精准医学在疾病防治中的应用现状与挑战

周泽宸 陈大方

精准医学是将基因特征、环境、生活方式等个体差异纳入考虑，制订个性化的疾病预防与疾病治疗策略的医学［1］。其核心思想是在正确的时间为正确的个体提供最合理的预防或治疗方案，使个体获益最大，副作用最小，同时花费最低。精准医学的理念最早在2011年由美国国家科学研究委员会发布的《迈向精准医学：建立生物医学知识网络和疾病新分类体系》报告中提出［2］。2015年，美国国立卫生研究院（national institutes of health，NIH）正式提出了精准医学的概念，并宣布启动“精准医学计划”。该计划准备建立1个包含一百万名志愿者的前瞻性队列，通过系统收集个体的基因、生活环境及生活行为习惯等数据，长期跟踪个体的疾病与健康状况，为一系列疾病构建风险评估模型，并研究疾病发生、发展及治疗过程中的个体差异［3］。

精准医学的技术基础包括基因检测、生物信息分析、大数据技术等。其中，基因检测是精准医学的核心。最早的基因检测可追溯到20世纪初的血型检测。1977年，Sanger等利用双脱氧核苷酸末端终止法和化学降解法，建立了第一代DNA测序技术，又称Sanger技术。此后，基因测序技术快速发展。人类基因组计划完成以后，高通量测序技术逐渐成熟。高通量测序技术又被称为“下一代测序”（next-generation sequencer，NGS）或第二代测序。NGS在很大程度上改进了Sanger技术高成本、低通量的缺点，成为了精准医学诞生的基础［4］。如今，基因组测序技术继续向长读段、高通量、短时间、低成本的方向迅猛发展。

1 精准医学在疾病预防与临床治疗方面的应用

1.1 疾病预防

疾病预防策略分为全人群策略和高危策略。高危策略关注特定高危人群的疾病发病率，主要通过环境、行为、政策等方面的干预措施降低高危人群的疾病负担。传统的高危策略基于年龄、职业、生活习惯等因素确定疾病的高危人群。然而，基因的个体差异导致个体对疾病的易感性不同，针对人群的预防策略从总人群角度看可以带来较大获益，但从个体角度看，预防策略可能只使少数个体获益，而对大多数个体无效，这也被称为“预防悖论”［5］。在基因组学时代，精准医学将个体遗传易感性与基因-环境交互作用纳入考虑，依据个体的基因图谱制订疾病预防策略。理想的精准预防是从可避免的危险因素暴露群体中识别出具有高遗传易感性的个体［6］。

基因检测可精确地识别疾病的高危人群。比如，通过肿瘤的易感基因检测可进行预防性外科干预，这是降低个体患癌风险的有效策略。如对携带BRCA 1/2突变的患者实施双侧预防性乳房切除术和卵巢切除术，因此类突变携带者患乳腺癌概率约为87%，患卵巢癌的概率为 40%～60%［7］。

此外，基因检测还可识别预防干预措施的最适合人群。例如，所有吸烟者均能从戒烟中获益，而哪些人能获益更大？我们可根据尼古丁代谢速率的个体差异性制订个性化的戒烟干预措施。1项随机对照试验［8］比较了尼古丁贴片和伐伦克林2种戒烟疗法，该研究对个体CYP2D6酶的活性水平进行了表型分析，发现高活性水平的个体对尼古丁的代谢速率更快，伐伦克林比尼古丁贴片更有效，副作用更小，但在CYP2D6酶低活性水平的个体中未发现伐伦克林和尼古丁贴片的差异。

相比临床，精准医学在疾病个性化预防的应用相对有限，当前控制环境污染等面向全人群的传统预防策略仍是主体。尽管精准医学起步于临床治疗，但在疾病预防，尤其是一级预防方面将有很大的发展前景。

1.2 疾病的筛查和早期诊断

精准医学在疾病筛查和早期诊断方面的代表性应用是恶性肿瘤的液体活检［9］。基因检测技术的发展，使对过去难以检测的外周血液中的肿瘤DNA、RNA等标志性分子有了检测能力，即液体活检技术。液体活检的代表性方法有循环肿瘤细胞（circulating tumor cell，CTC）检测、循环肿瘤 DNA（ctDNA）检测和外泌体检测。

CTC是存在于外周循环血液中的肿瘤细胞，其水平与肿瘤转移以及患者预后密切相关。在肿瘤患者的血液中，可以发现CTC以单个细胞或小细胞团存在。CTC检测的基本方法是先利用滤膜、细胞密度离心或免疫法将细胞富集，然后通过细胞免疫化学染色、实时PCR或荧光原位杂交等方法对细胞进行分子鉴定［10］。除了计数和分子表征，体外培养CTC是一种新的方法，可进一步分析CTC的药物敏感性等特征，从而为临床治疗的有效性提供证据［11］。

ctDNA检测是一种新型的肿瘤筛查和诊断技术。与传统的病理学活检不同，ctDNA检测通过外周血液进行液体活检，通过检测游离肿瘤DNA的数量和类型实现肿瘤的早期筛查和监测。ctDNA广泛存在于肿瘤患者的外周血液中，早在1948年就已经被发现。但由于ctDNA浓度低，半衰期短而难以进行富集和检测。如今，高通量的测序技术和新的PCR扩增方法能有效克服这些问题，ctDNA有望成为稳定的肿瘤标志物。目前ctDNA已经得到了一定应用，例如，在表皮生长因子受体（epidermal growth factor receptor，EGFR）突变的肺癌中识别t790 M的诱导抗性突变［12］。目前，ctDNA的检测仍存在假阳性率较高、检测结果一致性低、缺乏标准化方法等问题，但考虑到该检测方法操作简单、创伤小、可重复，其在肿瘤早期诊断方面仍有巨大的应用前景。

外泌体是细胞分泌或破裂后产生的小泡状物质，存在于外周血液中。肿瘤细胞的外泌体携带大量DNA、mRNA和miRNA等信息。这些信息可反映肿瘤的发生发展过程，为肿瘤筛查和早期诊断提供帮助［13］。

1.3 精准治疗

1.3.1 恶性肿瘤 传统的肿瘤治疗方法被视为“一刀切”，其不良后果是许多患者遭受了过度治疗，而另一些患者可能得不到有效的治疗。如今，按传统分类的每一种恶性肿瘤不再被视为单一疾病，而是具有异质性的多种疾病。每个肿瘤都来自具有不同基因组的患者，并带有不同表观遗传修饰的细胞。每个患者都具有独特的生殖系突变和体细胞突变的集合。因此，一种药物对不同分子亚型的肿瘤治疗效果不同，对不同基因特征的个体作用亦不同。精准医学在恶性肿瘤治疗中的任务是通过对患者和肿瘤细胞进行深度基因组分析，对肿瘤细胞进行深度转录组分析，准确地预测肿瘤和患者对不同治疗方法的反应，为患者选择效果最好、副作用最小、成本最低的治疗方法。

对于肿瘤患者，精准医学会先将肿瘤进行分子分型。传统的肿瘤分型依靠病理学进行形态学分型，但这种分类往往只反映了肿瘤的部分异质性特征。实际上具有相似形态的肿瘤会有不同的治疗表现。肿瘤全基因组分子谱分析可以在分子层面将肿瘤分为不同亚型，比传统肿瘤分类疗效和预后更好。Zhao等［14］通过构建鼻咽癌远处转移风险预后模型鉴定出鼻咽癌的三种亚型：经典亚型、免疫原性亚型和间充质亚型，并发现间充质亚型差异表达的miRNA中miR-142、miR-26a、miR-141 和 let-7i具有良好的预测不良预后的能力，从而将鼻咽癌患者分为远处转移高风险组和低风险组。

恶性肿瘤精准治疗的核心是分子靶向治疗。分子靶向治疗以肿瘤相关分子为靶点，将药物、抗体等有效成分定位于分子靶点，以达到治疗的目的。例如，非小细胞肺癌 （non small-cell lung cance，NSCLC）有EGFR、ALK、ROS1、RET 和 BRAF 等多个分子靶点［15］。对于胰岛素受体家族的受体酪氨酸激酶，有2%的患者发生C-ROS原癌基因1酪氨酸激酶（ROS1）重排，导致酪氨酸激酶活化。研究显示克里唑蒂尼对晚期NSCLC患者具有ROS1重排的活性。在1项I期临床研究［16］中，发现用克里唑蒂尼治疗ROS1重排的晚期NSCLC患者，客观缓解率达72%，中位无进展生存期为19.2个月。目前，许多恶性肿瘤靶向药物疗效还不尽如人意，例如肝细胞癌只有多激酶抑制剂索拉非尼一种全身性分子靶向治疗药物，延长患者的生存期也只有1年［17］。开发新的分子靶向治疗是精准医学发展的迫切需要。随着NGS等技术广泛应用，根据病理特征和分子分型确定相应的靶向药物，进行个性化治疗，是未来恶性肿瘤分子靶向治疗的趋势。

近期，相关研究提出了比分子分型更进一步的“功能精准肿瘤学”的概念。肿瘤分子分型关注的是肿瘤基线的、静态的基因组结构。“功能精准肿瘤学”的思想是通过药物向肿瘤细胞施加刺激，通过直接观察肿瘤细胞与药物的反应对肿瘤的反应模式进行分类，以匹配最佳的治疗方法。“功能精准肿瘤学”与分子分型最大的不同是它观察的是高度可操作的功能性信息，更贴近实际治疗情况。这一方法需要解决的问题包括如何将药物施加于肿瘤细胞以及药物暴露后如何测量肿瘤的反应。尽管缺乏前瞻性的临床试验结果，但这种方法可成为的肿瘤精准医学发展一个重要的方向［18］。

肿瘤精准医学在很大程度上减少了肿瘤的过度治疗。肿瘤由于预后差、进展快，且难以治愈，患者从心理上会要求尝试更多疗法，对这种要求医师通常不会拒绝，从而引起过度治疗问题的普遍性。精准医学的应用可以通过3个步骤有效减少肿瘤的过度治疗：⑴增加关键临床亚组中进行较简单与较广泛治疗的证据基础；⑵创造更精确的临床算法制定相关亚组的治疗方案；⑶确保临床医师在将该算法应用于患者个体方面达成共识［19］。以乳腺癌为例，过去，乳房肿瘤切除术后的再次手术率很高。近几年，随着限制过度治疗的证据基础越来越充分，已公布的指南强调了外科医师和肿瘤放疗专家就乳房肿瘤切除术后手术边缘管理达成了“no ink on tumor”的共识，即切除最少的乳腺组织。随访研究发现，共识的应用与乳房肿瘤切除术后再手术率明显降低相关［20］。

1.3.2 慢性病 精准医学在恶性肿瘤之外的慢性病治疗中同样广泛应用。对于高血压管理，虽然已经有许多有效的抗高血压药物，但由于耐药性和缺乏依从性，控制血压达到目标值的效果在人群中仍不理想。精准医学通过考虑特定的遗传表型，药代动力学特征以及每位患者独特的个体特征，采用个性化方法管理疾病。研究发现，NEDD4L基因多态性rs4149601（G>A）（其编码NEDD4蛋白，控制不同钠转运体的细胞表面表达，包括ENaC和NKCC2）与上皮钠通道（epithelial sodium channel，EnaC）表达降低，钠潴留和具有较低血浆肾素活性的高血压有关［21］。临床研究发现携带这种突变的患者可以更好地响应噻嗪类利尿剂［22］。

一些慢性病始终缺乏有效的治疗方法，这可能是传统的研究思路局限于应用1类药物解决1种疾病。而实际上，这种疾病很可能是异质性的，需根据表型或患者的基因型划分为不同亚组，开发个性化的医疗手段。例如，保留射血分数的心力衰竭（heart failure with preserved ejection fraction，HFpEF）是一种复杂的临床综合征，缺乏有效的治疗方法。相关专家认为，未能将特定的HFpEF表型与最合适的临床试验和治疗相匹配，是导致近期失败的原因之一［23］。通过新型分析技术，如机器学习，加上深度表型数据，基因组学、蛋白质组学和代谢组学，有望确定哪些药物可用于HFpEF患者的特定亚型。

2 精准医学面临的挑战

2.1 基因组测序技术的改进和扩展

在过去的15年里，基因组测序方法的发展取得了非凡的进步，尤其是过去10年中NGS技术的突破，增加人们对人类基因组及其与疾病关系的理解。测序技术在不断改进中变得更快速、更便宜、结果更准确。在不久的将来，在医院对全基因组进行测序有望成为常规。但是，基因组测序技术仍有进一步突破的空间。例如，由于NGS数据质量普遍较低，相关突变体仍需通过Sanger测序确认［24］。

目前，继Sanger技术和NGS之后，第三代测序仪正在开发。Pacific Biosciences公司使用固化DNA聚合酶对DNA片段进行单分子实时（single molecule，real-time，SMRT）测序，并产生平均长度超过10 000 bp的读段。Nanopore测序仪（牛津大学开发的纳米孔测序仪）将单链DNA分子穿过蛋白孔，通过测定DNA与孔相互作用产生的电压变化检测单链DNA分子序列。但是，这些单分子技术仍然较昂贵，不适用于测序大量人类全基因组［25-26］。

此外，除了测序技术本身的进步，基因测序的应用范围也有待进一步扩展。例如，对于癌症等难以治愈的高负担疾病，将基因检测的重点从疾病诊断和个性化用药更多地转向疾病风险评估。

2.2 从基因组测序到基因组数据分析

随着技术不断发展，以NGS为代表的基因组测序已成为精准医学较常规的技术。但对基因组数据的分析和解读方法与该技术仍存在差距。一些基因位点的突变与结局指标存在关联，但不清楚基因突变带来的功能影响，无法确定因果关系，难以实现从基础研究到有意义的临床信息转化［27］。由于肿瘤组织的异质性，会发现许多基因与不同肿瘤组织存在关联，而这些基因与肿瘤的发生、发展、治疗效果和预后存在极其复杂的关系，如何把不同基因组数据库进行整合，阐明这些基因与临床诊断和治疗的关系，是当前基因组数据分析面临的一个挑战［28］。如果不能有效地处理海量的基因组数据，对数据而言是一种浪费。这将降低精准医学研究投入成本转化为临床应用的收益比例，从而导致人们对精准医学大量投入的质疑。因此进一步开发解释基因组数据新工具是精准医学时代面临的挑战和机遇。Nuria Lopez-Bigas团队发明了一种癌症基因组解释器（cancer genome interpreter，CGI）。CGI包含一组目录和功能预测器。目录由已知的癌基因、已知的控制肿瘤发生和进展基因突变、有关肿瘤药物反应的生物标志物数据库和小分子药物-基因交互作用摘要构成，用来解释已知的控制肿瘤发生和进展的分子改变。功能预测器基于生物信息学，用来预测未知的可能控制肿瘤发生和进展的分子改变，CGI可通过识别已知或未知的促癌突变考虑治疗的适应证和预后［29］。

2.3 基因特征与社会环境因素的平衡

尽管精准医学的概念包含了遗传、环境、生活习惯等多方面的个体差异，但目前其应用仍以基因组学为基础。有学者担心精准医学过于强调个体基因特征的差异，可能降低医学科研人员对与健康相关的社会和环境决定因素的关注。从全球健康的角度看，这些社会环境因素对于大多数人，尤其是发展中国家和地区的人群，仍是需要首先关注的公共卫生问题。此外，精准医学往往忽视个体的文化、偏好和价值观等难以量化的个体特征。因此，我们不应对以基因组学为基础的精准医学过于狂热，不应抛弃基本的公共卫生原则和对社会环境因素的关注［30］。未来的研究将会更多地将基因组学与社会环境因素结合。例如，对于2型糖尿病，精准医学除了可指导用药方式，还可指导生活习惯。个体的生物标志物特征可以预测不良生活方式暴露对于2型糖尿病的易感性，从而提供个性化生活方式建议，从而降低2型糖尿病发病风险或延缓疾病进展［31］。

2.4 伦理问题

精准医学作为新型的概念和理念存在众多需要考虑的伦理问题。首先是个体的隐私权问题，如何保护个体基因组信息不被泄露和滥用，需要相关技术和制度的完善［32］。其次是患者的知情权问题，如何使患者理解个体基因差异的临床意义，了解精准医学指导治疗方法的疗效和潜在的风险，让患者通过精准医学获得有效的信息并做出理性判断，需加大对精准医学的宣传和推广［33］。最后，站在全球视角，有人担心精准医学会加剧健康不公平。尽管高通量DNA测序的成本已下降到普通人可接受的范围，但这种测序技术以及测序之后的更先进的疗法仍是低收入群体难以负担的［34］，因此进一步降低相关技术的成本是精准医学在全球普及的关键。

3 小结

以基因检测和大数据分析为基础的精准医学为疾病防治提供了新的模式。得益于精准医疗，每个人都将得到个性化的医疗保健服务，这种个性化医疗将贯穿疾病三级预防和临床治疗的全过程。对于健康人，精准医学可根据个体的基因特征，结合环境背景，精确识别某类疾病的高危人群，并为其匹配最适宜的控制疾病危险因素的方法，实现精准预防。对于疾病的早期或超早期患者，精准医学可精确识别患者体内微量的特异性生物标志物，实现疾病早发现和早诊断。对于已确诊的患者，精准医学可识别一种疾病在分子水平的异质性，为不同疾病亚型、不同遗传背景的患者制订最有效、副作用最小且最节约的治疗方案。目前，随着基因组测序技术不断进步和基因组大数据分析技术的开发，大量分子医学的研究成果有待转化为精准医学的临床应用，从而实现个性化医疗。

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