Chủ đề 4.11 — Dữ liệu hệ gen và y học chính xác

Dữ liệu hệ gen là dữ liệu mang tính cá nhân nhất, bền bỉ nhất và mang tính gia đình nhất mà tổ chức của bạn từng nắm giữ, nên cách bạn lưu trữ, diễn giải, xin đồng ý và trả lại nó là một quyết định suốt đời về an toàn lâm sàng, công bằng và niềm tin công chúng — không phải mối bận tâm hậu trường của phòng xét nghiệm.

Vì sao điều này quan trọng trong y tế và chăm sóc#

Một hệ gen không phải một kết quả xét nghiệm hết hạn. Khi bạn giải trình tự DNA của một người, bạn tạo ra một hồ sơ còn liên quan về lâm sàng suốt đời họ, được chia sẻ một phần với cha mẹ, con cái và anh chị em của họ, và có thể được diễn giải lại nhiều năm sau khi tri thức tiến bộ. Một biến thể trông vô nghĩa hôm nay có thể, một thập kỷ sau, giải thích một ung thư, cảnh báo một loại thuốc sẽ gây hại cho họ, hoặc tiết lộ một rủi ro mà người thân chưa xét nghiệm của họ cũng mang. Dữ liệu sống lâu hơn đợt chăm sóc, hệ thống CNTT đầu tiên lưu nó, và thường cả bác sĩ đã chỉ định nó.

Sự bền bỉ đó thay đổi rủi ro của mọi quyết định dữ liệu thông thường. Lưu trữ không phải chuyện giữ một con số đến lần hẹn tiếp theo; đó là quyền giám hộ một tài sản suốt đời phải duy trì đọc được và phân tích lại được trong nhiều thập kỷ. Sự đồng ý không phải một dấu tích một lần trên phiếu yêu cầu; nó phải lường trước những cách sử dụng và phát hiện mà cả bác sĩ lẫn bệnh nhân không thể thấy hết. Kiểm soát truy cập không chỉ về bệnh nhân này, vì một hệ gen liên đới những người chưa bao giờ bước vào phòng khám của bạn và chưa bao giờ đồng ý với điều gì.

Dữ liệu hệ gen và y học chính xác cũng mang một gánh nặng công bằng đặc thù. Phần lớn hệ gen tham chiếu và nghiên cứu của thế giới đến từ người gốc châu Âu, nên một diễn giải biến thể tự tin cho một quần thể có thể không chắc chắn hoặc sai cho quần thể khác — một thiên lệch được đúc vào dữ liệu mà không thiện chí nào tại giường bệnh sửa được (xem Chủ đề 1.9 — Hòa nhập số và khả năng tiếp cận). Và vì hệ gen định danh duy nhất, chúng không thể thực sự ẩn danh; lời hứa "chúng tôi đã bỏ tên bạn" không đúng với một chuỗi chính là tên bạn. Làm sai phương thức làm việc thì bạn không chỉ làm rò rỉ một hồ sơ — bạn xói mòn niềm tin công chúng mà cả công cuộc y học hệ gen phụ thuộc vào (xem Chủ đề 1.8 — Đạo đức dữ liệu, sự đồng ý và niềm tin công chúng).

Các khái niệm cốt lõi#

Hệ gen học là ngành nghiên cứu toàn bộ tập DNA của một sinh vật — hệ gen của nó — gồm cách các gen hoạt động, biến đổi và tương tác, khác với di truyền học vốn kinh điển nghiên cứu các gen đơn lẻ. Y học chính xác (thường gọi là y học cá thể hóa) là thực hành điều chỉnh phòng ngừa, chẩn đoán và điều trị theo đặc điểm cá nhân của từng bệnh nhân — thường là hồ sơ hệ gen của họ — thay vì áp dụng một phác đồ trung bình duy nhất cho mọi người. Hệ gen học là một trong những động cơ chính của y học chính xác, nhưng hai thứ không đồng nghĩa: y học chính xác còn dựa vào dữ liệu phân tử, hình ảnh và lối sống khác.

Giải trình tự toàn bộ hệ gen (WGS) đọc thực chất toàn bộ hệ gen ba tỷ cặp base, trái với các bảng nhắm đích (một nhúm gen) hay giải trình tự toàn bộ exome (phần mã hóa protein). WGS là lựa chọn nặng dữ liệu nhất: một hệ gen được giải trình tự tạo ra cỡ một trăm gigabyte dữ liệu thô và đã xử lý, nên một chương trình quốc gia đo kho lưu trữ của mình bằng petabyte và năng lực tính toán bằng hàng nghìn giờ bộ xử lý. Quy mô là điều đầu tiên làm dữ liệu hệ gen thành một bài toán kỹ thuật riêng biệt, không chỉ là một nguồn cấp phòng xét nghiệm nữa.

Biến chuỗi thô thành ý nghĩa lâm sàng là công việc của tin sinh học — các đường ống tính toán căn chỉnh các đoạn đọc, gọi biến thể, lọc, chú giải và ưu tiên chúng cho một nhà khoa học diễn giải. Những đường ống đó phụ thuộc vào một hệ gen tham chiếu, một bản lắp ráp chuẩn hóa mà chuỗi của một cá nhân được so sánh; lựa chọn và phiên bản của tham chiếu đó, và các cơ sở dữ liệu dùng để chú giải biến thể, ảnh hưởng đáng kể đến câu trả lời. Một kết quả hệ gen do đó không phải sự kiện thô mà là đầu ra của một quy trình có phiên bản, phụ thuộc bằng chứng, phải tái lập được và kiểm toán được nhiều năm sau.

Dược hệ gen học là nhánh của y học chính xác quan tâm đến việc hệ gen của một người ảnh hưởng thế nào đến đáp ứng của họ với thuốc — thuốc nào sẽ hiệu quả, thuốc nào không, và thuốc nào rủi ro gây hại ở liều chuẩn. Được thực hiện tốt, nó đặt một cảnh báo dẫn dắt bởi kiểu gen tại điểm kê đơn để bác sĩ tránh một loại thuốc bệnh nhân không thể chuyển hóa an toàn (xem Chủ đề 4.8 — Kê đơn điện tử và quản lý thuốc). Hai đặc điểm nữa xác định loại dữ liệu này: phát hiện y khoa ngẫu nhiên — những khám phá có ý nghĩa lâm sàng không liên quan đến lý do xét nghiệm được chỉ định, như một gen dễ mắc ung thư bất ngờ — và nhận dạng lại dữ liệu, thực tế rằng một hệ gen đặc trưng đến mức có thể khớp ngược về một cá nhân ngay cả khi tên bị bỏ, đó là lý do ẩn danh hóa thông thường thất bại.

Ở Anh điều này được thực hiện qua Dịch vụ Y học Hệ gen của NHS, đặt hàng một mạng lưới quốc gia các Trung tâm Phòng xét nghiệm Hệ gen khu vực, và qua Genomics England, công ty thuộc sở hữu chính phủ đã chạy Dự án 100.000 Hệ gen và nay quản lý Thư viện Nghiên cứu Hệ gen Quốc gia — một nguồn lực nghiên cứu được kiểm soát xây trên sự đồng ý của người tham gia. Các chuẩn đến từ những cơ quan gồm HL7 Fast Healthcare Interoperability Resources (FHIR), mà công việc Hệ gen của nó cho phép kết quả di chuyển giữa phòng xét nghiệm và hồ sơ, và Liên minh Toàn cầu về Hệ gen và Sức khỏe (GA4GH), đặt ra các chuẩn quốc tế để chia sẻ dữ liệu hệ gen có trách nhiệm. Nền tảng cho tất cả là quyền riêng tư di truyền — nguyên tắc, và ngày càng là luật, rằng một người kiểm soát truy cập thông tin di truyền của chính mình và các hệ quả gia đình của nó.

Thực hành tốt nhất#

1. Xem sự đồng ý là một mối quan hệ bền vững, năng động, không phải một chữ ký. Vì dữ liệu hệ gen sẽ được phân tích lại và có thể tiết lộ những phát hiện không ai lường trước, một mẫu đồng ý một lần không thể gánh nổi sức nặng. Áp dụng sự đồng ý nhiều lớp hoặc năng động ghi lại, ở mức chi tiết, điều người đó đã đồng ý — sử dụng lâm sàng, sử dụng nghiên cứu, liên hệ lại về phát hiện mới, chia sẻ trong gia đình — và cho phép họ xem lại các lựa chọn đó theo thời gian. Mô phỏng tiền lệ 100.000 Hệ gen, nơi người tham gia đồng ý rõ ràng để dữ liệu đã khử nhận dạng của họ gia nhập một thư viện nghiên cứu, và biến tình trạng đồng ý thành một thuộc tính hạng nhất, truy vấn được của hồ sơ thay vì một tệp PDF quét mà không hệ thống nào hành động theo được (xem Chủ đề 1.8 — Đạo đức dữ liệu, sự đồng ý và niềm tin công chúng).

2. Thiết kế cho quyền giám hộ suốt đời và phân tích lại, không phải báo cáo một lần. Thiết kế lưu trữ và siêu dữ liệu với giả định rằng hệ gen này sẽ được diễn giải lại sau mười và hai mươi năm bởi những con người và đường ống chưa tồn tại. Giữ lại không chỉ báo cáo cuối mà cả các đầu vào có phiên bản — bản dựng hệ gen tham chiếu, phiên bản đường ống, các bản phát hành cơ sở dữ liệu chú giải — để một kết quả có thể tái lập và một lần phân tích lại có thể biết điều gì đã thay đổi. Lập kế hoạch kinh tế lưu trữ trung thực: quy mô petabyte, phân tầng để chuỗi lưu trữ lạnh rẻ để giữ nhưng vẫn truy xuất được, với các định dạng và mã định danh chọn vì tuổi thọ hơn sự tiện lợi của nhà cung cấp (xem Chủ đề 4.0 — Kiến trúc kỹ thuật, đám mây và hệ thống cũ).

3. Làm cho đường ống tin sinh học tái lập được, được thẩm định và có kiểm soát phiên bản. Một kết quả hệ gen là đầu ra của phần mềm, nên phần mềm là một dụng cụ lâm sàng và phải được quản trị như vậy. Kiểm soát phiên bản đường ống, thẩm định nó so với các chuẩn tham chiếu và tập dữ liệu có sự thật đã biết, và ghi lại cho mỗi báo cáo chính xác đường ống và cơ sở dữ liệu nào đã tạo ra nó. Khi bạn nâng cấp một bản dựng tham chiếu hay nguồn chú giải, hãy xem đó là một thay đổi có hệ quả an toàn lâm sàng, vì cùng dữ liệu thô có thể cho một lệnh gọi khác dưới phiên bản khác (xem Chủ đề 1.6 — An toàn lâm sàng và quản lý rủi ro).

4. Trả kết quả vào EPR dưới dạng dữ liệu có cấu trúc, hành động được — không phải PDF. Một phát hiện hệ gen chỉ mang giá trị khi đúng bác sĩ thấy nó vào đúng lúc, nghĩa là nó phải đến hồ sơ bệnh án điện tử ở dạng tính toán được, dựa trên chuẩn. Dùng HL7 FHIR Genomics và thuật ngữ được công nhận để một biến thể, diễn giải và khuyến nghị lâm sàng của nó là dữ liệu rời rạc mà hồ sơ có thể hành động theo, thay vì một báo cáo bị khóa trong tài liệu không ai truy vấn được (xem Chủ đề 4.6 — Hồ sơ bệnh án điện tử và hệ thống lâm sàng, và Chủ đề 4.3 — Khả năng tương tác và chuẩn dữ liệu). Thiết kế cả cho cái đuôi dài: một kết quả được lưu hôm nay phải còn tìm được và diễn giải được khi nó trở nên liên quan nhiều năm sau.

5. Cung cấp dược hệ gen học tại điểm kê đơn, không phải trong một lá thư đã lưu. Một kiểu gen dự đoán đáp ứng thuốc nguy hiểm là vô dụng nếu nó nằm trong một báo cáo trong khi người kê đơn viết đơn mà không biết. Tích hợp kết quả dược hệ gen vào hệ thống kê đơn điện tử để một cảnh báo dẫn dắt bởi kiểu gen kích hoạt khi một loại thuốc liên quan được chỉ định, với hướng dẫn rõ ràng, không gây mệt mỏi mà người kê đơn có thể hành động (xem Chủ đề 4.8 — Kê đơn điện tử và quản lý thuốc, và Chủ đề 4.7 — Hỗ trợ ra quyết định lâm sàng và tin học lâm sàng). Vì kiểu gen là suốt đời, hãy thiết kế cảnh báo tồn tại xuyên các bối cảnh và đợt chăm sóc, để một kết quả tạo ra ở khoa ung bướu bảo vệ bệnh nhân nhiều năm sau ở chăm sóc ban đầu.

6. Lập kế hoạch cho phát hiện ngẫu nhiên và thứ cấp trước khi giải trình tự, không phải sau. Giải trình tự toàn bộ hệ gen đôi khi sẽ tiết lộ điều quan trọng về lâm sàng và hoàn toàn không liên quan đến lý do xét nghiệm, nên hãy quyết định trước bạn tìm gì, báo cáo gì, và bệnh nhân đã chọn được thông báo ra sao. Căn chỉnh chính sách với các lựa chọn đồng ý của người đó, cung cấp lộ trình tư vấn di truyền để truyền đạt một phát hiện bất ngờ nghiêm trọng một cách nhân đạo, và bảo đảm quy trình vận hành — ai liên hệ ai, và khi nào — thực sự tồn tại. Ứng biến điều này sau khi một phát hiện xuất hiện là cách bệnh nhân bị gây hại bởi tin tốt được xử lý tồi.

7. Đối mặt với thiên lệch dữ liệu tham chiếu như một vấn đề an toàn và công bằng. Khi các cơ sở dữ liệu tham chiếu và biến thể đại diện thiếu một quần thể, diễn giải cho người thuộc dòng gốc đó kém chắc chắn hơn và dễ sai hơn — một biến thể có ý nghĩa không chắc chắn với một nhóm có thể lành tính chắc chắn với nhóm khác chỉ vì dữ liệu tồn tại. Theo dõi độ đa dạng dòng gốc của các tập dữ liệu mà diễn giải của bạn dựa vào, nói rõ với bác sĩ nơi độ tin cậy thấp hơn, và ủng hộ nỗ lực xây dữ liệu tham chiếu đại diện hơn thay vì xem một đường cơ sở lấy châu Âu làm trung tâm là phổ quát (xem Chủ đề 1.9 — Hòa nhập số và khả năng tiếp cận). Công bằng ở đây không phải khát vọng mềm; một tham chiếu không đại diện tạo ra chăm sóc tệ hơn đo được.

8. Quản trị dữ liệu hệ gen như dữ liệu mang tính gia đình, nhận dạng lại được và nhạy cảm duy nhất. Một hệ gen không thể thực sự ẩn danh và nó liên đới họ hàng máu mủ chưa bao giờ đồng ý, nên các mặc định quản trị thông tin thông thường là không đủ. Áp dụng kiểm soát truy cập mạnh, giới hạn mục đích và khả năng kiểm toán đầy đủ; định tuyến truy cập nghiên cứu qua các môi trường dữ liệu an toàn nơi dữ liệu được phân tích tại chỗ thay vì sao chép ra (xem Chủ đề 4.10 — Môi trường dữ liệu an toàn và truy cập dữ liệu nghiên cứu); và đi qua các câu hỏi gia đình — khi nào người thân có thể được thông báo về một rủi ro chung, và bằng cách nào — với Người Giám hộ Caldicott và hỗ trợ đạo đức lâm sàng của bạn (xem Chủ đề 1.7 — Quản trị thông tin, bảo vệ dữ liệu và an ninh mạng). Áp dụng các chuẩn GA4GH cho mọi dữ liệu chia sẻ qua ranh giới tổ chức hay quốc gia để chia sẻ có trách nhiệm được xây vào, không gắn thêm.

Câu hỏi để thảo luận với nhóm của bạn#

1. "Sự đồng ý" thực sự nghĩa là gì với dữ liệu chúng ta sẽ phân tích lại suốt đời bệnh nhân — và hệ thống của chúng ta có hành động được theo những lựa chọn người ta đã đưa ra không? Điều này quan trọng vì sự đồng ý hệ gen mà bệnh nhân trao hôm nay phải chi phối những cách sử dụng và phát hiện mà cả hai bên không thể thấy trước, và một mẫu quét không phải thứ một hệ thống kê đơn hay một đường ống nghiên cứu có thể thực thi. Hãy tranh luận liệu mô hình đồng ý của bạn có thực sự năng động — bệnh nhân có thể đổi ý về việc liên hệ lại hay sử dụng nghiên cứu không, và thay đổi đó có lan đến mọi hệ thống dựa vào nó không? Làm lộ căng thẳng giữa đồng ý rộng, cho phép nghiên cứu và lợi ích tương lai, và đồng ý cụ thể, tôn trọng quyền tự chủ nhưng có thể đóng băng dữ liệu khỏi những cách dùng giúp bệnh nhân và người khác. Hãy cân nhắc tiền lệ 100.000 Hệ gen và Thư viện Nghiên cứu Hệ gen Quốc gia, nơi sự đồng ý nhiều lớp, rõ ràng làm nền tảng cho niềm tin công chúng vào một nguồn lực nghiên cứu. Một câu trả lời tốt, trung thực thừa nhận nơi hôm nay sự đồng ý là một tài liệu không truy vấn được thay vì một thuộc tính sống, và cam kết biến tình trạng đồng ý thành thứ hệ thống đọc và tôn trọng được, không chỉ thứ một tủ hồ sơ giữ.

2. Khi giải trình tự toàn bộ hệ gen tiết lộ điều chúng ta không tìm, chúng ta sẽ làm gì — và chúng ta đã xây lộ trình trước khi phát hiện đến chưa? Phát hiện ngẫu nhiên và thứ cấp không phải trường hợp biên; ở quy mô hệ gen chúng là một loại kết quả có thể dự đoán, và tác hại đến từ việc xử lý chúng mà không có kế hoạch. Hãy thảo luận tổ chức của bạn sẽ chủ động tìm và báo cáo gì, điều đó căn chỉnh với những gì mỗi bệnh nhân đồng ý được nghe ra sao, và ai chịu trách nhiệm truyền đạt một phát hiện bất ngờ nghiêm trọng — chẳng hạn một gen dễ mắc ung thư — với sự tư vấn di truyền nó đòi hỏi. Thăm dò thực tế vận hành: quy trình liên hệ bệnh nhân, đề nghị tư vấn, và cân nhắc người thân chưa xét nghiệm có thực sự tồn tại và có năng lực, hay chỉ là một đoạn chính sách không có nhóm nào đứng sau? Hãy cân nhắc chiều kích gia đình, nơi phát hiện liên đới người thân không phải bệnh nhân của bạn và chưa bao giờ đồng ý. Một câu trả lời tốt gọi tên chính sách báo cáo, gắn nó với sự đồng ý, và xác nhận một lộ trình tư vấn và liên hệ lại được cấp nguồn lực tồn tại thay vì cho rằng bác sĩ sẽ ứng biến nhân đạo dưới áp lực.

3. Hệ gen của ai làm nền tảng cho các diễn giải của chúng ta — và thiên lệch đó đang làm kết quả kém an toàn hơn cho phần nào dân số của chúng ta? Diễn giải hệ gen chỉ tốt bằng các cơ sở dữ liệu tham chiếu và biến thể đằng sau nó, và vì chúng bị thống trị bởi người gốc châu Âu, độ tin cậy thấp hơn một cách có hệ thống với các nhóm khác — một khoảng cách công bằng ẩn trong thứ trông như khoa học khách quan. Hãy tranh luận liệu các nhóm của bạn có thậm chí biết thành phần dòng gốc của các tập dữ liệu mà đường ống của họ dựa vào, và liệu bác sĩ có được cho biết khi một kết quả kém chắc chắn vì dữ liệu nền mỏng với lý lịch của bệnh nhân đó không. Làm lộ sự đánh đổi giữa hành động theo bằng chứng tốt nhất sẵn có và trung thực rằng "tốt nhất sẵn có" đáng tin hơn với một số bệnh nhân so với số khác. Hãy cân nhắc tổ chức của bạn có thể làm gì — từ thực hành dữ liệu địa phương đến ủng hộ nỗ lực quốc gia cho dữ liệu tham chiếu đại diện hơn — thay vì xem một đường cơ sở lệch là sự thật bất biến của tự nhiên. Một câu trả lời tốt từ chối xem thiên lệch tham chiếu là vấn đề của người khác, làm cho sự không chắc chắn hiển thị tại điểm chăm sóc, và gọi tên các bước cụ thể hướng tới dữ liệu đại diện hơn.

4. Khi chúng ta chạy lại một hệ gen sau mười năm, chúng ta có thể tái lập kết quả hôm nay và giải thích điều gì đã thay đổi không — và chúng ta có còn đủ khả năng giữ dữ liệu không? Một kết quả hệ gen là đầu ra của phần mềm có phiên bản chạy trên dữ liệu tham chiếu và chú giải có phiên bản, nên phân tích lại không phải tính năng thưởng mà là toàn bộ lý do giữ chuỗi suốt đời. Hãy thảo luận liệu các đường ống của bạn có ghi lại, cho mỗi báo cáo, bản dựng tham chiếu, phiên bản đường ống và các bản phát hành cơ sở dữ liệu chú giải đã tạo ra nó, vì thiếu nguồn gốc đó một lần phân tích lại không thể phân biệt sự thay đổi thực sự trong tri thức với một thay đổi âm thầm của phần mềm. Làm lộ thực tế lưu trữ đằng sau lời hứa: chuỗi quy mô petabyte phải duy trì đọc và truy xuất được qua nhiều thập kỷ, trên các định dạng và mã định danh bạn không muốn bị khóa vào, với chi phí ai đó phải tiếp tục tài trợ rất lâu sau đợt chăm sóc ban đầu. Thăm dò căng thẳng giữa xóa để tiết kiệm tiền và giữ để phục vụ tương lai của bệnh nhân, và giữa định dạng tiện cho nhà cung cấp hôm nay và tuổi thọ ngày mai. Một câu trả lời tốt xem đường ống là dụng cụ lâm sàng được quản trị và kiểm soát phiên bản, lập kế hoạch kinh tế lưu trữ phân tầng trung thực thay vì giả định ngân sách năm nay, và có thể chỉ ra một ca thực đã được tái lập hoặc phân tích lại thay vì một năng lực lý thuyết.

5. Một kiểu gen dự đoán tác hại có thực sự đến màn hình của người kê đơn vào lúc họ kê — hay nó nằm trong một báo cáo đã lưu? Một kết quả dược hệ gen chỉ bảo vệ bệnh nhân nếu nó kích hoạt như một cảnh báo khi một loại thuốc liên quan được chỉ định, có thể nhiều năm sau và ở một dịch vụ khác với nơi đã giải trình tự họ, nên sự tích hợp giữa kết quả phòng xét nghiệm và hệ thống kê đơn điện tử là nơi giá trị lâm sàng được thắng hay thua. Hãy tranh luận liệu kết quả hệ gen của bạn có trở lại hồ sơ dưới dạng dữ liệu rời rạc, tính toán được dùng HL7 FHIR Genomics và thuật ngữ được công nhận, hay dưới dạng tài liệu mà chỉ bác sĩ đi tìm mới thấy. Đối mặt trực tiếp với sự đánh đổi mệt mỏi cảnh báo: một cảnh báo kích hoạt quá thường hoặc không có hướng dẫn rõ, hành động được sẽ bị bỏ qua, nên câu hỏi thiết kế không chỉ là cảnh báo có tồn tại không mà là người kê đơn có tin và hành động theo nó không. Hãy cân nhắc yêu cầu suốt đời, xuyên bối cảnh — một kiểu gen tìm thấy ở khoa ung bướu phải tiếp tục bảo vệ bệnh nhân ở chăm sóc ban đầu — điều mà hầu hết thiết kế trả kết quả lặng lẽ bỏ qua. Một câu trả lời tốt có thể truy vết đường đi từ một biến thể đã gọi đến quyết định của người kê đơn, gọi tên ai sở hữu sự tích hợp đó, và thừa nhận nơi kết quả vẫn đến dưới dạng PDF không dùng được.

6. Một hệ gen liên đới người thân chưa bao giờ bước vào phòng khám của chúng ta — chúng ta quản trị dữ liệu mang tính gia đình và không thể thực sự ẩn danh thế nào? Vì một chuỗi định danh duy nhất và được chia sẻ một phần với cha mẹ, con cái và anh chị em của một người, các mặc định quản trị thông tin thông thường xây cho hồ sơ từng đợt, ẩn danh được không còn đúng, và "chúng tôi đã bỏ tên" là sự trấn an giả cho dữ liệu tự nó là một mã định danh. Hãy thảo luận kiểm soát truy cập, giới hạn mục đích và kiểm toán của bạn thực sự hoạt động thế nào với dữ liệu hệ gen, và liệu truy cập nghiên cứu có phân tích hệ gen tại chỗ qua môi trường dữ liệu an toàn thay vì sao chép ra nơi kiểm soát bị mất (xem Chủ đề 4.10 — Môi trường dữ liệu an toàn và truy cập dữ liệu nghiên cứu). Đi qua câu hỏi gia đình thực sự khó: khi một phát hiện tiết lộ một rủi ro nghiêm trọng, hành động được mà người thân chưa xét nghiệm của bệnh nhân cũng mang, ai có thể được nói, trên cơ sở nào, và với sự ký duyệt đạo đức của ai. Làm lộ căng thẳng giữa lợi ích của người thân trong việc biết và quyền kiểm soát của bệnh nhân với thông tin của chính họ, và thực tế rằng Người Giám hộ Caldicott và hỗ trợ đạo đức lâm sàng của bạn cần giải quyết điều này trước khi một ca buộc nó. Một câu trả lời tốt quản trị dữ liệu hệ gen mặc định là nhận dạng lại được và mang tính gia đình, định tuyến chia sẻ qua chuẩn GA4GH và môi trường an toàn, và có thể mô tả lộ trình tiết lộ trong gia đình thay vì hy vọng tình huống không bao giờ xảy ra.

Trong thực tế: một ví dụ về y tế và chăm sóc#

Trung tâm Phòng xét nghiệm Hệ gen Kingsbridge và Vale phục vụ một hệ thống chăm sóc tích hợp khu vực và xử lý giải trình tự toàn bộ hệ gen và bảng gen cho bệnh nhân bệnh hiếm và ung thư qua nhiều bệnh viện. Trước đây báo cáo của nó đến dưới dạng thư PDF được lưu vào hồ sơ bệnh án điện tử của từng bệnh viện — đọc được với một bác sĩ đi tìm, vô hình với mọi hệ thống có thể hành động theo chúng. Khi một bệnh nhân được kê một loại thuốc tim mạch thông dụng ở chăm sóc ban đầu hai năm sau một xét nghiệm giải trình tự ở bệnh viện, không ai thấy báo cáo đã lưu cho thấy họ là người chuyển hóa kém, và bệnh nhân chịu một phản ứng bất lợi có thể tránh được. Hội đồng xem vụ suýt xảy ra đúng như bản chất của nó: một thất bại luồng dữ liệu, không phải lâm sàng.

Trung tâm, ICS của nó và các bệnh viện triệu tập một nhóm tin học hệ gen với giám đốc phòng xét nghiệm, một bác sĩ tư vấn di truyền lâm sàng, giám đốc thông tin lâm sàng, một dược sĩ và Người Giám hộ Caldicott. Quyết định đầu tiên của họ là ngừng giao PDF. Làm việc với các nhà cung cấp EPR và kê đơn điện tử của các bệnh viện, họ chuyển sang trả kết quả dưới dạng dữ liệu có cấu trúc dùng HL7 FHIR Genomics, để một biến thể, diễn giải và khuyến nghị dược hệ gen hành động được của nó trở thành các trường rời rạc, tính toán được. Kiểu gen chuyển hóa kém nay nằm trong hồ sơ như dữ liệu, và một cảnh báo kích hoạt lúc kê đơn ở bất cứ nơi nào trong ICS bệnh nhân đó sau này được khám.

Nhóm sau đó xử lý sự đồng ý và lưu trữ. Họ thay mẫu đồng ý quét bằng một hồ sơ đồng ý có cấu trúc ghi lại, ở mức chi tiết, liệu mỗi bệnh nhân có đồng ý sử dụng nghiên cứu qua Thư viện Nghiên cứu Hệ gen Quốc gia, liên hệ lại nếu có phát hiện mới, và chia sẻ trong gia đình — và làm cho tình trạng đó truy vấn được, để một đường ống phân tích lại có thể kiểm tra nó trước khi hành động. Chuỗi thô được chuyển sang kho petabyte phân tầng giữ bản dựng tham chiếu và phiên bản đường ống cho mọi ca, để bất kỳ kết quả nào cũng có thể được tái lập hoặc phân tích lại khi tri thức tiến bộ. Truy cập nghiên cứu được định tuyến qua môi trường dữ liệu an toàn của ICS, phân tích hệ gen tại chỗ thay vì xuất ra.

Hai điều được cố ý làm khó. Bác sĩ di truyền khăng khăng rằng chính sách phát hiện ngẫu nhiên phải được thỏa thuận và cấp nguồn lực trước khi mở rộng WGS: một danh sách xác định những gì sẽ được báo cáo, căn chỉnh với sự đồng ý của từng bệnh nhân, với một lộ trình tư vấn di truyền thực sự có năng lực. Và nhóm ghi nhận trung thực rằng diễn giải biến thể kém chắc chắn hơn với các quần thể Nam Á và da đen đông đảo của ICS vì dữ liệu tham chiếu mỏng hơn — nên các báo cáo bắt đầu đánh dấu rõ độ tin cậy thấp hơn đó, và ICS ủng hộ một nỗ lực khu vực để đa dạng hóa dữ liệu tham chiếu. Một năm sau, thắng lợi không phải một món đồ mà là một kỷ luật: kết quả hệ gen chảy, bền, tôn trọng sự đồng ý và thừa nhận giới hạn của chính nó.

Góc nhìn theo khu vực#

Công ty khởi nghiệp#

Một công ty khởi nghiệp hệ gen hay y học chính xác — một dịch vụ giải trình tự, một công cụ diễn giải biến thể, hoặc một sản phẩm hỗ trợ ra quyết định dược hệ gen — sống hay chết nhờ niềm tin và việc áp dụng chuẩn. Xây theo HL7 FHIR Genomics và GA4GH từ bản phát hành đầu tiên, vì một Trung tâm Phòng xét nghiệm Hệ gen NHS hay bệnh viện sẽ không tích hợp một sản phẩm chỉ nói một định dạng độc quyền, và cải tạo chuẩn sau thì tốn kém. Hãy rõ ràng triệt để về sự đồng ý, nơi lưu trữ dữ liệu và rủi ro nhận dạng lại, vì một lần xử lý sai dữ liệu hệ gen nhạy cảm duy nhất có thể kết liễu uy tín của một công ty non trẻ trong một đêm. Điểm khác biệt của bạn không chỉ là độ chính xác thuật toán mà là một đường ống bảo vệ được, kiểm toán được, tái lập được và một tường thuật trung thực về nơi diễn giải của bạn kém chắc chắn hơn — gồm cả với các quần thể được đại diện thiếu.

Doanh nghiệp nhỏ#

Một nhà cung cấp nhỏ đã thành lập — một phòng khám bác sĩ gia đình, một hiệu thuốc cộng đồng, một phòng khám đơn lẻ hoặc một nhà cung cấp chẩn đoán nhỏ — là người tiêu thụ kết quả hệ gen thường xuyên hơn nhiều so với người tạo ra chúng, và thách thức của nó là hành động trên dữ liệu nó không tạo ra với gần như không có năng lực tin học chuyên trách. Ưu tiên thực tế là các phát hiện dược hệ gen và hệ gen khác đến hệ thống lâm sàng dưới dạng dữ liệu có cấu trúc, hành động được kích hoạt một cảnh báo dùng được lúc kê đơn, vì một nhóm nhỏ không thể theo dõi thủ công các báo cáo đã lưu như một trung tâm có thể. Khăng khăng nhà cung cấp giao kết quả qua HL7 FHIR Genomics thay vì PDF bạn không có năng lực diễn giải hay gõ lại, và dựa vào Trung tâm Phòng xét nghiệm Hệ gen khu vực và các lộ trình tư vấn quốc gia để hỗ trợ diễn giải và phát hiện ngẫu nhiên thay vì cố xây chuyên môn đó nội bộ. Nghĩa vụ quản trị thông tin về dữ liệu mang tính gia đình, nhận dạng lại được vẫn áp dụng đầy đủ ngay cả với một trưởng nhóm quản trị thông tin bán thời gian, nên hãy làm cho tình trạng đồng ý hiển thị trong hồ sơ của bạn và chuyển mọi thắc mắc bạn không giải quyết được về sắp xếp Người Giám hộ Caldicott của bạn thay vì ứng biến.

Doanh nghiệp lớn#

Một bệnh viện NHS lớn, một Trung tâm Phòng xét nghiệm Hệ gen hay một hãng dược vận hành ở quy mô mà lưu trữ, thông lượng diễn giải và tích hợp EPR trở thành các ràng buộc ràng buộc. Các ưu tiên thực tế là trả kết quả có cấu trúc vào hệ thống lâm sàng, một đường ống tin sinh học được thẩm định và kiểm soát phiên bản, kho petabyte phân tầng thiết kế cho nhiều thập kỷ phân tích lại, và cảnh báo dược hệ gen được nối vào kê đơn điện tử (xem Chủ đề 4.6 — Hồ sơ bệnh án điện tử và hệ thống lâm sàng). Quản trị phải bao trùm phòng xét nghiệm, các dịch vụ lâm sàng hành động theo kết quả, và chức năng quản trị thông tin sở hữu các câu hỏi về gia đình và sự đồng ý. Ở quy mô này thất bại lớn nhất là thất bại tích hợp — kết quả đến dưới dạng tài liệu không dùng được — nên hãy đầu tư vào khả năng tương tác và sự đồng ý-như-dữ-liệu trước khi đuổi theo khối lượng giải trình tự.

Chính phủ#

Một cơ quan quốc gia — Dịch vụ Y học Hệ gen của NHS England, Genomics England, hay một tương đương được phân quyền — định hình toàn hệ thống qua đặt hàng, chuẩn và hạ tầng dùng chung. Đòn bẩy của nó là bắt buộc các định dạng kết quả có khả năng tương tác, tài trợ hạ tầng dữ liệu tham chiếu và nghiên cứu mà không bệnh viện đơn lẻ nào có thể xây, vận hành mô hình đồng ý và tham gia công chúng nuôi dưỡng tính chính danh, và quản lý một thư viện nghiên cứu quốc gia trên sự đồng ý rõ ràng của người tham gia (xem Chủ đề 9.2 — Y tế số toàn cầu và quốc tế). Chính phủ mang nghĩa vụ công bằng nặng nhất: chỉ hành động ở quy mô quốc gia mới có thể đa dạng hóa có ý nghĩa các tập dữ liệu tham chiếu để y học hệ gen phục vụ toàn dân số, không chỉ những phần được đại diện tốt nhất. Nó cũng giữ thỏa thuận niềm tin công chúng — một vụ vi phạm hay bê bối đồng ý nổi tiếng duy nhất có thể đặt lùi chương trình quốc gia nhiều năm, nên minh bạch và quản trị mạnh là điều tất yếu chiến lược, không phải chi phí chung.

Các kiểu thất bại thường gặp#

• Kết quả PDF mà không hệ thống nào đọc được. Một phát hiện hệ gen được lưu như tài liệu là vô hình với hệ thống kê đơn và hỗ trợ ra quyết định, nên thông tin cứu mạng nằm không dùng cho đến khi có tác hại. Trả kết quả dưới dạng dữ liệu có cấu trúc, dựa trên chuẩn.
• Sự đồng ý như một mẫu quét. Nếu lựa chọn đồng ý bị mắc kẹt trong một hình ảnh không truy vấn được, không đường ống hay bác sĩ nào tôn trọng được chúng, và phân tích lại cùng nghiên cứu hoặc đình trệ hoặc lạm quyền. Biến sự đồng ý thành một thuộc tính sống, chi tiết, truy vấn được.
• Giải trình tự mà không có lộ trình phát hiện ngẫu nhiên. Mở rộng WGS trước khi quyết định báo cáo gì và xây lộ trình tư vấn được cấp nguồn lực biến những phát hiện có thể dự đoán thành khủng hoảng được xử lý bằng ứng biến.
• Một đường ống bạn không thể tái lập. Nếu bạn không ghi lại bản dựng tham chiếu, phiên bản đường ống và cơ sở dữ liệu chú giải, bạn không thể tái lập một kết quả hay hiểu vì sao phân tích lại thay đổi nó — một khoảng trống an toàn lâm sàng ngụy trang thành chi tiết kỹ thuật.
• Sân khấu ẩn danh. Xem một hệ gen là ẩn danh được bỏ qua việc nó định danh duy nhất; "chúng tôi đã bỏ tên" là sự trấn an giả. Quản trị cho khả năng nhận dạng lại và phân tích trong môi trường an toàn.
• Một tham chiếu lấy châu Âu làm trung tâm bị xem là phổ quát. Diễn giải hệ gen của mọi người so với dữ liệu không đại diện tạo ra chăm sóc lặng lẽ tệ hơn cho các nhóm được đại diện thiếu. Theo dõi độ đa dạng, đánh dấu độ tin cậy thấp hơn, và ủng hộ dữ liệu tốt hơn.
• Lưu trữ được lập kế hoạch cho một năm, không phải một đời. Dữ liệu hệ gen trở nên không đọc được hoặc quá đắt để giữ làm bệnh nhân thất vọng nhiều thập kỷ sau khi cuối cùng nó quan trọng. Lập kế hoạch quyền giám hộ phân tầng, bền, kéo dài nhiều thập kỷ.

Mô hình trưởng thành#

Danh sách kiểm tra#

• Sự đồng ý hệ gen được ghi chi tiết (sử dụng lâm sàng, nghiên cứu, liên hệ lại, chia sẻ trong gia đình) và được lưu như một thuộc tính truy vấn được mà hệ thống hành động theo được.
• Kết quả trở lại EPR dưới dạng dữ liệu có cấu trúc, dựa trên chuẩn (HL7 FHIR Genomics), không phải PDF.
• Kết quả dược hệ gen kích hoạt cảnh báo dẫn dắt bởi kiểu gen tại điểm kê đơn, tồn tại qua các bối cảnh.
• Đường ống tin sinh học được kiểm soát phiên bản và thẩm định, và mỗi báo cáo ghi bản dựng tham chiếu, phiên bản đường ống và cơ sở dữ liệu chú giải của nó.
• Lưu trữ được phân tầng, bền và cỡ cho nhiều thập kỷ phân tích lại, với nguồn gốc được giữ để tái lập.
• Một chính sách phát hiện ngẫu nhiên và thứ cấp được thỏa thuận, căn chỉnh với sự đồng ý, và được hỗ trợ bởi lộ trình tư vấn di truyền được cấp nguồn lực.
• Độ đa dạng dòng gốc của các tập dữ liệu diễn giải được theo dõi, và độ tin cậy thấp hơn được đánh dấu cho bác sĩ tại điểm chăm sóc.
• Dữ liệu hệ gen được quản trị là nhận dạng lại được và mang tính gia đình: kiểm soát truy cập mạnh, kiểm toán đầy đủ, và truy cập nghiên cứu qua môi trường dữ liệu an toàn.
• Các câu hỏi tiết lộ trong gia đình được giải quyết cùng Người Giám hộ Caldicott và hỗ trợ đạo đức lâm sàng.
• Chia sẻ dữ liệu xuyên ranh giới tuân theo chuẩn GA4GH.

Nguồn chính#

• NHS England — NHS Genomic Medicine Service và mạng lưới quốc gia các Trung tâm Phòng xét nghiệm Hệ gen; đặt hàng và Danh mục Xét nghiệm Hệ gen Quốc gia.
• Genomics England — 100,000 Genomes Project và Thư viện Nghiên cứu Hệ gen Quốc gia, gồm mô hình đồng ý và thu hút người tham gia.
• Liên minh Toàn cầu về Hệ gen và Sức khỏe (GA4GH) — các chuẩn và khung quốc tế cho chia sẻ dữ liệu hệ gen có trách nhiệm.
• HL7 — hướng dẫn triển khai FHIR Genomics để trao đổi kết quả hệ gen với hệ thống lâm sàng.
• Topol Review — Preparing the healthcare workforce to deliver the digital future (hệ gen học như động lực chuyển đổi số).
• Các nguyên tắc Caldicott — nguyên tắc quản trị thông tin cho việc sử dụng dữ liệu y tế và chăm sóc bí mật.
• NICE — Evidence Standards Framework for Digital Health Technologies để đánh giá công cụ hệ gen và y học chính xác.

Tài liệu tham khảo#

1. Genomics — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Genomics
2. Personalized medicine — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Personalized_medicine
3. Whole genome sequencing — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Whole_genome_sequencing
4. Bioinformatics — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Bioinformatics
5. Reference genome — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Reference_genome
6. Pharmacogenomics — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Pharmacogenomics
7. Incidental medical findings — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Incidental_medical_findings
8. Data re-identification — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Data_re-identification
9. Genomics England — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Genomics_England
10. 100,000 Genomes Project — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/100,000_Genomes_Project
11. Fast Healthcare Interoperability Resources — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Fast_Healthcare_Interoperability_Resources
12. Global Alliance for Genomics and Health — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Global_Alliance_for_Genomics_and_Health
13. Genetic privacy — Wikipedia — https://en.wikipedia.org/wiki/Genetic_privacy
14. NHS England — NHS Genomic Medicine Service — NHS England — https://www.england.nhs.uk/genomics/
15. Genomics England — 100,000 Genomes Project and the National Genomic Research Library — Genomics England — https://www.genomicsengland.co.uk/
16. Global Alliance for Genomics and Health — Standards and frameworks for genomic data sharing — GA4GH — https://www.ga4gh.org/
17. HL7 International — FHIR Genomics implementation guidance — HL7 — https://www.hl7.org/fhir/genomics.html
18. Health Education England / NHS — The Topol Review: Preparing the healthcare workforce to deliver the digital future — NHS — https://topol.hee.nhs.uk/