来自个体参与者生物样本的多种类型数据的整合，可以提供人类健康和疾病涉及的分子因素和细胞过程的更全面观点，包括解开健康和疾病中的遗传和非遗传因素。这种方法在定义疾病亚型、识别生物标志物和发现药物靶点等领域有着巨大的前景。

“除了洞察个体疾病，该联盟的主要目标是开发可扩展和可推广的多组学研究策略以及分析这些大型复杂数据集的方法，”参与领导该联盟的国家人类基因组研究所（NHGRI）项目主任Joannella Morales博士表示。“我们预计这些策略最终将被其他研究团队采用，以确保该联盟的工作将对临床研究产生广泛而持久的影响。”

资料显示，大约一半的拨款将用于支持六个疾病研究中心的工作，这些研究包括脂肪肝、肝细胞癌、哮喘、慢性肾病和先兆子痫等疾病。这些研究中心将招募研究参与者，其中至少75%将来自基因组学研究中祖先背景代表性不足的群体。同时，研究中心还将收集关于参与者的生活环境及其健康社会决定因素的数据，与多组学数据结合使用。将多组学和环境数据进行整合，可以为导致疾病风险和结果的因素提供一个更全面的观点。

据悉，参与者提供的样本将在组学生产中心进行处理，该中心将使用高通量分子分析来生成基因组、表观基因组、转录组、蛋白质组和代谢组数据，这些数据将进行分析，以生成疾病和非疾病状态的分子谱。然后，数据分析和协调中心将所有数据整合到大型的、有组织的数据集中，并提供给科研人员进行进一步研究。

NIH awards $50.3 million for “multi-omics” research on human health and disease

https://www.nih.gov/news-events/news-releases/nih-awards-503-million-multi-omics-research-human-health-disease