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Le chercheur d'université de Tel Aviv conçoit la formule mathématique pour protéger le secret génétique

L'université de Tel Aviv trouve une solution neuve pour garantir le secret et la liberté dans la recherche scientifique

Dans le film de refroidissement Gattaca de la science-fiction, Ethan Hawke stars en tant qu'homme avec « les gènes inférieurs » qui assume l'identité génétique d'une autre personne pour échapper à un contrat à terme sans issue. Le film 1997 illustre la crainte très réelle tourbillonnant autour de la recherche d'aujourd'hui de génome - craignez que l'information génétique privée pourrait être employée négativement contre nous.

L'année dernière, après qu'un papier publié ait trouvé que des trous de garantie sérieux dans les caractéristiques de la voie ADN est effectués publiquement - les instituts procurables, de santé aux Etats-Unis et en travers du monde ont enlevé toutes les caractéristiques génétiques de l'accès public.

« Malheureusement, cette recherche génétique potentielle de découverte entravée par réaction automatique et inconsidérée, » dit M. Eran Halperin d'école de Blavatnik de l'université de Tel Aviv de l'informatique et du service de la microbiologie moléculaire et de la biotechnologie. Il veut remettre cette information précieuse d'ADN dans la circulation, et a développé l'outil pour le faire - en toute sécurité.

Fonctionnant avec des collègues à l'Université de Californie dans Berkeley, M. Halperin a conçu une formule mathématique qui peut être employée pour protéger le secret génétique tout en donnant à des chercheurs une grande partie des données brutes qu'ils doivent faire frayer un chemin la recherche médicale. Rapporté dans l'édition de ce mois de la génétique de nature, l'outil a pu maintenir des millions de dollar-valeur de recherches des informations disponibles d'ADN aux scientifiques.

Garantie neuve pour relancer la recherche génétique

« Nous avons développé une formule mathématique et une solution logicielle qui s'assure que les yeux délictueux auront une occasion très inférieure de recenser des personnes dans n'importe quelle étude, » dit M. Halperin, qui est également affilié avec l'institut de l'informatique international dans Berkeley.

La formule mathématique que l'équipe de M. Halperin's a conçue peut déterminer quels SNP - ou petits morceaux d'ADN - qui diffèrent de la personne à l'autre dans la population humaine - sont accessible au public sans informations de indication sur la participation de la personne dans l'étude. Utilisant le logiciel qui met en application la formule, les instituts de la santé nationaux et les instituts assimilés autour du monde peuvent distribuer des caractéristiques importantes de recherches, mais maintiennent différentes identités privées.

« Nous avons pu déterminer quelle quantité d'information une d'ADN peut indiquer sans compromettre l'identité d'une personne, » dit M. Halperin. « Ceci signifie que l'effort considérable investi en rassemblant cette caractéristique n'aura pas été en vain. »

Pourquoi cette information est-elle si importante ? Les études d'association de génome peuvent trouver des tiges en notre code génétique pour des conditions comme l'autisme et des prédispositions pour le cancer. Armé avec cette information, les personnes peuvent éviter les influences environnementales qui pourraient porter sur la maladie, et les scientifiques peuvent développer les outils basés sur gène neufs de diagnostic et de demande de règlement.

Une piste neuve pour des décisionnaires de gouvernement

Les positions de examen de SNP dans notre code génétique, M. Halperin et ses collègues ont expliqué les improbabilités statistiques de recenser des personnes même lorsque leur séquence génétique complète est connue. « Nous l'avons montré que même lorsque des SNP en travers du génome entier sont rassemblés de plusieurs milliers de gens, utilisant notre solution la capacité de trouver la présence de n'importe quelle personne donnée est extrêmement limitée, » dit.

Les espoirs de M. Halperin sa recherche renverseront la police de NIH, et il permettra d'accéder au logiciel de sorte que les chercheurs puissent l'employer pour décider quelle information génétique peut être en toute sécurité chargée dans une base de données publique. Il également des espoirs il apaisera des discussions faisantes rage au sujet d'usage et de problèmes de confidentialité d'ADN.