NIAID 集中测序方案
背景：
称为“测序”的基因测试可帮助研究人员查看 DNA。 基因由DNA组成，是我们身体运作的指令。 我们都有成千上万的基因。 DNA 变异是两个人之间基因的差异。 我们都有很多变体。 大多数是无害的，有些会导致差异，例如蓝色或棕色的眼睛。 一些变体会导致健康问题。
客观的：
了解免疫疾病的遗传学、各种健康状况，以及根据本协议执行的临床基因组学和遗传咨询服务的结果。
合格：
其他 NIH 人类受试者研究方案的参与者 - 在 NIH 临床中心 (CC) 或儿童国家卫生系统 (CNHS) -（0-99 岁），以及在特定情况下，他们的生物学亲属
设计：
研究人员将研究从血液、唾液或其他组织样本中提取的参与者的 DNA，包括我们可能存储在 NIH 的先前收集的样本。 研究人员将非常详细地查看参与者的 DNA。 我们正在寻找参与者和其他人之间 DNA 序列或结构的差异。
参与者将收到以下结果：
- 对他们的健康很重要
- 已在临床实验室得到证实
- 建议他们可能有患严重疾病的风险，这些疾病可能会影响您当前或未来的医疗管理。
我们返回给参与者的一些遗传信息的重要性可能不确定。
如果基因测试结果与参与者的 NIH 评估无关，那么我们通常不会报告：
- 正常变体
- 有关没有有效治疗的进行性、致命疾病的信息
- 携带者状态（您不具备但可以继续传播的条件）
样本和数据将被保存以供未来研究。
个人数据将尽可能保密。
如果未来的研究需要新信息，可以联系参与者。
研究概览
详细说明
研究设计：本研究作为 NIH 人类受试者研究的集中测序方案，以促进标准化并巩固参与项目的基因型和表型数据的累积。 NIH CC 和 CNHS 的其他 NIH 研究的参与者，包括基因检测，可以参加本协议，基因检测将根据本协议进行
学习。
目的：主要：生成和分析有关遗传对多种免疫疾病和其他健康的贡献的证据
NIH 校内研究计划 (IRP) 研究的条件。
次要：生成和分析有关临床基因组学和遗传学过程和结果的证据
根据本协议执行的咨询服务。
终点：主要：对免疫疾病和其他健康状况的离散遗传贡献，明确包括：
确定的遗传疾病。
新的遗传缺陷。
与既定遗传相关的新表型
障碍。
次要：关于如何改进本协议和相关计划的临床基因组服务的证据基础。
精确度
美国国家过敏和传染病研究所 (NIAID) 的研究人员使用下一代测序技术来帮助确定遗传对免疫疾病的贡献。 这些努力提高了 NIAID 子集的分子诊断率
参与者以及对宿主防御和免疫调节中的细胞和信号通路的基本见解。
尽管取得了这些成功，但基因组数据的分析和解释仍然是一个巨大的挑战。 简单地说，研究人员不了解大多数人类遗传变异的功能和临床后果。 NIAID 和校内研究项目都是如此。 要在这一领域取得进展，需要采取协调、系统和透明的方法来
临床基因组学研究。
该协议专门针对基因检测，明确旨在加强临床护理并加强 NIH 参与项目的研究。 先证者将提供用于基因检测的生物标本，并将被要求参加一项主要协议，该协议将执行主要临床和研究评估。 该协议作为一个工具
计划性工作，包括标准化表型分析、通过临床研究信息系统 (CRIS) 进行测试排序、样本收集和分离、核酸分析、生物信息学、临床解释、CRIS 报告、遗传咨询以及支持有效使用基因组学作为研究工具在整个校内课程中。 基因检测结果和数据（根据要求）将与研究团队共享，用于共同注册给定参与者的协议。 总的来说，提高流程标准化将支持数据完整性和效率，同时仍然满足研究人员灵活性的需求。
研究类型
注册 (估计的)
联系人和位置
学习联系方式
- 姓名：Morgan N Similuk
- 电话号码：(301) 435-6691
- 邮箱：morgan.similuk@nih.gov
学习地点
-
-
District of Columbia
-
Washington D.C.、District of Columbia、美国、20010
- 招聘中
- Children's National Health System
-
接触：
- Michael Keller, MD
- 电话号码：202-476-5843
- 邮箱：mkeller@childrensnational.org
-
-
Maryland
-
Bethesda、Maryland、美国、20892
- 招聘中
- National Institutes of Health Clinical Center
-
接触：
- For more information at the NIH Clinical Center contact Office of Patient Recruitment (OPR)
- 电话号码：TTY dial 711 800-411-1222
- 邮箱：ccopr@nih.gov
-
-
参与标准
资格标准
适合学习的年龄
接受健康志愿者
取样方法
研究人群
描述
- 参与者纳入标准：
必须满足以下条件之一：
- 先证者参与者：必须患有他们共同注册的另一项 NIH 协议正在调查的疾病。
- 生物学亲属：与先证者参与者具有生物学相关性，并且没有在另一项 NIH 协议中调查的疾病。
- 健康志愿者：与先证者参与者无关，并且没有在另一 NIH 协议中调查的疾病。
- 0-99岁。
- 参与者必须愿意接受基因检测。
- 参与者必须愿意允许存储样本以供将来研究。
- 参与者必须愿意共享他们去识别化的基因组数据，例如在基因型和表型数据库 (dbGaP) 等受控访问数据库中。
- 成年健康志愿者必须能够提供知情同意。
参与者排除标准：
研究者认为禁忌参与本研究的任何情况都是排除的理由。
联合招生指南：
先证者必须在另一个 NIH 注册 - 在 NIH CC 或 CNHS - 协议作为他们进行临床和研究评估的主要协议。 先证者的亲属可能被纳入本协议，无论其亲属是否被纳入另一个 NIH 协议。 但是，我们可能会优先招募符合其他 NIH 协议并已对这些协议进行仔细表型分析的亲属。 仔细的表型分析很重要，即使对于表面上健康的参与者也是如此。 由于主要研究团队最适合表征其参与者的表型，因此将根据主要方案对共同登记的亲属进行表型分析。
子研究纳入标准：
- 14-99岁。
- 英语语言能力。
- 提供知情同意的能力。
子研究排除标准：
- 过去曾从该协议中获得阳性遗传结果。
- 研究者认为禁忌参与该子研究的任何情况。
学习计划
研究是如何设计的？
设计细节
- 观测模型：以家庭为基础
- 时间观点：预期
队列和干预
团体/队列 |
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生物学亲属
先证者的生物学亲属，他们可能也可能不参与先证者的转诊协议。
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健康志愿者
选择内部控制
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先证者
在 NIH 或 CNHS 登记的另一项 NIAID 协议中，患有疾病的参与者正在接受调查。
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研究衡量的是什么？
主要结果指标
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
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识别与免疫疾病相关的新型遗传缺陷
大体时间：根据基因组数据分析
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识别与免疫疾病相关的新型遗传缺陷
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根据基因组数据分析
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识别与已确定的遗传缺陷相关的新型临床表型
大体时间：根据基因组数据分析
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识别与已确定的遗传缺陷相关的新型临床表型
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根据基因组数据分析
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识别已确定的免疫系统遗传疾病
大体时间：根据基因组数据分析
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在某些情况下，识别已确定的免疫系统遗传疾病，以及免疫系统以外的已知遗传疾病
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根据基因组数据分析
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次要结果测量
结果测量 |
措施说明 |
大体时间 |
|---|---|---|
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如何改进本协议和相关计划的临床基因组服务的证据基础。
大体时间：5.1.1.注册/基线报告理解调查和半结构化电话访谈
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研究根据本协议进行的临床基因组学和遗传咨询服务的过程和结果。
这些研究将使用调查、访谈和其他社会和行为研究方法，从研究参与者那里收集关于他们对他们的状况和参与本协议的看法、经历和态度的数据。
这些额外研究的目标是改进 17-I-0122 协议下提供的服务，并为其他进行类似研究的研究人员提供证据基础。
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5.1.1.注册/基线报告理解调查和半结构化电话访谈
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合作者和调查者
调查人员
- 首席研究员：Morgan N Similuk、National Institute of Allergy and Infectious Diseases (NIAID)
出版物和有用的链接
一般刊物
- Similuk MN, Yan J, Ghosh R, Oler AJ, Franco LM, Setzer MR, Kamen M, Jodarski C, DiMaggio T, Davis J, Gore R, Jamal L, Borges A, Gentile N, Niemela J, Lowe C, Jevtich K, Yu Y, Hullfish H, Hsu AP, Hong C, Littel P, Seifert BA, Milner J, Johnston JJ, Cheng X, Li Z, Veltri D, Huang K, Kaladi K, Barnett J, Zhang L, Vlasenko N, Fan Y, Karlins E, Ganakammal SR, Gilmore R, Tran E, Yun A, Mackey J, Yazhuk S, Lack J, Kuram V, Cao W, Huse S, Frank K, Fahle G, Rosenzweig S, Su Y, Hwang S, Bi W, Bennett J, Myles IA, De Ravin SS, Fuss I, Strober W, Bielekova B, Almeida de Jesus A, Goldbach-Mansky R, Williamson P, Kumar K, Dempsy C, Frischmeyer-Guerrerio P, Fisch R, Bolan H, Metcalfe DD, Komarow H, Carter M, Druey KM, Sereti I, Dropulic L, Klion AD, Khoury P, O' Connell EM, Holland-Thomas NC, Brown T, McDermott DH, Murphy PM, Bundy V, Keller MD, Peng C, Kim H, Norman S, Delmonte OM, Kang E, Su HC, Malech H, Freeman A, Zerbe C, Uzel G, Bergerson JRE, Rao VK, Olivier KN, Lyons JJ, Lisco A, Cohen JI, Lionakis MS, Biesecker LG, Xirasagar S, Notarangelo LD, Holland SM, Walkiewicz MA. Clinical exome sequencing of 1000 families with complex immune phenotypes: Toward comprehensive genomic evaluations. J Allergy Clin Immunol. 2022 Oct;150(4):947-954. doi: 10.1016/j.jaci.2022.06.009. Epub 2022 Jun 24.
- Zainab R, Kaur S, Lack J, Similuk M, Tandon M, Ghosh R, Seifert BA, Tokita M, Flippo C, Yan J, Walkiewicz M, Chittiboina P, Tatsi C. Genetic evaluation of pediatric pituitary adenomas and USP8-related genotype-phenotype correlations in Cushing's disease. Pituitary. 2025 Aug 14;28(5):92. doi: 10.1007/s11102-025-01557-6.
- Beers BJ, Similuk MN, Ghosh R, Seifert BA, Jamal L, Kamen M, Setzer MR, Jodarski C, Duncan R, Hunt D, Mixer M, Cao W, Bi W, Veltri D, Karlins E, Zhang L, Li Z, Oler AJ, Jevtich K, Yu Y, Hullfish H, Bielekova B, Frischmeyer-Guerrerio P, Dang Do A, Huryn LA, Olivier KN, Su HC, Lyons JJ, Zerbe CS, Rao VK, Keller MD, Freeman AF, Holland SM, Franco LM, Walkiewicz MA, Yan J. Chromosomal microarray analysis supplements exome sequencing to diagnose children with suspected inborn errors of immunity. Front Immunol. 2023 May 5;14:1172004. doi: 10.3389/fimmu.2023.1172004. eCollection 2023.
- Ferre EMN, Yu Y, Oikonomou V, Hilfanova A, Lee CR, Rosen LB, Burbelo PD, Vazquez SE, Anderson MS, Barocha A, Heller T, Soldatos A, Holland SM, Walkiewicz MA, Lionakis MS. Case report: Discovery of a de novo FAM111B pathogenic variant in a patient with an APECED-like clinical phenotype. Front Immunol. 2023 Feb 17;14:1133387. doi: 10.3389/fimmu.2023.1133387. eCollection 2023.
研究记录日期
研究主要日期
学习开始 (实际的)
初级完成 (估计的)
研究完成 (估计的)
研究注册日期
首次提交
首先提交符合 QC 标准的
首次发布 (实际的)
研究记录更新
最后更新发布 (实际的)
上次提交的符合 QC 标准的更新
最后验证
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