益智实验室科学家通过定量生物学家工作的遗传疾病

这个男孩只有一个月大，但已经制定了其他人在一生中没有收购的健康问题。他不断遭受细菌感染，并争夺不明原因的炎症，而不是获得重量，而且最严重的血腥腹泻，这是一种令人困惑的症状，使一些医生认为他有一种肠易激疾病的儿科版。

Artemio Miguel Jongco，一位经过医学院的过敏和免疫学专家，在2008年首次旋转实践的第一天看到这个男孩。症状似乎毫无疑问地熟悉他的教科书阅读：一种罕见的遗传症，称为慢性肉芽肿病，或CGD，免疫系统不能适当地对抗感染。对CGD有支持性治疗，但为某些患者工作的人不一定为他人工作。

虽然大多数遗传障碍是可行的，但医生尽力管理它们。一些药物有助于其他人证明徒劳无功 - 一种源于患者遗传变异的现象，并且难以预测基因所涉及的困难。如果临床医生更加了解基因的相互作用，他们可以设计个性化的疗法，使其与患者的特定遗传造成疗法相匹配。

直到最近，临床医生没有良好的个性化遗传分析工具。但由于量化生物学，这更改了。该学科合并了学习生物体的数学，统计和计算方法，解释了寒春港实验室的定量生物学家Jesse Gillis，他现在与Jongco对CGD研究合作。定量生物学家开发算法咀嚼大数据集并试图了解它们。在稀有遗传障碍的情况下，这意味着分析来自多名患者的数据量，以了解他们的基因如何彼此串联工作。像吉利斯和他的团队这样的研究人员希望在患者的基因正在做什么，帮助设计个性化疗法。

对于Jongco，现在，北京北美州健康的儿科过敏和免疫学专家，纽约医疗保健系统，代表如此难题，它成为他个人寻求以个人方式诊断和治疗的所有内在的追求。科学家们将CGD联系起来给出现的嗜中性粒细胞 - 通常包裹在病原体上的白细胞类型，仿佛将它们从蜂窝监狱或死亡室中的死亡室中封闭。然后中性粒细胞做了什么科学家称之为死亡室的氧化爆发，它们释放出称为自由基的活性分子，这些分子破坏了虫子。在该过程中，中性粒细胞也会死，但身体也使得更多。

在中国湖北省新流感疾病的第一份报告前，蝙蝠或者也许是他们的整个殖民地 - 在携带新型冠状病毒的地区飞行。当时，病毒还没有...阅读更多

在CGD的人中，中性粒细胞不起作用。他们要么没有完全笼罩的错误，要么不正确浏览它们，但病原体持续存在，而自由基损伤身体自己的组织。 “就像一个独特的包装，母亲自然旨在摧毁病原体，”Jongco说。 “但无论自给式包裹都没有完全运作的原因。”

CGD症状几乎可以是矛盾的。有些患者由于免疫系统弱化而具有免疫缺陷，而在同时作战自身免疫条件，其中过尿布免疫系统攻击其自己的身体。前者需要提升，后者是一个湿透的。医生如何对待两者？

通常，医生将患者置于抗菌和抗真菌药物上，加上干扰素 - γ药物，它刺激了虫蛀 - 但只有一些氧化爆发能力的患者（有些没有任何东西。）有些患者可能需要抗炎药。对于其他人，风险性干细胞移植可能是最后的手段。了解哪些治疗方案和药物组合将在患者基因的复杂相互作用中的某处呈现最佳。

像CGD这样的学习疾病很难，因为它们很少见;没有多少患者。当科学家称之为他们的小鼠湿实验室里，他们致电他们 - 需要很长时间。此外，小鼠的有效并不总是在人类中工作。

近年来，DNA排序技术已经成熟，智能算法可以从多名患者及其家庭解析遗传数据 - 并且比啮齿动物的实验更快地发现故事讲话趋势。 “我意识到我们只能在实验室长凳上做得那么多;我们不能成为一切的主人，“Jongco说。 “我不喜欢写作代码，所以我需要一个计算数据科学家合作伙伴来攻击大数据，某人的爱是计算方面，而是愿意了解基本生物学。”

2017年，Jongco向吉利斯达到了吉利斯，他的利基正是在寻找来自不同患者的遗传数据并找到共同模式和趋势的方法。 CGD努力与吉利斯的其他定量生物项目进行调整。他的一些算法正在研究植物生物学，归零在可以帮助植物更好或更具弹性的基因归零。但是，Jongco通过患者基因筛选的想法希望为个性化护理寻找一些钥匙是一个鼓舞人心的事业。 “它提供了一个真正的机会，帮助真实的人，”吉利斯说。

Gillis和Jongco团队一起为网络寻找基因。他们致电了一个协议。一旦新的患者达到Jongco办公室，他们的血液样品将被采取，提取免疫细胞，并送到CSHL。有时Jongco甚至可以手送给他们 - CSHL只有15分钟的距离只有15分钟的距离，中性粒细胞不在身体外部，所以时间是本质的。很快其他机构加入了努力，包括国家卫生研究院，最近是匹兹堡大学。吉利斯的团队将通过序列机将细胞放入序列，并将数据与先前测序的患者的数据进行比较，试图找到一些常见的模式。

关于科学家已经知道的疾病存在一些遗传事实;例如，它有两个不同的版本。一个版本是由多个基因中的突变引起的，该基因具有Cyba，NCF1，NCF2和NCF4，称为CGD。另一个由具有同样密码名称CybB的基因触发，该基因位于X染色体上，因此名称XCGD。此版本主要影响男孩，因为它们有X和A Y染色体，而女孩有两个XS，并且具有较小的发展疾病的机会。然而，女孩可以是运营商，他们也遭受了它，但在较温和的皮疹和炎症的形式，这通常随着年龄而恶化。男孩们得到了更严重的，潜在的危及生命的XCGD，他们继承了他们的妈妈。 “为什么母亲自然将如此重要的基因对我们可能永远不会知道的X染色体，”Jongco说。

疾病变异性LED科学家认为，虽然CYBB基因可能是XCGD的主要罪魁祸首，但它也有同谋 - 其他发挥作用的基因。遗传学家一直逐渐意识到基因往往往往彼此串联倾斜，所以发现这种串联可以提供有价值的见解。 “在过去的几年里，Gillis说，在过去几年中，Gene函数往往依赖于情境相关的理解，其中大部分基因的活动提供了大部分上下文，”Gillis说。他的实验室专注于找到这些共享模式，并阐明它们如何改变细胞的功能。

吉利斯的算法可以分析细胞的RNA分子，这在从这些指示中读取来自基因和组装蛋白质的信息中起重要作用;在这种情况下，蛋白质对中性粒细胞生命杀伤至关重要。 RNA功能中的故障可能导致组装不当的蛋白质，影响中性粒细胞ZAP与氧化突发的毒性的能力。正好在这个装配线中的哪个点发生这种故障，也有所不同。如果蛋白质出现几乎完成，中性粒细胞可能能够半自动地完成工作，导致较高的症状。否则，它们可能会产生严重的缺陷，并且这种疾病将是骚扰。即使在基因上的突变下降也很重要。如果一个人的突变落在基因的临时关键部分上，这种疾病将不那么严重，因此这些患者可能需要更少的药物或更小剂量。

吉利斯说，了解疾病变异性在疾病变异方面发挥的这种精细细节可以追捕湿实验室科学家。他们必须用不同的基因突变制作小鼠，并了解它们如何影响疾病的严重程度以及它们对其作出反应的治疗。如果他们想知道哪个“串联”基因正在贡献，他们必须盲目地尝试无数的组合。在计算生物学世界中，算法可以在几天内解析该数据。 “我们应该每天提出彼此连续建立的问题，”吉利斯对他的实验室说。 “不像他们每六个月问一个问题的湿实验室不同。”

到目前为止，Cyber​​ Gene猎人已经设法只有大约10名患者，以及他们的母亲和姐妹们部分地分开，因为这种疾病是罕见的，部分是因为大流行减缓了一切。这还没有足以吸引任何明确的结论。但随着患者到达，数据池会增长，算法应该能够挑选出一些故事的模式，这将使Jongco能够更好地对待他的患者。 “如果杰西可以拿出一个遗传概况，其中人会更有可能获得自身免疫，我们可能不需要对待他们，”Jongco说。定量生物学还可以帮助Jongco设计一种将恢复患者的细菌炸除能力的治疗方法。 “我们希望我们的方法可以帮助识别这种遗传配置文件，”吉利斯说。 “这可能真的有助于改善患者的生活质量。”

Lela Nargi是一名经验丰富的记者，涵盖科学，可持续性和食品政策和农业，守护者，华盛顿邮政，哈凯，柜台，日报和奴隶制等网点。在Lelanargi.com找到她。