在《2022年将是全基因组测序临床应用的重要转折》这篇文章里，提到今年将迎来遗传病基因组医学飞速发展的重要转折点，全基因组测序的临床采用将提速。文章里提到了大牛Stephen Kingsmore（中文名叫金仕多，可以吗？）在13.5小时快速WGS及临床诊断决策方面的开创性工作。最近金仕多小组在《自然通讯》杂志上发表文章，详细介绍了这一用于遗传病可扩展诊断和急性管理指导的13.5 小时自动化系统，可以说这样一套工作流程无不是代表了未来遗传病基因组学诊断的方向，可以说是终极形态！
时间就是生命，这对于新生儿或者儿科的重症患者来说，一点也不为过。所以，加速诊断，特别是快速组学的明确诊断为此提供了解决办法。但诊断只是迈过了一个门槛，随后的另一个挑战在于，无药可救，表现为延迟的、无效的或者根本没有可用方案的治疗。当然，并不是所有的罕见病都有对症的治疗，但是怎么样能高效地对已经有治疗方案的疾病作出快速、准确、有效的决策，这是可以实现的第一步。金仕多团队所构建的GTRx（Genome-to-Treatment）系统就是要解决这个问题。
金仕多团队将之前描述的19.5 h
rWGS 遗传病自动诊断和管理指导的 13.5 小时系统技术组件及实现流程图 除了对传统基因检测流程的优化（包括在建库、测序和二级分析等不同环节的提速），还实现了实验室信息管理（LIMS）系统对各个环节（包括样本加入、文库制备、文库质量评估、测序、变异识别和分析管线）的管理与集成，实现了数据的自动传输。同时，LIMS系统与电子病历系统（使用了Epic EHR）打通，医生可以通过EHR 直接下订单，而检测订单和患者的元数据从 EHR 收集传输，并可最终回传诊断结果。 从流程上来说，要实现WGS对遗传疾病的自动诊断还需要完成几个关键的步骤，包括标准表型数据的提取及联合基因组数据进行的分析和变异解读。传统的表型数据（通过标准表型术语HPO的形式）是由人工根据病历信息转化挑选获取的。这费时费力，很不友好。金仕多小组使用了自然语言处理 (NLP, 由Clinithink公司提供) 从EHR中的非结构化文本字段中自动提取患者的表型特征，又快又好（一个病例用时20s左右，提取HPO词条多准确率达到90%，不输人工）。通过比对HPO、已知致病基因、数据库检索、计算机预测、表型匹配等机制来实现对于变异的解读。他们比较了三个全自动解读管线（InVitae MOON、Fabric GEM 和 Illumina TruSight 软件套件）。文章结果提示，MOON的诊断性能是最好的。通过以上流程实现了从血液样本到初步诊断结果的平均用时 13 小时20.5 分钟。 解读之后是编写WGS 结果报告，其中要包括与基因诊断有关的信息。这通常需要基因组分析员、遗传顾问和实验室主任 1 到 2 个小时的时间。上面提到的自动解读流程并不提供书面报告。为了使自动化 WGS 更具普遍性，金仕多小组开发了GTRx来自动向一线医生提供此类信息。
GTRx分阶段开发流程图 GTRx的开发包括了不同的阶段。第1阶段，需要编制一份全面的基因遗传疾病清单，包括儿童期发病且存在可用疗法的严重疾病。随后第2阶段需要整合13种罕见遗传病的信息资源库（包括OMIM、Orphanet、GHR，现 MedLinePlus、DrugBank、国家转化科学促进中心资源(Inxight:Drugs、GARD、Medscape、NORD 的罕见病数据库、国家 BI 资源中心（Gene 、ClinVar、ClinicalTrials.gov、 GeneReviews 和 MedGen）、Cochrane 系统评价数据库和PubMed）。第3阶段，开发包含综合信息资源的 GTRx 网络资源。第4阶段，针对三家公司已发表的针对每种疾病的治疗证据，还要通过自动化、AI搜索加人工手动管理curation。第 5阶段，开发用于对基因、疾病和治疗干预进行结构化评估的定制REDCap 系统。第 6a 阶段，由五位专家对前 15 个试点基因疾病对的策划干预和断言进行独立手动审查。第6b 阶段，对剩余基因-疾病对进行初步和二次审查。第 7 阶段，对缺乏共识的记录进行圆桌讨论。第 8阶段，将保留的共识记录上传到 GTRx 网络资源。 通过这样的机制，金仕多团队从头创建了一个符合可查找、可访问、可互操作和可重复使用 (FAIR)指导原则的儿科罕见遗传病干预措施的结构化数据库，旨在指导rWGS诊断ICU 中危重儿童遗传病时的最佳治疗。他们确定了与563 种遗传疾病相关的 358 个基因，占 7103 种单基因遗传疾病的 8%。
GTRx 疾病、基因和文献过滤以及最终内容 对于每种遗传疾病，金仕多团队都使用了三个基于AI的搜索引擎（Mastermind/Genomenon、Rancho 第一个人类基因组耗时 13 年才完成，而现在一个WGS临床诊断只需要13.5小时，这是金仕多团队自2012年以来WGS最快诊断时间的第五次缩短。
2005-2021 年 WGS 研究成本（红线）和快速临床 WGS诊断时间（蓝线）的降低。 在临床常规实践中 rWGS 的可扩展性与周转时间一样重要。要实现可扩展的一个重要障碍就是数据的解读，这非常重要，因为没有足够的受过培训的分子病理学家、分子实验室主任、遗传咨询师或者临床基因组分析员来手动解读所有可以实施的 rWGS 的结果。实际上，随着测序成本的降低，人工解读和报告正成为基因组学诊断费用的大头。显然，一些商业化的解读软件为实现高效且自动化的数据解读提供了实施方案，且不同的软件也实现了交叉检查结果的机会，如文章中所做的那样。未来，基于云的自动解读（包括不同的变异类型），辅以特殊疑难病例的集中式人工解读校对将成为必然。 可以说，金仕多团队为推广儿科rWGS的临床采用不遗余力。GTRx系统（https://gtrx.radygenomiclab.com）作为临床决策的支持系统，为加速罕见遗传病诊断后特定治疗的实施提供了帮助。ACMG最新的指南中也建议在与可治疗遗传疾病相关的基因报告中增加对治疗的参考。而GTRx提供的这种共识驱动的可响应结果，为不同级别的医院实施基因组医学都提供了条件，使一线医生能够在评估潜在遗传病因病并在其患者的后续治疗方面发挥更积极的角色。
金仕多设想，自动化基因组解释和虚拟管理指导将会赋能一线医生，GTRx逐渐将演变为虚拟的医师助理，实现高效诊疗。 我也相信，金仕多构建勾勒的这种WGS快速诊断流程和决策支持将是遗传病基因组学诊断的未来形态。 欢迎评论或留言讨论。 参考文献： https://www.nature.com/articles/s41467-022-31446-6 https://radygenomics.org/2022/study-supports-potential-of-genome-to-treatment-gtrx-to-guide-physicians-in-the-management-of-500-treatable-genetic-diseases |
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