一位密碼學家和一位遺傳學家走進一間研討室。一個小時後，在聽完密碼學家的演講後，遺傳學家拿著一張寫滿潦草字跡的餐巾紙走近他。密碼學家皺了皺眉頭，然後點了點頭。近兩年後，他們揭示了他們共同努力的成果：一種無需真正看到任何人的基因就能找到有害突變的演算法。
斯坦福大學的密碼學家 丹·博內 和遺傳學家 吉爾·貝赫拉諾 以及他們的學生的目標是保護分享其基因資料的患者的隱私。快速且經濟的基因組測序已經 啟動 了 一場革命，在 個性化醫療 領域，使醫生能夠精準定位疾病的病因並提出量身定製的解決方案。挑戰在於，此類比較通常依賴於檢查許多不同患者的基因，包括來自無關機構和研究的患者。做到這一點的最簡單方法是讓護理人員或科學家獲得患者的同意，然後將每個基因的每個字母釋出到 匿名資料庫 中。這些資料通常受許可協議和受限註冊保護，但最終防止其被共享、去匿名化 或濫用的唯一因素是使用者的良好行為。理想情況下，研究人員（例如，被駭客攻擊或加入保險公司的研究人員）洩露資料不僅應是非法的，而且應該是不可能的。
當患者分享他們的基因組時，管理資料庫的研究人員面臨著艱難的選擇。如果向社群公開整個基因組，患者將面臨未來 歧視 的風險。例如，雷迪兒童基因組醫學研究所的執行長斯蒂芬·金斯莫爾遇到許多不願將其基因組與生病的孩子進行比較的軍人父母，他們擔心如果軍方得知有害突變，他們會被解僱。另一方面，如果科學家只分享基因組的摘要或有限片段，其他研究人員可能難以發現疾病遺傳中的關鍵模式，也難以查明個別患者健康問題的遺傳原因。
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博內和貝赫拉諾承諾使用一種稱為安全多方計算 (SMC) 的密碼學概念來實現兩全其美。實際上，這是一種解決“百萬富翁問題”的方法——一個假設的情況，其中兩個人想確定誰最富有，而無需透露他們的淨資產。SMC 技術非常適合這種推測性示例，但除了一個 丹麥甜菜拍賣，它們幾乎從未投入實踐。斯坦福大學小組的工作，上週在《科學》雜誌上 發表，是首次將這種令人難以置信的技術應用於基因組學的成果之一。新演算法允許患者或醫院保持基因組資料的私密性，同時仍然與遙遠的研究人員和臨床醫生合作，以發現與疾病相關的突變——或者至少這是希望。為了得到廣泛採用，新方法將需要克服通常使密碼學創新蒙塵的相同實用障礙。
隱藏和尋求的答案
直覺上，博內和貝赫拉諾的計劃似乎很荒謬。如果有人能看到，他們就可以洩露它。他們怎麼能從他們看不到的基因組中推斷出任何東西？但是密碼學家多年來一直在努力解決這類問題。“密碼學讓你做很多事情，比如 [SMC]——隱藏資料並且仍然對資料進行操作，”博內說。當貝赫拉諾參加博內關於密碼學最新進展的演講時，他意識到 SMC 非常適合基因組隱私。
斯坦福團隊與基因組學相結合的特定 SMC 技術被稱為姚氏協議。例如，假設愛麗絲和鮑勃——密碼學家想象中 始終存在 的人物——想要檢查他們是否在基因X 中有共同的突變。在姚氏協議下，愛麗絲（只知道她自己的基因組）寫下她和鮑勃基因的每種可能組合的答案。然後，她將每個答案加密兩次——類似於將其鎖定在兩層門後——並與鮑勃合作，透過巧妙地安排一個用於導航的密碼學分叉路徑花園來找到正確的答案。
她設定了與她的基因可能性對應的外層“門”。稱它們為“愛麗絲門”：如果鮑勃進入 3 號門，他在裡面找到的任何答案都將假定愛麗絲具有遺傳變異 3。在每個愛麗絲門後面，愛麗絲添加了第二層門——“鮑勃門”——對應於鮑勃基因的選擇。每個門的組合都引向愛麗絲和鮑勃基因對應對的答案。然後，鮑勃只需獲得正確的“鑰匙”（本質上是密碼）即可解鎖門。透過打亂門的順序並仔細選擇誰能看到哪些鑰匙和標籤，愛麗絲可以確保鮑勃能夠解鎖的唯一答案是正確的答案，同時仍然防止她自己瞭解鮑勃的基因，反之亦然。
使用這個過程的數字等效物，斯坦福團隊演示了三種不同的隱私保護基因組分析。他們在患有四種罕見疾病的患者中搜索最常見的突變，在所有情況下都找到了已知的致病基因。他們還透過將嬰兒的基因組與其父母的基因組進行比較來診斷嬰兒的疾病。也許研究人員最大的勝利是透過讓兩家醫院在其基因組資料庫中搜索具有相同突變的患者來發現一種以前未知的疾病基因。在所有情況下，患者的完整基因組都從未離開其護理提供者的手中。
可能性的證明
挪威癌症登記處主任 吉斯克·厄爾辛 表示，除了患者的益處之外，將基因組保密還將大大緩解那些基因組資料庫管理者的擔憂，他們擔心資料洩露對信任的影響。“我們[必須]始終保持稍微多一點的神經質，”她說。基因組隱私同樣為“二度和三度親屬，[他們]共享很大一部分基因組”提供了幫助，貝赫拉諾的學生、本文的第一作者之一卡蒂克·賈加迪什指出。貝赫拉諾進一步指出，當基因組學家發現與其工作無關的有害突變時，他們面臨著難題。如果大多數基因保持隱藏狀態，那麼基因組學家必須掃描或與患者討論哪些突變的道德問題就不會出現。
貝赫拉諾認為 SMC 技術使基因組隱私成為一種切實可行的選擇。“從某種意義上說，這是一種政策宣告。它說，‘如果你既想保持基因組的私密性，又想將其用於自身利益和他人的利益，你可以。你應該要求給你這個機會。’”
其他研究人員和臨床醫生，儘管同意該技術在技術上是合理的，但擔心它在實踐方面面臨著一場艱苦的鬥爭。哥倫比亞大學計算機科學和計算生物學助理教授亞尼夫·埃利希預測，這項技術最終可能會像 PGP（“相當好的隱私”）加密一樣。儘管它作為一種加密電子郵件的工具具有技術優勢，但 幾乎沒有人 使用 PGP——主要是因為密碼學通常很難使用。可用性是醫療從業者特別關心的問題：幾位人士呼應了埃利希的觀點，即他們的首要任務是儘快診斷和治療疾病，這使得過程中的任何摩擦都無法容忍。“作為工具箱中的工具，它很棒，”埃利希說，“但我的感覺……是該領域並沒有朝著這個方向發展。”
金斯莫爾、埃利希和其他人也對該論文的方法是否能解決研究和臨床界關注的一些實際問題持懷疑態度。例如，他們認為很難將其直接應用於腫瘤學，在腫瘤學中，基因組主要與詳細的醫療和症狀記錄結合使用。
儘管如此，金斯莫爾和埃利希確實看到了一些用更廣泛的基因組共享來取代當今笨重的資料管理機制的潛力。無論如何，貝赫拉諾的結論不是基因組隱藏註定會發生，而是這是一種技術上的可能性。“你可能會認為我們別無選擇：如果我們想使用資料，就必須公開資料。” 現在我們知道事實並非如此，接下來該怎麼做取決於社會。