让精准医学造福更多人

2024-03-04 12:25万宏蕾
瞭望东方周刊 2024年4期
关键词:约合器官精准

万宏蕾

林鑫华

1月26日,“2024精准医学成果转化与数字化发展交流会”在杭州举行。精准医学自2011年在医学界首次提出后,呈现飞速发展之势。

无论是呼吸科采用EGFR酪氨酸激酶抑制剂(EGFR-TKI)来实现肺癌精准治疗目标,还是产科无创DNA检测技术应用于临床诊断胎儿染色体非整倍体异常,或是消化科定量检测粪便中波形蛋白基因的甲基化以提示结直肠癌等等,都显示出精准诊断、精准治疗正在成为新的趋势。

近日,《瞭望东方周刊》专访了复旦大学生命科学学院院长、遗传工程国家重点实验室主任、粤港澳大湾区精准医学研究院执行院长林鑫华,探讨精准医学如何引领医学进入一个新的时代。

精准医学指的是针对疾病病因的复杂性,综合考虑个体生物特征、環境、生活方式存在的差异,从而制定有效的健康干预和治疗策略的医疗模式。主要包含精准诊断、精准治疗和精准预防三个核心部分,其目标是提高临床诊疗精准度。

与传统医学相比,精准医学可以通过精准优化诊疗效果,避免浪费大量的医疗资源;减少一些无效或者过度的医疗;明确罕见病病因并寻找治疗方案。精准医学是现代医学发展的必然趋势,也代表着创新与技术相结合的典范。

类器官是生物医药领域的革命性模型,是精准医学的重大技术发现。医学研究离不开模型,对于临床来说尤其需要利用模型进行药物开发和疾病诊治的开拓。具体来说,我们可以取人体组织的任何一部分(包括一根头发、一片皮肤等),通过各种基因编辑做成与人体内器官类同的细胞组织。这种细胞组织具备了组织记忆、自我组装、重现组织器官结构的能力,使类器官成为生物医学研究很好的体外模型。

这样一来,临床试验或将不需要通过小鼠模型,可以直接从病人体内取样。现在肠道等常见人体组织都可以做成类器官。功能上,类器官不但可以针对新药开发建立一系列模型,开展有效的毒性测试,而且也能通过再生医学所产生的细胞组织,精准开展体内的疾病诊治。此外,类器官也可以做活体样本以供研究使用,避免了样本在传统存储方式下的成本高、浪费多等问题。

据国家癌症中心公布的2022全国癌症统计数据报告,我国癌症新发病例406.4万人,因癌症死亡的人数是241.4万人。抗癌是人类医学史上的长久难题。

类器官技术可以应用于预测肿瘤药物敏感性,包括预测化疗药和靶向药物有效性;预测免疫治疗药物的有效性,未来还将和二代测序技术一起,共同帮助医生择药,实现精准用药。

类器官技术还能助力新药研发,用于药物毒性和有效性测试。包括肾、肝、肠类器官用于药物的毒性预测;携带特定突变的肿瘤类器官筛选靶向药;免疫细胞治疗疗法、溶瘤病毒疗法评价等。精确的药物试验,对预防转化至关重要。肿瘤最重要的问题在于异质性,它经常会变,今天发现好了,过两天变化了就会产生抗药性。对此,我们就需要建立一系列模型,而这些模型可以用类器官来做。例如人的肝脏细胞,通过基因编辑做出人的肝母细胞瘤类器官,通过类器官模型可以完成一系列药物测试,检查原来的药对肿瘤的影响,以及用于开发新药。

类器官再生医学可以实现有功能、定植性更强的类器官移植,例如成体干细胞来源的肝、肠、肺、胰岛类器官移植等。建立类器官智慧生物样本库,例如可冻存再复苏的活生物样本库是下一阶段要做的工作。

图为上海正大基因科学研究院的技术人员在实验室内工作(裴鑫/ 摄)

包括基因检测、液体活检、影像诊断、个体化药物、靶向药物、免疫治疗等,也包括AI技术需要的生物大数据等等,相关领域的一系列创新都会带来巨大的市场价值。

据相关测算,在精准诊断方面,2023年,全球基因测序市场规模从2018年的107亿美元(约合770亿元人民币)增长到244亿美元(约合1754亿元人民币),复合年均增长率为18.0%。

在精准治疗方面,肿瘤免疫治疗市场的规模从2016年的619亿美元(约合4451亿元人民币)增长到2021年的1193.9亿美元(约合8585.7亿元人民币),复合年均增长率达到14.0%。

在生物大数据领域,2022年,生物样本库市场总额增长至26.9亿美元(约合193亿元人民币)。至2025年,生物大数据的市场总额将增长至530亿-690亿美元(约合3811亿-4962亿元人民币),复合年均增长率达到27%。

精准医学体现了医学科学的发展趋势,也代表了临床实践的发展方向。当下AI技术浪潮的兴起为医疗行业智能化转型提供了新的思路和手段,同时也为精准医学产业发展带来了重大机遇和变革。

目前比较可靠的AI技术已经应用在影像诊断方面,例如病理诊断直接用图像处理的可信度很高。长期而言,AI技术会对精准用药和精准预防产生深远影响。特别是在药品开发方面,例如蛋白质结构可以通过AI技术实现。

AI时代下的精准医学人才,需要对数据的处理算法要有很强的能力,同时对临床、对生命科学要有深层次的理解,更重要的是要有这方面的学习能力。这样才能围绕医学所需、患者所需,以自己所能真正为精准医学的临床转化落地服务。

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