过去10年，得益于新一代高通量测序技术的发展，生命医学领域经历了翻天覆地的变化。这一技术能够一次并行对几十万到几百万条DNA分子进行序列测定，快速生成非常大的基因组学、表观基因组学和转录组学研究数据集。但是如何解读数据，使其在临床诊疗中发挥更大的价值？这是我们面临的难题和挑战。
生物信息学是NGS的一个重要组成部分，从原始测序结果中找寻致病根源，是完成疾病诊断以及治疗策略制定的重要依据。但是，该领域缺乏统一的标准和指南。
对此，由美国病理协会（AMP）、美国病例学家协会（CAP）领导的工作小组联合制定、发布了这份《NGS生物信息流程验证标准和指南》，针对二代测序的生物信息学流程（pipelines）提出了17条共识，建议实验室在验证生物信息学流程时充分考虑这些问题。
该指南是AMP和CAP第三次发布解决NGS工作流程的文件——今年早些时候，该组织联合发表了NGS验证为基础的肿瘤学panel和指南；去年发表了报告和解释癌症相关序列变异的指南。
在这份指南中，工作小组强调，这些建议只适用于一个测试的生物信息学部分，并假设测序部分已经被验证了。此外，建议涉及了SNVs、indels和多核苷酸置换（multi-nucleotide substitution）。同时，指南覆盖了生殖细胞突变体和体细胞突变体。
概括来说，指南提出了NGS生物信息学流程概述、设计、开发、验证、实施和质量控制指标，强调了受过培训的分子医学专业人员的重要性。
生物信息分析流程（图片来源：文献）
在制定指南的过程中，美国分子病理学会（AMP）与美国病理学会（CAP）首次回顾了关于生物信息学流程验证的同行评议文献，并鉴定出这些方法明显缺乏一致性。
工作小组指出的一个主要问题是，通常在“最终进行NGS测试的临床实验室”与“最初开发算法或软件工具的研究者或厂商”之间存在一个脱节。
不同的算法和软件工具有时会在一个给定的临床测试中被结合起来，形成一个完整的流程，例如，一个工具可能被用于校准（alignment），另一个工具可能被用于变异注释。此外，一些厂商会提供各种各样的信息服务，因此，一些临床实验室有时候会将生物信息学流程中的一部分“外包出去”。
针对这些问题，工作小组提出几条建议，例如建议实验室熟悉并验证生物信息每一个步骤和流程（甚至于外包部分）；流程应该对试验检测所有突变样本进行验证；当依赖于软件进行变异注释（Variant annotation）时，需要经过验证，并确保有一个人工审查的警示系统。
工作小组还强调了培训专业人员监督、参与验证流程的重要性和必要性。此外，生物信息学流程还需要保护患者的隐私。
另一个问题是质量控制。对此，工作小组提出建议：确保信息流程被正确授权，包括追踪、维护样本验证。质量控制和保证指标应该针对测序的敏感度、特异性、阳性预测值进行合理的评估。如果序列读取被修改或者过滤，这些步骤应该被记录并验证，从而确保正确的注释。最后，如果生物信息学流程中任何一部分发生了变化或更新，实验室应该进行补充验证。
17条共识建议（图片来源：文献）
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