综述：临床生物信息学知识体系——分子诊断核心：美国分子病理学协会报告

这篇综述由美国分子病理学协会（AMP）工作组撰写，系统阐述了临床生物信息学家（Clinical Bioinformatician）在分子诊断实验室中的核心职能与知识体系。文章聚焦下一代测序（NGS）、桑格测序等技术在遗传病、肿瘤和感染性疾病中的应用，强调生物信息学分析流程开发、验证及临床解读需融合分子生物学、基因组学与实验室质量管理体系（QMS）等多学科知识，为精准医疗提供标准化框架。

　　

临床生物信息学的核心使命
临床生物信息学家在分子诊断实验室扮演着“数据解码者”的角色，其工作贯穿从测序数据到临床报告的完整链条。他们不仅需要开发NGS数据分析流程，还需精通变异注释、数据库管理及实验室信息系统的优化。随着NGS技术成本降低，临床实验室面临的海量数据处理挑战催生了这一跨学科岗位——既要懂ATCG的分子语言，又要掌握Python的算法逻辑。

分子生物学与基因组学基础
理解“中心法则”是生物信息学家的必修课。DNA到RNA再到蛋白质的信息流中，变异可能发生在任何环节：单核苷酸变异（SNV）、插入缺失（InDel）、拷贝数变异（CNV）或结构变异（SV）。例如，肿瘤中EGFR基因的exon19缺失或BRAF V600E突变会激活MAPK通路，而BRCA1/2的致病性变异则导致同源重组修复缺陷。微生物组分析则需关注16S rRNA基因测序与全基因组组装技术。

诊断实验室的“铁三角”原则
临床检测遵循分析前、分析中、分析后的三阶段质控。以FFPE样本为例，甲醛固定导致的DNA碎片化可能影响杂交捕获效率，此时生物信息学家需调整比对算法参数。实验室质量管理体系（QMS）的四大支柱——质量保证（QA）、质量控制（QC）、能力验证（PT）和持续改进（QI）——确保每个变异呼叫的准确性。例如，CAP认证实验室需定期用Genome in a Bottle标准品验证NGS检测限（LOD）。

测序技术的“长短博弈”
桑格测序仍是SNV检测的“金标准”，但其通量局限催生了NGS的崛起。Illumina短读长测序擅长点变异检测，而PacBio长读长技术可解析FMR1基因CGG重复扩增。临床应用中，肿瘤panel需平衡覆盖深度（如≥500×）与成本，而外显子组测序需警惕GBA等假基因区域的比对错误。

数据库的“淘金挑战”
从ClinVar获取变异致病性证据，到COSMIC查询肿瘤体细胞突变频率，生物信息学家必须评估数据质量与来源。例如，gnomAD人群频率过滤时，需注意东亚人群特有变异可能被欧美主导的数据库低估。商业数据库如OncoKB虽提供治疗关联性注释，但需警惕未经临床验证的预测性结论。

临床报告的“价值天平”
一份合格的分子报告需平衡科学严谨与临床可操作性。遗传病检测依据ACMG五级分类系统，而肿瘤变异则按AMP/ASCO/CAP分级框架标注治疗靶点。例如，KRAS G12C在肺癌中属Tier IA靶点，但在结肠癌可能仅为Tier III。感染性疾病领域，HIV耐药突变数据库的实时更新直接影响抗病毒方案选择。

未来展望
随着长读长测序和单细胞技术的普及，生物信息学家将面临更复杂的多维数据整合挑战。实验室信息管理系统（LIMS）与人工智能的结合，或将成为变异自动分类的下一个突破口。但无论技术如何迭代，临床效用（Clinical Utility）始终是衡量生物信息学价值的终极标尺。