医学遗传中心成立于2014年，2019年初更名为出生缺陷遗传学研究室，学术带头人为李巍教授，郝婵娟教授为研究室主任。主要致力于儿童重大遗传病的致病基因识别和新基因挖掘，并综合利用细胞生物学、分子生物学、基因组学、生物信息学、电生理学等先进技术手段进行遗传性疾病的发病机制研究，目前已成为北京市大型公立医院规模最大、独具特色的医学遗传学专业团队。2017年获批“出生缺陷遗传学研究北京市重点实验室”。

出生缺陷遗传学研究室现有工作人员20人，其中研究员2名，副研究员10名，助理研究员3名，博士后2名，技术人员3名；学历构成包括博士学历17名，本科学历3名；职称构成包括正高级职称2名，副高级职称10名，中级职称3名，初级职称3名。现有博士生导师3名、硕士生导师3名。

研究方向：

1.   重大遗传病的遗传学研究：在北京儿童医院院内开展遗传病基因检测临床服务的同时，重点关注重大遗传病的致病基因鉴定与挖掘，具体包括：遗传性骨病、白化病、遗传性呼吸系统疾病等。截止2024年11月，本科室通过临床服务和科研合作等方式进行基因检测和（或）遗传咨询的病例累计入组超过2200例，主要检测手段为WES或CNV-seq，阳性诊断率35%。同时在已有的数据基础上，积极采用RNA-seq、全基因组测序等技术，进一步提高遗传病的分子诊断率，并从多个角度挖掘遗传致病机制的可能。

2.   新生儿常见遗传病基因筛查的临床应用研究：自2015年启动以来，出生缺陷遗传学研究室联合福棠儿童医学发展中心8家成员单位开展的新生儿出生缺陷基因筛查项目。在完成多中心研究的基础上，NESTS项目组已经率先于北京儿童医院顺义妇儿医院、赤峰市妇幼保健院、保定市妇幼保健院等15家机构开展临床应用评价。经过近六年2万2千多例临床试点应用，验证了该方案的可行性，并完成了孕妇宣教、知情同意书签署、足跟血采集、上机测序、数据解读、报告签发和告知、遗传咨询、随访检查等闭环管理。由该项目支撑的相关成果“遗传性出生缺陷的病因学研究与综合防控实践”，获得第五届全国妇幼健康科学技术奖科技成果奖三等奖。2024年发表与课题直接相关的SCI论文2篇。

3.   遗传性疾病的发病机制研究：目前实验室在中科院遗传与发育生物学研究所、首都医科大学实验平台以及北京市儿科研究所等多个场地空间，建立了可开展质粒克隆、细胞培养、免疫印迹、免疫荧光、超微病理、电生理等实验的技术平台；依托已建立的技术平台，主要开展囊泡运输障碍引起的遗传性疾病的发病机理研究。主要研究内容包括：针对黑色素小体、血小板致密颗粒、内皮细胞WPB小体、肺II型上皮细胞板层小体、肾球旁细胞肾素颗粒等一些组织特异的溶酶体相关细胞器，鉴定其生物发生及分泌过程中新的组成及调控分子，深入研究这些细胞器生物发生的分子机制，探讨这些细胞器功能障碍导致的相关疾病的致病机制，为相关遗传性疾病的诊断和治疗奠定基础。

4.   病原高通量测序平台的搭建与临床应用：课题组已建立敏感性高、特异性强、操作简单、快速、且成本低廉针对难治重症病原体高通量测序（mNGS & tNGS）诊断技术，应用该技术已完成1713余例样本检测，结果提示病原高通量测序技术可有效提高儿童重症感染性疾病病原体检出水平，做到早期快速精准诊断。高通量测序技术用于儿科感染性疾病病原检测规范化方案或指南在全国普及推广。可为保障儿童健康，减少医疗费用支出，对北京地区开展儿童感染性疾病的防治工作起到积极的推动作用，并将产生良好的社会效益和经济效益。在此基础上，依托国家呼吸疾病（儿科）临床医学研究中心及中华医学会儿科分会呼吸学组、首都医科大学附属北京儿童医院集团所建立辐射全国四级诊疗协作网络，进一步在全国推广。从而切实提高儿科感染性疾病病原诊断水平，有效降低患儿家庭经济负担。

5.   儿童甲癌的多组学研究：通过对儿童甲癌的基因组以及单细胞水平的转录组学分析，深入了解儿童甲状腺癌的发展、异质性、微环境及潜在的治疗策略。主要内容包括：1. 细胞类型和状态的鉴定： 使用单细胞转录组学技术对儿童甲状腺癌肿瘤样本进行分析，识别和描述肿瘤细胞的不同类型、状态和亚群。这包括对肿瘤细胞的亚型、分化状态、代谢状态以及潜在的干细胞特征进行深入探究。2. 肿瘤异质性和演化： 分析肿瘤细胞间的异质性和进化过程。探索肿瘤细胞之间的转录组变化、表型演变和发展轨迹，以了解儿童甲状腺癌的发展过程及不同亚群之间的相互作用。3. 肿瘤微环境（TME）： 研究儿童甲状腺癌的肿瘤微环境，包括免疫细胞、血管组织、间质细胞等的组成、状态和相互作用。了解TME对肿瘤发展和治疗反应的影响。4. 潜在的治疗靶点和机制： 确定在单细胞水平上与儿童甲状腺癌相关的关键基因、通路或蛋白质，探索潜在的治疗靶点。了解儿童甲状腺癌肿瘤细胞对特定药物或治疗方法的敏感性和抵抗性。5. 数据整合和分析：对单细胞测序数据进行分析、整合和解释。利用生物信息学工具和统计学方法来解释和解析大规模单细胞数据，以提取儿童甲状腺癌关键信息。这些方向将有助于全面了解儿童甲状腺癌在细胞层面的复杂性，并为了解其病理生理机制、发展模式以及针对性治疗的研发提供重要的基础和指导。

6.   生物信息学方面的研究： 1. 硬件方面：依托高性能计算机集群和一组存储服务器，生物信息计算存储平台包括24台机架式服务器，总存储空间1.4PB、总内存16TB，超过1500个CPU物理核心，峰值计算能力140TFLOPS。 2. 软件方面：能完全本地化开展30xWGS、WES和RNA-seq等多种二代测序下机数据处理工作，进一步完善一系列组学分析工具。为应对常规遗传基因数据解读工作，主要使用python、R和shell 等脚本语言，结合开源生物信息学软件进行数据预处理、数据模拟、可视化分析工作。 3. 转录组方面：从儿童罕见病队列样本中选择关于有候选致病基因的未诊断样本，加测外周血转录组，寻找患儿携带的致病变异是否存在异常表达事件，结合临床证据综合研判，筛选出每个入组样本的真正独有的致病变异。通过探索新的方法学，助力整体诊断率的提升。4. 单细胞方面：收集构建横纹肌肉瘤样本，开展单细胞测序，最终构建儿童横纹肌肉瘤单细胞转录图谱，并进行肿瘤拟时序分析、细胞间相互作用、转录因子和预后相关标志物的分析。