MINDDS-Connect：基于联邦数据平台的神经发育障碍生物样本库整合与元队列分析

本研究针对神经发育障碍（NDDs）研究中样本分散、数据隐私与标准化难题，开发了联邦数据平台MINDDS-Connect。通过整合欧洲5个中心的900例样本（含22q11.2/16p11.2拷贝数变异等关键基因型），平台实现去中心化元队列构建与表型分析，证实22q11.2缺失携带者精神病风险显著高于重复（p=0.0004），男性自闭症谱系障碍（ASD）占比更高（p<0.00001）。该研究为GDPR合规下的罕见病协作研究提供开源解决方案。

　　

神经发育障碍（NDDs）作为一类高度异质性的疾病，其研究长期面临样本分散、数据孤岛与隐私保护的双重挑战。尤其对于22q11.2缺失综合征（22q11.2DS）等罕见遗传变异，单个机构往往难以积累足够样本量以揭示基因型-表型关联。更棘手的是，传统集中式数据库难以平衡欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）要求与科研协作需求，而表型描述的标准化缺失进一步阻碍跨研究比较。

针对这一困境，由Benjamin Huremagic领衔的国际团队在《European Journal of Human Genetics》发表研究，推出联邦数据平台MINDDS-Connect。该平台创新性地采用Docker容器化部署的分布式架构，通过REST API连接各中心本地数据库，仅共享经标准化处理的元数据（如HPO表型术语、OMIM疾病编码）。研究人员整合5个欧洲中心的900例样本（含269例22q11.2缺失、102例重复），首次实现NDDs资源的隐私保护型跨机构检索与虚拟队列构建。

关键技术包括：1）基于NoSQL的分布式数据库架构，支持各中心保留数据主权；2）标准化元数据模型（强制使用HPO、OMIM术语）；3）三层访问控制（本地管理员/首席研究员/用户）；4）Docker封装实现快速部署。通过该平台，研究者可筛选特定基因型（如16p11.2缺失）或表型（如HP:0000709精神病）的样本分布，并直接联系保管机构开展合作。

样本分布与疾病谱分析

平台收录的587例OMIM关联样本中，22q11.2（371例）和16p11.2（182例）变异占比最高。通过HPO术语分析发现，22q11.2缺失携带者的精神病发病率（13.3%）显著高于重复携带者（0.01%，p=0.0004），印证该区域缺失是精神分裂症高危因素。

性别差异与表型关联

男性22q11.2缺失患者ASD患病率（42.5%）显著高于女性（16.7%，p<0.00001），而焦虑障碍无性别差异，提示性别特异性神经发育易感性。

资源可及性评估

平台显示93例22q11.2变异样本存有DNA，6例存iPSCs（诱导多能干细胞），为机制研究提供资源导航。

该研究的突破性在于：1）首次实现NDDs资源的联邦式发现，较传统方案（如RD-Connect样本库）更符合GDPR要求；2）通过HPO深度表型标注解决罕见病特征描述碎片化问题；3）为WiNGS生态系统提供样本发现层，未来可扩展至基因组数据联合分析。正如作者指出，这种"基因型优先"的研究范式将加速NDDs分子诊断（尤其对60%未确诊患者），并为自闭症、精神分裂症等共病机制研究开辟新途径。平台开源特性（GitHub可获取）有望推动全球NDDs研究协作，最终实现从数据共享到精准干预的转化闭环。