鄭媛婷，傅肖依，石樂明,2

(1 復旦大學生命科學學院藥物基因組學研究中心，上海 200438,zhengyuanting@fudan.edu.cn；2 復旦大學附屬腫瘤醫(yī)院腫瘤研究所，上海 200438)

1 精準醫(yī)學研究中的個體性與群體性

精準醫(yī)學的概念源自2011年美國國家研究理事會的報告“邁向精準醫(yī)學：構建生物醫(yī)學研究知識網(wǎng)絡和新的疾病分類體系”[1]。精準醫(yī)學旨在大樣本研究獲得疾病分子機制的知識體系基礎上，以生物醫(yī)學特別是多組學數(shù)據(jù)為依據(jù)，根據(jù)患者個體在基因型、表型、環(huán)境和生活方式等各方面的特異性，應用現(xiàn)代遺傳學、分子影像學、生物信息學和臨床醫(yī)學等方法與手段，制定個性化的精準預防、精準診斷和精準治療方案。

精準醫(yī)學是現(xiàn)代醫(yī)學發(fā)展與生命科學技術進步的必然結果，特別是基因組測序、定量蛋白質組學、高靈敏度代謝組學等新一代生命組學技術的進步，增加了人們對疾病認知的新方法、新維度，產生了包含健康及疾病檔案，分子水平多組學指標，行為學、社會學及環(huán)境因素等多層次、多類型的生物大數(shù)據(jù)。通過有效地獲取、融合、解讀、利用這些生物大數(shù)據(jù)，獲得對疾病的病因、診斷、治療、預后更為精準的認識，制定個性化的精準預防、精準診斷和精準治療方案，從而優(yōu)化臨床診療效果，減少無效、有害和過度醫(yī)療[2]。這是生物大數(shù)據(jù)最具應用前景的領域之一，也為人類醫(yī)療健康服務指出了全新的發(fā)展方向。

精準醫(yī)學的發(fā)展，需要累積大量異質性的數(shù)據(jù)，而大數(shù)據(jù)挖掘的最終結果，是要發(fā)現(xiàn)疾病的個性化特征，制定個性化的疾病預防診治方案。精準醫(yī)學研究的過程，正是對疾病的個體性與群體性這一對哲學范疇的辯證思考。疾病的個體性可以解釋為針對傳統(tǒng)醫(yī)學定義的一種疾病(比如肺癌)，可以通過對患者多組學數(shù)據(jù)的深入挖掘與分析，發(fā)現(xiàn)不同患者身上所存在的不同的個性化特征，比如EGFR基因突變、PIK3CA基因突變、MET基因擴增等，從而采用不同的治療方式。而對疾病的群體性的認知，則體現(xiàn)為通過對大量具有特定基因突變的患者(如EGFR突變)，從疾病分子特征、治療反應、生存預后等信息進行歸納與總結，定義一種全新的疾病分類，如EGFR突變驅動的腫瘤。精準醫(yī)學研究正是體現(xiàn)了疾病個體性與群體性的對立統(tǒng)一，在不斷挖掘個體特征的基礎上形成新的群體分類體系。

對疾病的個體性和群體性認知體現(xiàn)在精準醫(yī)學研究的不同階段。比如對于單基因罕見病的研究，可以從個體的患者開始，通過對患者開展全基因組測序等深入研究，發(fā)現(xiàn)疾病的遺傳學本質并且探索相應的治療方法，這一階段的重點在于積累針對個體病因診斷和治療的經(jīng)驗。當“個體經(jīng)驗”積累到一定程度的時候，量變便變成了群體的聚變，形成針對相同病癥的單基因罕見病的臨床診療規(guī)范。從精準醫(yī)學研究的個體性到群體性的轉變中，必須準確理解精準醫(yī)學的各個發(fā)展環(huán)節(jié)，一方面，允許精準醫(yī)學第一階段對病患個體的精準診療探索，促進對疾病的全方位認知和精準診療經(jīng)驗的累積；另一方面，促進精準醫(yī)學第二階段對病患群體的診療標準和規(guī)范的建立，盡快造福更多的患者，從而最終建立精準醫(yī)學的臨床應用體系。

2 精準醫(yī)學時代需要建立全新的新藥研發(fā)和個性化用藥模式

精準醫(yī)學臨床實踐的重要出口是藥物，加速個性化藥物的研發(fā)、實現(xiàn)臨床個性化用藥，才能真正貫徹精準醫(yī)學的理念。而當前新藥研發(fā)的現(xiàn)狀是，從候選化合物篩選到完成Ⅲ期臨床試驗后上市，成功率可能僅有萬分之一；藥物從進入Ⅰ期臨床試驗到最后上市的總體成功率只有11%，其中抗腫瘤藥物的成功率僅為5%[3]。藥物上市后在真實世界的應用中，還可能由于患者的個體遺傳差異而導致嚴重的藥物不良反應，甚至造成藥物的撤市。而對于接受藥物治療的患者來講，很多藥物的臨床有效率低，臨床廣泛使用的藥物總體有效率約為50%，其中抗腫瘤藥物僅為23%[4]，而許多患者不但不能從藥物治療中得到益處，而且還要承受不良反應的痛苦。

精準醫(yī)學的發(fā)展，需要我們重新審視并優(yōu)化當前的新藥研發(fā)管線[5]。如臨床前候選化合物的篩選，選擇的藥效學或安全性的評價指標比較單一，無法全面預測藥物對人體的作用。而對于決定藥物能否上市的臨床試驗而言，其研究結論是建立在大量患者用藥后的群體統(tǒng)計學規(guī)律的基礎上，對于用藥患者個體來講，存在有效或無效的雙重可能性。生命組學和大數(shù)據(jù)分析技術的進步，為全面認識藥物和患者機體的相互作用提供了全新的視角和方法。一方面可以增強對藥物作用的系統(tǒng)性、全局性認識，有助于優(yōu)化現(xiàn)有新藥研發(fā)管線；另一方面也增加了對于患者遺傳背景和疾病特征的認識，促進藥物的臨床個性化應用。筆者從以下幾個方面介紹精準醫(yī)學時代全新的新藥研發(fā)和個性化用藥模式。

2.1 個性化靶標與藥物發(fā)現(xiàn)

靶向藥物的研發(fā)和應用，是精準醫(yī)學臨床實踐的成功案例。以肺癌的靶向藥物研究為例，截至目前，已發(fā)現(xiàn)的肺癌驅動基因包括 EGFR、KRAS、PIK3CA、BRAF基因突變，MET、HER2基因擴增，ALK、ROS1、RET基因融合等。針對這些驅動基因研發(fā)的靶向藥物，對具有相同驅動基因突變的患者療效顯著。近十年來，靶向治療使晚期肺癌患者中位生存期顯著增加2.4倍，從此前的14.1個月延長至33.5個月；五年生存率從8%增長到18%[6]。對非小細胞肺癌驅動基因的發(fā)現(xiàn)及靶向治療藥物的出現(xiàn)，已經(jīng)完全改變了非小細胞肺癌原來的分型和治療方式。精準醫(yī)學研究有望在更多的疾病領域實現(xiàn)精準分子分型，同時為靶向藥物的研發(fā)提供更多的個性化靶標[7]。

對單基因罕見病的深入研究，也為新藥研發(fā)領域提供了更多個性化的藥物靶標。囊腫性纖維化是因為控制肺、胰腺和其他內臟氯化物的蛋白泵(以下稱“氯泵”)不能正常工作所致。當前，全球有約7萬名囊腫性纖維化患者。有許多分子路徑可以導致囊腫性纖維化，針對這些分子路徑研發(fā)藥物，可以恢復氯泵的正常功能，從而治愈疾病。福泰制藥(Vertex Pharmaceuticals)已經(jīng)開發(fā)出一種藥物“Kalydeco”，能夠極大提升氯泵功能，是針對特定基因突變開發(fā)精準藥物的成功應用實例。

個性化靶標的發(fā)現(xiàn)，使藥物治療變得越來越精準，但藥物的受益人群卻越來越少，市場空間相對有限，因此價格也十分昂貴。如何平衡患者受益與制藥公司利益之間的關系，為個性化藥物的研發(fā)提出了新的命題，也需要政府或者公益組織積極參與承擔研發(fā)企業(yè)的風險。

2.2 基于組學大數(shù)據(jù)的藥物調控網(wǎng)絡與機制

隨著基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學等多組學高通量技術的發(fā)展，可以從全基因組水平挖掘藥物對細胞調控網(wǎng)絡的影響。在新藥研發(fā)早期引入高通量組學研究平臺，對于全面理解藥物作用的機理、有效性以及潛在的安全性問題非常重要。美國國立衛(wèi)生研究院(NIH)資助建立的CMAP(Connectivity Map)和LINCS項目(Library of Integrated Network-based Cellular Signatures)，旨在系統(tǒng)研究藥物處理細胞后的全基因組范圍內的基因表達變化。項目系統(tǒng)收集了使用小分子化合物及其他外界刺激處理人腫瘤細胞系的基因表達數(shù)據(jù)，并挖掘出了藥物特異性的基因表達變化特征譜。通過未知化合物的基因表達譜與LINCS數(shù)據(jù)庫比對，可以快速發(fā)現(xiàn)未知化合物的作用機理，全面了解藥物的作用特征，輔助新藥研發(fā)管線的決策制定[8-9]。

隨著靶向藥物研發(fā)的興起，腫瘤驅動基因突變與藥效學作用之間的相互關系越來越被關注。2012年，英國Sanger Institute和美國Broad Institute分別建立了整合大量細胞系和化合物建立的“腫瘤體外藥敏篩選基因組學研究平臺”，即腫瘤基因組計劃(Cancer Genome Project, CGP)和腫瘤細胞系百科全書(Cancer Cell Line Encyclopedia, CCLE)[10-11]，通過對大量藥物在多種腫瘤細胞上的藥敏數(shù)據(jù)和腫瘤細胞系的基因表達和突變譜進行融合挖掘，發(fā)現(xiàn)與藥效敏感性相關的基因表達或突變的生物標志物，有助于對藥物作用機理的全面評價，輔助新藥研發(fā)的決策，同時也為臨床試驗患者的篩選提供依據(jù)。

2.3 伴隨新藥臨床試驗的藥物基因組學研究

藥物基因組學(Pharmacogenomics)是基因組學與分子藥理學交叉的一門新興學科，以藥物療效和藥物安全性為研究目標，研究遺傳因素對藥效和安全性的影響，為患者提供最佳藥物及用藥方法。藥物基因組學是精準醫(yī)學可以快速實現(xiàn)臨床轉化、解決臨床重大需求的現(xiàn)實出口。但是，目前美國FDA審批通過的用于伴隨診斷的生物標志物與藥物的組合數(shù)僅160多個，遠不能滿足個性化用藥的需求。

因此，如何在新藥研發(fā)階段充分利用新藥臨床試驗的寶貴隊列和可靠臨床表型信息，通過基因組學、轉錄組學、蛋白質組學、代謝物組學等多組學研究，一方面，深入研究藥物對人體的作用機制；另一方面，挖掘出與藥物療效、毒性相關的生物標志物，對實現(xiàn)藥物的臨床個性化應用十分重要。此外，開展生物標志物驅動的臨床試驗，也可能加快臨床試驗的進程、提高新藥臨床試驗的成功率。一個成功的案例是治療乳腺癌的曲妥珠單抗(赫賽汀)，其臨床試驗入組選擇HER2過表達的乳腺癌患者，Ⅲ期臨床只用了200多例患者即獲得美國食品藥品監(jiān)督管理局(FDA)的批準上市。曲妥珠單抗臨床試驗的成功表明生物標志物驅動的臨床試驗，有可能入組更少的受試者，取得更好的臨床試驗結果。

2014年，美國癌癥研究協(xié)會(American Association for Cancer Research，AACR)提出了兩種創(chuàng)新臨床試驗方法，即籃式試驗(Basket Trial)和傘式試驗(Umbrella Trial)?；@式試驗是將帶有相同驅動基因的腫瘤患者采用同一藥物進行治療，可能涉及不同組織部位的腫瘤患者。傘式試驗是把具有不同驅動基因(如KRAS、EGFR、ALK)的同一腫瘤(如肺癌)的不同患者，采用不同驅動基因所對應的靶向藥物進行治療?；@式試驗和傘式試驗是精準醫(yī)學中兩種重要的臨床實踐途徑[12]。

2.4 N-of-One精準醫(yī)學案例研究

伴隨新藥臨床試驗的藥物基因組學研究有助于發(fā)現(xiàn)患者用藥后的群體規(guī)律與特征；但是對于單個患者而言，除了符合群體規(guī)律，還具有基因、表型、環(huán)境等方面的個性化因素，精準醫(yī)學的最終實現(xiàn)還是需要在患者個體層面上滿足患者個性化的治療需求。如何針對單個患者開展“N-of-One”的疾病診斷與治療研究，已經(jīng)成為精準醫(yī)學時代的新需求[13-14]。這涉及患者個體的臨床表型、環(huán)境因素、多層次組學數(shù)據(jù)，如何解析和應用這些豐富的信息，需要綜合醫(yī)學、生物信息學、遺傳學等多學科知識，深入挖掘患者多層次的臨床、組學數(shù)據(jù)，并結合患者的疾病表型作出綜合的診療判斷。

作為美國精準醫(yī)學計劃的重要組成部分，美國國家腫瘤研究所(National Cancer Institute, NCI)啟動了特殊反應者研究計劃(Exceptional Responders Initiative)。該研究選擇在新藥II期臨床試驗或已上市藥物在臨床使用過程中的特殊反應患者，進行深入的多組學研究。所謂特殊反應者，是指某些腫瘤患者對某種藥物反應特別敏感，而大多數(shù)患同樣腫瘤的患者對藥物沒反應。通過對特殊反應者進行測序及多組學分析，以期找到特殊藥效反應的分子解釋，有助于揭示靶向治療藥物對小部分人群有效的分子基礎[15]。因此，積極開展N-of-One的精準醫(yī)學研究，實現(xiàn)從個體經(jīng)驗向小量患者人群的臨床應用推廣，是加速精準醫(yī)學臨床實踐的主要途徑。

此外，要解決N-of-One精準醫(yī)學的臨床應用，另一個瓶頸問題就是面對大量的基因變異，無法實現(xiàn)快速、準確、標準化的解讀。但是，現(xiàn)有生物醫(yī)學研究體系已經(jīng)建立的“疾病-基因-變異-藥物”之間的全關聯(lián)知識非常有限，無法滿足對患者多層次組學數(shù)據(jù)解讀的需求，即便發(fā)現(xiàn)了致病變異，也難以得到有效的治療藥物。因此，亟待建立大規(guī)模標準化的整合生物樣本、臨床數(shù)據(jù)、生命組學數(shù)據(jù)的國家級大數(shù)據(jù)共享平臺，融合挖掘多層次的生物大數(shù)據(jù)，加速生物標志物的發(fā)現(xiàn)及“疾病-基因-變異-藥物”知識網(wǎng)絡的構建，從而指導臨床實踐。

3 全新的新藥研發(fā)和個性化用藥模式的瓶頸與挑戰(zhàn)

精準醫(yī)學的發(fā)展給新藥研發(fā)和個性化用藥帶來前所未有的機遇，但要真正實現(xiàn)生物大數(shù)據(jù)向臨床應用轉化還存在諸多挑戰(zhàn)，包括大數(shù)據(jù)標準的缺乏、監(jiān)管體系的不完備以及新形勢下倫理學的局限。

3.1 生物大數(shù)據(jù)的質量控制與標準化

可重復性差，是許多科學研究成果難以實現(xiàn)臨床轉化的瓶頸，而以高通量生命組學數(shù)據(jù)為基礎的精準醫(yī)學更是如此。生物大數(shù)據(jù)的質量控制和標準規(guī)范的制定是實現(xiàn)數(shù)據(jù)整合和挖掘的重要先決條件。所有高通量組學技術本身都存在一定的錯誤模式和系統(tǒng)偏差，因此，這些技術錯誤所造成的實驗結果可能會以一種看似有趣的生物學現(xiàn)象(即假陽性)呈現(xiàn)在研究者的面前。

組學數(shù)據(jù)可重復性低的原因有很多，雖然樣本隨機處理以及對實驗人員操作過程中進行雙盲實驗設計等方法能夠增強數(shù)據(jù)的可靠性，但是，組學研究系統(tǒng)的復雜性大大超出了已有的科學實驗設計模式。因此，從實驗設計到數(shù)據(jù)分析整個體系的質量控制和標準規(guī)范顯得尤為重要。通過開發(fā)標準樣本，建立組學數(shù)據(jù)產生和分析的標準操作流程，基因芯片和新一代測序質量控制(MAQC)等大型國際研究計劃大大提高了不同實驗室、不同芯片/測序平臺之間結果的重復性和可靠性，而且不同數(shù)據(jù)分析方法的優(yōu)缺點也得到客觀公正的評判[16-19]。這為美國FDA制訂藥物基因組學指南奠定了基礎。2014年11月，MAQC組學質量控制和標準化聯(lián)盟的第4期研究計劃在復旦大學啟動，該計劃正圍繞全基因組測序和靶向測序技術，研究標準化的數(shù)據(jù)分析流程和質量控制方法，以支持FDA在精準醫(yī)學監(jiān)管中的政策制訂。

3.2 精準醫(yī)學相關的監(jiān)管科學體系的建立

精準醫(yī)學是真正以患者為核心的研究計劃，通過精準醫(yī)學計劃的實施，以期避免無效和過度治療，降低高昂醫(yī)療費用，使患者真正受益于診斷和治療。正是因為要以患者為核心，所以，與科學研究同樣重要的監(jiān)管科學須與時俱進，充分保障研究的可靠性與受試者的權益。在美國的精準醫(yī)學研究計劃中，F(xiàn)DA承擔了改革現(xiàn)有監(jiān)管體系的責任，以支持新的研究和醫(yī)療模式，包括隱私保護、創(chuàng)新診療方法在臨床應用中的監(jiān)管等。

早在2002年，為了促進在新藥審評中更好地利用藥物基因組學研究數(shù)據(jù)，F(xiàn)DA下屬的藥物評價和研究中心啟動了基因組學數(shù)據(jù)自愿遞交項目(Voluntary Genomic Data Submission, VGDS)，隨后又擴展成探索型數(shù)據(jù)自愿遞交項目(Voluntary eXploratory Data Submission, VXDS)以包括藥物基因組學以外的其他類型數(shù)據(jù)，如蛋白組學數(shù)據(jù)和代謝組學數(shù)據(jù)。這一項目有利于FDA與申報方的數(shù)據(jù)共享，以推動多組學研究在藥物監(jiān)管過程中的應用。在此基礎上，F(xiàn)DA于2005年形成正式的面向工業(yè)界的藥物基因組學數(shù)據(jù)遞交指南(Pharmacogenomic Data Submissions)[20]。隨后，基于MAQC聯(lián)盟的研究結果[16]，對該指南進行了大量補充和修正，形成了藥物基因組學數(shù)據(jù)遞交指南(Pharmacogenomic Data Submissions—Companion Guidance)詳細介紹了FDA對遞交藥物基因組學數(shù)據(jù)的具體要求。對于基因表達和基因分型數(shù)據(jù)，詳細論述了包括樣本制備、數(shù)據(jù)分析、分析報告等方面的要求，以保證用于新藥審批的組學數(shù)據(jù)的可靠性和可重復性。

2015年2月20日，F(xiàn)DA組織召開了有關優(yōu)化FDA對新一代測序(NGS)診斷檢測方法監(jiān)管的公開討論會，討論了FDA在新一代測序設備方面的監(jiān)管作用。一方面要保證公眾快速受益于新技術、新診療方法的進步；另一方面，也要保證這些新方法的準確性、可靠性和臨床有效性。2015年12月，F(xiàn)DA正式發(fā)布了“精準FDA”(Precision FDA)平臺。這是一個基于云計算的在線、開源的基因組信息數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)共享平臺，提供數(shù)據(jù)共享、工具共享以及數(shù)據(jù)比較等功能，允許學術界和工業(yè)界上傳測序數(shù)據(jù)、運行和比較不同軟件，提高新一代測序數(shù)據(jù)分析的準確性，促進分析流程“金標準”形成，同時減少不必要的重復建設。

3.3 精準醫(yī)學時代的倫理學

精準醫(yī)學時代，生物大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種新的資源寶藏。數(shù)據(jù)的采集權、保存權、所有權、知情權、使用權以及隱私權等已經(jīng)成為公民的新權益，這些權益的濫用必然引發(fā)新的倫理危機。因此，要重視和加強相應的資源管理體系建設，對生物大數(shù)據(jù)的標準規(guī)范、共享機制、權屬、安全問題、隱私保護與公眾利益的平衡等進行研究與討論。

此外，組學數(shù)據(jù)分析技術在臨床中的應用普及(如無創(chuàng)產前基因檢測技術的使用)所引起的倫理問題、對電子健康檔案進行深度分析挖掘所涉及倫理問題、生物樣本庫建設及出生隊列研究中生物樣本庫建設所面臨的倫理問題(包括樣本收集的知情同意和再次同意有關的問題、保密性問題、所有權問題及商業(yè)化問題等)也是伴隨精準醫(yī)學研究而出現(xiàn)的新的倫理學挑戰(zhàn)。

在精準醫(yī)學的臨床應用層面，對于創(chuàng)新的臨床實驗方法、N-of-One精準醫(yī)學研究的探索，如何平衡科學研究與患者隱私與健康權益之間的平衡，也是迫切需要解決的問題。比如，目前基于新一代高通量測序進行腫瘤驅動基因檢測的產品很多，但是，在臨床實踐中出于倫理學的考慮和臨床指南的限制，很少有醫(yī)生愿意嘗試基于基因檢測結果的臨床用藥，這進一步限制了精準醫(yī)學研究獲得更多的臨床應用經(jīng)驗的機會。

總之，基于生物大數(shù)據(jù)的新藥研發(fā)和個性化用藥是精準醫(yī)學的重要出口。在精準醫(yī)學的推進過程中，科學研究和臨床應用正在變得越來越密不可分；基于群體的大規(guī)模數(shù)據(jù)的整合挖掘與基于患者個體的N-of-One研究應用相互促進。只有以服務患者為根本出發(fā)點，建立切實可行的標準流程、監(jiān)管機制與倫理保護，才能最終使民眾從精準醫(yī)學研究中受益。

(致謝：謹以此文感謝與三陰乳腺癌和胰腺癌頑強拼搏的積極參與腫瘤精準醫(yī)學研究的眾多患者，其對生命的敬畏和渴望是我們竭盡全力繼續(xù)努力從事精準醫(yī)學時代下新藥研發(fā)和個性化用藥研究的最大動力。)