美国东部时间2021年9月9日上午11:00，国际权威学术期刊《自然》生物技术（Nature Biotechnology）在线发表5篇最新科研论文，发表国际组学数据质量控制联盟第四期（MAQC-IV，亦称“Sequencing Quality Control Phase II SEQC2”）最新研究。结果。这些研究成果将为更早、更准确地诊断肿瘤提供更高的参考标准。

该项目由美国食品药品监督管理局（FDA）牵头，历时5年多，汇聚了来自全球100多个单位的300多位科学家，复旦大学人类表型研究所石乐明教授团队是国际组学数据质量控制联盟项目的核心推动者之一，在五篇论文中发表在 Nature Biot 杂志上技术方面，石乐明教授本人作为共同通讯作者，参与并主导了其中两篇论文的研究和撰写。

通过一系列基因组参考资料的建立和使用，国际组学数据质量控制联盟在体细胞和种系突变、拷贝数变异、和肿瘤靶向。对测序和液体活检、单细胞测序等应用场景的性能进行了系统研究。

长期以来，由于缺乏合适的参考资料，无法生成标准化的DNA测序数据集，无法对不同测序过程或不同算法的性能进行综合测试和评估，因此限制肿瘤基因组学方法的实施。实施和广泛使用。

在“使用全基因组建立社区参考样本、数据和调用集用于基准癌症突变检测的论文“测序）”中，中外科学家重点研究了这一科研难点。

首先，科研团队基于一个富含体细胞突变的高度异质三阴性乳腺癌细胞系及其配对的正常淋巴细胞系，建立了基因组DNA参考物质；多个全基因组测序平台，多个数据库构建方法，多种生物信息学方法在全基因组中获得了高可信度的体细胞突变和种系突变，并使用不同的全外显子组测序平台和高深度靶点进行测序验证。

虽然基因组DNA在建立测序过程并客观评估其依赖时，来自细胞系的参考材料不能完全代表临床样本中的原发肿瘤细胞能力，它不仅可以最大限度地减少技术、分析和信息学的潜在偏差，还可以为使用“仅肿瘤”或“匹配的肿瘤-正常样本”验证体细胞突变分析方法提供独特的资源。

罗氏的李泰芳、国家癌症研究所（NCI）的朱斌和赵永美为本文的共同第一作者；美国食品药品监督管理局马林达大学的Charles Wang、复旦大学的施乐明肖文明和洪慧晓为本文的共同通讯作者。

在另一篇题为“Toward best practice incancermutation detection with全基因组和全外显子组测序”的论文中，科学家们专注于如何为精准肿瘤医学的临床应用开发可靠的检测方法，从而真正发现有意义的肿瘤特异性突变，而不是下一代测序过程中各个环节可能造成的技术错误。

以前，生物医学界没有大??规模的测序研究涉及跨实验室重复性，也没有系统地探讨生物学、技术和计算因素如何影响体细胞突变的鉴定。

基于之前建立的配对肿瘤-正常细胞系基因组DNA参考材料论文，中外科学家在这篇论文中对众多影响准确性的因素进行了系统研究。

科学家们使用了全基因组测序和全外显子组seq联合评估不同样本类型、不同样本剂量、不同肿瘤纯度、不同文库构建方案、不同生物信息学分析方法对突变结果的影响。影响。

结果表明，全基因组测序和全外显子组测序结果的重现性受测序深度和突变检测方法的影响，但全外显子组测序的性能也受插入片段大小的影响, 基因组拷贝数和整体基因组失衡评分 (GIV, G>T/C>A)。

最后，通过考虑文库制备方法、肿瘤含量、测序深度和生物信息学方法对突变结果的影响，推荐一个实用指南，以提高二代测序在肿瘤突变检测中的应用.重复性和准确性。

美国食品药品监督管理局肖文明、复旦大学人类表型研究所任鲁尧为本文共同第一作者，复旦大学施乐明、罗马琳达大学Charles Wang美国食品药品监督管理局的洪慧晓、肖文明为本文的共同通讯作者。

在发表上述系列成果和论文的同时，《Nature Biological Sciences》还同时分发了主编安德鲁·马歇尔（Andrew Marshall）撰写的社论。平台和分析方法进行了迄今为止最全面、最客观的评估，明确了基础研究、临床和监管部门的相关技术规范和质量控制指标；国际组学数据质量控制联盟自 2005 年成立以来，从根本上改变了基因组数据分析的实践，是共享利他主义和开放科学的绝妙范例。它应该是其他快速发展的技术领域（如宏基因组学、空间转录组学和蛋白质组学）的典范。

斯坦福大学教授 Marc Salit（前美国国家标准与技术研究所 GIAB 瓶内基因组项目负责人）和美国食品协会执行董事 Janet Woodcock 也发表了同一期和药监局评论来自“MAQC 和基因组医学时代”。

文章来源：《药物生物技术》 网址: http://www.ywswjs.cn/zonghexinwen/2021/0910/805.html