医学研究生精准医学思维的培养策略浅析

赵强，孙晓东，段鹏，付攀，徐红霞，杜凯丽，桑明

（湖北医药学院附属襄阳市第一人民医院 精准分子医学研究中心，湖北 襄阳 441000）

0 引言

精准医学是一门综合考虑个人基因组特征、生存环境以及个体生活习惯等信息而进行的疾病诊断及治疗的医学，是促进健康和治疗疾病的新兴医疗策略。2015 美国启动的精准医学计划，其基础主要源于近年来人类基因组测序数据的海量生成、生物信息分析技术的不断进步、各种疾病的基因组特征和差异的陆续发现。个性化医学是未来医学的必然走向，它是根据来自患者不同层次的信息（目前主要为病理生理和基因组层面上的差异）来辅助疾病治疗，使得疗效达到最大化以及不良反应最小化的诊疗技术。由目前提出的精准医学所衍生出的概念来看，未来的医药模式也将实行精准化，即针对个人具体特征制定药物模式。精准医学为精准用药、定向用药和有效用药提供了更深层次的依据。与传统的以群体特征为基础的循证医疗方法不同，精准医学能够将为每个人定制化治疗、预防的策略与方式，能够极大的改善公众的健康[1]。

随着科学的发展，尤其是测序技术的不断进步、测序价格的持续走低、大数据技术的出现等，使得精准医疗计划可以持续的进行下去。生物样本库的建设是精准医疗的重要基础，如英国生物银行的建立带动了相关诊疗技术和产业的发展[2,3]。随着精准医疗计划的持续发展，疾病的个性化治疗方式逐步普及，如肿瘤的免疫治疗、病人的药物敏感性等。这一转变驱动医院的医务人员工作方式的改变，目前紧缺的是需要培养医学研究生的精准医学相关知识和技能，以应对将来的医疗方式转变的需求。同时，这也为医学研究生的教育改革提供了一个方向，提升了研究生的创新意识[4]。

1 医学发展的新方向——精准医疗

“精准医学计划”（Precision Medicine Initiative，PMI）这一概念首先由奥巴马政府于2015 年1 月20 日的国情咨文上提出来，其目的在于为病人提供精确、准时的个体化治疗，提高病人的健康水平[5]。随后，中国的精准医学计划也于2016年启动。根据精准医学计划（Precision Medicine Initiative）的定义，精准医学是指综合考虑每个人的遗传组成、环境和生活方式等个性化差异的新兴的疾病治疗和预防方法，通过这种方式，医生或研究者能够针对特定人群和特定疾病制定更加准确的治疗和预防方案[6]。21 世纪以来，随着生物学研究技术的进步，我们进入了基因组学、蛋白质组学、表观组学等生物大数据时代，使得科学家可以系统的研究人类各个层面的信息，这些信息的整合推动了现代医学迈入精准医学时代。

随着人类基因组于2003 年被解析，人类进入了基因组学时代。而随着二代测序的高通量、低价等优势，使得大规模的基因组研究成为可能，越来越多的大型基因组研究项目相继开展，如千人基因组计划、NIH 的TCGA 项目、人类蛋白质图谱计划、人类细胞图谱计划等等。这些项目的开展可以使得我们可以从更加系统的层面上探究基因型和表型、基因型和用药之间的关系，使得我们可以从分子的层面上了解疾病的发生发展的机制，这些发现对疾病的治疗和预防有很大的帮助，为未来的精准医疗的发展奠定了基础。

在精准预测、精准预警、精准医疗大背景下，随着基因分型、新一代测序、传感和图像技术的发展与成熟，产生了海量的基因组数据（包括各类常见和罕见变异、insertion/deletion、CNVs 等）及转录组、表观基因组、图像、生理生化、临床信息等一系列表型组数据（包括RNA-seq、methylationseq 和 Chip-seq 等），使得大数据分析成为当前研究多基因复杂疾病易感性、复杂疾病的发生机制和疾病防治研究与药物开发的关键技术，是基因组医学自主创新的重要条件。通过对不断增加的、越来越复杂多样的基因组、表观基因组及生理和解剖数据的分析将为整体解析疾病的遗传和表观遗传结构提供珍贵的信息，同时也将为提高疾病的诊断、预测临床结果、了解疾病进展特征、增强健康管理和精准医疗提供基础。

2 精准医学思维模式的重要性

随着精准医学的基础研究领域的快速发展以及临床转化越来越多，如肿瘤的分子标志物、PD-1/PD-L1 免疫治疗药物的临床应用、病人药物反应的预测、疾病的靶向治疗等等，未来的医疗要将病人的分子指征与疾病特征结合起来以寻求最佳疗法，这需要医务工作者具备相应的知识和思维的转变以更好的应对医疗模式的转变。未来的医学研究生应该具备数据科学的思维模式，具备能够整合各个层面的数据（包括组学数据、临床表型数据、病人的生活环境数据、影像学数据等）的能力，并运用生物医学大数据算法和相关的知识来对病人的疾病进行个体化治疗的能力。这就要求医学研究生具备相应的知识、技能和思维模式，从而更好地的应对精准医学所带来的医疗领域的变革[7]。

现在的医学模式该如何向精准医学转变？众所周知，在临床诊疗方案的决策中，过去是按照群体医学的模式进行思考，给一群患有相同症状的病人使用相同或相似的治疗方案，后来就逐渐演变为分类治疗，在此之后随着患者的期望和要求越来越高，我们就需要做出相应的精准的治疗决策。例如，对于某种疾病我们有多线诊疗方案，通常在第一线治疗失败之后启用第二线治疗，再接着使用第三线方案，问题是往往很多患者仅仅只对第三线的方案敏感，这样既伤害了病患的身体也浪费了医疗资源。如今随着基因组学技术的发展，使精准医学方案可以逐步实现。在药物基因组学领域，通过基因技术找到相应的药物靶点，选择特异性的药物，可获得确切的疗效。

精准医学可理解为一种新的医学模式或医疗策略，随着生物样本资源的极大丰富，成果可以更容易、更快捷的获得，基于大数据挖掘和分析方法的生物医学研究已经在促进人类健康方面取得了巨大成就。目前在癌症基因组测序中取得了一些重要进展，许多已经与癌症相关的致病基因已被鉴别出来[8]。以此为靶点，通过高通量实验、高效能模拟计算等大数据分析，快速的发现药物靶标进而揭示其作用规律，极大地提高了药物创新的效率[9]。2014 年，国内首个心血管医疗大数据中心的建立，将启动一系列大数据挖掘和分析项目，包括临床常用药物的心血管安全性评价、心血管疾病的风险预测模型等。这些精准医学的成果将更多的惠及广大心血管疾病患者，从而提高心血管疾病的医疗科研及诊疗水平。

3 医学研究生的精准医学思维培养策略

3.1 增加相关课程设置

传统的医学教育很少强调基因组的重要性，加上以往的疾病治疗方式很少考虑病患的遗传多态性。在精准医学的时代下，部分医生在解读病人的基因组数据的时候会有一定的困难。为了解决这一困难，应该给医学研究生开设一些关于基因组学的课程以了解相关的知识，医学研究生需要了解并掌握基因组学、转录组学、表观组学、蛋白组学等技术，并结合生物信息学分析技术、大数据分析技术为患者提供整合型诊疗策略。目前，国内医学院校虽然本科生培养阶段开设了各种基础医学、临床医学及特色课程，然而尚未开设精准医学相关的独立课程，如各种组学、生物信息学等课程，甚至在研究生培养阶段这些课程的开设也不多，这将制约医学院校研究生对精准医学的系统学习。

3.2 加强医学研究生基础理论的培养

精准医学是由大数据驱动的，近年来随着算力、算法和大数据上的井喷式的发展，使得医学大数据呈现快速的发展，从而使得精准医疗的实现成为可能。目前在医学研究生的培养中普遍缺乏一些相关基础知识的培养，学校的培养方式一般来说都会包含有生物统计学这门课，但是仅仅了解统计学这些知识不足以让学生能够更好的理解驱动精准医学的大数据技术的原理和方法。医学研究生要学会并理解怎样从医疗数据中获得高质量数据、整合数据和挖掘数据的原理和方法，就必须注重基础知识的培养，有必要给医学研究生开设一些了解线性代数、数理统计、编程、算法和机器学习等方面知识的通识课程，让学生了解大数据背后的基本原理，以及怎样去整合不同维度的数据进而做出结论[10]。

特别需要指出，医学研究生要具备从数据中推断结论的能力，即机械推断。精准医疗的进步强调了机械推断的价值，包括区别强和弱的机械推断的方法。随着基因组学、蛋白质组学和表观遗传组学的发展，越来越多的生物学的机制被发现，未来的机械推断能够更加的广泛和准确的发现疾病的分子层面的病理学基础，从而更好的帮助医生诊断、治疗、评估疾病[11]。

3.3 通过实践提高医学研究生的培养水平

精通一个领域或掌握一个知识最好的办法就是实践，除了理论上的学习，研究生接触精准医学相关项目会使得其能够更加深入的了解现代精准医学。增加精准医学相关领域的导师的人数，或增加相关领域的导师联合培养的研究生的数量，这样可以通过导师或联合培养，使得研究生能够直接的接触精准医学相关的科研项目。在研究生的临床实践中，可以让研究生多接触一些精准医学医疗项目，比如肿瘤的靶向治疗、药物敏感性检验、药物不良反应的预测和疾病易感性的基因分析等。通过这样的实践，也可以让研究生更好的更直观的理解精准医疗工作方式。

3.4 开办系列“大讲堂”和学术会议，增加领域交流

在科研领域，沟通与交流显得格外重要。而讲座是学术领域沟通与交流的重要的方式，通过设置精准医学系列讲座的方式或举办该精准医学相关领域的学术会议，邀请该领域其他专家、学者和教授来分享他们的研究成果，使得学生可以面对面的跟这些学者进行交流，可以极大的促进医学研究生的研究视野，扩宽研究思路，使得学生能够跟踪国内国际的研究热点。这样的交流既能够加深学生对精准医疗的理解，促进学生的思考，又保证学生掌握前言的研究方向、技术手段和临床应用场景，从而使得研究生具备深厚的知识水平。

4 结语

总的来说，“精准医学”给医疗领域带来了巨大的改变，它的变化也给医生提出了新的要求，仅仅依靠基本的医学知识已经不能很好的满足未来的医疗方式转变的要求，“精准医学”的提出促使医学研究生的思维方式的转变，医学研究生应该具备整合不同来源的各种异质性数据的知识和能力，从病人的疾病致病机理入手来进行临床诊断，从而达到精准治疗的目的。