斯坦福大学的科学家组学概要文件用于发现、跟踪他的糖尿病发病

遗传学家迈克尔·斯奈德博士几乎没有隐私。两年多来,他和他在斯坦福大学医学院实验室成员仔细研究了他的身体最亲密的秘密:序列的DNA, RNA和蛋白质细胞,产生的代谢物和信号分子都通过他的血。

最后,他的震惊,他们发现他是倾向于2型糖尿病,然后看着他的血糖向上拍摄条件在研究开发的。这是第一目击者帐户-在分子水平上诞生的一种疾病,影响数以百万计的美国人。这也是一个重要的里程碑的实现真正意义上的个性化医疗的承诺,或调整医疗每个独特的环境。

研究人员所说的前所未有的分析依赖于收集和分析数十亿单个位的数据,综合个人“组学”形象,或iPOP。“组学”一词的研究表明身体的信息,如基因组(这是所有细胞中DNA),或蛋白质组(所有的蛋白质)。斯奈德iPOP还包括他的代谢物(代谢物),他的转录组(RNA转录)和自身抗体概要文件,等等。

研究人员说,斯奈德的糖尿病,但无数的问题之一iPOP可以识别和预测,和这样的动态监测将很快变得司空见惯。“这是第一次有人用如此详细的信息主动管理自己的健康,”斯奈德说。“这是一个健康的理解程度在分子水平上,从未实现。”

这项研究发表在3月16日出版的细胞。斯奈德,椅子的遗传学、资深作者。博士,博士后学者瑞Chen博士乔治•米娅Jennifer Li-Pook-Than博士和研究联合利华国际江博士的co-first作者的研究,其中涉及一个大型团队的调查。

这项研究提供了一个了解医学的未来——穿插着无数数据管理障碍,伴随着一定程度的自我反省和认识一些我们所想象的。尽管挑战,潜在的回报是伟大的。

“我不知道任何在我的家人和2型糖尿病无显著的风险因素,”斯奈德说,“但我们学会了通过基因组测序,我有遗传倾向的条件。因此,我们测量了我的血糖水平,能够看着他们发芽后严重病毒感染研究过程中。”

因此,他可以立即修改他的饮食和锻炼,逐步把他的水平回到正常范围,防止持续的组织损伤,发生疾病的治疗费。

施耐德提供大约20血液样本(约每隔两个月而健康,和更频繁的时期疾病)进行分析的研究。每一个与各种化验分析成千上万的生物变量,产生了数量惊人的信息。

运动是与此形成鲜明对比的是,粗略的检查我们大多数人收到时我们去看医生定期体检。“目前,我们经常测量不到20个变量在标准实验室血液测试,”斯奈德说,斯坦福w . Ascherman, MD,流式细胞仪,在遗传学教授。“我们可以,而且应该,测量许多,几千。”

斯奈德,一组测量尤其能说明问题。301天,病毒感染后12天,他调节葡萄糖的似乎不正常。不久他的血糖水平升高,促使他去看望他的初级保健医生。在369年一天,他被诊断出患有2型糖尿病。

“我们都是为自己的健康负责,”斯奈德说,世卫组织还在斯坦福大学基因组学中心的主任和个性化医疗。“通常,我去体检大约每两年或三年。在正常情况下,我的糖尿病不会被诊断为一年或两年。但是在实时信息,我能够改变饮食和锻炼,把我的血糖下降,让我避免糖尿病药物。”

斯奈德开始他的研究在2009年抵达斯坦福大学后的几个月里,当全基因组测序的个体只是成为现实。Stephen地震博士,他是斯坦福大学的李Otterson生物工程教授,最近已经完成了自己的完整测序的基因组和正在使用的信息来预测他的许多疾病的风险。

虽然基因信息的预测能力,部分原因是其静态特性——因为它不随时间发生变化,一次性分析可以暗示未来事件,我们的身体是动态的。他们使用我们的DNA蓝图生产RNA和蛋白质分子在不同数量和类型精确校准应对我们生活的不断变化的条件。结果是一个设计精良的机器,打开一毛钱代谢食物,flex我们的肌肉,呼吸空气,抵抗感染和其他小的调整,保持我们的健康。一个错误会导致疾病或疾病。

生成斯奈德iPOP,他第一个完整基因组测序水平尚未达到先前的准确性。然后,每个样本,研究人员花了几十个分子快照,使用各种不同的技术,成千上万的变量,然后比较。复合的结果是一个动态的图片他的身体如何应对疾病和疾病。

许多分子线索发现斯奈德的糖尿病。他基因组序列显示高胆固醇的风险增加,冠状动脉疾病(他已经知道),以及基底细胞癌和2型糖尿病,这是意想不到的。相反,序列预测患高血压,肥胖和前列腺癌是低于其他男人他的年龄研究开始时(54)。检查他的甘油三酸酯水平的研究证实,他们高:321 mg / dL。斯奈德的降胆固醇药物辛伐他汀,他的水平急剧下降到81 - 116 mg / dL。基于2型糖尿病的预测,该小组还决定监控斯奈德的血糖水平,研究开始时是正常的。

斯奈德,两个小孩,经历了两个病毒感染过程中研究:有鼻病毒(0),和一个与呼吸道合胞体病毒(289年开始的一天)。每一次,他的免疫系统反应通过增加血液中促炎细胞因子水平——细胞分泌蛋白质用沟通和协调他们的响应外部事件等感染。施耐德也表现出增加的auto-antibodies水平,或与自己的蛋白的抗体反应,病毒感染之后。虽然auto-antibody生产可以正常,临时反应疾病,研究人员感兴趣的注意,特别是针对一个胰岛素受体结合蛋白。

研究人员同时在场的RNA转录测序斯奈德的细胞在感染一个闻所未闻的水平的细节。“我们生成的26.7亿个人读的转录组,这给了我们一个程度的分析,从来没有实现过,”斯奈德说。“这使我们能够看到一些非常不同的处理和编辑行为,没有人怀疑。我们也有我们每一个基因的两个副本,我们发现他们在感染过程中经常表现不同。“总的来说,研究人员追踪近20000个不同的转录本编码12000个基因和测量的相对水平超过6000 1000蛋白质和代谢物斯奈德的血液。

在施耐德的案例中,研究人员观察到意想不到的病毒感染和2型糖尿病之间的关系和通路通过比较各种“组学”研究的结果。“这项研究开启了大门,以更好地理解这种共同监管,我们的身体如何与环境的交互以及如何最好的目标治疗许多其他复杂疾病在真正的个人层面,“Li-Pook-Than说。

研究中大约2000个基因,是上级表达在感染期间,包括一些参与免疫过程和感染细胞的吞没,和大约2200个基因表达在较低的水平,包括一些参与胰岛素信号和响应。“我们正在寻找共同的途径,改变以应对感染,”斯奈德说。“在这样的研究,你是你自己最好的控制。你比较你的改变,与你看到的值或感染,状态当你是健康的。”

斯奈德的iPOP原理论证,研究人员希望将导致一个更具流线型,不那么复杂的版本经常使用的诊所。

“在未来,我们可能不需要遵循40000年变量,”斯奈德说。“这是可能的,只有一个子集的他们将真正预测未来的健康。但这样的研究是重要的知道哪些重要,哪些不增加我们的理解。

“现在,这种类型的分析是非常昂贵。但是我们有期待,就像全基因组测序,会让它更便宜。我们还必须考虑到社会储蓄从预防疾病。”