1、诊断:基因测序技术实现精准诊断
从人类发现DNA的双螺旋结构,第一次窥探到生命体如何继承和存储生物信息,到“人类基因组计划”宣布完成,再到高通量测序技术的出现,正逐渐开启“个人基因组”的时代。个人基因组学是实现“精准医疗”的一把利器,而精准医疗的基础便是完成人类的基因组测序。基因测序技术凭借灵敏度高、精度和通量高、价格低廉等优势,成为基因检测技术中获取人体基因组数据的主流技术。
以肿瘤为例,每个肿瘤都有自己的基因图谱。精准医疗就是要借助基因测序技术,准确找到每一位病患的基因变异信息,从而选择恰如其分的治疗方式。肿瘤领域的基因测序是精准医疗最重要的组成部分,其应用将覆盖肿瘤的易感基因检测、早期筛查、疾病确诊、个性化用药指导、随诊与疗效评价等众多治疗环节。
2、治疗:靶向用药实现精准治疗
传统药物治疗对待病人都是对症下药,千篇一律;精准医疗则以大数据分析结果为依据,将病患的内在基因和外在环境结合,为其定制个性化治疗方案,实现靶向用药。
以肿瘤为例,传统肿瘤治疗主要有手术、放疗及化疗三种治疗方式,治疗过程往往既折磨病患身体又折磨病患心理;精准治疗则可以依靠基因测序等技术,有效识别肿瘤细胞与正常细胞之间的差别,有针对性地杀死肿瘤细胞及驱动其生长的细胞群,同时对正常细胞的危害降到最低点。既能通过检测肿瘤靶向药物靶点,实行分子靶向用药,提高用药效率;又能通过临床肿瘤基因组学的研究,筛选并发现不同患者对同种药物治疗存在个体差异的遗传指标,并依据指标实现临床上的差异化用药,提高药物治疗的安全性,进而实现个性化治疗。
3、预防:大数据实现精准预防
在医学领域,大数据能使医疗保健及疾病预防更为个性化和精准化,美国加州Scripps Health Centre首席学术专家Eric Topol曾称:医学中的数字化已经势不可挡,数字化与医学的交汇已经不可避免,变革已经在这一交汇的舞台上初见端倪。在推进精准医疗实施的过程中,应用、存储和分析大数据不仅能够有效预防重大疾病,而且能够预测健康风险。
医学大数据(medical big data)泛指所有与医疗和生命健康相关的大数据,依据来源,又可分为生物大数据、临床大数据和健康大数据。生物大数据是有关生物标本和基因测序信息的大数据,其中,组学大数据是重要构成。与传统分子生物学研究相比,组学大数据能将碎片化的遗传学、生物化学等基础研究系统化,具有数据容量大、动态性强、复杂性高等特点;临床大数据是源于医院常规临床诊治、科研和管理过程中产生的数据,包括门\急诊记录、住院记录、影像记录、实验室记录、用药记录、手术记录、随访记录和医疗保险数据,具有数据量庞大、产生速度快、数据结构复杂、价值密度低等典型大数据特征;健康大数据来自专门设计的基于大量人群的医学研究或疾病监测,如全国营养学和健康调查、出生缺陷监测研究、传染病及肿瘤登记报告等数据。
为了更加有效地预防疾病及防范风险,打通从基因组数据到临床应用,从基因组数据到健康干预之间的道路显得尤为必要。一方面,建立基因组数据与临床数据之间的有效联系,可考虑通过构建预测癌症、提高诊断精度以及反映疗效的模型,及时找到突变基因与诱发疾病之间的因果联系;另一方面,建立基因组数据与健康数据之间有效联系,可考虑通过构建预测疾病风险、健康干预计划之间的模型,通过个人健康管理,从而预防和控制疾病。