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CPHI制藥在線 資訊 李明輝博士:用“表觀星圖”尋找每個人的專屬“星座”

李明輝博士:用“表觀星圖”尋找每個人的專屬“星座”

來源:生物探索
  2018-05-29
在讀博期間,李明輝博士主攻的是動物遺傳圖的構建。為了更貼近人類健康與臨床,李博士在中國科學院和生物芯片上海國家工程研究中心聯合培養(yǎng)的博后工作期間,開始了肝癌甲基化異化譜方面的研究,主要對包括肝癌的應用甲基化進行診斷、分型以及預后等方向。

       不惑之年再啟程

       在讀博期間,李明輝博士主攻的是動物遺傳圖的構建。為了更貼近人類健康與臨床,李博士在中國科學院和生物芯片上海國家工程研究中心聯合培養(yǎng)的博后工作期間,開始了肝癌甲基化異化譜方面的研究,主要對包括肝癌的應用甲基化進行診斷、分型以及預后等方向。正是這段經歷,讓他與甲基化的表觀遺傳修飾結下了不解之緣,為之后從事科技服務行業(yè)奠定了科研基礎,為表觀星圖計劃的成立提供了初始契機。

       2017年啟動的“中國十萬人基因組計劃”,是我國在人類基因組研究領域實施的首個重大國家計劃,通過收集十萬人的基因組、表型和暴露組等數據,繪制中國人精細基因組圖譜,來研究疾病健康和基因遺傳的關系。“但該計劃還缺少重要的一環(huán),”李博士一語中的,“人的復雜疾病是在環(huán)境和基因組的共同作用下導致的,而環(huán)境對于基因組的影響有可能是通過表觀遺傳的現象而產生的。如果把表觀遺傳方面的數據加入基因組計劃,將會對十萬人基因組計劃產生錦上添花的效果,使珍貴樣本的數據更加完整。”

       隨后,李明輝博士組建了表觀星圖技術團隊并負責十萬人基因組甲基化計劃。被問及為何不惑之年還選擇再出發(fā)時,李博士回答道,“在我十幾年的科技服務過程中,接觸到了包括方案設計、數據分析、論文撰寫等眾多項目內容。這當中也看到很多遺憾,比如課題因經費不足,不能進行全方面的實驗設計而被迫選擇從某一角度進行研究,但是這樣得到的數據并不具備代表性。另一方面,受限于甲基化研究的技術手段和價格,研究者往往會放棄這方面的研究。我們希望通過‘表觀星圖計劃’,能夠為中國科研提供自己的力量。”

       表觀星圖計劃

       表觀星圖計劃是國內首個大型甲基化組項目,通過與國內外基因組隊列計劃聯動,以及與Illumina公司的戰(zhàn)略合作,建立中國人甲基化基準數據庫,為表觀遺傳領域研究、應用和臨床檢測等建立基礎數據庫。該項目計劃首期將完成十萬人甲基化芯片與大數據分析(2018年計劃招募首期星圖計劃參與課題,免費提供10000例DNA甲基化芯片用于項目研究),后期逐步擴大范圍,通過甲基化基準基因數據庫的建立,為科研和臨床研究,乃至臨床檢測等應用提供基礎數據庫,并建立相關標準,為國內各科研單位和醫(yī)療機構的精準診斷和精準治療提供甲基化層面的基因數據保證,同時為全球華人的精準診斷提供更為精準的參考。

       對于合作,表觀星圖團隊會優(yōu)先選擇如醫(yī)院、科研院所、大學等有基礎的單位。對于一些來自社會力量的合作需求,李博士表示,也會基于科研意義進行選擇性合作。另外,由于目前的科研主要關注健康領域,對于一些老百姓感興趣的內容,比如與年齡、長壽相關問題等,如若在表觀星圖計劃中遇到,團隊未來可能也會開展相關的趣味性研究。

       作為計劃的首席科學家,李博士對表觀星圖計劃的未來充滿期待。“對于每個人而言,基因組是生來就固定的,但表觀基因組則會隨著時間變化。這時候,患者的病癥就需要從基因組上的突變精細到表觀組學上甲基化的某些變異區(qū)分,而這些甲基化的變異又由那些非編碼RNA所調控,通過表觀星圖計劃,會把基因組、甲基化組等信息形成一個能夠充分利用的數據網絡,這個網絡就相當于一個星圖,它能幫助每個人在“星空”中找到屬于自己的位置,患病的時候可以得到一個更精準的指導和治療。”李博士這樣暢想著。

       那么,該計劃何時能運用于臨床,讓老百姓獲益?李博士表示,當前世界各國都在為精準醫(yī)療努力,因為我國是一個多民族的國家,各個民族之間的基因組與表觀基因組之間也有系列的差異。但是,如果能通過某一患者的突變基因或變異的甲基化的位點以及表達改變的這種圖譜找到一個很接近的人,而后者剛好已經得到有效的治療,那么就可以將該人的治療方法用于指導現在的患者。

       李博士進一步說道,受限于已有的治療方法或者批準的靶向用藥的種類,目前的腫瘤精準治療大多針對少數幾個基因的變異情況,很難考慮到其他基因的突變以及甲基化異常和基因表達的變化。未來,我們希望能通過多組學的模式更細致的對每一個體的變異進行細分,對新的樣本進行更加細致的指導。

       AI碰撞生命科學

       2月15日,Nature雜志以長文形式發(fā)表AI和甲基化的最新研究成果,研究人員基于腫瘤組織DNA的甲基化數據,開發(fā)了一個新的機器學習程序,可準確區(qū)分約100種不同的中樞神經系統(tǒng)腫瘤。對于這項研究,李博士也有自己的見解:“這是一項非常有意義的研究,為未來我們對于腫瘤的研究提供了有效信息和指導。”

       “當下,我們主要關注基因突變,實際上基因突變的原因極其復雜,所以需要加入一些其他組織的數據進行輔助性分型或診斷;”李博士說道,“對于中樞神經系統(tǒng)來說,腦細胞種類繁多:近幾年通過對大胞神經元的單細胞轉錄組與甲基化測序發(fā)現,人的腦細胞分為很多不同類型的細胞,而這些細胞間的差異表現在不同表觀基因組修飾以后形成的轉錄組、蛋白組。如此多的腦細胞癌變以后,治療方式勢必也要進行不同的劃分。所以在這篇文章中,作者建立了通過甲基化譜對一百多種中樞系統(tǒng)的腫瘤進行劃分的標準,對我們以后對中樞神經腫瘤的治療提供了有效的指導。”

       鑒于人工智能和生命科學技術的飛速發(fā)展,李博士相信,未來兩者還會碰撞出更多的火花。他進一步解釋道,“以現在的圖像識別為例,AI診斷的準確率已經能夠超過大多數醫(yī)生。未來,臨床診斷將是一個基于系統(tǒng)生物學的研究,這其中的數據非常之大,涉及到的知識面和彼此之間的相互聯系相當復雜,單純靠某個研究機構或課題組進行分析是非常困難的,這就需要人工智能對已有的知識進行綜合,將它們整合成網絡,之后通過繼續(xù)學習及人工智能的方法對不同組學、來源的數據進行有效的學習去指導科研及臨床治療。”

       結語

       采訪的最后,李明輝博士期待,這個由一群“老兵”攜手創(chuàng)建的新公司——中科普瑞,能為大健康事業(yè)貢獻一份力量。他表示,未來,表觀星圖計劃聯合中科普瑞將為中國的科研與臨床做出更多有價值的事情。

       

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