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BioShare北京站:基因检测与大数据解读的经验分享

2017/08/01 来源:生物探索
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导读
基因检测技术在临床中的应用越来越广泛,随之而来的是越来越大规模的数据产出,如何解读这些数据也至关重要。7月26日生物探索组织的BioShare技术分享会来到北京亦庄生物医药园,就基因检测、数据解读以及诊断试剂临床注册申报为主题邀请了多位专家与大家分析经验。

随着基因检测在医疗行业的爆发,精准医疗被写进了十三五规划。政策环境的利好,也给基因检测行业的成长提供了肥沃的土壤。如今基因检测不仅应用于某些固定的科室,还走进了体检科,主要体现为一些肿瘤类的基因检测套餐,通过筛查一个人的疾病风险,然后对受检者进行健康风险管理。

基因检测技术在临床中的应用越来越广泛,随之而来的是越来越大规模的数据产出,如何解读这些数据也至关重要。7月26日生物探索组织的BioShare技术分享会来到北京亦庄生物医药园,就基因检测、数据解读以及诊断试剂临床注册申报为主题,有幸邀请朔医学数据科技(北京)有限公司首席技术官全雪萍博士。奥咨达法规事务中心高级经理宋爽、北京博奥检验市场总监孙晋华博士、安诺优达基因科技(北京)有限公司科技服务事业部产品总监王娟等嘉宾们共同探讨基因检测与大数据解读经验。

基因检测助力儿童安全用药


北京博奥检验市场总监孙晋华博士主要就基因检测助力儿童安全用药做了介绍。目前,我国的儿童用药出现普遍“成人化”现象,只能在成人剂型的基础之上减轻份量服用,很难做到精确用药。由于儿童对药物的代谢能力与成人有很大差异,很多儿童出现耳聋、过敏、肥胖、肝肾损伤,甚至是死亡等用药不良反应,为儿童用药安全埋下巨大隐患。我国儿童用药不良反应发生率为12.9%,其中新生儿高达24.4%,是成人的4倍。在美国,新生儿推荐进行儿童安全用药基因检测,从而防止因基因问题导致药物对儿童健康造成的伤害。在我国,儿童安全用药基因检测也逐渐成为临床上给儿童安全用药的一种技术手段。

孙晋华博士介绍,利用先进的分子生物学技术对不同个体的药物相关基因(如药物代谢酶、转运体和受体基因)进行检测解读,临床医师可以根据患者的基因型资料实施给药方案,降低药物的毒副反应,同时减轻病人的痛苦和经济负担。

药物在人体内进行生物转化依赖于体内的多种酶,其中CYP450酶是药物代谢最重要的酶系。CYP450基因在不同的个体之间存在着多态性,造成药物治疗的个体差异。孙晋华博士主要介绍了CYP450家族代谢酶基因的基因突变检测,包括CYP2C9、CYP2C19、CYP2D6、CYP3A4、CYP3A5五个基因的突变检测等。通过提取血液中DNA, 对儿童DNA中的CYP450酶代谢基因进行检测、分析和解读,从而为儿童提供药物相关代谢基因信息,指导儿童安全用药。

NGS在癌症精准医学中的应用


接下来,安诺优达基因科技(北京)有限公司科技服务事业部产品总监王娟介绍了NGS在癌症精准医学中的应用。据权威机构发布,全球死亡率最高的四类慢性病中前两位是癌症(28.1%)及心脑血管疾病(27.1%)。发表在CA Cancer J Clin的《2015中国癌症统计数据》指出,癌症已经成为中国人群死亡的首要原因。王娟说,克服癌症最大的困难之一在于肿瘤的异质性。解决这一难题必须依赖二代测序技术。随着测序技术的发展,成本逐渐降低,基因检测技术最终必将惠及到每一个普通人。王娟表示,目前基因检测应用于临床所面临的最大问题在于规范化。只有规范NGS在临床上的应用,才能够建立大数据库,才能让这个行业步入正轨。

随后,王娟列举了NGS在医学研究中应用实例。截止2015年11月24日,GWAS Catalog数据库共收录了2334篇GWAS研究,报道了15020个SNP与共计16831个疾病/性状关联。美国NIH权威数据库收录的GWAS 研究涉及了消化系统疾病、心血管疾病、代谢性疾病、神经系统疾病、免疫系统疾病、肿瘤等多种疾病/性状,其中与肿瘤相关的疾病/性状包括292个。可见,NGS在医学研究中有相当丰富的应用。

目前,基于NGS的前沿癌症研究技术主要有液态活检技术,单细胞测序技术和Hi-C技术。其中,液态活检技术是近年来备受瞩目的新型检测手段。王娟介绍到,液态活检将来有望应用到肿瘤诊疗的多个环节,包括早期筛查、无法手术患者的药物匹配、复发监控,以及耐药基因检测等。与标准的组织活检相比,它具有创伤性小、可重复性、实时判断疗效等优点。目前主要的液态活检标志物为循环肿瘤细胞(CTC)、循环肿瘤DNA(ctDNA)和外泌体。比如,通过收集癌症患者外周血 ctDNA并对目标区域进行测序,再经过生物信息学分析能够帮助指导患者用药。

精准医学临床决策支持的探索研究


为朔医学数据科技(北京)有限公司首席技术官全雪萍博士分享了精准医学临床决策支持的探索研究。全雪萍博士首先介绍配了精准医学大数据来源与类型。精准医学大数据主要分为两大类:从症状、病理、影像、手术、用药、随访等获得的数据常统称为表型大数据,对基因组、转录组、蛋白组、表观遗传组、微生物组等通过测序、检测得到的数据统称为各种组学大数据。精准医学整合这两大类信息,对组学变异与表型变化进行关联,才能根据个体的组学变异特征指导临床实践,实现个体化精准诊疗。

精准医学大数据的应用价值体现在多个方面,包括提高疾病诊治质量、促进个人健康、促进医药研发,总体而言可以有效提高医疗服务质量,降低医疗成本。其中在临床决策支持这个应用发展上,目前已是“天时、地利、人和”齐备。全雪萍博士表示,从当前我国的医疗行为现状上看,目前患者集中在三甲医院,三甲医院医务人员负担重,临床决策依靠临床指南,治疗简单重复。近些年来高通量测序在临床上的应用越来越广泛,而临床医生普遍缺少组学方面知识的系统教育,医捡所检测报告临床可用性不强,数据解读结构化、规范化缺失。因此依据大数据资源构建临床决策支持系统刻不容缓。

全雪萍博士以精准医学的临床决策支持为例介绍了其工作流:从接诊患者开始,根据患者情况选择检测方案进行基因组、转录组、或者是蛋白组、代谢组、或微生物组层面的分子检测,高通量检测手段所产生的海量大数据需要专业人员来进行生物信息或生物统计分析,得到患者的组学图谱。多组学数据的整合、表型与组学数据的融合分析既是科研课题的研究方向,也是临床应用的基础。科研研究的结果汇聚而成的精准医学知识库可以帮助解读个体组学变异对临床诊断、治疗、预防等的影响,辅助临床决策。

体外诊断试剂临床试验、注册申报及常见问题


本次分享会最后,奥咨达法规事务中心高级经理宋爽介绍了体外诊断试剂临床试验、注册申报及常见问题。宋爽首先谈到了临床试验重要性。临床试验是一项花费时间长、成本高、权重比例高的重点工作,在产品注册前必须完成。临床试验资料内容体现在临床试验方案、伦理批件、试验协议、临床试验报告等。此外,临床试验资料也是审评审核产品的重要依据。

然后,宋爽介绍了临床试验前所需要进行的工作。首先,要明确产品预期用途,产品检测样本类型,产品是定性还是定量;然后根据《体外诊断试剂注册管理办法》的产品分类原则确定产品分类;最后根据产品类别确定临床样本量。宋爽还介绍了在医院的选择方面应考虑的问题、临床试验的预试验工作、受试者应如何选择、对比试剂应如何选择以及检测结果不一致的处理方法。

最后,宋爽分享了几个IVD注册要点:比如,体外诊断试剂的产品名称应该如何命名、临床试验所需准备的资料、注册变更申报资料要求等等。此外,对于核酸类试剂,如每个被测物(待测基因)单管反应的PCR方法的多项检测试剂,可以作为一个注册单元。但如果不同管中包括多个不同的待测基因,则不能作为一个注册单元。稳定性研究过程所需试剂样品必须为在生产企业规定的GMP条件下生产,不允许用研发样品。在延续注册时,允许删除原注册产品的适用机型、适用样本类型、临床适应症等。

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