在上期节目中，我们和杨添博士一起学习了基因编辑技术的背景知识及其在遗传病治疗中的应用。本期节目，我们一起深入学习一下今年基因治疗领域的大事件，2025 年 6 月发表在新英格兰医学杂志的罕见病基因编辑单人单药的应用。在政策和技术的双重创新下，来自美国费城儿童医院的研究团队在 8个月内完成了针对 CPS1 deficiency 新生儿患者的单人单药开发到给药，拯救了患儿的生命。这个与时间赛跑的故事既惊心动魄，又鼓舞人心，希望我们在国内也能一起努力，推动罕见病的单人单药治疗！

文献链接：

www.nejm.org

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本期节目，我们请到了来自美国 Life Edit Theraputics Inc.的杨添博士，一起聊一聊在美国 Biotech 的职业发展，CRISPR 基因编辑技术，定向进化技术， 以及遗传病的基因治疗~

02:19 在学术界和工业界中如何选择

04:28 美国 Biotech 的生态与职业发展

11:16 CRISPR 技术的背景介绍

14:03 CRISPR 技术的迭代

18:13 Base editing 的定向进化

25:35 遗传病的基因治疗案例

CRISPR背景介绍 ：https://www.youtube.com/watch?v=7ESZTE6rjLI

Classcal CRISPR 与迭代新技术

Classical CRISPR (CRISPR 1.0): Double-strand break

• https://ir.editasmedicine.com/news-releases/news-release-details/editas-medicine-announces-strategic-transition-vivo-gene-editing
• https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2309915
• https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-approves-first-gene-therapies-treat-patients-sickle-cell-disease
• https://www.biospace.com/business/crisprs-casgevy-on-the-rise-with-more-gene-therapy-proof-of-concept-to-come-in-2025
• https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2309149

Base Editing (CRISPR 2.0)：https://www.youtube.com/watch?v=B1Bv-UmxugM

Prime Editing (CRISPR 3.0)：https://www.youtube.com/watch?v=huDgW0wCi9c

Large Insertion, RNA Editing (CRISPR 4.0):

• Tome：https://www.fiercebiotech.com/biotech/young-gene-editing-biotech-explores-strategic-options-investors-pullback
• Tune：https://tunetx.com/tune-therapeutics-presents-first-data-supporting-tune-401-a-first-in-class-epigenetic-silencer-for-hepatitis-b/  

遗传病的Base editing治疗案例：

https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2504747

10.1038/s41588-025-02172-8

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正值高考报志愿的季节，本期节目和来自中国医学科学院肿瘤医院头颈外科的孙宇宁大夫一起聊一聊学医前前后后的心路历程和点点滴滴，希望对正在思考志愿的考生和家庭有所帮助~

01:34 直击灵魂的问题：当年为什么学医

03:24 如果重新来过会如何选择

09:46 缺失的本科教育，是否会有遗憾

15:24 基础医学教育，“基础”和“专科”的矛盾

20:30 医学生找工作，是否看成绩

24:16 医生为什么要做基础科研

29:31 做外科大夫需要哪些天赋

38:00 i人是否适合做外科大夫

41:44 科研需要哪些天赋

46:01 展望未来

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本期节目，和首都医科大学宣武医院的刘芃昊大夫一起聊一聊人工智能技术在神经外科中的应用。

01:00 大语言模型在门急诊中的应用

04:23 人工智能在手术技术中的应用

06:00 人工智能在科研中的应用

10:40 脑机接口的研究/应用现状，及与人工智能的结合

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本期节目，我们请到了上海寻因生物的创始人，微信公众号“基因检测与解读”的主理人，江湖人称“基因游侠”的周在威博士，一起探讨遗传变异解读的坑点与痛点。

05:30 参考基因组选择

06:37 假基因的处理

08:26 结构变异与拷贝数变异

12:43 基因-疾病关联的注释与数据库更新

24:10 ACMG guideline 探讨

我们应该用哪个reference genome：https://lh3.github.io/2017/11/13/which-human-reference-genome-to-use

全基因组结构变异工具ClinSV：genomemedicine.biomedcentral.com

外显子CNV算法：DECoN DOI: 10.1007/978-1-0716-2293-3_6

基因-表型关联：https://search.clinicalgenome.org/kb/gene-validity?page=1&size=25&search=

Multi nucleotide variant：www.nature.com

ACMG PM1证据：MCR missense OE doi: 10.1101/2024.04.11.588920

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本期节目，跟大家分享一下我上周末于中国科技会堂参加第七届协和母胎医学大会的所见所感~

“高新遗传学检测技术的广泛应用给母胎医学的发展带来了机遇和挑战。自2013年起，由北京协和医院联合多家单位连续承办了六届母胎医学大会，大会通过高水平的学术交流、权威的主题演讲、生动活跃的专家专题辩论等活动，梳理了母胎医学在中国的发展思路和道路，指引行业发展方向，促进国内外学术思想和实践的交融和碰撞，为促进我国母胎医学事业的规范发展起到了积极的促进作用。”

祝协和母胎医学大会越办越好！

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本期节目，跟大家聊一聊我在美国博后期间完成的第一个工作，本周刚刚发表于American Journal of Human Genetics （AJHG）。在此工作中，我们完成了世界首次将RNA-seq转录组测序在临床落地应用于孟德尔遗传病的诊断。

00：26 RNA-seq诊断背景介绍

09:55 本工作介绍

我的文章链接：10.1016/j.ajhg.2025.02.006

leafcutter：https://doi.org/10.1038/s41588-017-0004-9

outrider: 10.1016/j.ajhg.2018.10.025

fraser：10.1016/j.ajhg.2023.10.014

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本期节目，与温州医科大学周猛教授团队的焉冬雪一起聊一聊她近期发表于Nature Computational Science的工作“Leveraging pharmacovigilance data to predict population-scale toxicity profiles of checkpoint inhibitor immunotherapy”。本工作应用人工智能模型对肿瘤免疫治疗的公共数据进行挖掘，设计非常巧妙。我们共同探讨了本工作的设计、结果及颇为曲折的审稿过程。

02:11 项目设计与构思

03:32 什么是免疫检查点抑制剂

08:31 公共数据获取与算法选择

22:26 应用价值与局限性

24:22 审稿流程

29:44 公共数据挖掘的设计思路与技巧

Nature Computational Science文章链接：10.1038/s43588-024-00748-8

Food and Drug Administration Adverse Event Reporting System (FAERS）数据库：https://www.fda.gov/drugs/fdas-adverse-event-reporting-system-faers/fda-adverse-event-reporting-system-faers-public-dashboard

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由于领域内的青年教师们年终过于繁忙，本期节目还是由我自己给大家进行2024年的医学遗传年度盘点，分享三个这一年领域内的重要突破~

RNU4-2基因: 10.1038/s41586-024-07773-7

CHASERR基因: 10.1056/nejmoa2400718

人类串联重复的金标准构建: 10.1038/s41587-024-02225-z

人类串联重复数据库TR-gnomAD: 10.1016/j.cell.2024.03.004

https://www.nature.com/collections/jccbbdahji

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本期节目，和上海睿璟生物的CTO石涵博士，一起聊一聊人工智能在医学遗传中的应用。我们讨论了AI agent用于ACMG突变解读的自动化；基因组语言模型应用于突变致病性的预测；以及甲基化分子分型在肿瘤遗传中的应用。

03:39 AI agent用于ACMG突变解读

07:25 AI agent的成本控制

12:20 全新的基于贝叶斯推理模型的ACMG框架

16:57 基因组语言模型应用于突变致病性的预测

20:30 甲基化分子分型在肿瘤遗传中的应用

ACMG guideline 4.0：https://clinicalgenome.org/tools/clingen-summer-workshop-series-2023/sept-15-2023/

基因组语言模型：

GPN（基因组预训练网络）：https://hub.baai.ac.cn/view/20211

HyenaDNA：https://hazyresearch.stanford.edu/blog/2023-06-29-hyena-dna

Evo genetic foundation model：https://arcinstitute.org/tools/evo

脑肿瘤甲基化分子分型模型Sturgeon：10.1038/s41586-023-06615-2

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