亞太區族群基因體學與精準醫學論壇

多體學、多人種數據安全挑戰大!基因定序雲端資訊AI化、RWD為解方?!

撰文記者 彭梓涵
日期2023-02-14
(攝影/羅翊方)
今(14)日,台灣生物產業發展協會、台灣精準醫療產業協會(PMIA)與國家衛生研究院攜手舉辦亞太區族群基因體學與精準醫學論壇(Asia Pacific Forum on Population Genomics and Precision Medicine),下半場特別邀請到Illumina新加坡副科學長Simeen Malik、GeneDX副總Jason Chin、BC Platforms全球銷售商務長Nino da Silva、台大醫院基因醫學部暨小兒部主治醫師李妮鍾、中研院生物醫學科學研究所所長郭沛恩,分享運用雲端、人工智慧(AI)來解決多體學、多元種族,以及數據安全的問題挑戰。

 

Simeen Malik:雲端資料分析平台 實現基因體定序RWD交換

 
Illumina新加坡副科學長Simeen Malik表示,Illumina一直以來的目標就是降低定序成本,讓基因定序成為可負擔、大規模使用的技術。
 
到目前為止Illumina已將定序的費用從2006年100萬美元,降至現在的200美元。不過他指出目前在基因定序上仍有許多挑戰,包括數據的安全性與隱私,以及在龐大的真實世界數據(RWD)中如何分析等。
 
為此Illumina也利用多項隱私保護技術,開發出雲端資料分析平台Illumina Connected Analytics(ICA)與生物資訊分析平台DRAGEN,使用者可將數據從定序儀移轉到雲端平台,透過雲端進行數據存取、快速分析,共享多組學間的數據。
 
目前Illumina也與許多癌症研究所與癌症中心組成的DigiCore合作,透過大規模的真實世界數據交換,以利臨床研究與試驗更精準進行。
 
在臺灣,國網中心的NCHC也提供高速基因序列分析設備和計算平台,輔以Illumina將更多的工具帶到臺灣,在這些工作基礎下,Illumina與臺灣也將有更多合作。

 

Jason Chin:創新泛基因體研究工具PGR-TK 將罕病基因體可視化!

 
GeneDX定序科技與演算法(Sequencing Technology and Algorithm)副總Jason Chin分享一款研究泛基因體的工具─PGR-TK(Pangenome Research Toolkit),可以透過分析主要組織相容性複合物(major histocompatibility complex, MHC)與基因中微小缺失/重複的區域,來識別罕見疾病複雜的基因體變異。
 
Chin指出,他們與國衛院分子與基因醫學研究所特聘研究員蔡世峯合作,運用台灣人基因體資料庫進行分析,PGR-TK可以將基因體視覺化,進一步分析威廉氏症候群(Williams-Beuren syndrome, WBS)的臨床案例發現,在患者的基因7q11位點發生微小缺失,未來將進一步研究非典型威廉氏症候群的基因結構,希望能開發出更低成本、更準確的檢測診斷方式,也可以利用PGR-TK分析其他罕見疾病的基因體上的微小缺失/重複區域,建構出罕病基因體模型。
 
Chin表示,在利用PGR-TK分析罕病相關基因體時,發現它可以檢測到短讀長(short reads)定序法無法辨識出來的基因突變,目前為止,真正的人類完整基因體序列─T2T,還是需要透過大量人工處理才能拼湊成完整,不過,由於演算法的演進,預計2到4年內將會出現全自動完成T2T。
 

Nino da Silva:創建可信賴協作環境 安全共享真實世界數據

 
BC Platforms全球銷售商務長Nino da Silva表示,大多數疾病都是先天遺傳和後天養成所造成的,然而現今的遺傳學研究、醫療照護和藥物開發,大多都以歐洲裔為研究對象,不平等的現象愈來愈嚴重。
 
針對特定族群研究得到的研究結果,應該要在其他族群中重複或是驗證,才能適用到其他族群。因此,在以不影響資訊安全、病患隱私和各國家法規的情況下,取得跨國的臨床和基因體數據進行比較,對於學術研究和臨床產品開發都相當重要。
 
Nino da Silva表示,BC Platforms是基因體數據管理和分析的先驅,創建了可信賴的協作環境(Trusted Collaboration Environments, TCEs),促進真實世界數據共享、分析和利用,以數據驅動生技製藥社群的夥伴關係。
 
Nino da Silva介紹,BC Platforms讓客戶能安全可靠地使用合作夥伴的數據,並在不複製或移動數據的情況下,得以生成研究結果。
 
Nino da Silva表示,目前在我們的網絡中,已有來自五大洲30多個數據夥伴,並擁有470萬名患者的資料可以搜索。

 

李妮鍾:AI+Trio全外顯子定序 加速遺傳罕病病因發現

 
接著由台大醫院基因醫學部暨小兒部主治醫師李妮鍾,分享臺灣臨床基因體定序的研究經驗,他表示,在遺傳疾病是威脅嬰幼兒健康的主因之一。
 
雖然美國醫學遺傳和基因體學會(ACMG)在2021年發表研究,建議將外顯子(Exome)與基因體(Genome)定序方法,列為先天異常兒科患者的臨床指南。
 
但李妮鍾說,以往要完成一個外顯子的定序結果,最快兩周才能得到答案,完全無法符合臨床期待。2017年李妮鍾團隊受到聖地牙哥雷迪(Rady)兒童基因醫學研究所所長Stephen F. Kingsomre的研究啟發,也希望能找出快速診斷疾病的方式。
 
李妮鍾的策略是從加快定序時間與改進變異解釋兩方式著手,在科技部(MOST)的支持下,李妮鍾團隊開發了人工智慧輔助的分析工作流程,並將目標專注在診斷率較高的Trio全外顯子定序。
 
李妮鍾團隊已成功將疾病診斷時間縮短至一周,先前也順利為一名心律不整急送加護病房的女童,揪出罕見病因。他也分享,在這樣的工具輔助下,最近在台灣很多ICU的醫生,遇到類似的患者,已優先考慮將患者進行分子診斷。

 

郭沛恩:網羅全球人類基因多樣性 建構「更有用」基因體參考序列

 
中研院生物醫學科學研究所所長郭沛恩分享,今年是人類基因體解碼第20周年,目前大家使用的人類基因體參考序列GRCh38.p13,是由美國基因體計畫中少數自願者的基因體所組成,幾乎沒有亞洲人的基因體在其中,實際上並沒有考量到全球人口的基因多樣性。
 
郭沛恩指出,為了建構更「有用的」人類基因體參考序列,我們的研究團隊建構了「人類多樣性參考序列(Human Diversity Reference, HDR)」,其中包含在世界各地人類基因體中發現、不在基因體參考序列中的獨特基因序列。
 
郭沛恩表示,HDR具有來自338個不同人類基因體的數據,並且增加了超過18 Mb在人類基因體參考序列以外的基因序列,可以囊括數萬筆以往未被全基因體定序和RNA定序讀出的序列。
 
郭沛恩解釋,研究證實,以往RNA定序中捨棄的4781個基因序列可以與HDR的基因體序列重疊,且加入HDR中不在以往基因體參考序列的22,557個基因序列後,改變了長久以來已知的基因調控表徵,顯示HDR比以往的基因體參考序列更全面,對於未來遺傳學和基因體研究更具備參考價值。
 
 
最後,綜合討論由陽明交通大學特聘教授Ralph Kirby主持,蔡世峯、Illumina副總裁Kevin Hall、Illumina商務長(CCO)Susan Tousiu一同參與討論,蔡世峯也特別分享過往十幾年在公私合作夥伴關係上的經驗,國衛院積極與IT公司、電子公司、醫院合作,建立網絡並相互學習。此外,他並分享今日會議上進行的問卷調查,若基因定序是免費的,會希望知道基因體定序結果嗎,大部分的與會者都樂於了解自身風險。

(報導/彭梓涵、李林璦、劉馨香)