新的负责任的数据共享技术将有助于更好地了解致病基因变异
加州大学圣克鲁兹基因组研究所开发了一种新的策略，用于安全共享和分析基因组数据，科学家们可以更好地理解和测试导致癌症和其他遗传性疾病的遗传变异。
了解罕见遗传变异的临床意义需要分析大量的基因组和基因临床数据．然而，隐私政策限制了这些信息在机构之间的共享，并且没有一个机构可能拥有进行可靠分析所需的所有资源。
在3月9日发表在该杂志上的一篇论文中细胞基因组学UCSC的研究人员展示了一种称为联邦分析的方法，可以通过“将代码带到数据中”来克服这个问题。这是联邦分析的第一个应用，可以对以前未分类的遗传变异进行分类。
“我们必须找到方法来获取尊重隐私的数据，但仍然让研究人员做他们的研究，所以联邦模型绝对是未来的方式，”UCSC巴斯金工程学院的博士候选人、论文的主要作者詹姆斯·卡萨莱托(James Casaletto)说。
这项研究的重点是乳腺癌基因BRCA1和BRCA2的遗传变异。遗传了其中一种有害变异基因的人患乳腺癌、卵巢癌和其他癌症的风险会增加。然而，许多人的这些基因中有意义不明的变异(VUS)，这意味着科学家不知道这些变异是否有害。
这项新研究对BRCA1和BRCA2变异提供了更细致的了解。它还作为一种新型数据共享和分析技术的“概念证明”，用于评估遗传变异的临床意义。
具体的VUS个别罕见，但总体而言，VUS在人群中普遍发生。为了更好地了解哪些VUS是致病的，研究人员需要对广泛的数据进行细致的分析，然后由专家解释以得出临床结论。
“这与普通人有关，他们可能想知道自己的家族中是否有癌症史，以及她是否遗传了家族癌症风险，”UCSC基因组研究所的研究科学家梅丽莎·克莱恩(Melissa Cline)说。“所有这些工作都是为了让基因检测变得更好。”
然而，由于隐私法的限制，世界上大多数人类健康数据都是“孤立的”，或无法存取，机构可能被禁止输出基因数据他们收集，使得研究基因变异的研究人员无法获得。
此外，设计执行这些分析所需的软件是复杂的，通常不能由一般的遗传学家承担。UCSC的研究人员正在用他们新颖的联邦分析方法来解决这两个问题。
在联邦分析方法中，研究人员将代码带到数据中，完全避免了导出敏感数据的需要。UCSC基因组研究所的软件被放在一个“容器”中发送到世界各地的任何合作机构，这些机构拥有有价值但受保护的基因组数据集。然后，合作机构使用该软件在其机构的安全环境中分析他们的数据，生成汇总数据，而不会泄露个别患者的个人信息。
这种方法确保了患者级别的数据符合机构严格的隐私规则，不允许他们导出数据，但允许研究人员收集更广泛的基因组数据池，从而得出更好的临床结论。此外，联邦分析可以解决上传、下载和移动庞大数据集的问题，这些数据集可能大得令人望而却步。
Casaletto说:“这篇论文证明了我们拥有这种容器技术的概念，我们已经将其用于BRCA1和BRCA2，我们也在研究中证明了它可以用于其他基因-基因型和表型。”
在这个项目中，UCSC的研究人员与日本理研综合医学科学中心合作，分析了他们的BRCA1和BRCA2基因组数据的生物库。这些基因遗传自人的父母，一旦发生突变，就会增加患乳腺癌、卵巢癌和其他癌症的风险。
他们利用这种方法发现了BRCA1和BRCA2基因中的哪些特定变异会导致癌症，哪些不影响患者，从而将指针移到了一些以前不确定的变异上。
在进行这项分析时，研究人员能够帮助解决基因数据库缺乏多样性的问题。
克莱恩说:“白人的基因被过度代表，而非白人的基因则更神秘，这是由于数据收集过程中存在很多历史偏见。”“与以前相比，我们还能够增加更多关于日本遗传学的知识。”
与世界各地的研究机构进行联合分析的进一步合作，同样可以在很大程度上解决非白人代表性不足的问题，并使资源贫乏的机构能够为全球基因组数据库做出贡献。
克莱恩说:“过去所做的基本上是少得多的数据共享，所以游戏的名称实际上是全球数据共享。”
研究人员还与全球基因组学与健康联盟(GA4GH)合作，该联盟帮助制定负责任的、合乎道德的数据共享政策和技术标准。他们指导了哪些数据共享可以合法和负责任地进行，并帮助建立了方法，使基因组学研究所的软件可以在不同的操作系统和环境中进行移植，从而允许像这个项目中的协作。
