学界 | iPOP:首个基于个性化大数据的个性化医学研究

 

背景
在基因组的层面上,咱们与咱们的街坊或许兄弟具有 99.9% 的相似性。但恰是这 0.1% 的不一样,让咱们每个人都与众不一样。这些细小的遗传变异关于咱们的健康具有无穷的影响。因而,疾病的发作过程和咱们关于医治的反响都与咱们的基因组序列紧密有关。除了咱们的基因组,人与人之间的区别也体现在 RNA、蛋白质和代谢产品的层面上。
长时刻段的 iPOP 数据的搜集
经过在 14 个月中继续搜集 Snyder 教授的血液组分,将来自基因组、转录组、蛋白质组、代谢物组、抗体的图谱的结合起来,终究形成了 iPOP 数据集(图 1)。研讨者使用了多种技能(包含全基因组测序、RNA 序列、人类细胞因子检查和质谱剖析)来生成这一无穷的数据集(其包含收集自 20 多个时刻点,总共超过 30 亿个数据点)。简单来说,基因组图谱供给了个别的基因组序列和种系变异。此外,转录组、蛋白质组、代谢物组和抗体图谱使得大家能够观测到个别在一段时刻内基因表达趋势的动态改动。

图 1. iPOP 的试验流程和数据剖析办法。PBMC:外周血单核细胞(peripheral blood mononuclear cell)。
在该研讨过程中,Snyder 教授受到了两次病毒性传染:(1)首次是开端于第 0 天的人鼻病毒(human rhinovirus,HRV)传染;(2)第二次是开端于第 289 天的呼吸道合胞病毒(respiratory syncytial virus,RSV)传染。它为研讨者供给了在病毒传染的反响期间研讨基因表达动态改动的绝佳时机。
iPOP 猜测与疾病和药物有关的变异
此前的数十年研讨现已判定了众多与疾病和药物使用有关的遗传变异(即生物象征物)。因而,研讨者首要剖析了与疾病和药物应对有关的遗传变异。他们发现 Synder 教授的基因组序列包含多种与疾病有关的稀有变异,包含 2 型糖尿病以及一些与药物应对有关的变异(图 2)。

图 2. 一些主要的与疾病和药物有关的遗传变异示例
用 iPOP 监测糖尿病危险并协助医治
在此项研讨之前,Snyder 教授并没有与糖尿病有关的已知危险要素,而且从试验一开端时血糖水平是正常的。如上所述,Snyder 在研讨过程中受到了 RSV 传染(从第 289 天开端)。清楚明了,体内免疫反响激活了。令人意外的是,在其身体对病毒发生应对的一起,胰岛素信号通路表达水平降低,而且血糖水平一起升高,这是开端罹患糖尿病的象征(图 3)。在 RSV 传染后长达数月(第 301 天后),血糖水平继续处于高位。

图 3. 本研讨中的血糖水平趋势。有两次病毒传染:从第 0 天开端的 HRV 传染(赤色箭头),以及从第 289 天开端的 RSV 传染(绿色箭头)
Snyder教授在改动饮食和运动后,监测显现血糖水平呈逐渐降低的趋势。 这些结果表明,基因组序列可用于预估健康个别的患病危险,而且疾病的生物象征物(本文中的血糖)可用于监测和检查该疾病的医治情况。
结合性组学剖析供给更多的生物医学信息
为了进一步使用转录组和基因组数据,作者对每个时刻点的转录组、蛋白质组和代谢组学数据进行了结合剖析,调查它们与不一样生理状况的有关性(图 4)。特别地,他们着眼于体系地寻觅随时刻改动的有关形式。为了处理时刻序列中的数据异质性和缺失数据,他们使用了一种傅立叶谱剖析办法(Lomb-Scargle 改换)来为每个时刻序列曲线构建周期图。Lomb-Scargle 办法已被成功应用于天文学中以处理非均匀采样的时刻序列数据,也被用于多种形式的生物学识题上。

图 4. 转录组、蛋白质组和代谢组数据的结合剖析。数据点被聚类以判定疾病有关的生物学通路
该数据集的结合剖析证实了之前的发现。它表明,在传染 RSV 后的发病以及后续的应对过程中,机体发生了一个全身性的反响,包含在 RSV 传染后第 18 天有一个显着的应对。在随后的时刻点中,多种与传染或许应激应对有关的生物学通路,以及与高血糖水平有关的生物学通路均受到影响,其间包含包含胰岛素应对通路。
定论
iPOP 供给了一个对于健康状况的多维视角,包含健康状况、对病毒的应对、疾病恢复以及糖尿病发病。总而言之,该研讨证实使用根据 iPOP 的办法是有助于完成个性化医学的:从基因组序列判定疾病危险,而且经过别的分子组分指标监测疾病状况。
经过多种高通量技能将基因组信息与检查生理状况的惯例办法结合起来,将有助于个性化医学的完成。从这项研讨发生的丰厚数据将是个性化医学开展范畴的名贵资本。
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