位的文章。2013年最新開發微孔陣列單細胞測序技術(MIDAS)，不僅對應文章成為Nature Biotechnology的封麵文章，本身還獲得Genome Technology Magazine傑出青年研究員上升之星稱號。上周又剛在Science上發表了領導美國NIH資助三個單細胞中心之一，應用最新單細胞測序技術完成的NIH腦基因組圖譜。

Quantitative comparison of DNA methylation assays for biomarker development and clinical applications

        doi:10.1038/nbt.3605

        DNA methylation patterns are altered in numerous diseases and often correlate with clinically relevant information such as disease subtypes, prognosis and drug response. With suitable assays and after validation in large cohorts, such associations can be exploited for clinical diagnostics and personalized treatment decisions. Here we describe the results of a community-wide benchmarking study comparing the performance of all widely used methods for DNA methylation analysis that are compatible with routine clinical use. We shipped 32 reference samples to 18 laboratories in seven different countries. Researchers in those laboratories collectively contributed 21 locus-specific assays for an average of 27 predefined genomic regions, as well as six global assays. We evaluated assay sensitivity on low-input samples and assessed the assays' ability to discriminate between cell types. Good agreement was observed across all tested methods, with amplicon bisulfite sequencing and bisulfite pyrosequencing showing the best all-round performance. Our technology comparison can inform the selection, optimization and use of DNA methylation assays in large-scale validation studies, biomarker development and clinical diagnostics.