用 Stoffel MPC 构建隐私基因组研究

I Built a Private Genomics Study with Stoffel MPC

大多数基因组研究都要求参与者上传不可更改的 DNA 数据，这带来了巨大的隐私风险。我利用 Stoffel MPC 构建了一个概念验证，让一百个模拟参与者在不暴露个人基因组的情况下，成功计算出了群体等位基因计数。在这个方案中，Monadic DNA 用户的基因型数据保留在手机上，仅通过 StoffelLang 编写的程序在多个 MPC 节点间进行安全聚合。实验表明，无需将原始数据集中到任何服务器，即可生成有效的研究结果。这不仅验证了 Stoffel MPC 在隐私保护计算中的可行性，也为未来构建不依赖中心化数据收集的基因组研究提供了新范式。