组学大数据平台在肿瘤精准医疗中的应用.pptx

Click to edit Master title style,Click to edit Master text styles,Second level,Third level,Fourth level,Fifth level,11/7/2009,#,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,1,*,Chinese Academic of Medical Science,Center of System Medicine,组学大数据平台在肿瘤精准医疗中的应用,医疗行业产生大量数据,非结构化文本,病案记录,检查报告,手术记录,病历报告,图像,照片等二维图像,病理学切片扫描,CT,、,MRI,等三维图像,电生理数据,无创脑电图,术中脑电监护,SEEG,结构化文本,病案首页,医嘱,视频,显微镜视频信号,内镜视频信号,24,小时脑电检测视频,组学数据,微生物组,基因组,代谢组,蛋白组,表型组,临床数据来源和分析,临床数据来源：,年龄,性别,过敏,情况,药物,测试,疾病,详情,家族,史,药物,接受和排斥,曾,使用剂量水平生存率诊断测试,手术,临床数据分析：,生存分析,预测,组学数据来源和分析,全基因组,全外显子组,/,靶向测序,转录组,mRNA,测序,甲基化组学测序,ChiP-seq,测序,小插入,/,缺失,点突变,拷贝数变异,结构变异,差异分析,融合基因,可变剪切,RNA,编辑,甲基化位点,组蛋白修身,转录因子结合位点,突变的功效分析,功能，网络和通路分析,整合分析,理解病理机制并应用于,临床,技 术,数据分析,数据整合及解读,患 者,蛋白质组学,磷酸化组学,差异分析,磷酸化位点分析,新生,/,新肽段分析,16s rDNA,测序,宏基因组测,序,其他微生物组学,物,种及功能组成,物种差,异分析,功,能差异分,析,与疾病的关联分析,宏基因组深度挖掘,挖掘组间物种、功能差异,样品聚类分析（肠型）,拷贝数变异：挖掘功能变化,从宏基因组数据中组装单菌,菌群、表型、临床数据关联分析,耐药基因挖掘,CAG/MGS/MLG,分析：从种或菌株层级挖掘物种变化,多组学联合分析,微生物组在肿瘤免疫治疗中的应用,期刊：,Science,发表时间：,2017.11,实验设计：,249,名接受过抗,PD-1,免疫疗法的肺癌、肾癌等多种不同的癌症；免疫治疗前,69,名患者接受了抗生素的治疗；,研究技术：,粪便宏基因组测序,验证：,无菌小鼠,FMT,（粪菌移植）验证；,结果：,1,）抗生素治疗的患者，癌症很快出现复发，生存时间也更短；,2,）恢复较好的患者体内，,Akkermansia muciniphila,的益生菌丰度更高，对癌症免疫疗法还有促进作用；,3,）接受了“起效者”粪便的小鼠对于,PD-1,抑制剂的反应要明显优于接受了“无效者”粪便的小鼠，后者在口服,Akkermansia muciniphila,后，能恢复对免疫疗法的反应。,医生目前面临决策的信息维度大大增加,Hawgood S,Hook-Barnard IG,OBrien TC,Yamamoto KR.Precision medicine:Beyond the inflection point.Science translational medicine 2015;7:300ps17.,癌症专家助手,阅读,和,记忆学习,医疗文献、临床指导和医学指南,将病人和临床试验方案进行匹配,持续不断的学习,从不断增加的病人的组学数据和临床数据中不断学习,依据最新用药指导推荐,潜在的治疗选择方案,Watson,医生,由,IBM,公司,开发,人工智,能,系统,询问,病人的病征、,病史,人工智,能,技术,自然,语言的处理,和分析,技术,从,各个渠道搜集到的信息和,数据,迅速,给出,诊断提示和治疗,意见,针对个人进行纵向密集数据收集可以揭示分子疾病标志物,前瞻性,108,个人,全,基因组测序,分析,临床,检测,分析,蛋白质,组学,分析,代谢,组学,分析,微生物,群落,分析,（对,16S rRNA,进行测序,）,参与者配戴,活动,跟踪器监测日常活动,创立相关性网络,关联分析,鉴定已知和候选标志物,Meta,分析,Price N D,Magis A T,Earls J C,et al.A wellness study of 108 individuals using personal,dense,dynamic data cloudsJ.Nature Biotechnology,2017,35(8):747.,在癌症治疗中的联合用药,不同癌症分期的医学研究,基因和分子诊断,肿瘤信息学,传统中药,数学分析,治疗毒性评价,个性化用药,利用深度学习和关联规则挖掘预抗癌药物反应,数据来源：药物基因组,689,个癌症细胞系和,139,种抗癌药物。来自,CCLP,和,GDSC.,规则关联挖掘,深度学习,预测药物反应,深度挖掘,数据中心,检测方案,数据资源库,(Data Base),数据分析平台,(PipeLine),知识库,(Knowledge,Base),精准医疗平台,(,组学数据,+,临床数据,),荧光定量,PCR,、,基因芯片、,SNP,分型、二代测序,组学大数据平台与精准医疗,用药指导,药物推荐,联合用药指导,药物不良反应评估,辅助诊疗,预测生存期,发现新疗法,治疗方案,预后方案,辅助科研,致病基因,肠道菌群,药物代谢,/,靶标,肿瘤驱动基因,临床数据,年龄,性别,过敏情况,药物测试,疾病详情,家族史,药物接受和排斥,曾使用剂量水平生存率诊断测试,手术,组学检测数据,基因组,转录组,蛋白组,代谢组,表观组,微生物组,暴露组,临床数据,数据脱敏,标准化结构化,Pipleline,组学数据分析,注释整合,公共数据库整合,TCGA,ICGC,GO,KEGG,ParmGKB,GEO,DO,数据库,知识库,深度学习,数据模型,知识图谱,文献收集,临床指南,诊断路径,用药指导,组学大数据平台在肿瘤精准医疗中的应用,医院业务,数据,非结构化,电子病历,外部文件,HIS,系统,EMR,系统,LIS,系统,.,系统,PACS,系统,医院业务系统,及数据源,医院,数据,中心,医院数据,来源,数据,汇聚,数据抽取,数据整合,数据关联,数据存储,结构化处理,数据汇聚整合,服务,非结构化抽取服务,数据转换,清洗与标准化服务,数据比对,数据清洗,标准化处理,医院,标准化数据,中心,备份库,(ODS),临床,主,题库,经营主,题库,管理主,题库,主,题库,非标准化,临床数据中心,A,病种标准,主,题库,B,病种标准,主,题库,.,标准,主,题库,专题统计库,专题分析库,专题应用库,标准化数据,中心,医院级,临床数据智,能采集系统,统,计,分,析,可,视,化,呈,现,搜,索,导,航,深,度,挖,掘,互,联,互,通,常规,共享,应用,服务,专题应用,定制服务,深度挖掘分析服务,医疗大数据,应用服务,医疗大数据来源,左侧中央型,肺鳞癌,并纵膈淋巴结转移,原发性,支气管肺癌,左上肺中央型,肺癌,1,2,3,4,左肺,小细胞癌,广泛期,原发性支气管,肺癌,左下肺腺癌,例如：,左侧中央型,肺鳞癌,并,纵膈淋巴结,转移,1.,诊断名称：,肺癌,2.,部位分型：中央型,3.,病理类型,：,鳞癌,4.,病灶部位：,左侧,5.,转移部位：纵膈淋巴结,将,不同描述的诊断,转化成统一的,标准化诊断,，并且,保留,诊断中的重要信息。,医学术语标准化,患者不慎,摔伤,，伤后,神志不清约30余秒，,后可唤醒，,体温正常（36.5）,，,感头痛明显,，,左侧鼻腔内有少量鼻血,。于我院行,腹部B超及胸片，未见明显异常,。入院体格检查：肠鸣音正常，约4次/分。,现有电子病历检查描述,指标名称,结果,摔 伤,有,神志不清,30,余秒,体 温,36.5,头 痛,明显,左侧鼻腔,少量流血,腹部,B,超,未见明显异常,胸 片,未见明显异常,处理后的结构化检查描述,将,自然语言描述,的电子病历转化,成结构化、标准化,的电子病历,临床数据结构化,覆盖各种可能的组学,组学数据,基因组学,数据,转录,组,学数据,蛋白,组,学数据,表型组学,数据,代谢,组,学数据,微生物组,学数据,组学数据格式,fasta/fastq/,vcf/sam/bam/gff3/gff2/,gtf/,bed/,Metabolic,Networks,Repli-Seq,Systerms,Biology,Phenomics,Chlp,-,Seq,DNA-Seq,RNA-Seq,Exome-Seq,Small,RNA-Seq,Population,Genetics,Microarray,GWAS,Metagenomics,Prote omics,组学数据来源,荧光定量,PCR,基因,芯片,SNP,分型,二代测序,检测,组学数据汇集,组学数据来源,TCGA,癌症,基因信息的,数据库,TGDB,肿瘤基因数据库,ICGC,国际癌症基因组联盟,Oncomine,肿瘤基因芯片数据库,CGAP,癌症基因数据库,MethylCancer DNA,甲基化与,癌症数据库,NCBI,美国国家生物技术信息中心,美国国家健康研究所、国家医学图书馆,EBI,欧洲生物信息研究所,欧洲分子生物学实验室,DDBJ,日本,DNA,数据库,日本研究机构,BIGD,生命与健康大数据中心,北京科学院北京基因研究所,综合数据库,肿瘤相关数据库,组学数据分析处理流程,用药指导,药物推荐,联合用药指导,药物不良反应评估,辅助诊疗,预测生存期,发现新疗法,治疗方案,预后方案,辅助科研,致病基因,肠道菌群,药物代谢,/,靶标,肿瘤驱动基因,临床数据,年龄,性别,过敏情况,药物测试,疾病详情,家族史,药物接受和排斥,曾使用剂量水平生存率诊断测试,手术,组学检测数据,基因组,转录组,蛋白组,代谢组,表观组,微生物组,暴露组,临床数据,数据脱敏,标准化结构化,Pipleline,组学数据分析,注释整合,公共数据库整合,TCGA,ICGC,GO,KEGG,ParmGKB,GEO,DO,数据库,知识库,深度学习,数据模型,知识图谱,文献收集,临床指南,诊断路径,用药指导,组学大数据平台在肿瘤精准医疗中的应用,辅助诊疗,医生初步检查,辅助诊疗,根据类似患者信息，精确匹配,最佳诊疗方案,，快速诊断、准确用药、,提高诊疗水平,。,最佳诊疗,方案推荐,辅助诊疗,预测生存期,发现新疗法,治疗方案,预后方案,病历系统,疾病知识图谱,疾病,病史,检验,用药,症状,预后,组学,诊疗,“,统计关联网络,”,病史,采集,患者候选疾病,:,患病概率,高于阈值,诊断,模型,主诉：,XXX,现病史：,XXX,家族史：,推断可能疾病,患病概率,低于阈值,推荐采集,更多信息,辅助诊断,动态辅助诊断,确诊,检测系统,致病基因,肠道菌群,药物代谢,/,靶标,肿瘤驱动基因,辅助科研,疾病,医生,患者,药品,表型,药效关系,药品,研发,改进,疾病史分析,临床表型分析,从而发现,疾病新分类,用药,效果,分析,从而发现,新药效,用药,效果,分析,治疗,效果分析,合理用药,疾病,医生,患者,药品,表型,药效关系,药品,研发,改进,疾病史分析,临床表型分析,从而发现,疾病新分类,用药,效果,分析,从而发现,新药效,用药,效果,分析,治疗,效果分析,合理用药,药物推荐,联合用药指导,药物不良反应评估,用药指导,深度挖掘,数据中心,检测方案,数据资源库,(Data Base),数据分析平台,(PipeLine),知识库,(Knowledge,Base),精准医疗平台,(,组学数据,+,临床数据,),荧光定量,PCR,、,基因芯片、,SNP,分型、二代测序,组学大数据平台与精准医疗,乳腺癌组学数据分析与可视化平台,BCIP,建立了以,基因为中心的乳腺癌数据分析平台。,分析,处理了来自,TCGA,、,metabric,、,GEO,三大数据库中的,30,个数据集的数据，包含,9000,多个组织样本,。样本,的临床数据包括癌症分型、分期、是否绝经、预后、,ER,、,PR,、,Her2+,、,P53,突变、年龄,等。,方便,生物医学工作者，对关注的基因进行检索，从差异表达分析、生存分析、共表达分析、,KEGG,代谢通路等多个层次进行分析并,可视化展示,。,辅助,识别乳腺癌的调控和驱动基因，找到乳腺癌研究和治疗的潜在的生物标志物。,平台简介,网址,：,a gene-centered platform for identifying,potential,regulatory genes in breast cancerJ.,Scientific Reports,2017,7.,DOI:,doi:10.1038/srep45235,影响,因子,：,4.259,PMID:28327601,案例成果,文章发表于,2017,年,Scientific,Reports,乳腺癌数据库平台网站,15,个临床特征,三,阴,/,非三阴型,PAM50,型,组织,学分级,病理,分期,转移,状态,淋巴结转移,ER,PR,Her2,+,TP53,突变,是否,绝绝经,年龄,肿瘤,大小,疗效,预后,临床特征,抽提,生存分析,MELK,的过量表达与较差预后,相关,表明,MELK,与,基底样乳腺癌,相关,拷贝数变化,在,METABRIC,数据集,PAM50,亚型中拷贝数减少和增加的百分比情况,差异表达分析,肿瘤组织相比于周围正常组织，,MELK,的表达量要高出,许多,PAM50,型乳腺癌中的基底样乳腺癌，,MELK,的表达量最高。,共表达分析,分析,MELK,影响基底样乳腺癌的,机理,在,基底样乳腺癌的,METABRIC,数据集中，,MELK,与包括,CDCA5,TPX2,和,CEP55,在内的,78,个基因共表达,。,一些,研究已经阐述了,TPX2,和,CEP55,是参与乳腺癌转移、侵袭、增殖和扩散的关键分子。,CDCA5,也被报道在肺癌中起关键作用，并可作为口腔鳞细胞癌的治疗靶点,。,这些,结果都可以作为挖掘,MELK,在乳腺癌中的潜在功能和机制的有用线索,。,肿瘤,组织相比于周围正常组织，,MELK,的表达量要高出,许多,miRNA,靶相互作用分析,发现,hsa-miR-193b-3p and hsa-miR-372-5p,与,miRNA,靶相互作用,有关,KEGG,通路分析,深度挖掘,数据中心,检测方案,数据资源库,(Data Base),数据分析平台,(PipeLine),知识库,(Knowledge,Base),精准医疗平台,(,组学数据,+,临床数据,),荧光定量,PCR,、,基因芯片、,SNP,分型、二代测序,组学大数据平台与精准医疗,Integration of Exoseq and RNAseq data for tumor antigen profiling,pipeline,pVAC-Seq,(,personalized Variant Antigens by Cancer Sequencing,),输入数据的准备,（全基因组与全外显子组测序）,BWA;SAMtools;VarScan,somatic;Strelka;Tophat;Ovation;Truseq;Cufflinks,Variant,Effect,Predictor,VEP,抗原表位预测,FASTA,文件生成,运行抗原预测软件,NetMHC,结果解析,整合测序信息,Coverage,&,Variant,Allele,Frequency,(VAF),候选抗原的过滤,深度过滤,基因表达,Hundal J,Carreno B M,Petti A A,et al.pVAC-Seq:A genome-guided in silico,approach to identifying tumor neoantigensJ.Genome Medicine,2016,8(1):11.,深度挖掘,数据中心,检测方案,数据资源库,(Data Base),数据分析平台,(PipeLine),知识库,(Knowledge,Base),精准医疗平台,(,组学数据,+,临床数据,),荧光定量,PCR,、,基因芯片、,SNP,分型、二代测序,组学大数据平台与精准医疗,人体自免疫的抗原数据库平台,AAgAtlas1.0,第一个,系统搜集描绘人体自免疫抗原的数据库。,文本,挖掘与人工校验相结合,的方法构建了相关的数据库旨在为基础与转化研究提供一个全面的自免疫抗原数据集,。,最终确定了,1126,自身抗原基因,，涵盖了肿瘤、心血管疾病和自身免疫病等,1071,种人类相关疾病，构建了第一个全面的人类自身抗原数据库（,AAgAtlas1.0,）。,对肝癌相关自身抗原开展初步生物信息学分析,发现这些抗原基因参与了细胞周期、细胞凋亡、基因表达和免疫系统等多个重要的生物学过程，表明了这些蛋白在肝癌发生发展中可能具有重要的作用。,平台简介,网址,：,,biokb.ncpsb.org/aagatlas/,文章,：,AAgAtlas,1.0:a human autoantigen,database,Nucl,.Acids Res.,first published onlineOctober 23,2016,DOI:,10.1093/nar/gkw946,影响,因子,：,10.162,案例成果,文章发表于,2016,年,Nucleic Acids Research,人体自免疫抗原的数据库平台网站,文本挖掘,机器学习,人工校验,自抗原知识库,人类自抗原分类,知识库建设过程,与自抗原有关的疾病,人体自免疫的抗原数据库平台,AAgAtlas1.0,深度挖掘,数据中心,检测方案,数据资源库,(Data Base),数据分析平台,(PipeLine),知识库,(Knowledge,Base),精准医疗平台,(,组学数据,+,临床数据,),荧光定量,PCR,、,基因芯片、,SNP,分型、二代测序,组学大数据平台与精准医疗,谢谢批评指正,!,ISM,