Nature重磅！数字PCR成为人体体细胞嵌合图谱计划中低频变异验证金标准

发布日期：2026-07-03

顶级学术期刊《Nature》正式发布由NIH资助的人体体细胞嵌合图谱计划（SMaHT）重磅综述。这项汇集哈佛医学院、Broad研究所、贝勒医学院等全球顶尖科研机构的超大规模研究，将系统绘制人体19种正常组织的体细胞突变全景，为人类疾病的起源与机制研究打开了全新维度。

在这项里程碑式的前沿研究中，数字PCR（dPCR）技术凭借无可替代的超高灵敏度与稳定性，成为低频变异验证的核心金标准，再次印证了其在精准分子检测领域的不可替代的价值。

图1 体细胞突变的类型、成因与模式（来源：Nature 2025）

被低估的体细胞嵌合：藏在人体里的基因“分身”

很多人感到陌生的“体细胞嵌合”，其实与每个人的健康息息相关。从受精卵分裂开始，我们体内的细胞在不断复制的过程中会持续积累DNA变异，这些变异不会出现在所有细胞中，仅存在于部分细胞类群里，由此形成体内多基因版本共存的“嵌合”状态，就像我们的身体里住着多个基因版本的“分身”。过去学界普遍认为这类体细胞变异仅与癌症的发生发展相关，而近年越来越多的研究证实，体细胞嵌合变异在正常人体组织中无处不在，还与神经发育障碍、心血管疾病、炎症性疾病等多种非肿瘤疾病的发病机制密切相关。

但这类研究始终面临一个难以突破的核心痛点：体细胞嵌合变异的等位基因频率（VAF）往往极低，多数仅为0.5%，部分甚至更低。常规的测序技术在这个频率区间，很难区分真实的变异信号与测序背景噪音，检测的准确性与可靠性无法保障，而SMaHT计划的核心目标之一，就是攻克这个难题，建立低频体细胞变异检测的全球统一标准与参考体系。

SMaHT三大核心验证实验，数字PCR成顶级研究核心选择

为了建立可靠的低频变异检测标准，SMaHT研究团队将数字PCR作为验证环节的核心技术，在整个研究体系中承担了三大关键职能：

01

基准样本的准确性校准

研究团队设计了严格的模拟实验：将6种HapMap细胞系按不同比例混合，人工构建出0.5%~83.5%的梯度变异频率样本，模拟真实的体细胞嵌合场景。通过数字PCR对6个SNV位点的检测结果显示，实际检出的变异频率与理论设计值的偏差稳定控制在±5%以内，完美验证了基准样本构建的准确性。

02

低频结构变异的正交验证

针对研究中发现的体细胞结构变异，研究团队随机抽取了大量位点，设计特异性探针通过数字PCR进行正交验证。最终所有变异均得到了稳定检出，检测得到的变异频率与预期值平均偏差仅1.09%，充分证明了数字PCR在低频结构变异检测中的超高可靠性。

图2 HapMap混合样本实验设计与VAF分布验证

（来源：bioRxiv 2025）

03

大样本制备的全流程质量控制

在构建COLO829BLT50通用基准样本的过程中，数字PCR承担了核心质控职能。研究团队通过数字PCR对第一批与最后一批分装的样本进行平行检测，确认样本混合过程中无细胞沉降导致的浓度差异，从源头保障了所有研究样本的均一性，为整个项目的结果可靠性筑牢了基础。

国产突破！新羿生物自研dPCR对标SMaHT国际金标准性能

作为国内数字PCR龙头，新羿生物实现了仪器、微流控芯片、配套试剂、数据分析软件全链条国产化自研，自研微滴式dPCR核心性能完全对标SMaHT项目国际技术指标，打破进口设备长期垄断。

超高灵敏度：稳定检出低至0.1%低频突变，覆盖SMaHT 0.25%极限超低VAF检测需求，最低检出限可达0.1copies/μL，单分子级精准识别微量变异；

绝对定量：无需标准曲线，依托微滴泊松统计直接核算靶标原始拷贝数，规避标品带来系统误差，与SMaHT实测±5%误差水平保持一致；

强抗干扰：针对组织裂解液、血浆等复杂样本耐受性优异，批次间CV值低，适配SMaHT级超大样本队列规模化质控场景；

多重检测：自研五色荧光平台，单反应体系实现多靶点同步验证，适配SV、SNV多类型变异并行检测。

新羿生物dPCR助力体细胞变异研究广泛普及

SMaHT指出：单个人体细胞一生累积数百至上千突变，人体总突变总量可达千万亿级别，人体体细胞嵌合图谱探索尚处于起步阶段。过去dPCR设备高价垄断限制科研落地，如今新羿全自研国产化方案大幅降低检测成本，让SMaHT同款金标准验证技术走进国内各级实验室。

随着体细胞嵌合与慢病和肿瘤关联研究持续深入，NGS广谱筛查+国产dPCR精准验证的组合，将成为人体体细胞嵌合图谱科研的标配，助力我国生命科学研究与临床转化加速赶超国际水平。

参考文献：

1. Coorens THH, Oh JW, Choi YA, Lim NS. et al. The somatic mosaicism across human tissues network. Nature. 2025. 643: 47-59.

2. Zhang Y, English AC, Paulin LF, Grochowski CM. et al. Comprehensive benchmarking of somatic structural variant detection at ultra-low allele fractions. bioRxiv [Preprint]. 2025. 20: 677206.