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Yaniv Erlich

Yaniv Erlich es un científico israelí-estadounidense . Anteriormente se desempeñó como profesor asociado de Ciencias de la Computación en la Universidad de Columbia y fue director científico de MyHeritage . [1] El trabajo de Erlich combina la informática y la genómica .

Biografía

El Dr. Erlich nació en Israel . Obtuvo su licenciatura en Ciencias del Cerebro en 2006 en la Universidad de Tel Aviv y un doctorado en bioinformática en 2010 en la Escuela Watson de Ciencias Biológicas del Laboratorio Cold Spring Harbor . De 2010 a 2015, Erlich fue miembro del Instituto Whitehead del MIT . De 2015 a 2019, dirigió un laboratorio en la Universidad de Columbia sobre genómica computacional. [2] Desde 2020 hasta la actualidad, se ha desempeñado como director ejecutivo de Eleven Therapeutics. [3]

Trabajo científico

Información genómica mediante crowdsourcing

El equipo de Erlich publicó un estudio en la revista Science que informaba sobre la colaboración masiva de decenas de millones de registros genealógicos del sitio web Geni.com . [4] El equipo pudo crear un único árbol genealógico de 13 millones de personas que están todas conectadas y abarcan decenas de generaciones y más de 600 años de historia. [5] El estudio utilizó los datos para analizar la genética de la longevidad y la dispersión familiar [6]

En una línea de estudios diferente, Erlich y Joe Pickrell crearon un sitio web llamado DNA.Land para obtener conjuntos de datos genómicos de participantes en genómica de consumo. [7] El sitio web recopiló más de 130.000 conjuntos de datos hasta noviembre de 2018.

Privacidad genética

El grupo Erlich publicó varios estudios sobre el tema de la privacidad genética . En 2013, informaron sobre la posibilidad de recuperar el apellido de un hombre a partir de su conjunto de datos genómicos supuestamente anónimos, lo que puede llevar a rastrear su identidad completa. [8] La técnica explota la coherencia de apellidos y cromosomas Y en la mayoría de las sociedades. Por lo tanto, al comparar el cromosoma Y de la persona de interés con las bases de datos de genealogía genética de cromosomas Y, es posible en algunos casos inferir el apellido. El equipo estimó que el 12% de los hombres en los EE. UU. están sujetos a una recuperación exitosa del apellido. El equipo también demostró que después de recuperar el apellido, los identificadores demográficos básicos como la edad y el estado de residencia pueden permitir rastrear la identidad del individuo. Para demostrar el poder de la técnica, recuperaron la identidad de múltiples 1000 genomas mediante la inferencia del apellido.

En 2014, Erlich y Arvind Narayanan publicaron un estudio sobre técnicas de piratería informática para conjuntos de datos genómicos. [9] Ellos predijeron que las búsquedas autosómicas en GEDmatch pueden usarse para rastrear la identidad de personas anónimas una vez que la base de usuarios de GEDmatch alcance un cierto tamaño, lo que de hecho sucedió en 2018, donde el sitio web solía capturar al Golden State Killer .

En 2018, el equipo de Erlich publicó un estudio en Science que informaba que aproximadamente el 60% de los individuos estadounidenses de ascendencia europea tienen al menos un primo tercero coincidente en GEDmatch, lo que teóricamente puede permitir su identificación. [10] En dos o tres años, prácticamente cualquier persona de este grupo étnico puede ser rastreada teóricamente utilizando esta técnica, si continúa la tasa actual de crecimiento en GEDmatch. [11] El equipo sugirió una técnica de firma criptográfica para reducir la posibilidad de uso indebido de sitios web directos al consumidor por parte de búsquedas policiales.

Referencias

  1. ^ "Sitio web del laboratorio Erlich".
  2. ^ "Oradores de TEDxDanubia".
  3. ^ "Acerca de nosotros". Eleven Therapeutics . Consultado el 16 de abril de 2023 .
  4. ^ Kaplanis, Joanna; Gordon, Assaf; Shor, Tal; Weissbrod, Omer; Geiger, Dan; Wahl, Mary; Gershovits, Michael; Markus, Barak; Sheikh, Mona; Gymrek, Melissa; Bhatia, Gaurav; MacArthur, Daniel G.; Price, Alkes L.; Erlich, Yaniv (2018). "Análisis cuantitativo de árboles genealógicos a escala poblacional con millones de parientes". Science . 360 (6385): 171–175. Bibcode :2018Sci...360..171K. doi :10.1126/science.aam9309. PMC 6593158 . PMID  29496957. 
  5. ^ "Crowdsourcing: 600 años de historia humana". 13 de marzo de 2018.
  6. ^ Hotz, Robert Lee (marzo de 2018). "WSJ". Wall Street Journal .
  7. ^ "DNA.Land es un marco para recopilar genomas y fenomas en la era de la abundante información genética".
  8. ^ Gymrek, Melissa; McGuire, Amy L.; Golan, David; Halperin, Eran; Erlich, Yaniv (2013). "Identificación de genomas personales mediante inferencia de apellidos". Science . 339 (6117): 321–324. Bibcode :2013Sci...339..321G. doi :10.1126/science.1229566. PMID  23329047. S2CID  3473659.
  9. ^ Erlich, Yaniv; Narayanan, Arvind (2014). "Rutas para violar y proteger la privacidad genética". Nature Reviews Genetics . 15 (6): 409–421. doi :10.1038/nrg3723. PMC 4151119 . PMID  24805122. 
  10. ^ Erlich, Yaniv; Shor, Tal; Pe'Er, Itsik; Carmi, Shai (2018). "Inferencia de identidad de datos genómicos mediante búsquedas familiares de largo alcance". Science . 362 (6415): 690–694. Bibcode :2018Sci...362..690E. doi :10.1126/science.aau4832. PMC 7549546 . PMID  30309907. 
  11. ^ Murphy, Heather (11 de octubre de 2018). "El ADN de la mayoría de los estadounidenses blancos se puede identificar a través de bases de datos genealógicas". The New York Times .