精准医疗会是医学的未来吗.pdf

科技大爆炸精售医疗二医学的的未来来吗？崔罗石自人类诞生之日起，疾病就如梦魔一样纠缠着人类，医学就是我们对抗疾病的剑和盾。几千年来，我们的剑越来越锋利，盾也越来越坚固，将一个个张牙舞爪的疾病于马下。人类的平均寿命从古代的二三十岁增加到如今的七十多岁，医疗的发展起到了不可忽视的作用。疾病始终像烧不尽的野草一般层出不穷。为了对抗这个难缠的“敌人”，我们需要更加行之有效的对策，精准医疗或许就是问题的答案。什么是循证医学随着人类科学技术的发展，我们逐渐形成了以循证医学为核心的现代临床医学体系。要说清楚什么是循证医学有点儿困难，用它的创始人之萨科特教授的话来说，循证医学是慎重、准确和明智地应用当前所能获得的最好的研究成果，同时结合医生的个人专业技能和多年临床经验，考虑病人的病情，将三者综合考虑，制定出科学的治疗措施。但这也太难懂了吧！让我们暂时抛开一些细节，尝试简单说说什么是循证医学。简单来说，循证医学就是遵循证据的医学。我们来举个例子。假如你有一个殷子，由于制造工艺的缺陷，有一面比较轻，所以更容易朝上，但如何判断是哪一面呢？甲告诉你：“应该是1 点，我上次遇到个1 点那面轻的殷子。”乙说：“根据我多年玩飞行棋的经验，一般这种情况下2点是更轻的那一面。”丙反驳：“我之前找了一百个殷子，分别投了一百次，得到的结论是3 点更容易朝上，所以3 点是比较轻的那一面。”丁提出自己的观点：“我让助手找了一百个有问题的般子和一百个正常的般子，在不进行区分的情况下分别投一百次。经过统计，发现有问题的般子4 点朝上的概率显著高于正常的子，所以4 点这面比较轻。”那么，你觉得，你的殷子最有可能哪一面轻呢？是不是倾向于选择4 点这一面？当然，这个例子并不完全准确，只是用来帮助理解循证医学的理念。循证医学通过随机对照临床试验、系统性评价和荟萃分析来得到相对可靠的临床医学证据，并应用于后续的治疗之中。5了解精准医学为了解决循证医学的这个弊端，精准医学的概念逐渐走上了历史舞台。2003年，随着人类基因组计可能很多人会从这个不太恰当的例子中发现一个问题：你那些般子做了再多次试验，终究不是我这个般子。般子和般子之间是有很多细微的差异的，你那一百个有问题的般子即使有九十九个是4 点那面轻，但也有一个是5 点那面更轻，万一我手里这个是5 点那面更轻呢？因此，无论是般子实验，还是循证医学，都有个很明显的弊端：哪怕是般子这种简单的东西相互之间都有差异，人和人之间更是如此。为了避免这些“不相关”的差异对诊疗结果产生影响，循证医学通过忽略大部分个体差异，得到了一个“普适”的平均结论。但很多时候，这些所谓的“不相关”的差异是会影响结果的。所以循证医学在有些时候也被称为“不精确的医学”。68划的顺利完成，精准医疗的基础已经建立起来。2 0 1 1 年，美国国家委员会发布了一份研究报告：迈向精准医学：构建生物医学研究知识网络和新的疾病分类学。在这份报告中，研究者提出了基于分子生物学的疾病分类的新标准，通过基因检测等手段对患者实施更加精准的医疗措施。2015年，时任美国总统奥巴马提出了“精准医疗计划”，希望通过收集病人的基因组学等分子生物学信息，为患者提供个性化医疗。按照他的说法，精准医疗就是“每次都给恰当的人在恰当的时间使用恰当的治疗方法”。在奥巴马的精准医疗计划提出之后不久，我国科技部也召开了首次精准医学战略专家会议，提出了中国精准医疗计划。自此，中国的精准医疗开始快速向前发展。68在癌症治疗领域，精准医疗已经开始发挥自身独特的优势。之前癌症一般是根据肿瘤生长的部位进行分类的，比如肺癌、肝癌、胰腺癌等；后来又加入了组织类型的区别，比如鳞癌、腺癌等。而传统的癌症治疗手段则通常为放射治疗、化学药物治疗和手术的三联疗法，这种疗法不仅有着较大的副作用，很多时候效果也不是那么理想。而在精准医疗的概念中，既然癌症通常与基因突变有关，那癌症的分类也应当将分子分型等概念加入进去，于是后来就有了根据突变基因进行分类、根据免疫评估进行分类的癌症分类方法。当然，我们也可以直接围绕这些突变的基因研发靶向药物，实现精准治疗。早在精准医疗概念提出的十年之前，也就是2 0 0 1 年，世界上第一款针对癌症突变基因的靶向药物格列卫就上市了。在格列卫面世之前，慢粒白血病的治疗药物只能暂时控制白细胞升高、缩小脾脏，但不能改变疾病最终的走向，病人就像坐在一辆减了速的列车上，虽然踩了下刹车，但终究要走到那个不想面对的终点。格列卫则能够抑制与白血病相关的BCR-ABL突变基因的功能，从而杀死癌细胞，控制慢粒白血病的发展。虽然格列卫并不能从根本上治愈患者，绝大部分患者必须终身服药，但起码患者的存活率大大提高了，因此格列卫至今仍是治疗慢粒白血病的特效药之一。另一个例子是“派姆单抗”。2 0 1 7 年，美国食品药品监督管理局批准了PD-1抗体药物“派姆单抗”作为MSI-H/dMMR实体瘤的治疗药物。是作为黑色素瘤的治疗药物而开发出来的。随后，默沙东公司研究发现，癌症患者只要携带两个不同的生物标志物（也就是刚刚提到的MSI-H和dMMR）中的任何一个，无论患的是哪种实体瘤，“派姆单抗”都能够发挥它的作用。这让“派姆单抗”从单一的黑色素瘤治疗药物变成了直肠癌、小“派姆单抗”最初只肠肿瘤、肉瘤、子宫内膜癌等多种癌症的治疗药物。这也是美国食品药品监督管理局首次批准以生物标志物（而不是肿瘤类型）作为临床指征的肿瘤药物上市。正常细胞和癌细胞增殖方式正常细胞增殖非正常细胞增殖正常细胞正常细胞基因突变癌细胞细胞分裂癌细胞无限增殖健康组织恶性肿瘤如今，随着A/等计算机技术的发展，精准医疗的药物开发也将更加智能化。以往一款新药从开发到上市大约需要1 0 年时间，并花费数十亿美元，而机器学习以及深度学习技术的应用，则会大大降低时间和金钱的消耗。在预测大分子结构和功能、药物筛选、药物再利用、药物敏感性分析等方面，AI技术都有着非常广阔的应用前景，比如我们在前几期讲过8的AlphaFold，如今它就被很多药物开发领域的公司所应用。虽然目前AI驱动的药物研发还不是药物研发的主力，但从该技术未来的前景来看，它有着非常光明的未来。除了药物开发方面，AI在疾病诊断方面也有着巨大的优势。通过对患者各项检测数据（如基因检测数据）的分析，AI能够帮助医生进行疾病的初步诊断，提高病理的诊断效率，甚至能够消除不同医生对病理的主观判断差异。在前不久的一项有关乳腺癌的研究中，研究者们举办了一场比赛，让来自2 3 个团队的3 2 种算法和1 1 个病理医师同台竞赛，通过观察病理切片来判断乳腺癌的转移情况。结果发现，排名前5 的算法居然比病理医师的准确度还要高。此外，在肺癌、前列腺癌等癌症的相关研究中，也已经开发出了效果不错的数字病理切片诊断算法。在未来，这些AI程序或许将被应用于实际的临床诊断之中，协助医生进行疾病的诊断，降低误诊和漏诊的可能性。当然，精准医疗目前在很大程度上仍然是“纸上谈兵”。除了少量已经上市的靶向药物，大多数精准医疗的技术仍然处于临床研究、基础研究甚至设想的阶段。哪怕在遥远的未来，我们每个人都可能享受到针对个人的精准医疗，但在很长一段时间内，精准医疗仍然会是循证医疗的补充。在2 0 1 5 年初的精准医学战略专家会议上，科技部宣布了2 0 3 0 年前在精准医疗领域投入6 0 0 亿元的计划。或许在7 年之后，我们将真正看到精准医疗展开的精美画卷。9