田埂

近期的醫(yī)學網絡熱詞，莫過于“精準醫(yī)療”了，因為給它做廣告的是美國總統奧巴馬，而在奧巴馬身后，是現任NIH（美國國立衛(wèi)生研究院）的主任Francis Collins和NCI（美國國家癌癥研究所）的所長Harold E. Varmus兩位大牛。這兩位人物管理著美國醫(yī)學研究最主要的研究領域。如此高調、如此大規(guī)模的研究計劃，其目標是什么？對科學研究將會產生哪些影響？又將如何改變未來的醫(yī)學模式？我國是否應該跟進？

什么是“精準醫(yī)療”？

“精準醫(yī)療”（ Precision Medicine，PM），是一種基于病人“定制”的醫(yī)療模式，在這種模式下，醫(yī)療的決策、實施等都是針對每一個病人個體特征而制定的，疾病的診斷和治療是在合理選擇病人自己的遺傳、分子或細胞學信息的基礎上進行的。

精準醫(yī)療所使用的工具，通常包括分子診斷、影像以及相應的軟件等。精準醫(yī)療的概念是“個體化醫(yī)療”的延伸，是在生物分子基礎上的、因人因病而異的、更加精確的個體化醫(yī)療。

從概念可以看出，病人個人的遺傳信息（基因組）是精準醫(yī)療的支撐基礎，也就是對基因組信息的詳細注釋，以及臨床化使用，才能保證精準醫(yī)療的實施。

精準醫(yī)療計劃（Precision Medicine Initiative），是奧巴馬于2015年國情咨文演講中宣布的新的大規(guī)模研發(fā)項目，白宮官網隨后發(fā)布精準醫(yī)療計劃的相關細節(jié)：2016年，美國財政預算計劃撥付給NIH、美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）、美國國家醫(yī)療信息技術協調辦公室（ONC）等機構共2.15億美元用于資助這方面的科學研究、創(chuàng)新發(fā)展。

毫無疑問，該計劃包含的投資將加快在基因組層面對疾病的認識，并將最新最好的技術、知識和治療方法提供給臨床醫(yī)生，使醫(yī)生能夠準確了解病因，針對性選擇用藥，既能避免不必要的浪費，也能減少相應副作用的產生。

讀懂人類基因組“天書”

有人說由6國科學家、用10年時間、花費30億美元的“人類基因組計劃”（Human Genome Project，HGP）所完成的人類基因組“天書”，是通往解密人類健康與疾病的“密碼本”。但是從2003年HGP宣布完成，到2007年新一代測序出現以前，HGP雖然在很大程度上加速了人類基因研究的步伐，但是普通人卻很難切實感受到這張圖給自己帶來了什么變化。

核心問題就是，人類基因組的“天書”太長，每一個人的“天書”都不一樣，而這本書每一個字都可能被“寫錯”而變成一本“錯字天書”，但是不讀一遍挑不出錯字，讀一遍的話，你會發(fā)現要花數年的時間，而且要花費巨額資金。看起來，這本書普通人是沒法讀的。

2007年以來，隨著高通量測序技術的出現，一個人的基因組測序可以在數周內完成。2008年11月的《自然》雜志封面，同時刊登了包括黃種人、黑色人種和白種人白血病患者在內的三個個人基因組圖譜，開啟了“個人基因組”時代。測序一個人的基因組已經從花費數十億美元，降低到數百萬人民幣水平，但是依然昂貴。

2015年1月30日，美國華盛頓，奧巴馬在白宮發(fā)表講話提出“精準醫(yī)療”計劃，呼吁增加生物醫(yī)學研究經費和加大投資，以取代目前所謂“一刀切”的用藥辦法。

科學家們先后啟動了數個大型的基因組研究計劃，如美國的“腫瘤基因組路線圖計劃”（The Cancer Genome Atlas， TCGA）、“千人基因組計劃”（1000 Genomes Project）、“國際腫瘤基因組計劃”（International Cancer Genome Consortium， ICGC）等，試圖通過測序上萬例正常人和腫瘤病人的基因組，加深對基因組的認識。隨著2014年初，Illumina公司宣布Hiseq X10系統將測序一個人的基因組的試劑價格降低到1000美元，也就是7000元人民幣，使得“人人基因組”成為可能。

隨后，英國首先宣布了測序10萬人基因組的計劃，并由“國民健康服務”（National Health Service）下屬的 “衛(wèi)生部門”（Department of Health）組織成立了“Genome England”公司，專門用于運行英國10萬人基因組項目，旨在通過建立透明的基于倫理和科學設計的項目，用基因組學手段使病人獲益。

在這樣的大背景下，奧巴馬“再也坐不住了”，作為測序技術領先者的美國不能在基因組應用上自甘落后，因此啟動“精準醫(yī)療計劃”可以說正是時候。如果太早，則花費巨大，如果再晚一些，那么可能延誤基因組信息造福人類的步伐，美國也可能在基因組應用上落后英國。“精準醫(yī)療計劃”要通過數年的時間，完成100萬人的基因組測序，并將這些數據進行整合，打通從基因組數據到臨床應用的道路。

基因組是人類基因的總和，要了解基因組的信息，需要對基因組進行測序，稱為“全基因組”測序。當我們擁有了全基因組測序的數據，就像HGP那張圖一樣，我們已經讀過一遍自己的“天書”了。當然，只讀一遍是不夠的，要對這本書進行注解，這本書哪里有錯字，哪里順序錯了，哪里頁碼錯了，這些錯誤都可能是疾病產生的原因。這時候，我們需要一本“標準的天書”，與其進行比對，才能知道哪里不一樣。科學家繪制的第一本“標準的天書”，就是“人類基因組”計劃所繪制的那本。但是人類基因組的“天書”本來就不只一本，科學家們花了數年時間繪制了數萬本的“天書”出來，“天書”越多，最終精確到每一個字的更換都能找到一本書來讀，看看有什么不同的意思，這樣我們就真正的讀懂了這本“天書”。

基因組學數據如何支撐

現代的醫(yī)學診斷模式，一般是癥狀體征+輔助檢查+影像學資料，具有相同或者相似癥狀指標的患者，將使用同樣的治療方案。比如，臨床上用于抗凝的華法林（Warfarin），此藥在血栓性疾病如下肢深靜脈血栓等情況下廣泛使用。近年的臨床觀察發(fā)現，雖然具有相同癥狀，但是不同病人對華法林使用的個體差異很大，而這些差異跟病人本身的基因背景有直接的關系，美國FDA在2010年2月修改了華法林的藥物說明書，因為劑量的基因特異性，在開具該處方藥前，建議對CYP2C9、VKORC1進行基因檢測，針對不同的基因類型進行藥物劑量調整。

華法林的例子告訴我們，不同人的基因型不一樣，可能對同一藥物有著不同的藥代動力學和藥效動力學特點，而造成不同的用藥效果。這些都是傳統的醫(yī)療體系不具備的。事實上“是藥三分毒”，藥物的毒副作用也是臨床上需要面對的問題。針對基因的個體用藥，對藥物的代謝和毒理進行很好的評估，那么就可以達到既有效又安全的理想用藥效果。

類似華法林這種針對性的藥物相關基因檢測，已經是“事后”而為。真正的精準醫(yī)療是先掌握基因組信息，一旦出現疾病癥狀就可以針對性治療，甚至預防疾病的發(fā)生。例如，目前已經在國內逐步推廣的“藥物敏感性耳聾（mtDNA 1555A>G）”基因檢測，這種基因型是線粒體上的一個位點，遵從母系遺傳規(guī)則，從母親遺傳給孩子，帶有這種基因型的人，如果使用氨基糖甙類藥就會造成不可逆的藥物性耳聾。進行基因檢測，確認存在藥物性耳聾的相關基因，避免使用相應藥物，就可有效避免藥物敏感性耳聾的發(fā)生。這種用藥致聾占我國2780萬聽力殘疾者的5%～12%，也就是139萬～333萬人可以通過用藥警示而避免致聾。

筆者曾經參與過一個腫瘤病人的診斷和治療工作，這是一例“腦膠質母細胞瘤”，初次手術后采用常規(guī)的放療聯合替莫唑胺化療，初步治療有效，但是6周后復發(fā)了，復發(fā)手術時我們同時對原發(fā)和復發(fā)腫瘤進行了全基因組測序，分析了腫瘤突變，發(fā)現有一種靶向藥物貝伐單抗（抗VEGF單克隆抗體）的靶點存在，我們選用貝伐單抗進行治療，復發(fā)腫瘤治療有效。但是數周后腫瘤再次復發(fā)，我們再次使用在基因組數據里找到的另外一個突變對應的藥物舒尼替尼，這種藥物一般用于胃腸道腫瘤的治療，并非標準的治療腦膠質母細胞瘤的藥物，但是這次我們確信腫瘤組織中相應突變的存在，并在征求病人和家屬同意的基礎上使用了舒尼替尼，用藥效果非常好，腫瘤迅速得到控制。腫瘤之所以難治就是因為突變本身很復雜，而且“異質性”很高，所以基于定性定量的腫瘤基因組測序和分析的信息就非常寶貴，是比傳統的病理報告更精準有效的分型和治療依據。

全基因組測序針對個人醫(yī)療的意義在于，我們可以直接診斷幾乎所有已知的遺傳病，可以了解藥物代謝相關的基因并評估藥效，可以了解已知的性狀特征，可以對復雜疾病的風險進行評估。在公布的第一個中國人基因組中，研究者發(fā)現其擁有重度耳聾基因GJB2的一個等位基因，提示他可能會在老年發(fā)生耳聾，也能推斷其后代獲得先天重度耳聾基因的風險;其基因組中有煙草成癮基因的存在，而測試者本人確實是一名重度煙民;同時預測了其發(fā)生“阿爾茲海默癥”的風險等。

這里還有個有趣的故事，作為“DNA之父”的詹姆士·沃森（James Watson）于2007年將自己的個人基因組數據分享給全人類。而沃森在一次采訪中，因為聲稱非洲黑人不如白種人聰明而引發(fā)公眾的一片抗議聲。然而，研究人員在分析了沃森的基因組后發(fā)現，他本人有16%的基因可能源自一位非洲裔黑人祖先，而大多數歐洲后裔只攜帶不到1%的黑人基因。這表明，沃森的曾祖父母或外曾祖父母中可能有非洲人。這一點也提示我們，有了自己的基因信息，我們幾乎可以了解一切相關的遺傳信息。試想，如果每個人都有自己的基因組信息并且共享，我們可以構建一個全世界一家親的遺傳圖譜，這樣我們遺傳意義上的“親戚”都能被找到。

科研和醫(yī)療模式面臨改變

目前的疾病研究模式，以構建動物模型進行實驗研究為主要手段。但是疾病的動物模型跟人體往往有差別，即便在動物模型上進行成功的實驗，到人體上往往難以重復。

精準醫(yī)療計劃測序基因組的同時，還將搜集所有可能的表型信息，將基因和表型結合起來。在擁有了大規(guī)模的基因組數據，也就是上百萬人的基因組數據以后，我們如果想研究某一種疾病，即便是人口中發(fā)病率僅為0.1%的疾病，我們也可以找到100個人同時有這種病，并將他們的基因組數據放在一起，尋找共性，通過計算機的計算和合理的統計算法和計算模型尋找可能的致病基因。

人類疾病的研究模式將從目前主要由“假設驅動”，轉變?yōu)椤皵祿寗印?。而藥物的開發(fā)也將以基因信息為基礎，區(qū)分不同病人的不同基因基礎，進而設計和生產藥物。我們更可以想象，不遠的將來，在大規(guī)?；蚪M信息的基礎上，計算機將可能模擬整個生命過程，預判我們可能生哪些病，早期發(fā)現、早期診斷、早期治療。

近年來，除了基因組學以外，包括蛋白質組、代謝組等組學也在迅速的發(fā)展，這些“組學”數據對我們評估自己的健康有很重大的意義。

這里給出一個有參考價值的實例：“個體化組學”的先行者、斯坦福大學遺傳和個體化組學中心主任Michael Snyder教授，他通過定期檢測自己的代謝組，發(fā)現自己的糖代謝出現異常，通過咨詢醫(yī)生，醫(yī)生發(fā)現他的糖代謝雖然沒有達到疾病水平，但是也超過正常值，但這種改變在臨床不易早期發(fā)現。

這種癥狀在醫(yī)學上叫做“前驅糖尿病”（Pre-diabetes），一般“前驅糖尿病”到糖尿病要經歷數年時間，如果不進行及時調整，幾乎是一定會發(fā)展成糖尿病的。大夫建議Michael調整作息，并調整飲食結構，加入鍛煉計劃。Michael按照大夫的提議，對生活進行了調整，并加入了鍛煉計劃。經過兩個月的調整，Michael的前驅糖尿病癥狀完全消失，回到正常水平。（原載于微信公眾號賽先生）