據統計,北美每年有4%的新生兒受到遺傳性疾病的影響,遺傳性疾病也成為新生兒死亡的主要原因。約占15%的兒童入住醫院同樣受到罕見(jiàn)的遺傳性疾病侵襲。
圣地亞哥Rady兒童基因組醫學(xué)研究所(RCIGM)從2017年7月開(kāi)始進(jìn)行基因組測序,以指導對新生兒和兒科重癥監護患者的醫療干預。2018年2月,RCIGM研究人員通過(guò)快速全基因組測序流程,平均為19小時(shí),打破了吉尼斯世界紀錄。
繼續此項研究,RCIGM建立了一條自動(dòng)化管道,用于分析電子健康記錄和基因組序列的數據,從而為患有疑似遺傳性疾病的住院(通常是重癥)兒童與時(shí)間進(jìn)行賽跑。通過(guò)減少對基因組數據的勞動(dòng)密集型人工分析的需求,受監督的自動(dòng)化管道節省了大量時(shí)間。RCIGM團隊聯(lián)合Fabric Genomics、Illumina共同在《Science Translational Medicine》雜志上發(fā)表了相關(guān)研究結果。
“這是RCIGM團隊的真正開(kāi)創(chuàng )性工作,通過(guò)使用AI快速準確地分析全基因組序列來(lái)挽救患病新生兒的生命。”Scripps Research分子醫學(xué)教授Eric Topol博士表示。
具體來(lái)說(shuō),該項研究基于快速全基因組測序(rWGS)技術(shù)得以實(shí)現,用以篩選從兒童血液樣本中發(fā)現的數千個(gè)遺傳異常的整個(gè)基因組成。
其中,rWGS管道中的關(guān)鍵組件來(lái)自Illumina,包括Nextera DNA Flex文庫制備,通過(guò)NovaSeq 6000的全基因組測序和S1流動(dòng)細胞格式。其他管道元素包括Clinithink的臨床自然語(yǔ)言處理平臺CliX ENRICH,可以快速梳理患者的電子病歷,自動(dòng)提取關(guān)鍵的表型信息。
機器學(xué)習系統的另一個(gè)核心要素是由Diploid提供的MOON。MOON使用AI自動(dòng)化基因組解釋?zhuān)宰詣?dòng)過(guò)濾和排列可能的致病變體?;卺t學(xué)文獻的自然語(yǔ)言處理的深度表型整合是推動(dòng)此自動(dòng)化解釋的關(guān)鍵特征之一。MOON花了五分鐘時(shí)間來(lái)表明全基因組中450萬(wàn)個(gè)變異體中的因果突變。
此外,Alexion將罕見(jiàn)疾病與數據科學(xué)專(zhuān)業(yè)知識相結合,使得臨床信息轉換為可計算的格式,提高指導變異解釋的時(shí)效性?;驕y序數據在研究人員的監督下被輸入自動(dòng)化計算平臺中,利用Fabric Genomics基于A(yíng)I算法的OPAL(現稱(chēng)Fabric Fabric)軟件來(lái)確定自動(dòng)化管道的信息輸出。
“使用機器學(xué)習平臺并不能取代人類(lèi)專(zhuān)家。相反,它會(huì )增強人類(lèi)專(zhuān)家的能力,”RCIGM統計科學(xué)家,該研究的第一作者M(jìn)ichelle Clark博士說(shuō),“通過(guò)及時(shí)的靶向治療,快速的基因組測序可以改善患有遺傳性疾病的重病兒童的結果。”
“有些人稱(chēng)之為人工智能,而我們認為它是增強型智能,”RCIGM總裁兼首席執行官Stephen Kingsmore表示:“患者護理始終以醫生作為開(kāi)始和結束。通過(guò)利用AI的力量,可以精準地確定遺傳性疾病的根本原因,同時(shí)迅速向重癥監護醫生提供這些關(guān)鍵信息,以挽救病情嚴重的新生兒生命。”
減少經(jīng)驗稀缺的臨床醫學(xué)遺傳學(xué)家對耗時(shí)的人工分析和數據解釋的需求,增加基因檢測過(guò)程的自動(dòng)化,從而可以消除了WGS臨床應用的障礙。雖然rWGS這條新管道需要適應不同的醫院系統使用,但這種自動(dòng)化工具可以幫助臨床醫生加快準確的遺傳疾病診斷,也能加速患者護理的救命變化。
參考文獻:
[1] Diagnosis of genetic diseases in seriously ill children by rapid whole-genome sequencing and automated phenotyping and interpretation
[2] Researchers use machine-learning system to diagnose genetic diseases
[3] Rapid, AI-Powered Genetic Disease Diagnosis for Critically Ill Infants
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