随着医学技术提升、就医环境改善，困扰人们的复杂疾病是否能够得到更加有效的治疗？相关统计显示，针对城市居民死亡率较高的癌症（恶性肿瘤）、心脏病、冠心病等复杂疾病，传统医疗方案的治疗效果并不佳。据WIN Symposium公布的数据显示，传统医疗在肿瘤治疗上用药无效率高达75%.人们仍然谈“癌”色变。因此，立足大数据、强调个性化的“精准医疗”势在必行。

    通过基因组、蛋白质组等技术对患者的个体差异进行分析和研究，精确寻找到疾病原因和治疗靶点，实现对疾病和特定患者进行个性化精准治疗--这就是“精准医疗”,或许也是未来癌症等复杂疾病患者的福音。

    近日，美国德克萨斯大学MD安德森癌症中心生物信息和计算生物系副系主任梁晗博士接受了艾瑞网专访。在他看来，“精准医疗时代”已经到来，随着基因测序等关键环节的发展，基于个体差异的精准医疗方案会逐渐广泛运用到临床当中，提升癌症等复杂疾病的治愈率和生存时间。

    从“对症下药”到“对机理下药”

    包括美国MD安德森癌症中心在内的很多研究发现，个体之间基因、环境因素与生活习惯差异，都会影响到疾病预防和处置方式。

    “癌症具有显著的个体差异，具有高度异质性。这种异质性，导致有些药物运用在不同患者身上，效果会千差万别。”梁晗表示，“我们会发现，单纯的‘对症下药’成功率并不高。”

    因此，“匹配”成为关键。精准医疗就是将疾病、患者的差异化因素与药物、治疗手段相匹配的过程，针对“机理”下药，能够更好地将实现治疗效果。

    在美国MD安德森癌症中心，梁晗与他的团队通过对大规模的癌症基因组图谱（TCGA）数据进行分析，探寻出个体基因差异与疾病之间的关联，并对药品和治疗方式的选择及愈后风险评估进行了大量的研究。

    “一方面，我们可以对患者愈后的风险进行评估，制定出匹配度更高的治疗策略。如果风险较低，就要避免过度治疗；如果风险较高，我们需要积极地实用一些辅助性治疗方法。”梁晗介绍，“另一方面，对于晚期癌症患者来说，需要对靶向药物进行选择。基因组差异信息可以提醒我们选择怎样的药物来更有可能使患者获得好的治疗效果。”

    在梁晗看来，根据肿瘤的分子信息，使患者得到更有针对性的治疗，能大大提升疾病的治愈率和延长患者的存活时间，这就是精准医疗的意义所在。 “精准医疗时代”已经到来

    得益于大数据分析和研究领域的快速发展，精准医疗也越来越多的受到关注和重视。在过去几年里，许多国家已经启动了基因组等精准医疗相关领域的研究和应用计划。

    2015年初，美国正式启动了“精准医学”计划，推动个性化医疗的发展。而2016年初，美国总统巴拉克？***在发表国情咨文期间宣布了“癌症登月计划”,并任命副总统拜登牵头开展这一计划。2016年，中国科技部最新发布的“国家重点研发计划”中，精准医疗位列国家重点研发计划首位。此外，英国、澳大利亚等多个国家已经启动和推进精准医疗相关领域研究。

    梁晗认为，精准医疗最核心的技术--基因测序的研究已经进行多年，属于精准医疗的时代也已经逐渐到来。

    目前，高通量测序设备的广泛应用，基因数据量也呈倍数增长，基因组序列测序成本大幅下降。2016年5月，艾瑞咨询发布《2016年全球二代基因序列行业投研报告》中提到，平均每兆数据量基因测序成本和单人类基因测序成本都有超“摩尔定律”的大幅度下降，2001年人类基因组测序成本高达9526.3万美元，但如今单人类基因组测序成本已下降到几千美元。

    测序成本的降低、分析能力的提升，是否意味着基因测序在临床上广泛应用？事实并非如此。目前，基因测序的应用主要集中在无创产检和肿瘤诊断治疗两个领域，在临床方面并未广泛应用。

    据梁晗分析，目前基因测序的工作重心已经从繁重的人工测序转向数据分析，而基因数据分析和解读是关系到基因测序发展和精准医疗应用的关键环节。但是，当前基因测序的数据分析主要存在两个方面的难点，在一定程度上阻碍了临床应用的发展。

    第一，虽然基因数据量规模不断扩大，但大量数据分散在不同的国家、城市、医院，缺乏统一性。这样分散、游离状态的数据不利于大数据指导下的精准医疗研究。数据统合和共享是阻碍基因测序数据临床转化的一个难点。

    第二，目前的数据缺乏标准化，在很多情况下，即便是同一家医院，由于生物测序设备、软件甚至流程不同，测序结果都会大相径庭。“当我们把这种数据放在一起，会出现系统性的偏差。”梁晗说，“标准化所指的不仅是分子数据，也包括患者的个体信息、用药和愈后随访。这些数据信息的统一和共享，需要得到解决。”

    此外，即便基因测序成本大幅下降，但对于部分患者来说仍是一笔不小的成本。再加上目前靶点药物有限，很多医生拿到所谓的测序报告，所获得的有效信息也仅有20-30%,对于临床诊疗的意义并不大。梁晗认为，当基因测序被有效地推广起来，越来越多靶向药物投入临床试验，医生从测序报告中获得的有效信息将会大幅提升，只有这样基因测序才会在临床上得到广泛应用。可见，“精准医疗”需要通过对数据进行深度挖掘，以提高医生从基因数据中提取有效信息的能力，进而提高对用药和治疗手段的匹配程度。同时，“精准医疗”在临床上的广泛应用，则需要基因测序价格进一步下降和相关部门建立数据共享平台。“精准匹配癌症疗法”未来可期

    正如***对“精准医学计划”作出的解读--“把按基因匹配癌症疗法变得像输血匹配血型那样标准化，把找出正确的用药剂量变得像测量体温那样简单”,个性化的精准医疗将引领癌症等复杂疾病治疗方式的改变，也会进一步提升医疗效率和患者存活率、治愈率。

    在这个备受广泛关注和重视的领域当中，基于精准医疗的设备、应用和服务领域已经吸引了大量的研究者和创业机构。而这些领域也将引领世界范围内精准医疗的发展。

    梁晗表示，从设备层面来看，目前二代测序设备在通量、准确度上都有了较大的提高，测序成本随之下降，是商用测序的主流，但从长远来看，随着更新一代测序设备的应用和普及，测序成本将继续下降，会利于基因测序进一步发展；从服务层面来看，基因测序和数据分析都是重点，数据规模增大、测序成本降低、测序能力得到提升，能够让测序结果有效转化成医生可有效解读的信息；从应用层面来看，单细胞测序、免疫疗法都是精准医疗应用的方向，目前免疫治疗方法已在美国得到较为普遍认可的应用，在一定程度上可以使延长患者存活时间，甚至可以治愈患者。

    根据艾瑞咨询发布《2016年全球二代基因序列行业投研报告》预测，癌症的诊断治疗应用将是基因测序最具潜力的应用市场。

    据梁晗介绍，在美国，已经有不少机构已经实施了对部分癌症类型的精准治疗，比如MD安德森癌症中心能够根据患者的驱动基因、致病基底，针对非小型细胞肺癌、黑色素瘤等多种癌症类型进行了明确的匹配。“然而，并不是所有的患者、癌症类型都有明确的驱动基因。但是这个比例在不断扩大。为此，我们也不断在努力。”

    那么，对于“按基因匹配癌症疗法变得像输血匹配血型那样标准化”,我们还要期待多久？梁晗给出了答案：“在‘登月计划’提出时，MD安德森癌症中心对癌症的精准医疗实施也有预期。我们希望在未来十年之内，大幅度扩大匹配精准医疗手段的癌症范围，使癌症患者的存活期得到更大提升。”