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关于新一代测序诊断的发展部署

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    发表于 2016-5-9 15:04:36 | 显示全部楼层 |阅读模式

    新一代测序技术带来了新的诊断测试加速发展。数个研究领域的关键进展将有助于产生所需知识,促进这些诊断有效进入临床。


    美国精准医疗倡导计划的一个目标是促进新一代精确诊断的常规应用,造福个人和公共健康。引入安全和有效的新精确诊断技术的核心是理解他们是如何执行的。美国FDA正在推进一个强大的研究议程。从这一议程获得的新知识,将带来关于精准医疗的新一代技术的调节。

           UCSF-斯坦福中心主持了2015年9月开始的一系列会议,包括确定评估新一代核酸测序在临床中意义的关键点的研讨会。所以斯坦福的相关人员总结了一些想法、归纳了一些方向,对新一代测序的评价提供了发展部署,提出了新一代测序诊断的可能的模范。这个新一代测序发展部署的展望发表在最近的Science Translational Medicine上。

          对于新一代测序检测,分析的区域包括整个的基因、一个位点、一个外显子、一个染色体或一个完整的基因组。在这个区域检测包括单核苷酸多态性(SNPs),插入/缺失(indel),和变异拷贝数或其他类型。一系列的检测和预期的用途如下表所示:



    去年12月美国FDA推出了网上平台PrecisionFDA,用于测试和评估新一代测序实验。为了将PrecisionFDA作为有效的平台,来保证评价新一代测序为基础的诊断。该文章的作者提出了一系列发展部署强调了九个领域可能影响FDA(包括PrecisionFDA)在科研上的收获,包括讨论的目的、研究的里程碑、软件工具和数据服务。

           1)为基因数据和软件工具进行安全存储、共享和维护提供地址。PrecisionFDA必须能够从授权的用户接受、存储和数据管理。理性的状况下,它将包括创建、测试等来存储和访问大量的基因组的能力。PrecisionFDA需要一套用于执行软件的访问规则和机制,还需要强大的软件和数据的控制系统,使实验结果能够有效跟踪和审核。

           2)根据期望使用的不同模式创建参考数据集。美国国家标准和技术研究所已经在为产生参考材料和数据集付出努力。他们创建了the Genome in a Bottle consortium。

           3)了解新一代测序技术的误差模型,如何组合技术可以互补。比如一个最佳的临床领先可以通过技术和平台的结合达到(90%的短读长,10%的长读长混合)。

           4)开发竞赛系统,汇总统计学为基础的新一代测序的比较。随着时间的推移为了优化新一代测序的性能,有一套全面的指标来评价不同的新一代测序平台在各种用途下如何实行是FDA管理科学的一个重要目标。一系列precisionFDA的竞争可建立优质的途径,有益于综合金标准数据集的建立。

           5)运用各种数据类型了解不同基准策略的优势和局限性。一个重要的研究目标是标记不同策略的自然数据创造合成的测试序列,以了解各种合成策略的效用。

           6)了解群体遗传信息在检测、鉴定和解释差异方面的临床意义。临床新一代测序的一个重要挑战是在种族和地域混合多样化的目标人群中准确地鉴定医学相关差异。PrecisionFDA可能有助于在标杆临床测试中确定人群特殊参考基因组的地位。

           7)在细致的临床差异下了解成本和权衡新一代测序的策略。并不是所有的遗传变异在每种情况下都同样重要,理想情况下临床上重要的变化要易于识别。PrecisionFDA将研究转化为方法学上起作用,并让大家认识到医学上重要的基因组区域。

           8)了解如何使用临床验证差异的数据。遗传学有一些公共的数据库对新一代测序的临床应用非常重要。目前归纳了对人类健康很重要的基因差异的主要计划包括ClinVar, ClinGen, PharmGKB, LOVD, the Human Gene Mutation Database和OMIM。这些第三方的资源可以促进FDA方面的科学发展。

           9)了解病人和从业人员如何理解和使用基因检测。临床基因检测的目的是告知临床医生和病人的诊断、疾病的风险、药物不良反应、治疗干预和其他医学相关的问题。如果基因检测在当前和未来的医疗保健机构广泛和有效地使用则不需要遗传专家的参与,那么对于决定健康诊断的基因检测结果的理解就是至关重要的。

           这篇展望反应了有助新一代测序检测事业发展的九大问题,将促进更好的试验开发和验证。其中一些已经在初始阶段,有些还没得到解决。斯坦福的工作小组之所以提出这九点是为了刺激新一代测序的发展,让其充分发挥潜力用过及时、安全、有效的方式提供重要的医疗信息。(转自生物探索)



           参考文献:Russ B. Altman, Snehit Prabhu,, Elizabeth Mansfield, Taha Kass-Hout. A research roadmap for next-generation sequencing informatics. Science Translational Medicine  20 Apr 2016: Vol. 8, Issue 335, pp. 335ps10. DOI: 10.1126/scitranslmed.aaf7314

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