11月09日，ACMG旗下杂志Genetics in Medicine（if=8.2）刊登了题为“Informative prior on fetal fraction increases power of noninvasive prenatal screen”的最新文章。研究人员设计了一种贝叶斯方法，能够充分利用先验信息胎儿比例，显著提升无创产前筛查效力，这种新算法对于未来无创产前检测扩大筛查范围的应用有重要指导意义。

据了解，这是一套完全自主研发的NIPT创新型统计算法，完美规避了传统基于Z检验方法，依赖阈值在结果分值处于“灰区”而难以判断的临床尴尬。

研究团队利用隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）剔除群体水平和母体CNV的干扰，大大拓展临床适用范围，并以平滑样条法改进GC校正方法。通过性染色体含量推断胎儿比例，拟合先验分布模型。结合Z检验似然值和由性染色体含量推测出的胎儿比例先验值，计算贝叶斯因子，同时将孕妇年龄等多项风险因素纳入先验概率对贝叶斯因子进行校正。综合Z-zcore及贝叶斯因子对染色体是否异常进行有效评估，计算出很难从Z检验中得出但具有临床重要意义的个体阳性/阴性预测值，使分析结果更加准确。

研究人员分析了3405个NIPT样本测序数据，结果发现Z-score、胎儿比例及贝叶斯因子三者呈现正相关，其中胎儿比例与Z-score是线性相关，在胎儿比例过低时（<4%），Z检验会出现假阴性。另外研究人员选取了其中的51个Z检验阳性样本（Z-score>4），发现有9个样本利用文中贝叶斯方法计算都是阴性。虽然这9个假阳性不是在三大染色体（21、18、13）中报出，但是目前NIPT检测范围已经逐步扩至全部范围的染色体，因此对于通过Z检验得出的结果其准确性应有所警惕。

文章的研究团队由优迅医学CTO关永涛（通讯作者）领衔，他认为，此方法另一重要创新之处在于利用了比惯常使用的sharp null更优的informative null。使用sharp null在贝叶斯分析中是一种普遍做法，但是这是基于它的便利性，而不是科学性。且先验信息可依据数据更迭，这是由基因测序数据提供的十分独特的方案。

随着NIPT的检测范围正在逐步扩展到全部范围的染色体，无论是在控制假阳性方面，还是从统计功效降低成本角度来看，这种贝叶斯方法在相较Z检验都有很显著的优势，未来具有非常广泛的应用前景。

NIPT，无创产前检测是基于二代测序利用母体外周血进行胎儿染色体异常筛查的手段，目前主要应用于T21（唐氏综合征）、T18（爱德华氏综合中）及T13（帕陶氏综合征），这些临床常见会对胎儿智力发育等产生影响的染色体费整倍体疾病。NIPT是二代测序结合基因组学研究应用于临床的第一个成功的商业案例。

随着近年来技术的发展，已经有诸多文献报道，NIPT技术进一步提升精度，用于筛查染色体微缺失、微重复造成的胎儿异常具有可行性。

原始出处：

Hanli Xu, Shaowei Wang, Lin-Lin Ma et al. Informative Priors on Fetal Fraction Increase Power of The Noninvasive Prenatal Screen.