Отбор и анализ DNase I-гиперчувствительных сайтов для пренатального определения трисомии 21 у плода

В данной работе представлен новый подход к неинвазивной пренатальной диагностике хромосомных аномалий, основанный на анализе эпигенетических особенностей циркулирующей внеклеточной ДНК (вкДНК). Ключевая идея метода заключается в использовании фундаментальных различий в организации хроматина между материнскими и фетальными клетками. В частности, мы сосредоточились на участках генома, которые в материнских клетках крови находятся в открытом состоянии (DHS), но остаются закрытыми в тканях плода. Эти эпигенетические различия создают уникальные паттерны вкДНК, позволяющие выделить фетальную ДНК из общего пула материнской вкДНК. Работа включает в себя несколько основных шагов: проведение полногеномного скрининга для выявления дифференциально доступных участков хроматина, отбор наиболее информативных маркеров при помощи алгоритма машинного обучения, таргетное секвенирование отобранных эпигенетических маркеров с применением молекулярных баркодов и построение модели на основе LASSO-регрессии с последующей ее валидацией. Особое внимание уделено диагностике трисомии хромосомы 21 (синдрома Дауна), как наиболее клинически значимого хромосомного нарушения. Разработанный алгоритм демонстрирует высокую точность при анализе отобранных эпигенетических маркеров. Важное преимущество метода – его технологическая гибкость: отобранные маркеры можно анализировать как с помощью NGS, так и более доступными методами, включая цифровую ПЦР. Перспективы дальнейшего развития метода включают расширение диагностической панели для выявления других частых анеуплоидий (трисомии хромосом 13, 18), а также микроделеционных синдромов. Предлагаемый подход открывает новые возможности для создания экономически эффективных тест-систем, которые могут быть внедрены в широкую клиническую практику, обеспечивая высокую точность диагностики при снижении стоимости анализа.

1. Alberry M.S., Aziz E., Ahmed S.R., Abdel-Fattah S. Non invasive prenatal testing (NIPT) for common aneuploidies and beyond. Eur J Obstet Gynecol Reprod Biol. 2021;258:424-429. doi 10.1016/j.ejogrb.2021.01.008

2. Bianchi D.W., Flint A.F., Pizzimenti M.F., Knoll J.H., Latt S.A. Isolation of fetal DNA from nucleated erythrocytes in maternal blood. Proc Natl Acad Sci USA. 1990;87(9):3279-3283. doi 10.1073/pnas.87.9.3279

3. Bruch J.F., Metezeau P., Garcia-Fonknechten N., Richard Y., Tricottet V., Hsi B.L., Kitzis A., Julien C., Papiernik E. Trophoblast-like cells sorted from peripheral maternal blood using flow cytometry: a multiparametric study involving transmission electron microscopy and fetal DNA amplification. Prenat Diagn. 1991;11(10):787-798. doi 10.1002/pd.1970111007

4. Covone A.E., Mutton D., Johnson P.M., Adinolfi M. Trophoblast cells in peripheral blood from pregnant women. Lancet. 1984;2(8407): 841-843. doi 10.1016/s0140-6736(84)90875-4

5. Dhallan R., Guo X., Emche S., Damewood M., Bayliss P., Cronin M., Barry J., Betz J., Franz K., Gold K., Vallecillo B., Varney J. A non-invasive test for prenatal diagnosis based on fetal DNA present in maternal blood: a preliminary study. Lancet. 2007;369(9560):474-481. doi 10.1016/S0140-6736(07)60115-9

6. Fan H.C., Blumenfeld Y.J., Chitkara U., Hudgins L., Quake S.R. Noninvasive diagnosis of fetal aneuploidy by shotgun sequencing DNA from maternal blood. Proc Natl Acad Sci USA. 2008;105(42): 16266-16271. doi 10.1073/pnas.0808319105

7. Friedman J., Hastie T., Tibshirani R. Regularization paths for generalized linear models via coordinate descent. J Statist Software. 2010; 33(1):1-22. doi 10.18637/jss.v033.i01

8. Gil M.M., Accurti V., Santacruz B., Plana M.N., Nicolaides K.H. Analysis of cell-free DNA in maternal blood in screening for aneuploidies: updated meta-analysis. Ultrasound Obstet Gynecol. 2017;50(3): 302-314. doi 10.1002/uog.17484

9. Harrow J., Frankish A., Gonzalez J.M., Tapanari E., Diekhans M., Kokocinski F., Aken B.L., … Valencia A., Reymond A., Gerstein M., Guigó R., Hubbard T.J. GENCODE: the reference human genome annotation for The ENCODE Project. Genome Res. 2012;22(9): 1760-1774. doi 10.1101/gr.135350.111

10. Holzgreve W., Garritsen H.S., Ganshirt-Ahlert D. Fetal cells in the maternal circulation. J Reprod Med. 1992;37(5):410-418

11. Hui L., Bianchi D.W. Fetal fraction and noninvasive prenatal testing: what clinicians need to know. Prenat Diagn. 2020;40(2):155-163. doi 10.1002/pd.5620

12. Kim S.K., Hannum G., Geis J., Tynan J., Hogg G., Zhao C., Jensen T.J., Mazloom A.R., Oeth P., Ehrich M., van den Boom D., Deciu C. Determination of fetal DNA fraction from the plasma of pregnant women using sequence read counts. Prenat Diagn. 2015;35(8):810-815. doi 10.1002/pd.4615

13. Kuhn M. Building predictive models in R using the caret package. J Stat Softw. 2008;28(5):1-26. doi 10.18637/jss.v028.i05

14. Langmead B., Salzberg S.L. Fast gapped-read alignment with Bowtie 2. Nat Methods. 2012;9(4):357-359. doi 10.1038/nmeth.1923

15. Li Y.Q., Tan G.J., Zhou Y.Q. Digital PCR and its applications in noninvasive prenatal testing. Brief Funct Genomics. 2022;21(5):376-386. doi 10.1093/bfgp/elac024

16. Lo Y.M., Corbetta N., Chamberlain P.F., Rai V., Sargent I.L., Redman C.W., Wainscoat J.S. Presence of fetal DNA in maternal plasma and serum. Lancet. 1997;350(9076):485-487. doi 10.1016/S0140-6736(97)02174-0

17. Lo Y.M., Tein M.S., Lau T.K., Haines C.J., Leung T.N., Poon P.M., Wainscoat J.S., Johnson P.J., Chang A.M., Hjelm N.M. Quantitative analysis of fetal DNA in maternal plasma and serum: implications for noninvasive prenatal diagnosis. Am J Hum Genet. 1998;62(4): 768-775. doi 10.1086/301800

18. Lui Y.Y., Chik K.W., Chiu R.W., Ho C.Y., Lam C.W., Lo Y.M. Predominant hematopoietic origin of cell-free DNA in plasma and serum after sex-mismatched bone marrow transplantation. Clin Chem. 2002;48(3):421-427. doi 10.1093/clinchem/48.3.421

19. Pantiukh K.S., Chekanov N.N., Zaigrin I.V., Zotov A.M., Mazur A.M., Prokhortchouk E.B. Report on noninvasive prenatal testing: classical and alternative approaches. F1000Res. 2016;5:722. doi 10.12688/f1000research.8243.1

20. Pedregosa F., Varoquaux G., Gramfort A., Michel V., Thirion B., Grisel O., Blondel M., … Passos A., Cournapeau D., Brucher M., Perrot M., Duchesnay E. Scikit-learn: machine learning in Python. J Mach Learn Res. 2011;12(85):2825-2830

21. Peng Q., Xu C., Kim D., Lewis M., DiCarlo J., Wang Y. Targeted single primer enrichment sequencing with single end duplex-UMI. Sci Rep. 2019;9(1):4810. doi 10.1038/s41598-019-41215-z

22. Satam H., Joshi K., Mangrolia U., Waghoo S., Zaidi G., Rawool S., Thakare R.P., Banday S., Mishra A.K., Das G., Malonia S.K. Next-generation sequencing technology: current trends and advancements. Biology. 2023;12(7):997. doi 10.3390/biology12070997

23. Schmitt M.W., Fox E.J., Prindle M.J., Reid-Bayliss K.S., True L.D., Radich J.P., Loeb L.A. Sequencing small genomic targets with high efficiency and extreme accuracy. Nat Methods. 2015;12(5):423-425. doi 10.1038/nmeth.3351

24. Sheffield N.C., Thurman R.E., Song L., Safi A., Stamatoyannopoulos J.A., Lenhard B., Crawford G.E., Furey T.S. Patterns of regulatory activity across diverse human cell types predict tissue identity, transcription factor binding, and long-range interactions. Genome Res. 2013;23(5):777-788. doi 10.1101/gr.152140.112

25. Simpson J.L., Elias S. Isolating fetal cells from maternal blood. JAMA. 1993;270(19):2357-2361

26. Simpson J.L., Elias S. Isolating fetal cells in maternal circulation for prenatal diagnosis. Prenat Diagn. 1994;14(13):1229-1242. doi 10.1002/pd.1970141308

27. Thurman R.E., Rynes E., Humbert R., Vierstra J., Maurano M.T., Haugen E., Sheffield N.C., … Kaul R., Furey T.S., Dekker J., Crawford G.E., Stamatoyannopoulos J.A. The accessible chromatin landscape of the human genome. Nature. 2012;489(7414):75-82. doi 10.1038/nature11232

28. Untergasser A., Cutcutache I., Koressaar T., Ye J., Faircloth B.C., Remm M., Rozen S.G. Primer3 – new capabilities and interfaces. Nucleic Acids Res. 2012;40(15):e115. doi 10.1093/nar/gks596

29. van Beek D.M., Straver R., Weiss M.M., Boon E.M.J., Huijsdens-van Amsterdam K., Oudejans C.B.M., Reinders M.J.T., Sistermans E.A. Comparing methods for fetal fraction determination and quality control of NIPT samples. Prenat Diagn. 2017;37(8):769-773. doi 10.1002/pd.5079

30. Wickham H. ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis. New York: Springer-Verlag, 2016

31. Youden W.J. Index for rating diagnostic tests. Cancer. 1950;3(1):32-35. doi 10.1002/1097-0142(1950)3:1%3C32::aid-cncr2820030106%3E3.0.co;2-3

32. Zhang L., Chen L., Yu Y., Wu Z., Zhao M., Wang P., Liu Z., Dai J., Li Y., Wang M. Digital PCR in prenatal diagnosis. Clin Chim Acta. 2026;578:120535. doi 10.1016/j.cca.2025.120535