精准医学研究期盼精准落地-中国医药报

本报记者白毅精准医学是生物技术和信息技术在医学临床实践的交汇融合应用，是医学科技发展的前沿方向。在近日召开的第二届精准医疗与基因测序大会上，业内专家对精准医学研究的现状、未来和挑战进行了交流讨论，表达出希望精准医学研究尽快“精准落地”的期望。发展势头喜人国家卫生计生委医药卫生科技发展研究中心主任李青说，继人类基因组计划之后，国际上又先后开展了人类蛋白质组计划、单核苷酸多态性计划、肿瘤基因组计划、千人基因组计划等，巨大的投入带动了科技和经济的发展，但并没有解决疾病防治的根本问题。要使以组学为代表的前沿性研究真正转化为临床医疗实践，是一项艰巨的系统工程。虽然基因测序技术飞速发展，但临床医学研究的手段没有发生变化，这种不对称成为转化医学的最大瓶颈。在这种情况下，精准医学应运而生，2015年，美国总统奥巴马提出了精准医学计划。“奥巴马提出精准医学的概念，主要基于现在大规模的生物信息数据库非常充分以及数据组学的进展。”北京大学第一医院儿科及儿科癫痫中心主任姜玉武教授谈到，精准医学与循证医学的不同在于，循证医学是基于群体的结果，对个体的差异性重视不足；而精准医学能够通过基因、环境等的综合考虑，得出基于个体的诊疗模式。“开展精准医学研究是国家战略的需求，也是医学发展的内在规律。”中国医学科学院、北京协和医学院方福德教授认为。中国科学院生物物理研究所陈润生院士则欣喜地表示，近年来，精准医学在全世界蓬勃开展，精准医学的研究已经深入到各个角落。它不仅能够有效提高疾病诊治的效率，从长远来看，其意义在于有可能使整个医疗体系发生根本性的改变，也就是说，它将引导医疗体系从当前的诊断治疗逐步过度到健康保证，进而有可能导致新兴产业的出现。目前，国内各地围绕精准医学已经在蓬勃开展各种各样的事业，从医疗到产业，希望这样的势头能够带动全国健康事业的发展，带动相关产业的发展。今年，作为“十三五”开局之年，“精准医学研究”被纳入国家重点研发计划专项，整个科研、临床乃至产业界呈现出前所未有的蓬勃发展态势。李青介绍，该专项按照全链条部署、一体化实施的原则，部署了新一代临床用生命组学技术研发，大规模人群队列研究，精准医学大数据的资源整合、存储、利用与共享平台建设，疾病防诊治方案的精准化研究，精准医学集成应用示范体系建设等5个主要任务，涵盖25个方向，实施周期为20162020年。该专项强调，要系统加强精准医学研究布局，加快重大疾病防控技术突破，占据未来医学及相关产业发展主导权，重点打造我国生命健康产业发展的新的驱动力。抓住关键问题“考虑精准医学的发展，应该聚焦于特定的生物分子结构和功能与特定的表型（健康的或者疾病的）存在的内在联系和对应关系，这是最基本的科学内涵。”方福德谈到，精准医学的基本任务就是确定分子分型与健康或者疾病表型的对应关系。复杂性状疾病（慢病）涉及表型的多样性，所以其存在的分子型多样性（亚型）是精准医学研究的主要对象。由此看出，精准医学的核心问题是分子分型。抓住分子分型，精准医学就有可能逐渐达到我们期待的目标。美国的精准医学计划也是如此，其战略意图有两个，一是构建基因型与疾病表型的关系图（它的分子分型是拟检测几百万人的基因组测序，构建基因型、单倍型、基因组型与表型关系图谱，最终据此建立一套新的诊疗体系，以达到预防疾病、保护健康的目标），二是实现医学遗传学理论的转型。对于分子分型，方福德认为，有两个问题需要讨论，第一是分子分型确定亚型的抓手是什么。“以临床表型为抓手，以临床效果为检验标准，确定新分子亚型”是方福德给出的答案。第二个问题是分子分型与个性化诊疗。“有些人误认为，个性化就是个体化，一个人一个方案。实际上，现在所谓的个性化诊疗基本上是指小众分型、小众方案，一个人一个诊疗方案是不科学的，做不到也没有必要。目前我们能够做到小众分型、小众方案就可以。”方福德如此说。“从基因（组）学到基因组（生物学）再到疾病，这是精准医学研究的基本框架。”方福德指出，“十三五”期间，我国精准医学研究的重点是全链条设计基因（组）分型基因（组）生物学分型，要构建一个多维图谱（分子分型、疾病表型、疾病阶段这3个是最基本的维度），重点关注7大类慢病和罕见病，以大数据作为支持条件。在大数据方面，方福德建议解决好三方面的问题一是大数据与小样本的矛盾，二是不同层面和性质的大数据的处理与对接，三是大数据与医学问题的对接。精准应对挑战陈润生表示，当前精准医学刚刚起步，存在着巨大挑战。比如，我们现在对人类自身基因组的了解仅仅是极少部分，真正能解析的大约只有百分之几。大部分的遗传密码虽然很容易测得，但是我们对它的变化及其和疾病的关系还所知甚少。“精准医学的复杂性和难度在于标准化数据的采集与综合挖掘能力，这对我国来说仍然是一个重大挑战。”方福德认为，信息资料的知情同意和数据安全在我国仍是一个难题。大数据源头的质量控制和样本、队列、检测技术（组学、单细胞测序、单分子测序、质谱、微纳加工、微流控等），如果有一个不过关，精准医学就是无效的。李青也指出，精准医学的关键技术和重点任务是什么，到底哪些疾病适用于精准医学手段，健康队列研究到底应该如何组织，数据是否共享，都是应该解决的问题，“希望能够建立中国的精准医学体系”。“在我国精准医学研究计划的实施中，可能会遇到一些困难。”方福德表示，首先是研究的涵盖面大，这既增加了机会，也增加了整合的难度。其次是经费的支持问题。美国的精准医学计划，2015年国家的财政预算为97亿美元，2016年是2亿美元，总计117亿美元；而我国“十三五”计划5年时间仅为18亿人民币。第三，我国“拼盘”现象仍然存在，缺少长期、固定研究项目的系统工作积累。同时，大数据采集、传输、存储、处理与综合挖掘、资源共享、样本库/数据库的质量控制等，也亟待改观。此外，该计划在管理上也