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精准医学创业的随想
热度 31 weijia2009 2016-9-2 08:39
精准医学创业的随想 贾伟 前阵子在深圳和香港开会,和同事访问了一家大数据领域里的新企业 – 碳云智能。公司总裁王俊向我们介绍了碳云的精准营养、精准美容、以及精准医疗的三个市场方向。 王俊曾担任全球最大的基因公司——华大基因的CEO。去年十月,他辞去了华大的职位,和原公司管理团队中的几名骨干跳槽共同成立了碳云智能。业界对华大和碳云这两家公司在技术和主营业务上的区别并不太清楚,我个人觉得两者的特点还是很鲜明的。它们都是大数据公司,前者从事的是基因测序的技术服务,服务对象是基础科研、生育健康、疾病和药物研发单位;后者的主营是基于数据的服务,除了基因数据外,还收集蛋白组、代谢组等数据,也就是说它所建立的是基因组加上“表型组”的(更能完整反映生命体征的)大数据,然后在医疗、美容、食品营养领域与普通消费者对接,提供个性化的产品和服务。今年1月,碳云智能融资7亿元人民币,4月完成了10亿元的A轮融资,7月又获得了3亿元的新一轮融资,目前它的估值已经超过了10亿美元。 碳云公司的员工食堂 - 就在工作场所旁边,随时吃随便拿 碳云公司的健身房 在王俊谈到“精准营养”的时候,我脸上露出复杂的笑容。这个概念对我来说并不陌生,十多年前,我们实验室和英国帝国理工的Jeremy Nicholson教授(代谢组学的创始人)和瑞士的雀巢公司一起合作的时候,就意识到了这样的一个方向。我还记得当时Jeremy在一次讨论中提出一个新词汇 – Personalized Nutrition, 大家都觉得很有前途,应该努力把它推动起来。一晃眼十年过去后,我们几个基本还在原地做着一些纵深的探索,而企业界终于有人动真格地把这个领域开始做起来了。 拿王俊的一种(比较客气的)说法来解释,就是科学家更愿意把一件新东西做得尽善尽美,而企业家则敢于在基本概念可行的基础上将不太成熟的东西做出来,并不失时机地往市场推。我觉得这里还是有很大的分别的,科学家的本能是创新,他们可以很早很前瞻性地提出一些新思想,但大多满足于自己的观点或发现通过文章发表出来,或者通过酒席上的高谈阔论得到表达,至于能不能、有没有变成产品,不是重点! 记得最近我做的几场学术报告中,发现很多人对科研转化很感兴趣。有人提问,贾老师您在2008年(在Nature Reviews Drug Discovery上发文)提出把肠道菌群当做靶点治疗代谢性疾病,迄今8年过去了,您的研究有什么新的进展呢?我发觉自己的回答有点支支吾吾,我说我们在这个领域里有两项工作值得一提,一是发现三聚氰胺的肾毒性来自于肠道中的一种细菌的代谢,而另一项还在进展中的工作是我们发现干预肠道菌群的一种代谢物可以有效地预防肝癌的发生。然后又有几个人问了一些让我有点崩溃的问题:您觉得粪便移植这个技术怎么样?现在市场上有好几家公司在推这项服务,我减肥失败且有脂肪肝,能用这种方法吗?贾老师我们是一家代谢组学公司,我们从50例肺癌病人的尿液中发现了几个代谢标志物,想拿这个技术开发成诊断产品,请谈谈您的看法…… 我的回答变得越发地支支吾吾,我跟他们说粪菌移植这个方法仅被推荐用于肠道艰难梭菌感染以及炎症性肠病,用于减肥和脂肪肝目前尚不成熟,我还跟他说任何基于菌群的治疗必须考虑进自身的菌群结构和代谢表型,需要个性化的设计。至于癌症的诊断标志物的开发,这些前期结果仅仅是一个开始……但我老人家一面回答,一面悄悄地自问:这都是什么节奏啊,我是不是已经out了? 不禁想起当年韦小宝同学为了泡妞想在少林寺速成一些绝世武功,譬如弹指神通什么的,他那六十几岁武功高得一塌糊涂但脑子迂腐的师侄澄观告诉他,这个需要花点时间滴!澄观说:“本寺曾经有一位禅师,天纵聪明,入寺不过三十六年,就练成了弹指神通,进展神速,前无古人,後无来者。师侄从十一岁上起始练少林长拳,总算运气极好,拜在恩师晦智禅师座下,学得比同门师兄弟们快得多,到五十三岁时,於这指法已略窥门径。”韦小宝听完倒抽一口冷气:“你从十一岁练起,到了五十三岁时说略窥门径,那么一共练了四十二年?”澄观甚是得意,道:“以四十二年而练成弹指神通,本派千余年来,老衲名列第三。” 韦小宝心中想的是用几天或者个把月时间搞定这门武功,可是听他师侄澄观的意思,就这点时间学弹指神通,出去找美眉肯定是“弹”不下来的,也就只能在家弹弹棉花!那一刻英明神武的韦大人开始怀疑人生……为什么我遇到的那几个美眉武功十分厉害,就算她们一出娘胎就练,也不过十几年而已,而要我在少林寺这个破地方练上四十几年才能把她们打趴下的话,这只能说明一点,少林寺的武功很差劲嘛! 在少林寺练功和行走江湖之间的区别,大概跟在交大闵行校区做科研和在学校旁边的紫竹园创业的区别差不多吧。出校门办公司,有技术就行,至于技术是2-3年的功力还是10年的功力,如果不PK一下的话,大部分客户大部分时间里看不出来。太讲究技术的功力,企业成本太高!而太不讲究功力一味低门槛低成本,则缺乏品位,企业也无法长久在市场立足,这些问题是创业者必须认真对待的。我最近在实验室跟大伙儿介绍杭州一个叫博圣健康的企业,他们实验室有种细胞功能检测,可以从人的血样中分离出免疫细胞,然后在体外培养,进行一系列的营养素干预试验,通过干预结果来对测试者进行个性化的营养、免疫、和代谢预测。我感觉他们的技术平台非常的阳春白雪,水平超过了很多“双一流”大学的相关实验室,是市场上愿意“走长线”的精准医学类高新企业的一个榜样。顺便说下,我参观他们公司时,听了他们总经理张民的介绍,我假装被忽悠上当,卷起袖子抽了几管血,当了一回测试对象。检测报告出来后我如获至宝,立即拿回实验室让大家学习!(这个故事告诉我们,企业家跟科学家一起侃技术,要十二分滴小心!) 俗话说秀才造反,三年不成!我看“科学家创业,十年难成!”这里想说的一个观点是:在精准医学领域里创业,恐怕不能过多地去研究科学家们的言论。科学家中,他们要么宏大叙事一会儿DNA双螺旋一会儿中医辨证论治让你找不着北;要么高屋建瓴给你谈谈国家战略民族情怀让你喝着满是鲜味的清汤捞不到干货。还有一种就是像我这样的,老觉得项目还需要再做做透,没有个三四十年练不成弹指神通!那么到底要听谁的呢?回答很简单:听企业家的!尤其是那些兼具科学素养又极具冒险精神的企业家。我没看过碳云智能成功获得巨额投资的创业方案,但我可以想象那不会是一本(在传统的考量标准下)特别值得投资的计划书!而他们在企业初创阶段几乎一无所有的情况下一再获得大笔投资的事实,说明科技创业中技术固然重要,而更重要的是创业团队的科技想像力、新兴领域的开拓力、以及他们在创业目标导向下的执行力!
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精准医学与个体化医学的那些事
热度 8 jgu 2016-8-12 17:08
放假前跟人聊天,说起最近时髦的精准医学和前些年火爆的个体化医学是啥关系?是不是老概念又拿出来重新炒作?让我们来了解下两者的异同: 精准医学(Precision Medicine) 自从奥巴马做为国家战略提出后,不断在全球刷屏,各国政府纷纷部署跟进。“精准”医学精准在哪?是相对目前医学的主要的诊断和治疗基础——组织器官层次的异常变化:病人在医院做的大多数检查是在组织器官层面的,仅有少数血液指标是在分子水平。精准医学则希望更进一步,从分子层次或者通常所说“基因”层次实现疾病的分类诊断、根据分子特征进行治疗。一项基于大规模组学数据的计算分析表明,利用分子分型,可以将已通过临床实验的靶向药物的潜在受益人群从5.9%扩展到40.2%( Rubio-Perez et al., Cancer Cell 2015 )。我们的研究表明除了靶向药物,基因数据对常用化疗药也有一定的预测作用( Ding, et al. Bioinformatics 2016 )。 个体化医学(Personalized Medicine) 的概念很早就提出了,其要点在于根据患者的基础体质、家族病史、生活习惯等大量个人信息有针对性的设计治疗方案,包括药物组合、剂量等。个体化医学与中医的辩证论治的很多理念相通,广受国内学者和民众的关注。个体化医疗更关注的是“前后的变化”和“系统初值”,打个比方,如果某个人出生时血压就偏低,某段时间血压突然升高还在正常值范围内,但这个突然的升高就必须要高度关注了。 ================================================== 目前,精准医学更多是基于群体的基因数据:即收集大量患者的横断面数据,一方面试图将疾病(主要指非传染性疾病)按照分子变异来进行划分,比如各种癌症亚型的划分,然后搞清楚每个亚型的分子变异、临床特性和发病机制,选择最合适的治疗方案;另一方面,对同样的治疗方案(或某一种药物,特别是靶向药)搞清楚具有哪些分子和临床特征的病人可能有效且副作用小(注:副作用非常重要不能只关注药效)。两方面往中间靠拢(一边是把病细分,另一方面把药明确)找到最“精准”的治疗方案。随着基因检测技术和各种可穿戴健康设备的进展,精准医学会进一步朝着个体化的方向发展,即 Personalized Precision Medicine(2PM) :每个人在一生中会进行多次基因检测,并与日常的健康信息整合起来,实现个体化的精准医疗。前几天Michael Snyder来清华做的报告里介绍了他们2012年发表的个人集成组学谱的研究(iPOP,integrative personal omics profile)( Chen et al. Cell 2012 )就是这个趋势的代表。 无论是精准医学还是个体化医学,其核心都在于基因数据、健康信息的采集和挖掘,随着数据的积累,数据分析与挖掘、机器学习将逐渐成为两个PM以及2PM的核心技术 。
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也说说“精准医学”
热度 3 surgeonlv 2016-7-31 21:44
也说说“精准医学” 吕健 自 2015 年 1 月美国总统 Obama 在国情咨文演讲中宣布启动“精准医学计划( Precision Medicine Initiative , PMI )”以来,“精准医学”一词大热。 Obama 的演讲原文如下: Twenty-first century businesses will rely on American science and technology, research and development. I want the country that eliminated polio and mapped the human genome to lead a new era of medicine --one that delivers the right treatment at the right time. In some patients with cystic fibrosis, this approach has reversed a disease once thought unstoppable. So tonight, I'm launching a new Precision Medicine Initiative to bring us closer to curing diseases like cancer and diabetes, and to give all of us access to the personalized information we need to keepourselves and our families healthier (译: 21 世纪的经济有赖于美国科学和技术的研究和发展。我希望我们这个曾经消灭了小儿麻痹症、完成人类基因组计划的国家引领医学进入一个新时代:能够在正确的时机对疾病进行正确的治疗。在这方面,我们已经做到能够使某些囊泡纤维化病人的病情得到逆转,而这种疾病原先被认为是无法治愈的。因此,今晚,我宣布启动一个新的“精准医学计划”,使我们距离治愈癌症、糖尿病这类疾病更近一步,并能使我们获得所需的个体化信息从而使我们自己和我们的家人更加健康)。 从 Obama 的演讲原文以及 时任 NIH (美国国立卫生研究院)主任 Francis Collins 和 NCI (美国国家癌症研究所)所长 Harold Varmus 在 NEJM 上对 PMI 的阐述 来看, Obama 关于“精准医疗”的讲话其实包含了两层意思。第一层意思是在正确的时机对疾病进行正确的治疗( the right treatment at the right time ),也是 Obama 所期许的“医学新时代”的特征,这一说法并不新鲜, Collins 也承认这并不是新的理念, 其实就是“个体化医疗”,我们姑且称之为广义的精准医学。第二层意思则是第一层意思的具体实现,即基于大规模生物信息库( large-scale biologic databases )、各种组学技术、大数据分析技术的个体化医疗,也被称作“ Obama 版精准医学”或“美版精准医学”,这大概可视为狭义的精准医学。基因测序技术和组学技术以及计算机大数据分析技术是美版精准医学最基本的技术支撑。狭义的精准医学也并非 Obama 首倡。 2011 年,美国 National Research Council 就发表了题为 “Toward Precision Medicine: Building a Knowledge Network for Biomedical Research and a New Taxonomy of Disease” 的报告。精准医学(狭义)概念的提出,是分子生物学发展促使人类对疾病的认识更新的必然结果。当然,精准医学(狭义)也有其局限性,至少, 并非所有的疾病都起源于基因突变。 “精准”二字容易让外科医生联想到手术的 “ 精细 ” 和“准确”。事实上,早在 Obama 宣布 PMI 之前,就已经有“精准外科”、“精准肝脏外科”、“精准神经外科”等概念,但这些名词中的“精准”最初主要强调手术技术的精准化 ,仍属于基于解剖学的“微创外科 ” 范畴,也属于广义的精准医学。而 “ Obama 版精准医学”(狭义精准医学)是指建立在大规模生物信息库、强大的个体化分析技术(如蛋白质组学、代谢组学、基因组学、各种细胞分析技术、移动健康技术等)、计算机大数据分析技术的基础上的个体化医疗,是针对分子水平病因学的更高端的个体化医疗。因此,虽同为“精准”二字,却有着不尽相同的含义。但二者并不矛盾,狭义精准医学将使上述“精准外科”、“精准肝脏外科”、“精准神经外科”的内涵更加丰富,也将推动目前仍基于解剖学和影像学的外科学迈向基于分子水平病因学和病理学的外科学。 要想实现治疗上的精准,首先要达到诊断上的精准,尤其病因学诊断。目前全球通用的国际疾病分类( International Classification of Diseases , ICD )无法反映疾病的分子生物学信息,因此,精准医学需要新的疾病分类。早在 2011 年 11 月,美国 National Research Council 在题为 “Toward Precision Medicine: Building a Knowledge Network for Biomedical Research and a New Taxonomy of Disease” 的报告中就指出,需要建立新的疾病分类和生物医学知识网络。这需要整合各类疾病的分子生物学研究成果和临床数据,是一项浩瀚的工程。令人鼓舞的是,许多学科已经在这方面迈出了第一步,比如神经外科,已有学者根据基因表达谱的差异性,将原发性胶质母细胞瘤分为神经元前体型( proneural )、神经元型( neural )、经典型( classical )、间叶型( mesenchymal );中国脑胶质瘤基因组图谱计划将脑胶质瘤分为 G1 、 G2 、 G3 等 3 个亚型, G1 亚型包含极度高发的 IDH 突变, G3 亚型包含非常低的 IDH 突变, G2 亚型则以 1p/19q 缺失为特征 。更加令人瞩目的是,在 2016 年版的 WHO 中枢神经系统肿瘤分类中,已经增加了多种肿瘤的分子分型,如胶质母细胞瘤 -IDH 突变型和胶质母细胞瘤 -IDH 野生型、髓母细胞瘤 -WNT 激活型和髓母细胞瘤 -SHH 激活型。 无论广义还是狭义,精准医学首先是一种理念,与“循证医学 ” 、“转化医学”、“整合医学”等理念一样。我们在面对这些理念的时候,首先应摒弃二元对立、非此即彼的简单、极端的思维方式,更没必要去比较这些理念孰优孰劣,应建立多元化的思维模式。这些理念都是在医学发展过程中不同时期从不同角度对现代医学内涵的补充和修正,反映了人类在医学发展过程中的探索和思考,这些理念之间并非非此即彼的关系,而是相互补充、相互支撑、可以共存。循证医学( evidence-based medicine )的概念诞生于 1992 年。从经验医学迈入基于基础与临床证据的循证医学是一大进步,但随着循证医学的广泛应用和认识积累,循证医学的局限性也有所显现。 根据临床证据,制定指南和共识,指导临床实践,是循证医学的主要特点和基本方法,因此,对证据的评价和认识至关重要。循证医学之证据来自对全球各地大样本临床试验的总结与分析。然而,循证医学的缺陷恰恰出现在证据上。循证医学以统计学方法为基础,如随机对照试验( RCT ),然而,正是严格的设计和纳入标准将不少患者排除在了研究对象之外。于是,我们所能获得的所谓最佳证据其实只是来自整个患者群体的某一部分,许多不符合纳入标准的患者被排除在外了,而纳入标准是人为设定的。同时,循证医学对证据的分级低估了个案的价值,事实上,疾病的发现和治疗都是始于个案的,何况,证据是变化的、不断更新和扩大的。由于个体差异,每个新病例都可能构成新的证据。对研究对象的严格筛选和对个案的忽视实际上已成为循证医学的一个重要缺陷。制定专家共识和指南是循证医学的一个重要特征和指导临床实践的方法,由于证据是不断地变化、更新着的,再加上人为设计和病例选择所带来的证据的局限性,指南和共识很难适用于全部患者或者疾病的全部可能,换句话说,也就是很难达到“精准”的要求。何况,我们对很多疾病的病因、机制并不完全了解,我们对疾病的认识也是处在不断变化中,换言之,我们的共识和指南实际上都是建立在我们对疾病的不完全了解的基础上。因此,共识和指南的应用必须与患者的实际情况、医生的个人经验以及那些未纳入指南或共识的个案资料相结合。精准医学(狭义)所带来的对疾病的认识和分类的改变以及大数据分析技术必将使循证医学发生深刻的变化,从疾病的诊断和分类到证据的评价和处理。转化医学( translational research ) 的概念是 1994 年 Morro 提出的,针对的是基础研究与临床实践之间的严重脱节。“转化医学”强调基础研究成果与临床实践之间的双向转化,即“ bench to bedside ”和“ bedside to bench ”。在一定程度上,美版精准医学(狭义精准医学)就属于转化医学的范畴,其基础就是分子生物学和大数据分析技术的临床转化(疾病的诊断、治疗和预防)。如果说循证医学侧重于临床,那么转化医学则是在临床与基础研究之间建起了一座桥梁,殊途同归,最终的目的都是为了能够为患者提供更准确的、更有效的治疗(更精准的治疗)。现代临床医学发展过程中有一个重要现象,就是专科和专业的划分越来越细。专科和专业的细化的确极大地推动了现代医学的发展,但也加剧了专科医生知识结构的局限性。人们认识到了专科和专业过度细化给临床医学带来的不利影响,于是,整合医学( integrated medicine )的概念应运而生。整合医学最初是指将一些非主流医学整合到现代主流医学体系中,后来,这一概念演变为强调医生从整体上认识病人和疾病,从而克服专科和专业细化带来的医生诊治知识结构的局限性,使患者得到正确的诊治。说了这么多,其实就想表达一个意思,也就是,无论循证医学、转化医学,还是整合医学、精准医学,这些理念都是针对现代医学发展过程中出现的问题予以修正和完善,彼此之间并不对立,而是各有侧重、互补互促、互相结合,共同构成了现代医学的认识论和方法论基础。随着科技进步,这些理念会演变、或被否定或扬弃、或被新的理念代替,还会有新的理念加入,这恰恰也是符合事物发展规律的。 这里涉及到一个小问题,就是在循证医学乃至精准医学模式中,如何安放医生的个人经验?从基于医生个人经验和直觉的经验医学进入循证医学是进步,但并不意味着医生的个人经验被否定。经验是认识的开端,循证医学之“证 ” 不就是来自对全球各地医生经验的统计学分析结果吗?就精准医学(狭义)而言,基因测序技术、各种组学技术最终揭示的其实还是健康或病理机体的微观结构,距离揭示其相互关系和作用机制尚有距离。面对一个具体的病人,即便得到足够的个体化信息,如何做出正确的诊断,选择正确的干预时机和措施,仍然有赖于医生个人的经验和判断,因此,即便是精准医学,也不能否定或忽略个体经验的价值。换言之,恰恰是病人和疾病的“个体化”,决定了医生的个人经验和认识在临床医学中永远不容忽视的位置,无论任何医学模式。 Obama 在 2015 年 1 月 30 日接受访谈时提到“ one study found that every dollar we spent to map the human genome has already returned $140 to our economy ”。 Illumina 公司的数据显示,全球 NGS (二代基因测序)的应用市场规模预计为 200 亿美元,肿瘤诊断和个性化用药是最有应用前景的领域,市场规模约 120 亿美元 。不难看出, Obama 把“精准医学”提到国家战略高度,无疑是适时而且富有远见的,但除了强调和强化美国在现代医学的引领地位外,恐怕更多地是瞄向了“精准医学”蕴含的巨大的市场前景,这应该也是美国国家经济战略的一部分。 近来常可看到有作者宣告“精准医学时代即将来临”或“已经来临 ” ,其实,这样的论断可以说言之尚早,也可以说没有意义。“精”、“准”本来就是、一直都是医学发展的方向和要求,比如神经外科,从裸眼手术到显微神经外科,再到影像学引导的微创神经外科,人 类在这个方向上的尝试和努力从未停歇过。至于狭义精准医学(美版),则任重而道远,不仅涉及医学领域,还牵涉信息共享、法律法规、伦理、政策、评价标准、监管体系、政府、企业、社会等各方面。 就当下而言,怀揣“精准”理念,准确把握每个病人的具体情况,努力做到正确诊断、合理治疗,大概就是我们能够做到也应该努力做到的“精准医学”吧。 参考文献: 1 Collins FS , Varmus H . A new initiative on precision medicin e. N Engl J Med. 2 015 , 372 ( 9 ): 793-795 2 许百男,陈晓雷 . 精准神经外科:高科技时代的神经外科新理念 . 中华神经外科疾病研究杂志, 2010 , 9 ( 6 ): 481-483 3 董家鸿 . 精准肝脏外科 . 中华消化外科杂志, 2014 , 13 ( 6 ): 405-411 4 《中国中枢神经系统胶质瘤诊断和治疗指南》编写组 . 中国中枢神经系统胶质瘤诊断与治疗指南( 2015 ) . 中华医学杂志, 2016 , 96 ( 7 ): 485-509 5 精准医疗——中国肿瘤市场的庞大需求 . 中国肿瘤临床与康复, 2016 ; 23 ( 1 ): 84
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“基因间复杂的相互作用比单个基因的健康更重要”
热度 2 kexueren07 2016-7-18 17:28
美国总统奥巴马在 2015 年的“工作计划”中提出了“精准医学”计划。那么,究竟什么是精准医学?它的特点和应用各是什么?主题为“精准医学技术前沿与展望”的上海科协大讲坛活动近日在上海科学会堂举办。美国亚利桑那健康科学中心首席副主席和首席知识官伊夫·卢西尔教授作主讲报告,上海市生物信息学会理事长李亦学、中国科学院院士赵国屏、复旦大学生命科学学院教授钟扬、同济大学教授赵兴明等专家出席活动并就相关话题进行对话。 什么是精准医学? 据介绍,精准医学( PrecisionMedicine )是随着基因组测序技术的快速进步,以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的。它是一种以个体化医疗为基础的新型医学概念与医疗模式,其本质即通过基因组、蛋白质组测定等医学前沿技术,对于大样本人群与特定疾病类型进行生物标记物的分析与鉴定、验证与应用,从而精确寻找到疾病的原因和治疗的靶点,最终实现对于疾病和特定患者进行个性化精准治疗的目的,从而提高疾病诊治与预防的效益。简单来说,每一个人都具有自己独特的基因,精准医学正是在综合考虑患者各项特征的基础上,将个体疾病的遗传学信息用于指导其诊断和治疗的医学,其中的关键是遗传学信息、诊断、治疗三者的结合,使疾病的诊治更具有针对性、靶向性和特异性。 此次报告中,伊夫·卢西尔教授特别指出:人们一般会在做基因检测后被告知自己的哪个基因健康、哪个基因不健康,但事实上,基因间复杂的相互作用在遗传中产生的效果比单个基因本身的健康更重要。 精准医学的三大特点 复旦大学生命科学学院教授钟扬认为,精准医学的最大特点是:相对于粗放医学,它比较安全。“我大学毕业的时候分到植物园工作。植物园在一个半岛上,所长告诉大家路灯还没修好,岛上四处有蛇或一些别的动物,请大家晚上不要随意外出走动。我说我不怕,后来我们所长说,其实最不安全的因素是我们所里有一个保卫科长。我问:‘保卫科长不是保卫我们安全的吗?’结果所长说:‘他有一把枪,但是他枪法不准。’——保卫科长有枪,但是枪法不准,听到这么一说,我们再也不敢晚上出去了。”钟扬从这段往事幽默地引出:“从那以后,我听人说起中医都有点紧张,对多靶标的中医心有余悸。你想,多靶标,那不就相当于一枪打出去打不准吗?” 钟扬直言自己对中医没有任何偏见,生了病有时也看中医,但是对于中医“多靶标”“系统性”“无副作用”的宣传,他觉得这些宣传点没有找好。“这意味着只要一颗子弹就可以打死很多,这是很让人害怕的。相比之下,精准医学也是系统的,但它宣传一种药只能治一种病,这听起来更让放心。”但钟扬同时也指出,这意味着精准医学也是一把双刃剑——如果它特别精准,相应的,产生误差的时候,误差可能也就特别大。 钟扬指出,精准医学的第二大特点是它试图统一基因组、转录组、环境和生活方式等。他举例说,自己最近在做肠道菌群研究,给他打击最大的是 Nature 上发表的一篇文章,题目叫《如果你吃坏了东西,你的肠道基因组就会变》。“你想啊,人的肠道基因组来自母亲,如果 24 小时就能改变,那不是‘一夜回到解放前’?那就太可怕了!我过去知道肠道菌群可以被饮食改变,但是不知道可以这么快、这么强烈地改变。”他从中看到精准医学的责任非常重大,“我们不仅要知道新的变化,而且要了解长期的变化。” 精准医学的第三个特点是可视化、方便普通人看明白。钟扬认为,精准医学目前最适合治疗的是复杂疾病,“说得难听点,就是死马当活马医。” 对此,赵国屏院士认为,未来的肿瘤治疗可能会出现像现在的艾滋病治疗类似的状况:癌细胞对第一种药物耐药了,换第二种,再耐药了,再换一种……到对第四种药物也耐药时,对第一种药物也许又敏感了……这样,癌症不一定能被治好,但它可能变成一种甚至比糖尿病还要轻的慢性病,病人真的可以带病生存。    我国精准医疗的发展困境 钟扬还指出,从国际实际情况来看,“条条法律都漏水”,科学的发展总是比法律要提前一点。这种现实下,如果精准医学看错了一个位点就要被算成是医疗事故,那在这样的法律下,精准医学连第一步都迈不出去,更谈不上第二步、第三步。因此,他建议法律当前对精准医学稍微宽容一些。 在他看来,精准医疗目前在中国最缺一个类似于滴滴打车那样的数据开放平台。那些数据或者在病人身上还未被提取出来,或者被医生攥在手里准备发表论文用。这就像没有滴滴、优步之前的打车市场:有人家里有车可载人,但不知道需要车的人在哪里;与此同时,马路上需要打车的人却找不到车。
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[转载]"精准医学"那些事儿
zjzhuangjian 2016-7-8 09:12
2015年1月20日奥巴马总统在国情咨文中讲道:“今晚,我要启动一个新的精准医学计划(Precision Medicine Initiative)。这一计划将使我们向着治愈诸如癌症和糖尿病这些顽症的目标迈进一步,并使我们所有人都能获得自己的个体化信息,我们需要这些信息使我们自己及家人更加健康。”1月30日奥巴马总统正式批准“精准医学”计划并提议国会在2016年向该计划投入2.15亿美元,以推动个性化医疗的发展。由此, “精准医学”这一概念引发了多国政界、商界、医疗界等人士广泛关注。 1.“精准医学”简介 “精准医学”顾名思义是将医学治疗精确化、目标化,是根据基因组学和生理数据量体裁衣式地制定个性化治疗方案。其科学定义为: “根据每一位患者的特点调整医学治疗措施。但并不意味着为每一位患者生产独特的药物或医疗设备,而是指能够根据患者的特定疾病易感性不同、所患疾病生物学基础和预后不同,以及对某种特定治疗的反应不同,而将患者分为不同亚群。 ” 到目前为止,美国已经有了多例接受精准医学帮助的患者,他们获得了 根据自身遗传、环境和生活方式等信息而制定出的靶向治疗计划,其生命由此得到了挽救。 如比尔·埃尔德(Bill Elder),8岁时被诊断患有囊性纤维化(CF)疾病,接受精准医学策略使用靶向治疗药物后,比尔人生第一次轻松地通过鼻子呼吸。通常,CF患者的平均寿命非常短,而如今已经27岁的他,不仅成为了一名医学生,甚至出席了国情咨文会议;还有6岁的艾米莉·怀特海德(Emily Whitehead),成为首个接受一种新肿瘤免疫治疗的儿科患者。研究人员从血液中收集了艾米莉的T细胞,并在实验室“再加工”成可以识别仅在白血病细胞表面表达的一种蛋白。这些T细胞随后被再次输入艾米莉的血液,并通过血液循环入艾米莉的全身追踪和摧毁肿瘤细胞。 2.“精准医学”在中国 中国有着庞大的患者人群,基因序列、临床病症等生理样本数据丰富,非常有利于“精准医学”计划的研究与发展。 因此,中国也启动了“精准医学”计划,甚至是比美国更大的项目。2015年3月, 科技部举办首届国家精准医疗战略专家会议并成立由19人组成的专家委员会,计划在2030年前投入600亿元进行“精准医学”的研究。 清华大学、复旦大学、中国医学科学院、北京协和医院和四川大学华西医院等都竞相筹建精准医学研究中心,国家卫生和计划生育委员会还公布了复旦大学附属中山医院、中山大学附属肿瘤医院、深圳华大临床检测中心等为首批肿瘤基因测序临床应用试点单位;华西医院更是开展了总数达100万人的人类全基因组测序,建立数据库和样本库,分析疾病发生发展的规律,为精准医疗奠定基础。 3.“精准医学”潜在的问题 随着研究不断深入,人们发现在我国实施“精准医学”计划仍然存在一些问题。首先, 我国的基础医疗设施尤其是医师数量严重缺乏 ,每个医生平均每天要接待治疗60~70名患者,长期处于过度劳累状态,无法抽出时间为每一个患者制定特异性的治疗方案。其次, “精准医学”需要大量的数据,而管理这些信息不仅需要广泛的规划和协调,还需要一定的健康信息技术领域的专业知识。 此外, 数据库网站存在客户数据信息泄露的风险 ,包括姓名、地址和财务信息,甚至是基因代码,一般的盗窃与这些隐私和健康信息相比简直不值一提。最后,“精准医学”目前只是局限于基因检测手段,并且相关的疾病靶点信息不完备,后续的临床治疗费用较高。因此,想要全面推广“精准医学”计划仍有一段很长的路要走。 4.听我来韶韶 总之一句话,“精准医学”计划通过对患者生理信息的收集与分析制定有效的治疗策略,可以大大改善患者的生存率,协助其摆脱疾病的困扰。任何新兴的事物都有其薄弱或者需要不断完善的环节,“精准医学”也是一样。但是, 随着“精准医疗”被国家列入“十三五”规划以及全国众多大型医院或者研究机构掀起的一波波“精准医学”的研究热潮 ,我相信在不远的将来,这样一个崭新的、具有重大前景的、可以服务于整个社会的全新医疗手段将会与我们的生活息息相关。 笔者会经常更新与医药学术相关的文章,有兴趣的可以给我留言,大家相互交流,共同进步。最后呢,大家有文献需求也可以给笔者留言哦,笔者是很乐意给大家提供帮助的,谢谢啦。 ——百晓生
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于军:生命科学和生物医学的整体观问题
热度 1 sciencepress 2016-6-1 13:27
基于基因结构和序列变化的基因组学研究无疑必须转入到以生物学和医学核心命题为目标的研究。基因组学技术和规模化的特征将会延续并发扬,都在不断地催生新的科研思路和新的思维境界。 从“DNA 到RNA 再到蛋白质”和各类“组学”研究,最终将汇集在一个或者数个生物学命题下(如癌症、代谢疾病、脑发育与认知、生殖力的可塑性等),形成一种整合性、更高层次的“数据—信息—知识”消化和理解过程。 二十多年前胡德博士提出的“多系统生物学”开辟了新的思维和方法,但是他并没有将其研究内容具体化、思维框架化。尽管他思想的追随者们开发了很多高通量技术,产生了很多蛋白质-蛋白质相互作用的数据,基因表达关联数据,还开发了网络分析方法等,但是一个既宽容,又有序的思维框架还是呼之欲出,或隐或现。 首先,基因组学在新形势下已经完成了从基因组学(以DNA 序列为研究主体)到基因组生物学(以生物学命题为研究主体)再到基于谱系的基因组生物学(以生物谱系,如哺乳动物为研究主体)的“凤凰涅磐”。 未来会有诸多物种的基因组序列在名目繁多的理由下,将被不断测定,数据迅速积累成为必然。比如人类基因组在过去500 代(假设20 年为一代人)里积累的群体多态性会在未来的五年内全部找出来,这些多态性与人类疾病的关系也会在未来的十年里基本搞清楚,模型哺乳动物(如小鼠和大鼠)基因组的相关信息也会被逐渐全部获取。又比如,DNA 测序可以用来确定DNA 分子上的种种化学修饰,这些化学修饰可以用来评价基因表达调控机制;DNA 测序可以用来评估染色体的构象,而染色体构象与个体发育和细胞分化都密切相关;DNA 测序可以用来研究单个细胞的基因表达,而单细胞里单个基因的表达是基因功能调控的最基本信息;DNA 测序可以用来评价染色体的物理状态,如核小体的定位和组分(如组蛋白)蛋白质的化学修饰等,这些信息与基因在高层次的调控有关。可见,DNA 测序将不再停留在测定基因组本身的序列和多态性,也将会延伸到其他相关“组学”领域的研究。 其次,我们至少要界定生物学的基本系统,不是系统分类的系统,也不是类似于骨骼、肌肉等的生理系统,更不是基因型-表型相关联的遗传学系统,而是可以用来整理和分析分子和细胞层面信息和知识的新系统。 这个系统的特点是并不摒弃原有的生物学系统,而是有机地将它们界定好,并且整合起来。 第一是 “信息流”(Informational Track)系统 ,主要研究对象是DNA、RNA 和蛋白质序列信息,相关研究领域包括分子遗传学、分子进化和比较基因组学等。尽管基因型与表型的关系从传承来讲是遗传学的研究内容,但是越来越多的表型被分到可塑性的研究范畴,大样本量的研究也必然要与生态学结合在一起。简单地将基因变异(编码部分)与复杂的生物学现象相关联是不能够完全解决重要生物学问题的。例如,金-威尔森(King-Wilson)在1975 年提出的“两个调控水平”假说,简单地认为基因调控序列本身的不同决定了基因调控的不同,从而导致近缘物种间的种种表型不同,但是最近发现这些调控区的不同有的其实是组蛋白调控差异所引起的,并不是序列变异本身。信息流的研究素材主要是基因组DNA 序列、基因组群体多态性和详细的表型信息。 第二是 “操作流”(Operational Track)系统 ,它的研究对象包括生理学、细胞生物学和分子生物学研究的主要实验内容和生物学命题。操作流是个比较复杂的体系,它包括了以DNA(Epigenomic,表观基因组学)、RNA(Ribogenomic,RNA 组学)、蛋白质(Proteomic,蛋白质组学)为主体的各种穿插交错的调控机制。 第三是 “平衡流”(Homeostatic Track)系统 ,主要是药理学和生物化学等学科的研究精华。平衡流包括三个基本部分:物质(Material)流、能量(Energy)流和信导(Signaling)流。重要的物质流研究对象包括血红素(如血红素与生物节律的关系)、生物激素(如生长激素与发育的关系)、神经递质(如生物递质与神经发育的关系)等等。重要的能量流物质研究对象包括dNTP、NTP、多聚磷酸、各类单糖、各类多糖等。DNA、RNA 和蛋白质等作为主要细胞组分也会与能量流和物质流密切相关。例如,人类的生命周期(发育、更年、衰老等)和生殖周期的生理学就是这个“流”所要研究的部分基本内容。病理状态,比如人群中高发的代谢和神经退行性疾病等也在其中。信导流,也就是信号传导,显然已经是分子生物学家几十年来的研究对象。 第四是 “分室流”(Compartmental Track)系统 ,它涵盖发育生物学、解剖学、生命起源等领域所涉及的核心科学问题。分室流将以单细胞和细胞群为研究对象,揭示细胞分化、个体发生和发育、组织形成等分子机制。由于生命起源是由简单到复杂,由单细胞到多细胞,所以分室流也将揭示生命起源和细胞器形成等分子机制。干细胞研究也是属于分室流研究的范畴,主要是在分子水平上解释胚胎、诱导干细胞、特定组织干细胞等的差别和如何解释干细胞的自然发生、诱导发生、定向分化和异常分化。同时,也要建立测定干细胞分化定向性和定向分化潜能的维持和诱导因素。 第五是 “可塑流”(Plasticity Track)系统 ,主要是研究表型和行为的可塑性。前者囊括生态学与环境生物学的研究内容,后者包括神经生理和心理学等研究内容在分子水平的命题。举一个例子,就是生物节律之一的休眠,例如哺乳动物常见的冬眠(如棕熊和黑熊)和夏眠(如热带蝙蝠)。冬眠其实是一个由中枢神经系统参与的主动行为,也是一个复杂的生理过程,同时又受环境因素的严格制约。动物的迁徙和休眠行为在进化的框架下,既有趋同进化也有趋异进化,也具有相当强的表型和行为可塑性以及两者的交织和重叠。揭开表型和行为的可塑性之谜显然不是简单的遗传和遗传多态性的问题,是要集成生命科学各个领域的最新的概念和技术。 此外,这个“五流”是否涵盖了生命科学的全部呢?答案是肯定的不能!但是,知识在不断高速积累,科学要不断发展和提高,概念和理论必须不断更新,第一步一定要走出去。 最后,无论如何生命是一个整体,生命的最小单元——细胞也是一个整体,就连基因这一生命编码的最小功能单元也是由不同的序列和相互作用原件组成的。 因此,五流即各自可分,在分子水平研究基因与基因产物的功能;也可在细胞水平和整体(甚至群体)水平研究基因的相互作用和产生的结果。将不同的“流内”要素关联起来至少考虑一些基本参数,比如时、空、量、域等。“流间”要素也会有诸多的关联,有的可能会分不开,有的可能只是范围的界定。比如,通用内含子(universal introns)的大小和GC 含量的变化在人群多态性的水平上就很难分开,大部分的插入与高GC 含量呈现正相关。 生命科学研究的真正挑战在于如何将这些基于不同概念界定的,由不同技术和方法获取的,被不同领域科学家们所收集的,停留在各个不同理论和信息层面上的知识编织成一个有机的网络或系统。而这恰恰就是生命的特点,也可以说是揭示生命本质的终极途径。生物医学研究与临床医学实践的精准度也正是由这些研究学科前沿的进步来决定的。 本文由刘四旦摘编自 美国科学院研究理事会 编、 于军 等译 《基因组科学的甲子“羽化”之路: 从人类基因组测序到精准医学》 (北京:科学出版社, 2016.3)一书中,于军所撰“生物医学新征途:从人类基因组基本信息到精准医学”一文。 ISBN 978-7-03-047326-4 “人类基因组计划”是一项里程碑式的伟大科学计划,该计划的完成带动了生物医学的迅猛发展。精准医疗则是目前国际生物医学研究的热点,已经有包括美英在内的11 个国家启动精准医学计划,该计划的实施将实现个体水平的精准医疗。 《基因组科学的甲子“羽化”之路: 从人类基因组测序到精准医学》 分上下两篇,分别介绍两个伟大计划的路线图。上篇阐述了人类基因组计划的必要性和重要意义,涵盖了图谱定位、基因组测序的基础原理、技术发展和应用趋势,同时包括了信息和材料的收集、数据库的发布,以及该计划的实施与管理。下篇分析了精准医学的迫切需求和充分条件,描述了疾病知识网络和新型分类法,列举了实现目标的多个经典模型和研究实例,如百万人基因组计划、代谢组模式等,据此可以展望基因组学基础研究与医学的有效结合,实现个体健康状况的精准咨询、预防和诊疗。本书堪称基因组计划与精准医学的框架导航图,可供广大生命科学工作者和基础医学、检验医学工作者以及对精准医学感兴趣的研究人员参阅。 一起阅读科学! 科学出版社│微信ID:sciencepress-cspm 专业品质 学术价值 原创好读 科学品味 点击文中 书名、作者、封面 可购买本书
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精准医学时代,能够精准预测普通感冒的发生发展吗?
maximusd 2016-5-3 10:20
一、精准医学时代已经到来 去年伊始,美国总统奥巴马启动“精准医疗计划”,推动个体化基因组学研究,掀起了全球精准医学的热潮。随后,国家卫计委和科技部先后召开精准医学战略研讨会,对精准医学列为“十三五”健康保障发展问题研究的重大专项进行论证。这标志着精准医学时代已经到来! 精准医学时代真的来了吗?奥巴马说,来了!科学大咖们说,确实来了!风险投资家说,真的来了,我们也来了! 我想说的是,在基因组的临床应用方面,“精准医学时代”似乎是来了,但是严格意义上的“精准医学时代”远远没有到来,例如,普通感冒是最常见的疾病了,我们现在能够精准预测它的发生发展了吗? 二、普通感冒引发的思考 普通感冒的医学名称是上呼吸道感染,包括鼻腔、咽或喉部急性炎症的总称。 70% ~ 80% 的上呼吸道感染是由病毒引起的,包括鼻病毒、冠状病毒、腺病毒、流感和副流感病毒、呼吸道合胞病毒、埃可病毒、柯萨奇病毒等。感冒诱发的过程是,受凉、淋雨、气候突变、过度疲劳等导致全身或呼吸道局部防御功能降低,使得原已存在于上呼吸道的或从外界侵入的病毒或细菌迅速繁殖。 简单的说,感冒是由病毒或细菌引起的,但是我们不可忽视的细节是:在正常情况下,病毒与机体是处于一种平衡的共存状态。 这是一种怎样的共存状态呢?这不禁让我想起了一部 BBC 纪录片: The Hidden Life of theCell 。智人的历史大概十几万年,而病毒在地球上已存活了三十亿年。每时每刻,你的身体中正进行着一场大战,这是起源于几十亿年前的战斗—— 病毒入侵细胞的生死之战 。 三、病毒入侵细胞的“精准”研究 严格来讲,病毒入侵细胞的过程是一个动力学过程。如果要 精准预测 病毒与细胞生死之战的胜负,就得把这个动力学过程搞清楚。下面粗略介绍下病毒入侵细胞的动力学研究进展(摘自 博士学位论文,王开发,病毒感染动力学模型分析,2007年,西南大学 )。 第一阶段,病毒在宿主内增殖。增殖过程通常会受到宿主理化屏障或捕食者和竞争者的限制和约束,比如皮肤粘膜机械屏障、补体、粘膜表面分泌型抗体( slgA )、吞噬细胞、 T 细胞、其他微生物的存在等。 第二阶段,病毒和宿主免疫系统均发生进化:一方面,病毒介导的自然选择使宿主特异性捕食者(如 B 细胞, T 细胞)增殖;另一方面,在宿主免疫压力下,病毒种群也发生选择,导致变异株的不断涌现。病毒与宿主各种因素之间相互作用的力量偏向,决定病毒种群是受到控制还是被清除;是停留于一定水平(宿主发病),还是大量繁殖导致免疫防御失败(宿主死亡)。 在 病毒感染的基础数学模型 中,设 x 代表未感染目标细胞数量, y 代表被感染细胞数量, v 代表游离病毒数量, N 代表一个被感染细胞在它的生命周期内产生的游离病毒平均数,参数 d , a , u 分别为未感染细胞、感染细胞和游离病毒颗粒的死亡率:β是未感染细胞和游离病毒颗粒的接触率。它们之间的关系为: 在 免疫调节的数学模型 中,增加以下几个变量: z 代表细胞毒性 T 淋巴细胞反应的强度,参数 p 则代表细胞毒性 T 淋巴细胞杀伤感染细胞的速率,数学模型调整为: 在 免疫调节滞后的数学模型 下,在 药物治疗的数学模型 下,需要不断增加变量。而人体本身是个非常复杂的系统,如果把机体内各种因素综合考虑在一起,病毒感染细胞的动力学模型将会 无限复杂 。 这样类型的“精准”研究什么时候才能计算出普通感冒的发生发展呢? 10 年后? 20 年后?不知道,笔者只能长叹一声:吾生也有涯,而知也无涯(当然还有 keng die 的后半句), 精准无止境也 。 后话:为什么要讲这个故事呢?在上述博士论文的结论中提到:病毒感染后,病毒和细胞数量的平衡点和周期波动都可能出现。同时随着时间滞后效应的增加,稳定点被突破,并最终导致 混沌模式 的出现。( 是否也存在蝴蝶效应呢? ) 敬请持续关注我的博客和微信公众号:“非线性科学与医学沙龙”。
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[转载]卫计委:中国版的精准医疗计划出炉
fqng1008 2016-4-9 13:19
导读: 国家卫计委科教司有关人士向记者透露,卫计委、科技部等部门组织专家论证后,认为开展精准医疗研究是整个医学界的重大机遇,并提出了中国版精准医疗计划。中国版精准医疗计划主要包括三个层次,层次间逐级提高,难度呈几何级数加大。 那么中国版精准医疗主要有哪三个层次,涉及哪些领域,如何看病,与美国版精准医疗有哪些异同?本文带你一起了解。 国家卫计委科教司有关人士向记者透露,卫计委、科技部等部门组织专家论证后,认为开展精准医疗研究是整个医学界的重大机遇,并提出了中国版精准医疗计划。业内人士表示,开展精准医疗是国际医学发展的趋势,尽快切入有可能弯道超车;随着社会逐渐进入老龄化,医疗方面的负担越来越重,医疗产业是刚性内需且边际效应巨大,可以有效拉动整体经济发展。 一、精准医疗主要包括三个层次,层次间逐级提高,难度呈几何级数加大 1. 基础层次方面,基因测序是精准医疗的基础: 无论是细胞治疗还是基因治疗,首先要通过基因测序诊断病情才能设计方案。在实施精准医疗方案过程中,需要大量的细胞和分子级别的检测。基因测序工具分为测序仪和试剂,医疗器械公司可以顺势介入测序设备生产领域。 2. 中等层次方面,主要涉及细胞免疫治疗: 通过对免疫细胞的功能强化和缺损修复,提高免疫细胞的战斗力。这种技术治疗癌症效果好,但操作难度大,对患者身体素质要求较高,难以大面积推广。 3. 最高层次方面是基因编辑: 癌症本质上是人体基因变异导致的细胞分裂失控。基因剪辑就是对患者癌变细胞的变异基因进行批量改造,使之成为正常细胞。 精准医疗计划获得众多政策利好支持。《科技部关于发布国家重点研发计划精准医学研究等重点专项2016年度项目申报指南的通知》(简称“国家指南”)3月8日公布,拉开了精准医疗重大专项科研行动的序幕。国家指南明确,精准医疗将是今年优先启动的重点专项之一,并正式进入实施阶段。本年度的科研专项涵盖八大目标,包括构建百万人以上的自然人群国家大型健康队列和重大疾病专病队列,建立生物医学大数据共享平台及大规模研发生物标志物、靶标、制剂的实验和分析技术体系,建设中国人群典型疾病精准医学临床方案的示范、应用和推广体系,推动一批精准治疗药物和分子检测技术产品进入国家医保目录等。 “ 这标志着精准用药及基因测序产业标准化即将开始。”业内人士介绍,这八大目标环环相扣:构建百万人以上专病队列及大数据共享平台,旨在打下精准医疗的大数据基础;建立大规模研发生物标志物分析体系,是为中国人群典型疾病示范打下产业标准化的基础;推动精准医疗药物进入医保目录,则标志着精准医疗大规模商业化的关键瓶颈有望被打破。 二、基因测序与精准用药产业化标准将建立 1. 精准医疗百亿级市场启幕 近年来生物技术领域的创新出现井喷。随着科技部3月下发精准医疗重大科研专项申报指南,我国精准用药与基因测序产业化标准将率先建立起来。此前,在科技部和国家卫生计生委等的组织下,中国精准医疗战略专家组成立,计划于2030年前在精准医疗领域投入600亿元。多家券商研报测算,精准医疗产业涉及的产业规模上万亿元,直接相关的产业规模超过一百亿元。 2. 涉及领域广泛 中国科学院北京基因组研究所原副所长于军告诉中国证券报记者,精准医疗是以个体化医疗为基础,随着基因组测序技术的发展以及生物信息与大数据科学的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医疗模式。其本质是通过基因组、蛋白质组等组学技术和医学前沿技术,对于大样本人群与特定疾病类型进行生物标记物的分析与鉴定、验证与应用,从而精确寻找到疾病的原因和治疗的靶点,并对疾病不同状态和过程进行精确分类,最终实现对疾病和特定患者进行个体化精准治疗的目的,提高疾病诊治与预防效益。 中国医学科学院副院长詹启敏表示,当前,国内临床医疗多局限于依靠病人主诉、临床症状、生理生化指标和影像学改变来确定疾病情况。但在组织器官改变的下面,是大量的深层次分子生物学改变,包括遗传背景、变异、免疫和内分泌改变。以癌症早期诊断为例,发达国家的早期诊断率为50%以上,北欧甚至高达70%-80%,而中国不足20%。 对于美国率先提出精准医疗计划,南昌大学医学院李振山认为应从三方面来看:美国的医疗系统相对比较完善;生物医学研究的成果转化普遍;精准医疗能够解决当前美国疾病诊疗中重要的问题。精准医疗中的诊断成本仅占医疗成本的不到5%,却可以影响近70%的治疗成本。 业内人士告诉记者,精准医疗是一个系统工程,主要在于确定病人群体的异质性以及后续的处理办法,由此直接和间接涉及的行业和相关产业广泛。 确定病人群体的异质性方面,涉及众多科研部门与医疗部门的合作、样本的收集与保存、临床症状和数据的记录与储存、大规模数据库的建立与分析;然后是诊断实现合理的转化,这又涉及到诊断服务业本身及诊断仪器、试剂和技术开发行业等。 确定异质性后的处理办法方面,则涉及制药业,包括开发针对特异群体的靶向乃至基因药物,以及药物应用到临床的诸多环节。 此外,整个过程离不开信息咨询、行业管理等中介机构的参与,以及政府层面的立法和监管。 附: 把脉中国版精准医疗 在过去的2015年,“精准医疗”这个关键词不但席卷医疗健康产业圈,更跨界影响了政界、商界和学界。 首先是美国总统奥巴马在2015年初提出了精准医疗计划,随后的3月中国科技部举办首届“国家精准医疗战略专家会议”,启动中国版“精准医疗计划”,该计划有望被纳入十三五重大科技专项。2016年精准医疗(基因组学)入选我国十三五100个重大项目:3月5日,十三五纲要草案公布了未来五年中国计划实施的100个重大工程及项目,这其中“加速推动基因组学等生物技术大规模应用”入选。 中美两国都看好精准医疗,未来的竞争与博弈势难避免,谁能赢得在精准医疗领域的竞争,谁就能引领全球医疗新革命。目前来看,美国比中国起步早,发展快,但中国也有自己的优势,比如制度、人口基数等。如果中国能发挥自身优势,扬长补短,将获得在医疗领域实现“弯道超车”的机会。   一、精准医疗怎样看病? 精准医学的概念,常常被用来与传统的经验医学和循证医学概念相比较。经验医学强调对疾病基础知识的理解、非试验性的临床经验,循证医学则强调依据现有的最佳临床试验证据制定治疗方案。与之相对应的是,精准医学注重根据每个患者的个体特征,依据患者的基因和蛋白信息,“量体裁衣”地指导诊断和制定治疗方案。 对肿瘤这种基因组疾病来说,“个体特征”主要指的是患者的基因组变异情况,结合以病理、影像和临床等指征,使用这套综合信息指导患者的个体化治疗。 精准医学是一项系统工程,它包括了4个层面的内容: 如何发现功能性的遗传信息异常;如何发现针对这些异常的精准靶向药物;如何通过临床试验确定这些药物的疗效;如何在临床实践中使用。 这4个方面构成了精准医学的整体,缺一不可。 在应用层面,医药领域一直提倡的“以患者为中心”的理念在精准医疗中也得到了真正的体现。从医学的本质来看,最优的方式是需要考虑个体化差异,为每个患者都区别使用正确的治疗手段。然而,由于成本和资源所限,长久以来,医疗只能针对一类相似的人群展开治疗,而精准医疗则不同,由于基因检测成本的大幅下降,从基因水平上可以判别受检者的不同变异,从而采取针对性的治疗手段,真正体现以患者为中心的治疗理念。 在美国,精准医疗技术已经取得了长足的进步,并显示出过人的临床疗效优势。例如现已得到广泛应用的各种靶向药物,针对性的应用在携带有对应基因变异的目标人群中,能延长生存期数倍,并显著提高生活质量。以肺癌为例,自从2004年由阿斯利康公司研发了第一代靶向EGFR的TKI抑制剂后,针对EGFR基因突变的晚期肺癌患者,其生存时间已经由平均不到10个月,延长到近40个月,接近5年的慢病管理期了。最近研发成功并获得FDA批准的第三代TKIAZD9291又进一步使得耐药的EGFR基因突变携带患者生命得到延长。 相比较而言,中国的精准医学起步较晚,在基础领域仍主要依赖国外技术,但由于拥有巨大的肿瘤疾病和样本资源,在应用领域中有可能实现弯道超车。   二、美国人怎么干? 在精准医学的发展中,美国政府成功地使用了非常清晰的支持研究、开放政策、吸引人才、引导应用的4种策略。早在2006年,美国就以政府的名义支持启动改了TCGA,即“癌症基因组图集”计划。这一计划耗资数亿美元,分析了超过3万个癌症基因组,鉴定了与癌症相关的上千万个突变形式。这一计划动用了联邦政府的资金支持,是一种美国形式的“举国体制”的表现。 在2011年,美国政府又发表了《向精准医学迈进》的报告,提出对疾病重新分类,并对每一细分类别对症用药。这一分类方法跳出了传统的使用疾病原发灶位置(如肺癌、胃癌)和细胞学特征(如小细胞癌、腺癌)的分类手段,提出创建生物医学知识网络,为疾病做新的分类分型。 回顾美国精准医疗的起步和发展,很关键的一点还有美国对精准医疗的产业发展采取了鼓励发展的策略。 美国FDA(食品药品监督管理局)一向有积极鼓励业内创新的传统。 在每年的ASCO(美国临床肿瘤学会年会)上,都有FDA官员参与,与临床专家、制药公司、检测服务商一起讨论精准医学的应用,并明确告诉各参与者,FDA鼓励大家尝试新技术,去改革和优化医疗现状。监管部门的积极参与引导,极大鼓励了产业界对精准医学领域加大投入的热情。   三、中国有哪些优势和瓶颈? 与美国相比,中国发展精准医疗也具有一些先天的优势,主要来自三个方面: 第一,政策执行优势。 特别一些重大项目在发展初期,需要耗费较多资源,只有在发展一段时间后,才能取得阶段性成果,显示出普通大众能感受到的获益。中国具有集中力量办大事的优势,高速铁路是如此,发展水电核电是如此,精准医疗同样也是如此。 第二,医疗资源集中优势。 美国的医疗资源分散,数千家医疗机构之间信息共享很难建立和普及,中国的医疗资源相对集中,特别在癌症领域,全国最顶尖的300家医院集中了几乎70%的癌症患者。这在医疗资源的分配上本来是极大的挑战,然而在精准医疗的数据共享方面,反而是中国的优势。中国可以以相对较少的资源投入,迅速建立起医院之间的数据共享网络,收集、存储、分享、分析肿瘤精准治疗大数据。 第三,临床资源丰富优势。 中国人口多,在癌症发病率步步攀升的大环境下,发病人数也逐年增多,这对于癌症防控的卫生形势提出了巨大挑战。然而,辩证地来看,这也给中国的精准医学提供了优质的临床资源。很多在国外发病人数少、收集不到足够的基因突变信息和用药信息的癌种和变异形式,在中国都能找到足够的病例,建立数据库,指导中国甚至全球的癌症治疗的临床实践。 中国精准医疗发展迅速,有望在未来1~2年之内跨越美国在过去5年所走过的发展历程,但中国也面临两个方面的瓶颈: 一方面,技术和与临床结合的力度偏弱。 精准治疗的技术基础主要分为基因检测、数据分析和临床注释这三个环节。基因检测已经是较为成熟的技术。测序能力和技术的发展已经可以基本满足产业发展的需要。然而在数据分析和临床注释方面,产业发展有明显掣肘。 此外,创新药物的匮乏和冗长过时的审批制度,已成为我国精准医学发展的最大短板。 另一方面,支持良性竞争的政策环境和商业环境不够完善。 卫计委在2015年初发布了“肿瘤高通量测序试点”名单,这体现了良性竞争的开放政策。但为了支持行业发展,政策的步子还可以迈得更大一些,进一步营造公平竞争的政策环境,在政策的引导下,建立市场竞争的技术标准。在达到标准的前提下,以市场规则引导市场行为。 来源:中国经济网、中国证券报 蟠桃会
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精准医学的内涵演化、重点领域与我国发展对策
热度 4 adully2010 2016-2-17 09:45
精准医学的内涵演化、重点领域与我国发展对策 精准医学已受到我国政府、科学界和企业界的高度重视。本文从政策分析和数据分析的角度,阐述精准医学的内涵演化与重点领域,提出我国发展对策。基因测序技术与靶向药物研发及其相关的监管政策与数据标准成为英美精准医学的部署重点;美欧日含基因信息的上市药物发展迅速,我国基于药物基因组学的新药创制发展滞后;国际上药物基因组学生物标记物试验与患者结局的关联性证据研究仍需加强。建议根据我国的疾病谱特征加强分子标记物基础研究、加强药物遗传学及基因组学标记物临床转化研究、加强基因分子诊断技术研发与临床检测能力建设、加强精准医学专门人才培养和加强监管与政策研究作为我国发展精准医学的战略重点。 精准医学;政策建议;科学计量学;中国 精准医学的概念源于个体化医学 2011 年,美国国家研究委员会在 《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体系》 报告中首次提出精准医学的概念,即根据每一位患者的特点调整医学治疗措施,但并不意味着为每一位患者生产独特的药物或医疗设备,而是能够根据患者的特定疾病易感性不同、所患疾病生物学基础和预后不同,以及对某种特定治疗的反应不同,而将患者分为不同亚群。使得预防或治疗性的干预措施能集中于确定会受益的人群,从而为那些不会受益的人群节省医疗开支并减少药物的不良反应 ] 。可见,精准医学的定义与 2008 年美国总统科技顾问委员会在《个体化医学的优先领域》报告中对个体化医学的定义几乎完全一致 ] 。美国国家研究委员会认为,由于个体化医学这一概念被商业炒作,被人误以为是能够为每一个人设计独特的治疗,故而更名精准医学。 在 PubMed 中检索精准医学或个体化医学相关的文献发现 ,早在 1940s-1960s 就有学者开始探讨针对宫颈癌 ] , ] 、长骨复合骨折 ] 、乳腺癌 ] 的个体化( Individualized treatment )治疗策略以及个体化治疗降低精神病患者医疗费用的相关研究 ] ,但这里的个体化治疗均指治疗应随个体体征不同而变化。 1971 年,“ Personalized Medicine ”一词首次出现在 Gibson 的“ Canpersonalized medicine survive? ”文章中,但指的是家庭医生独立行医(私人医生) ] 。 1979 年,“ PrecisionMedicine ”这一术语首次出现在发表于 American Journal of Chinese Medicine 的“针灸医学的研究进展”的文章中,认为针灸医学的技术进步为医学向预防医学、精准医学、大众医学( people medicine )三个方向发展带来了希望,但这里“精准”的含义是指病变穴位针刺疗法要求针刺位置必须精准 ] 。 1990s ,随着人类基因组计划的启动和实施,基因组学的信息开始引入到个体化医学中。 1997 年, Wasi 在探讨人类基因组计划的重要意义时,首次提出会将医学带入预测医学、预防医学和精准医学时代 ] 。 1999 年, Langreth 与 Waldholz 首次提出现代意义上的个体化医学的概念( New Era of Personalized Medicine ),前瞻性地建议制药企业要基于个体患者的基因特征开展靶向药物研发,这是人类基因组时代首次使用“ Personalized Medicine ”这一术语的文章。该文首发于《华尔街日报》,又被 Oncologist 杂志迅速再次刊登 ] 。 2009 年,为纪念这一概念提出 10 周年, Oncologist 杂志专门发表纪念文章,高度评价 10 年前将基因组信息与新药研发结合起的前瞻与远见,认为这开启了一个新的时代 ] 。 2010 年,“ IndividualizedMedicine ”一词被收录到美国国立医学图书馆的医学主题词表( MeSH )中,其含义是指基于患者遗传与环境特征的个体差异,实现最佳的疾病诊断与治疗。 2003 年人类基因组计划的完成,后基因组时代功能基因组的迅速发展,加之药学、分子生物学技术和生物信息学的快速进步,大大推动了个体化医学和精准医学的发展。可见, IndividualizedMedicine 、 Personalized Medicine 、 Precision Medicine 这些术语的含义随着时代的发展经历了演化。但从现在来看,其表达的内涵是基本一致的。精准医学的概念并不是新的,而是与之前个体化医学一脉相承。 ] National ResearchCouncil (US) Committee on A Framework for Developing a New Taxonomy of Disease.Toward precision medicine: Building a knowledge network for biomedical researchand a new taxonomy of disease . National Academies Press (US), 2011. ] President’s Councilof Advisors on Science and Technology. Priorities for Personalized Medicine .2008. https://www.whitehouse.gov/files/documents/ostp/PCAST/pcast_report_v2.pdf ] Glucksmann A, Way S,Cherry CP. The ten - year results ofindividualized treatment of carcinoma of the cervix based on the analysis ofserial biopsies . BJOG: An International Journal of Obstetrics Gynaecology, 1964, 71(2): 198-201. ] Scott RB. Accuratecervical diagnostic studies: a necessity for individualized treatment of cancerof the uterine cervix . Obstetrical gynecological survey, 1969, 24(7):985-992. ] Holstad HA. Primaryosteosynthesis versus conservative treatment of compound fractures of longtubular bones. A review of 202 cases with individualized treatment . Journalof the Oslo city hospitals, 1962, 12: 225. ] Delarue NC, AndersonWD, Starr J. Modified radical mastectomy in the individualized treatment ofbreast carcinoma . Surgery, gynecology obstetrics, 1969, 129(1): 79-88. ] Kalmans ET. Low-CostIndividualized Treatment in a Day Center . Psychiatric Services, 1970,21(12): 394-397. ] Gibson WM. Canpersonalized medicine survive? . Canadian Family Physician, 1971, 17(8): 29. ] Wei L. Scientificadvance in acupuncture . The American journal of Chinese medicine, 1979, 7(1):53-75. ] Wasi P. Humangenomics: implications for health . The Southeast Asian journal of tropicalmedicine and public health, 1997, 28: 19-24. ] Langreth R, WaldholzM. New Era of Personalized Medicine Targeting Drugs For Each Unique GeneticProfile . The Oncologist, 1999, 4(5): 426-427. ] Jørgensen JT. New eraof personalized medicine: a 10-year anniversary . The Oncologist, 2009,14(5): 557-558. 杜建,唐小利. 精准医学的内涵演化、重点领域与我国发展对策. 中国科学基金,2016(1):20-26. http://www.nsfc.gov.cn/nsfc/cen/kxjj/jzzw/20160205_02_01.html
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生物系统的科学与工程
benlion 2015-8-31 22:39
系统医学与药物学计划 - 疾病检测与药物分析 没有宗教的科学跛足,没有科学的宗教盲目。 - 爱因斯坦 Science without religion is lame, religion without science is blind. - Albert Einstein 教育的灵魂是什么 ? 经济的控制力是什么? 政治的资源分配是什么? A、 自组装进化论 物理-生物、社会-心理与认知、行为,结构论 – 精神论与机器论、硬件与软件,4世界与轴心时代理论、城市群与工业5.0等。 (天然与人工生物系统 - 软件与硬件) B、 生物系统的科学与工程 理论与实验、计算与工程方法的生物系统与人工生物系统,系统与合成生物学、系统遗传学、系统医学与系统生物工程。 C、 神经网络的系统遗传学 人类心智发育与进化的机制及相关基因分析,自学习的神经网络遗传模型,分子表达谱、动力学与细胞动力学、细胞图谱。 D、 病理细胞系与天然药物组学 遗传疾病与突变细胞系的相关基因与表达谱分析,天然药物基因组与代谢组学,药物分子发现。 E 、细胞分析与合成芯片MolNet1.0 1 、序列标志片段显示与网络拓扑分析; 2 、基因片段组装合成与基因组编辑; 3 、抗药细胞系的连续突变与筛选; 4 、细胞计算机、传感器与合成生物技术; 5 、仿生学、转基因与分子电路图设计; 6 、转基因表达、生物反应器; 7 、生物细胞的分离和分子纯化等。 (科学、艺术与工程) - (2011年-2015年网络日记)-
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系统医学与药物学计划 - 疾病检测与药物分析
benlion 2015-8-26 11:49
- 细胞分析与合成芯片MolNet1.0 原理:名辩(语言哲学)与筹算(数理逻辑) 项目:神经网络的系统遗传学 - 分子表达谱、动力学与细胞动力学、细胞图谱 技术:生物反应器与细胞计算机 - 分子电路图、基因组编辑与网络拓扑分析 绘画艺术 - 星际情殇,星球、生命与机器(2004-2005年) 结构论(1983-1993年)– 自组装进化理论和精神论(2003-2006年) – 4轴心时代理论,城市群(1992年)与机器论(2012-2015年) – 4世界理论,工业5.0等。 系统医药学(1992年)、系统遗传学与系统生物工程(1994年) - 生物系统的科学与工程,理论与实验、计算与工程方法(1996-1999年)等。 技术:禽类输卵管生物反应器(1994年)、细胞仿生工程(1994年) - 序列标志片段显示分析、全基因片段组装合成、抗药细胞连续突变筛选等。 1996 年,第1届国际转基因动物学术研讨会,阐述生物系统理论与系统生物工程等。 1999 年,Genbrain生物系统网络 - 生物系统的科学与工程,仿生学与转基因整合的细胞通讯分子电路图概念等。 - 曾杰,26日/08月/2015年 - (2011年-2015年日记总纲)
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工业生态链与硅谷模式
benlion 2015-6-18 06:10
上世纪中叶,国际上提出和发展的工业生态学(industrial ecology),属于环境生物学的范畴,而我在以往提到的工业生态,则是属于生态工业学,涉及产业结构、产业链的范畴,也就是产品的回收与再利用的产业循环概念,构成产业之间的生态群落现象。 科学与工业之间,则存在一个研究与开发的信息链,从基础到应用的转化,大量创新型中小型企业的接力发展和集聚化,而导致新型产业的支柱企业形成。 前几年连续诺贝尔奖委员会提及新的研究范式或模式,挪威神经科学获奖,也明确在其研究所描述了系统生物学的范式,近年来国际学术界频繁在不同学科和产业领域提及这个新的研究范式,而医学尤其关注个体转化医学与天然药物分子发现和工程生物表达,系统与合成生物学是发展方法。 目前,或近年来我的研究就是排除药物发现的偶然与工程生物合成的难度,发明系列可常规化和系统化的技术和方法。科学范式和技术规范或标准,终究是为了实现常规化科学发现和技术设计的目标,使得普遍科学家和工程师具有可操作和依据的方法和模式;然而,这些和几十年的探索,属于理论和方法的范式和操作的技术模式范畴,既得不到基金的资助,也不可能获诺贝尔类型的奖励。 科学一般来说是知识、现象和规律发现;然而,关键在于科学范式 的思维方法和数学模型、技术发明,以及科学机构的组织与管理模式等。 - (2011年-2015年网络日记)-
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PM2.5时代的精准医学
热度 4 jawa 2015-6-10 01:08
最近几天,圈里旋起了新的一波关于“ P recison M edicine ”的讨论,加上前几个月陆陆续续1.5波的相关博文潮,现在的讨论可谓已进入了PM2.5时代。这个英文词组的中文译名,以“ 精确医学 ”、“ 精准医学 ”或“ 精准医疗 ”最为常见。对于基础及应用基础研究部分(例如,通过实验或生物信息学方法确定因果或相关关系,建立疾病分类、诊断及鉴别诊断新方法,发现新的药靶或生物标志物,开发靶向新药等),精确医学似乎更贴切;对于在精确医学指导下的新的临床实践范式,精准医疗似乎更合适。不管用什么词,Precison Medicine到了PM2.5时代,在一遍叫好声中遇到了 韩健老师当头一盆冷水 ,还好只是冷水,不是冰桶挑战。 韩老师的博文让大家更加理性看待精准医学,这是好事。但其中几个观点,我觉得有待商榷。韩老师认为,“精准医疗”实际上就是“个体化医疗”的一个新提法。我觉得这一看法还不够全面。在我看来,精准医学很好地概括了Hood提出的4P医学,即预测性(predictive)、个体化(personalized)、预防性( preventive)以及参与性(participatory)。把4P简化为1P,也是一种精准吧。韩老师还认为,精准医疗的概念中医里的辨证施治早就概括了,不是什么新东西。这个我也部分认同。中医有很多概念是领先的,例如“治未病”、三因制宜(因时、因地、因人制宜)等;但遗憾的是,几千年过去了,中医仍然是模糊医学,似乎也无意走向精准医学。另一方面,西方医学从近代以来,一直向着精准医学迈进。在我看来,从发现ABO血型系统,到输血前交叉配血,从发现HLA到器官移植配型,从发现HER2到使用Herceptin(一种抗HER2单抗)治疗乳腺癌前需要先测定HER2表达情况,从发现阿巴卡韦(abacavir)直接结合到HLA-B*5701抗原结合槽改变其抗原肽递呈特性导致严重甚至致命超敏反应,到FDA要求使用阿巴卡韦前先测定HLA型别,都是走向“精准医疗”的具体案例。虽然有些不是新东西了,但这种和美国“精确打击,定点清除”军事思想如出一辙的医疗发展动向仍然值得我们借鉴学习。在结束时,韩老师告诫我们,别让一个快下任的美国总统忽悠了。这是哪跟哪啊?这精准医疗的概念也不是小黑原创的,他也是被忽悠的,下任前激动了,忍不住就跟着起哄了。 最后,打个广告。如果大家对PM2.5时代的精准医学有砖头要砸的,欢迎加入我建的 “精准医疗”群组 ,精确打击,以免误伤他人。
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现在有多少论文是这么搞出来的?
热度 9 freefloating 2015-6-9 15:36
不知道现在有多少论文是那么瞎联系搞出来的,反正我知道肯定是有一些的,而且若是有高大上的仪器和算法,那就更容易搞出些奇奇怪怪的文章来,可惜我没法喜欢。有段时间我甚至慨叹物理背景的人若想在实用领域造文章实在是太没有优势,因为这个领域的问题都太复杂,然后又没有能力说服自己走某类人那样路径,比方说头脑简单并一腔热情去做些肯定没啥价值但是很科学范式的实验,然后又严以律己废寝忘食地发些文章,然后去亦步亦趋兢兢业业地忽悠些项目,定定指南啥的……好在后来想开了,那条路径也不容易啊。 我更喜欢费曼跑上跑下的数数,我觉得他的方法更科学些,而且更好玩。也可惜我只有此爱好而已,也还玩不好。 我早就觉得全世界都这样: 美国无法重复生物医学研究年度费用高达280亿美元 就像数一、二、三那么简单 费曼 我小的时候有个朋友叫伯尼·沃克。我们俩个在家里都有“实验室”,常常做“实验”。有一次,那时我们大约十一二岁吧,我俩在讨论什么。我说,“思考不过就是在内心对自己讲话罢了。” “真的?”伯尼说,“你知道汽车齿轮箱里奇怪形状的齿轮吧?” “知道啊。那又怎么样呢?” “好,现在告诉我,你是怎么对自己‘说’它的形状的?” 所以我从伯尼那儿学到:思维除了语言之外,还可以是视觉的。 在上大学的时候,我开始对梦发生了兴趣。在做梦的时候,眼睛是闭着的,可是一切都这么清晰逼真,完全像是通过视网膜而成的影像。这是由于视网膜被另外的东西激活了呢,还是在脑里有“控制中心”,在梦中失控了呢?尽管我对脑的功能非常感兴趣,可从未从心理学那儿得到任何令人满意的答案。 在普林斯顿上研究生院的时候,有一篇心理学论文引起了广泛的讨论。作者推断大脑中控制时间感的是一个含铁的化学反应。我对自己说,“见鬼,他怎么得到这个结论?” 原来,他的妻子长期体温不正常,时高时低。不知怎的,他想出来试验她的时间感。他让她不看钟表而数秒钟,然后记下她数六十秒所用的时间。他让她成天从早到晚地数,发现她发烧的时候数得快,不发烧的时候数得慢。于是他推论,脑中控制时间感的机制一定是在发烧时跑得更快。 作为一个很“科学”的人 ,那家伙知道化学反应速度是随反应能量和环境温度而变化的。他测量了他太太读秒的速度变化和体温,推测出温度和速度的相对变化,然后从化学书里找出那些反应速度与温度变化近似的化学反应。他发现最接近的是含铁的反应。于是,就推出时间感是由一个含铁的化学反应来决定的。 我觉得那完全是胡说八道——长长的一连串推论中,任何一步都有无数出错的可能。 不过,他提出的问题非常有趣;究竟什么来决定时间感呢?当你试图以某一种速度来读秒,是什么来决定这个速度呢?你又怎么能让自己改变它呢? 我决定来研究这个问题。我先不看钟表,以匀速来数 1 、 2 、 3 ,直到 60 。数完后一看钟,花了 48 秒。不过这并不是问题,只要能以一定的匀速计数,绝对的时间是无关紧要的。我又重复了一次,这回花了 49 秒,接下来是 48 、 47 、 48 、 49 、 48 、 48 ……所以看来我可以用相当准确的速度来默数。 如果我坐在那儿不默数,只是估计一分钟的长短,结果就差得很多。因此,凭空估计一分钟是很不准确的,在默数的帮助下,则会好很多。 现在我知道自己可以用一定的速度默数,下一个问题是哪些因素会影响它呢? 我猜想心率可能是一个因素。于是我便上上下下跑楼梯,跑得心跳极快,然后冲回房间,趴在床上默数到 60 。我还试验了在跑楼梯的同时默数 60 。同学看见我上窜下跳,都乐了,“嘿,干吗呢?” 我不能回答他们(这使我明白自己不能一边说话一边默数)。我只是埋头起劲地跑,活像个疯子。 话说回来,在我试了跑上跑下和躺在床上默数之后,想不到的结果是:心率不影响。而且运动使我很热,这样看来,体温也没什么影响。我没找到任何影响默数速度的因素。 跑楼梯不一会就变得枯燥了,我就在做其他事的同时默数。比如,在洗衣服的时候,我会填写有几件衬衣,几条裤子。我可以在“衬衣”一栏写 3 ,在裤子一栏写 4 ……可碰上袜子就糟了——袜子数目太多了。我在数 36 、 37 、 38 时,还有一大堆的 39 、 40 、 41 ……,这怎么办? 后来,我发现可以把它们分到不同的空间位置,比如一个四方形:左下角一双,右下角一双,这边一双,那边一双——行了,一共 8 只。 同样,我发现我可以数报纸的条数,只要把它们分成 3 、 3 、 3 ,再加 1 就能得 10 ;然后三个那样的组再加一组就可得 100 。这样,我默数到 60 时可以说,“到点了,有 113 条。“更奇妙的是,我竟可以一边默数,一边阅读文章,而默数的速度并不变化!事实上,除了说话之外,我可以一边做任何事一边默数。 我又试了边打字边默数。这回,我发现数 60 需要的时间变了。我大为兴奋,终于发现了一个可以改变默数速度的因素了!我继续做实验。 我一边打字一边默数, 19 、 20 、 21 ……没问题…… 27 、 28 、 29 ……没问题——碰上一个不懂的词,心里会一动,“这是什么词”,然后明白过来,“噢,是它呀”——然后接着数 30 、 31 、 32 ,等到 60 时,我已经迟了。 经过仔细自我观察和琢磨,我找出真相了:分心了。其实默数速度并没变,而是在碰到难词时,由于注意力转移,默数停了一小会,而我自己一开始并没注意到罢了。 第二天早上,我在早饭时向同桌伙伴讲了这一系列实验。我说,除了说话,我可以一边默数一边做任何事情。 一个叫约翰·吐其的说,“我不信你可以边阅读边数,也不相信你不能边说边数。我敢打赌,你并不能边阅读边数,但你能边说边数!” 于是我演示了一遍。他们拿来一本书,我一边看一边数。到了 60 我叫停——果然是 48 秒,我的老时间,然后我正确地复述出书里讲什么。 吐其惊讶不已。我们拿他做实验,测了他数 60 的平均时间。他开始说话,“玛丽有只小羊羔,我爱讲啥就讲啥,一点问题也没有,不知为什么你们就不行……”他“哇啦哇啦”说个不停,最后叫道,“到点了!”我们一看,他默数的时间和平时一模一样!我简直不能相信! 我们讨论了一会,发现了新东西。原来吐其默数的方法和我不同,他在默数时是想象一个写着数字的纸条在跳动,这样他可以在嘴上念,“玛丽有个小羊羔。”这下弄清楚了:因为他是在用视觉默数,所以他可以说话但不能阅读,正好相反,我是用声音来默数,所以我不能同时说话。 这个发现之后,我又尝试能否在默数时大声地读书——这是我们两人都不能做的。我想这会用到脑中既不管视觉也不管语言的区域,所以我想用手指,因为它由触觉来控制。 不一会,我成功地用手指来数,同时大声地读书。不过我进一步想让一切都是意识过程,而不包含动作,所以我试着一边念书一边想象手指在动着数。 一直无法成功。或许是我的努力不够,或许是它确实不可能。自此以后,我从来没碰上谁能做到它。 通过那个试验,吐其和我发现,原来像默数这么简单的事情,看上去似乎大家都应该一样,其实每个人也有自己独特的方法。而且,我们发现:脑功能可以用客观、外部的方法来检测,比方说,不必依赖他对自己的分析和陈述,你可以观察在默数时一个人能做什么或不能做什么,这样的测试是客观和公正的,没法做假。 用自己已知的东西来解释新的概念是人之常情。概念是一层一层的:这个是由那个组成,而那个又是由其他组成。因此,像默数这个概念,各人也可以不同。 我常常想起这个实验。特别是在我教很艰深的诸如巴塞尔积分方程时,不知道为什么,我会看见方程式的数字、符号是五彩的。我会在脑海中看见方程就像杰克和艾曼德教科书里一样,但是 J 是棕色的, N 是紫色的, X 是黑色的,到处飘浮着。 (摘自《你干吗在乎别人怎么想?》,李沉简 徐杨 译,本刊对原文稍作了改动)
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精准看世界
热度 37 weijia2009 2015-6-9 10:32
精准看世界 贾伟 早上开车送儿子上学,看着车窗外跟儿子说:今天有雨,下车别忘了把车里伞拿上。 几秒钟过后儿子在后座回答:爸爸,这不可能!今天降雨概率是零! 我说:瞎说! 儿子把他的iPhone递过来,神气活现的说:老爸,请看上面数据,清清楚楚是零嘛! 我头也没回道:儿子啊,这种事不需要查那些个破数据,你看看车窗上的雨滴! 这是一段真实的对话,这样的对话在生活中很常见,但版本会有所不同,譬如“精准医学”怎么做的各种讨论。我的粗浅的感觉是,无论你用什么样的现代技术,什么精准手段,最终你还是得把病看好了,因为手段不能代替目的! 精准医学前面还出现过基因医学、系统医学、转化医学等概念,事实上每隔几年就有新的医学概念被提出,在政府层面就有新的定向性的大笔投入被批准实施。在我看来,这些新技术驱动下的新的医学研究策略都是必要的,都需要耗费大量的钱和时间去逐步发展和完善,但每一个新计划的发展更需要定期评估,总结出好的技术和经验,成熟一批,就实施一批,再推而广之,尽快让病人得益!每一波新的政府投入到来前,大家关心的主要问题往往是“谁来做?我怎么做进去?”而忽略了一个最基本的问题 – 怎么做才能让病人得益? 说一个不相干的故事。美国有大约1500多家癌症中心,分布在全国各地。这些癌症中心的研究经费除了联邦政府科研基金和民间募捐以外,很大部分来自于各个州的州政府的拨款,为数不少的州政府提高了本州香烟的消费税并定向把这笔税款拨发给癌症研究机构。一包香烟每提高一次价格,就有一部分烟民停止购买,使得烟草总消费额(以及税收)有所降低。而由于癌症研究烧钱烧得厉害,有些州不得不一再提高烟草税来补充下降了的税收收入,这么一来二去,最终导致香烟价格一路攀升,烟民难堪重负,烟草消费逐年下降。但是,好消息来了,随着美国各州的烟民数目逐年下降,肺癌发病率也逐年下降。研究显示美国男性肺癌的新患者数每年下降约2.6%,女性新发病人数每年下降1.1%。这件事情让不少号称“世界一流”的美国癌症研究中心哭笑不得,那么多年辛苦探索,突然发现幸福来得太突然了,癌症的研究原来不需要那么累心,只要狠劲滴花政府的钱就OK了! 有兴趣的博友可以登录美国的疾控中心(CDC)网页浏览下细节。CDC对于44个州的调查显示严格的烟草控制使得20到44岁成人组的肺癌发病率降低。有研究显示,烟草价格每升高10%,吸烟率在青少年中就会下降1.0%到 14.0% ,而在成年人中下降1.0%到4.5%。也就是说,提高年轻人购买香烟的门槛可能是一种简单有效的策略,因为他们较易受到烟草价格的影响。同期的一系列研究同样显示增加烟草税可能降低肺癌的发病率和死亡率。当然,癌症研究花掉的香烟税款只是一部分,美国香烟税由来已久,自1942年12月1日开征烟草消费税以来,政府一直对烟草实行增税政策,一个重要目的是用于矫正烟草消费的外部负效应,通过对烟草制品不断增税的经济手段迫使烟草消费者补偿对环境和他人造成的负面影响。有意思的是近年的癌症流行病学研究显示,这个政策正在逐步开花结果,惠及成千上万的平民百姓。 说到烟草和癌症,这里必须批评一下马云同学。他前阵子公开宣称:“相信十年以后中国三大癌症将会困扰着每一个家庭,肝癌、肺癌、胃癌。肝癌,很多可能是因为水;肺癌是因为我们的空气;胃癌,是我们的食物。”这里我们无须苛求他在生物医学领域的知识,但因为是公众人物,言论影响大,有必要对他这段话做一个修正。雾霾肯定对健康是有害的,其长远影响目前尚未明了。但从已知的流行病学研究结果看,吸烟无疑是导致肺癌的首要危险因素!事实上,烟草可以说是世界上最大的单一致癌物,除了肺癌以外,吸烟是引发食道癌,喉癌,舌癌,口腔癌以及咽癌的主要原因,吸烟和膀胱癌,肾脏癌,宫颈癌和胰脏癌之间有极强的相关性;随着烟量的增加以及烟龄的延长,其危险也越大。 在世界发达国家的烟民和肺癌发生率逐年下降之时,中国的烟民数量居高不下,烟草消费高峰期仍在持续,这也意味着我国肺癌的发病率预计将在今后很长的一段时间持续上升。而我们知道,烟草造成的癌症是可以预防的,死亡人数是可以减少的。我们应该怎么做,并不复杂,无须采用高精尖的生物科学技术,方法大家有目共睹! 在我们从上到下提倡搞“精准医学”的高尚年代,我小声地提一个不同的思路,我们应该环顾四周,有没有什么领域可以无须铺开摊子大搞科研就能迅速地把工作开展起来,并能很快扭转局面、造福百姓?我觉得进一步控制吸烟降低癌症就是一个办法,办法就在眼前,就像车窗上的雨滴那么明显,就看你们愿不愿意睁眼看一下 !
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这篇博文不推荐,只好再发一次啦
jxg912 2015-3-18 12:54
昨天夜里,发了下面一篇博文,相信有助于我们对目前医学环境的思考,再发一次吧: 从个体化医疗到精准医疗------一个新兴的疗法还是黔驴技穷? http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=spaceuid=1892625do=blogid=875179
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[转载]“人类基因组计划”回顾与展望:从基因组生物学到精准医学
热度 2 renlufeng 2013-12-9 03:05
“人类基因组计划”回顾与展望:从基因组生物学到精准医学 作者:于军 研究员   关键词:人类基因组计划 基因 基因组 精准医学 疾病分类学   摘要:“人类基因组计划”这个具有划时代意义的大科学计划已经完成整整十年了。十年来,基因组科学的发展逐渐形成了一个新的明确目标:精准医学。未来生物医学基础和临床科学的发展就是要整合基因组生物学新的学科前沿,运用新的概念和技术,不断整合和积累临床资源,凝练大的科学问题,规划和启动大科学项目,及时地、有效地为全社会提供“从实验室到病床”、“从实验室到家庭和个人”的卫生与健康保障。社会必须要迅速认识和接受新知识、开拓新的机制、给科学界以有效的反馈,充分地利用这些前沿研究成果。    1. “人类基因组计划”是具有划时代意义的大科学计划   今年,是“人类基因组计划”(The Human Genome Project,HGP)宣布完成十周年。选择2003年结束这个计划其实既不是因为这一年第一个人类基因组的测序工作确实到达了“终点”,也不是人类基因组序列“完成版”的实际结束时间。这个日子的选择首先是为了纪念沃森(James Watson)和克里克(Francis Crick)在《自然》(Nature)上发表了他们的著名科学论文,发现DNA双螺旋结构五十周年。其次也是感谢沃森博士这位推动这一宏大计划实施的早期领导者和持续支持者。他曾在1989~1992年担任国家人类基因组研究中心(National Center for Human Genome Research at the National Institutes of Health)的主任,也就是现在NIH国家基因组研究所(NHGRI)的前身。最后才是这一计划就完成全基因组测序而言确实已近尾声,剩下的有限信息也不足以改变已有的科学结论。   一次性解读人类基因组全部DNA序列是在80年代初由一些有远见卓识的科学家们集体提出的。虽然其原因是多方面的,但是基本上可以归纳为以下三点。第一是DNA测序技术和相关分子生物学技术日趋成熟。随着DNA双螺旋结构的解析,自七十年代起,生物化学家们发明了一系列的重要分子生物学技术,包括DNA测序、寡聚核苷酸合成、DNA杂交、分子克隆、聚合酶链式反应(PCR)等。尤其是80年代初荧光标记法DNA测序仪的研发和接近问世。第二是生物医学发展的迫切需求。未知基因序列的不断解读,遗传疾病相关变异的定位克隆(Positional cloning),新转录因子和信号传导通路的不断发现,都使DNA测序技术和需求被推到了科学界关注的焦点。当大家都在争取基金,计划测定自己感兴趣的基因时,一个重要观点的提出赢得了广泛的支持:与其说各测个的基因,不如集中攻关测定全基因组的序列。集中攻关的特点就是可以使操作专业化和规模化。尤其是在技术飞速发展的情况下,非专业的技术操作不仅浪费资源,在落后平台被迅速淘汰时,非专业的操作也一定会被迅速淘汰。这个原则在DNA测序领域一直适用至今。另外,当时遗传学和基因组学等学科的发展也遇到了新的瓶颈。比如对全基因组遗传图谱和物理图谱的迫切需求,对打片段DNA克隆的迫切需求等。第三是启动国际合作,调动全球各方资源的必要性。比如,人类基因组研究会涉及到世界各国的人类遗传资源,与其说在美国集中收集(虽然美国是个移民国家,但是就人类学的标准而言,异地取样往往是不被接受的),不如让这些国家直接参加一个共同的合作项目,同时他们所代表的国家还可以给与资金的支持。   1983年和1984年美国DOE(能源部)和NIH(卫生总署)分别组织了相关领域科学家,进行了启动大规模人类基因组测序计划可能性的研讨,这就是HGP的酝酿阶段 。有几位科学家这两个会议都参加了,比如目前仍是美国系统生物学研究所所长的胡德博士(Leroy E. Hood)和华盛顿大学退休教授欧森博士(Maynard V. Olson)。胡德博士领导的团队后来成功研发并商业化了荧光DNA自动测序仪 ,欧森提出了STS(Sequence tagged site)的概念 并领导他的团队用新发明的酵母人工染色体(Yeast artificial chromosomes)为材料开启人类基因组精细物理图谱制作的先河。1987年HGP的智库发表了《测定和绘制人类基因组图谱》的报告,宣布HGP进入具体实施阶段。1988年美国国会通过了DOE和NIH关于启动HGP的申请,两家主要资助者也协议共同支持HGP。五年后,人类基因组遗传图谱制作完成,第一代荧光自动测序仪顺利问世,HGP则进入真正的规模化数据获取阶段。国际“人类基因组计划”联合体最终由美、英、法、德、日、中六国逾千名科学家的实际参与,用时十五年,耗资十数亿美元共同完成。    HGP的成功并不是偶然的。它不仅是科学发展的必然,也是科学要素具备和时机逐渐成熟的体现。科学发展至少要具备四个基本要素:人才与科学思想、技术与实验方法、资源与素材组织、管理与项目实施。虽然成功与这四个要素都系息息相关,但是各自的权重却有所不同。人才与科学思想的提出无疑是首要的。大科学项目尤其需要有威望、有能力的领导者,和一代既能脚踏实地地工作,又能协调共进的坚定支持者 。此外,基因组学应属于分子生物学范畴,其学科的真正起点,是1953年DNA双螺旋结构的发现和70年代初期DNA序列解读技术的发明。因此,也可以说HGP是五十年来生命科学与技术发展的最重要结晶。实践还证明这一计划实现了“以大科学计划带动学科发展”的新策略,也宣布了科学发展“以科学假说为基础和以自由探索为形式”科研原则“一枝独秀”时代的终结。一种新的形式——“发现导向的科学研究”从此诞生,而生命科学的复杂性恰恰为这条新思路提供了最有力的脚注。各类“组学”(Omics)研究的兴起就是这一形式的有力证据。如果能将这些组学技术与以科学问题为目标的大科学项目结合起来那就更是“借助东风了”。   HGP的成功还在于充分调动和利用了政府、社会、企业的力量。由于政府主导和支持了这一计划,科研成果和技术研发又为企业注入了新的知识产权,也为企业发展提供了明确的方向。因此,据有关统计和评估,十几年来,HGP为美国社会创造了超过200倍的经济回报,超过30万个工作机会。同时也实现了在相关高科技领域的持续性主导。比如DNA测序领域、高端分子检测领域、生物信息领域、生物制药领域等等。美国的民营企业(比如Celara Genomics)也曾经与HGP成功竞争,不仅测定了果蝇基因组,也测定了小鼠和人的全基因组序列,取得很好的科学、经济与社会效果。尽管这两方面的努力似乎有些浪费资源,但最终“官”和“民”的竞争还是达到了和解。这一竞争归根结底对科学、社会和企业的蓬勃发展还都产生了正能量。    2. 基因组生物学的路线图:从基因组到精准医学   HGP是一个预计斥资30亿美元的大科学项目(实际花销很难估计,但因该只是预期的1/3左右),在三十年后的今天来看也是个不小的数字。不仅可以与1939年美国斥资20亿美元(相当于260亿2013年美元的价值)制造原子弹的“曼哈顿计划”媲美,也可以与斥资254亿美元(1973年美元价值)的“阿波罗登月计划”争艳。据最新的估计,HGP为美国所创造的经济效益已经达到一万亿(1trillion)美元 。更重要的是这一计划未来的价值体现还在不断继续。   那么,这样一个大型科学研究计划是如何得到政府的支持并真正产生了这样大的社会效益呢?究其原因是它不仅满足了科研界的普遍需求,同时也顾及到全社会的共同利益。首先,大型科学计划必须具有普遍的引领性,亦即可行、可控、可实现的科学性。HGP正是这样一个计划,以高质量测定一个人的基因组为具体目标,以发展DNA测序技术和规模化操作为手段,以国际合作为成功保障。这样的计划和管理模式显然也适用于其它物种的基因组计划和人类基因组多态性的深入研究。其次,大型科学计划要具有可计划性,计划的主体是人才与技术。HGP的实际领导者很多是来自于其他领域,他们的可信任度来自于做事情有始有终的历史纪录。比如英国的苏斯顿博士(John Sulston,获2002年度诺贝尔生理或医学奖)和美国的瓦特斯顿博士(Robert Waterston)被选为HGP基因组测序的主要领导者,分别领导了英国和美国最大的测序中心,他们早年其实是研究线虫生物学的专家。其三是大科学项目要有始有终,亦即具有阶段性和可操作性的目标,不能是开放式的(Open-ended)或结果无法量化的。当然,所谓的量化不是用文章和专利的多少,培养学生的多少来衡量,而是用社会效益来衡量,由独立咨询机构来调研和报告的。最后是统理和实施的艺术。HGP不仅要有一个清楚的路线图——科学领域发展的路线图往往是指研究活动的终极目标和操作过程——而且还要有共同的原则和实施方案。比如,HGP著名的“百慕大原则”(Bermuda Principles)要求所有测序数据必须在产出的24小时之内投放到公共数据库里,使珍贵的数据得到实际和及时的共享。   建立HGP科研成果与社会利益的关系,以及为保护和弘扬这些成果和利益所建立起来的法律保障体系都至关重要。没有这些利益的保障,利益也就不存在。在美国,科研成果和社会利益保障关系的建立可以追溯到著名的Bayh-Dole Act,亦即1980年美国通过的知识产权法( P.L. 96-517, Amendments to the Patent and Trademark Act) 。这项法律旨在保护来自于政府研究或研发基金资助下非赢利组织和小型企业产出的发明专利权,来鼓励发生在研究领域、小企业和成熟企业之间的知识产权转让、合作与合资。中国科学家虽然参与了HGP,承担了1%的任务,但是HGP在中国社会所产生的实际效益也非常有限,比如技术研发成果不多,专业性企业寥寥等。除了华大基因研究院和中国科学院北京基因组研究所还在不同的管理框架下(民营与地方政府支持vs. 国家基金与科学院的常规支持)寻求不断发展外,国家南、北基因组中心的发展皆面临谁来“再输血”(持续支持)的问题。就一个寻求对人类科学进步和社会发展有所贡献的大国而言,如何利用科研基础和实力,为技术密集型企业提供实用技术和知识产权,值得国人深入思考和实践。   无论如何,HGP的传奇还在以惊人的气势和速度继续着。早在HGP完成之前,时任NIH基因组研究所所长的考林斯博士(Francis Collins)就提出了“从基因组结构到基因组生物学,再到疾病生物学和医学科学”的路线图,意在以最快的速度将这一计划所产生的成果转移到产生经济和社会效益上。发明第一代荧光自动测序仪的著名科学家胡德博士也曾提出4P(Predictive预测, Preventive预防, Personalized个性化 Participatory参享)医学的思想,旨在指引基因组学成果的具体应用。2011年美国基因组学与生物医学界的智库又发表了《迈向精准医学:建立生物医学与疾病新分类学的知识网络》,宣示基因组学的研究成果和手段如何可以促成生物医学和临床医学研究的交汇,从而编织新的知识网络。现已退休的华盛顿大学欧森博士是唯一一位既参加了起草1987年“人类基因组计划”宣言性报告,也参加了这个精准医学报告撰写的科学家。他对精准医学的解释是:“个性化”其实就是医学实践的正常形式,而分子水平信息的正确使用则会使医学更精准,因而成为恰如其分的目的性描述。他学医出身的博士后,也是目前NIH基因组研究所所长的格润博士(Eric Green),正在坚决地实践着欧森三十年以来的一贯思想:大科学项目一定要有始有终、要有直接造福于社会的目的性。只有这样,主流科学家、政府、社会和民众才能坚定地支持这样耗时十数年、耗资几十亿、集科学思想与技术集成为一体的大科学项目。   实现精准医学需要在两个大领域——基础生物医学与临床医学——建立实际的转化研究和紧密的接轨机制。我们已经看到了诸多“转化中心”的成立,我们也看到了各类“转化研究”的启动。尽管目前精准医学还不是一个具体的学科和大项目,但是在这个科学思维框架下的蓝图已经规划好了。《迈向精准医学:建立生物医学与疾病新分类学的知识网络》的报告已直接建议了几个可实施大项目,比如“百万人美国人基因组计划”、“糖尿病代谢组计划”、“暴露组研究(Exposome)计划”等。就百万人基因组测序而言,其单纯的DNA测序价格就应该在10亿美元以上。鉴于英国的医学临床资源规范而且丰富,首相卡梅伦去年斥资一亿英镑率先就启动了“十万人基因组测序计划”。可见,只要是可以直接造福国民的科学计划,对谁来讲都是“乐而为之”。   然而,尽管精准医学的提出同时给基础研究和临床研究指出了共同发展之路,但是他们面临的挑战和问题却各有不同。    3. 基础生物学的发展与基因组生物学的新境界   基于基因结构和序列变化的基因组学研究无疑必须转入到以生物学和医学核心命题为目标的研究。基因组学技术和规模化的特征将会延续并发扬,大数据、复杂信息、新概念和新知识等等,都在不断地催生新的科研思路和新的思维境界。从“DNA到RNA再到蛋白质”和各类“组学”研究,最终将汇集在一个或者数个生物学命题下(比如癌症、代谢疾病、脑发育与认知、生殖力的可塑性等),形成一种整合性、更高层次的“数据—信息—知识”消化和理解过程。二十多年前胡德博士提出的“多系统生物学”开辟了新的思维和方法,但是他并没有将其研究内容具体化、思维框架化。尽管他思想的追随者们开发了很多高通量技术,产生了很多蛋白质-蛋白质相互作用的数据,基因表达关联数据,还开发了网络分析方法等,但是一个既宽容,又有序的思维框架还是呼之欲出,或隐或现。   首先,基因组学在新形势下已经完成了从基因组学(以DNA序列为研究主体)到基因组生物学(以生物学命题为研究主体)再到基于谱系的基因组生物学(以生物谱系,如哺乳动物为研究主体)的“凤凰涅磐”。目前已经没有人再会来批评基因组学就是“测测DNA序列”了。近几年来,基因组学研究的功能和视野都有了长足的拓展,DNA测序技术已经到达了一个新的平台:应用基本成熟,通量和价格基本平稳。未来会有诸多的基因组序列在名目繁多的理由下,被不断测定,大数据的迅速积累也成为必然。不过,地球上物种之多,科学发展之不断,DNA测序项目还会层出不穷,技术的研发和革新还会继续。那么基因组学领域本身的革命性变化会在哪里呢?答案是多方面的,比如人类基因组在过去500代(假设20年为一代人)里积累的群体多态性会在未来的五年内全部找出来,这些多态性与人类疾病的关系也会在未来的十年里基本搞清楚,模型哺乳动物(比如小鼠和大鼠)基因组的相关信息也会被逐渐全部获取。又比如,DNA测序可以用来确定DNA分子上的种种化学修饰,这些化学修饰可以用来评价基因表达调控机制;DNA测序可以用来评估染色体的构象,而染色体构象与个体发育和细胞分化都密切相关;DNA测序可以用来研究单个细胞的基因表达,而单细胞里单个基因的表达是基因功能调控的最基本信息;DNA测序可以用来评价染色体的物理状态,比如核小体的定位和组分(如组蛋白)蛋白质的化学修饰等,这些信息与基因在高层次的调控有关。可见,DNA测序将不再停留在测定基因组本身的序列和多态性,会延伸到其它相关“组学”领域的研究。   其次,我们至少要在五个分子和细胞生物学层面上考虑基因组生物学的发展和研究内容。第一是“信息流”(Informational Track),它延续“中心法则”的思维框架,主要研究对象是DNA、RNA和蛋白质序列信息,由遗传密码来解读。它的相关研究领域包括分子遗传学、分子进化和基因组结构等。尽管基因型与表型的关系从传承来讲是遗传学的研究内容,但是越来越多的表型被分到可塑性的研究范畴。大样本量的研究也必然要与生态学结合在一起。简单地将基因变异(编码部分)与复杂的生物学现象相关联是不能够真正解决重要生物学问题的,其实质更不是金-威尔森(King-Wilson)在1975年提出的“两个调控水平”假说(简单的基因调控区假说,认为基因调控序列决定基因调控的不同,从而导致近缘物种间的表型不同) 。信息流的研究素材主要是基因组DNA序列和基因组的群体多态性,这些多态性的特点是它们的相对有限性和稳定性。比如,人类基因组间的序列差异大约是1/500,而这些不同常常是以不同的频率被同一个群体来共享的。换句话讲,如果我们测定了一个群体中一万个个体的基因组,这个群体的未知多态性就会所剩无几了。第二是“操作流”(Operational Track),它的研究对象包括生理学、细胞生物学和分子生物学研究的主要实验内容和生物学命题。操作流是个比较复杂的体系,它包括了以DNA(Epigenomic,表观基因组学)、RNA(Ribogenomic,RNA组学)、蛋白质(Proteomic,蛋白质组学)为主体的各种穿插交错的调控机制,对应的是这三个已经建立起来,但是信息流以外的“组学”。第三是“平衡流”(Homeostatic Track),主要是药理学和生物化学等学科的研究精华。平衡流包括三个基本部分:物质(Material)流、能量(Energy)流和信导(Signaling)流。重要的物质流研究对象包括血红素(比如,血红素与生物节律的关系)、生物激素(比如,生长激素与发育的关系)、神经递质(比如,生物递质与神经发育的关系)等等。重要的能量流物质研究对象包括dNTP、NTP、多聚磷酸、各类单糖、各类多糖等。DNA、RNA和蛋白质等作为主要细胞组分也会与能量流和物质流密切相关。我们对能量流的了解其实还是非常有限的,但是从另一个角度来说,其发展潜力也是非常巨大的。比如,人类的生命周期(发育、更年、衰老等)和生殖周期的生理学就是这个“流”所要研究的部分基本内容。病理状态,比如人群中高发的代谢和神经退行性疾病等也在其中。信导流,也就是信号传导,显然已经是分子生物学家几十年来的研究对象,勿须赘述。第四是“分室流”(Compartmental Track),它涵盖发育生物学、解剖学、生命起源等领域所涉及的核心科学问题。分室流将以单细胞和细胞群为研究对象,揭示细胞分化、个体发生和发育、组织形成等分子机制。由于生命起源是由简单到复杂,由单细胞到多细胞,所以分室流也将揭示生命起源和细胞器形成等分子机制。干细胞研究也是属于分室流研究的范畴,主要是在分子水平上解释胚胎、诱导干细胞、特定组织干细胞等的差别和如何解释干细胞的自然发生、诱导发生、定向分化和异常分化。同时,也要建立测定干细胞分化定向性和定向分化潜能的维持和诱导因素。第五是“可塑流”(Plasticity Track),主要是研究表型和行为的可塑性。前者囊括生态学与环境生物学的研究内容,后者包括神经生理和心理学等研究内容在分子水平的命题。这两个可塑流的分支有关系吗?为什么要将它们放在一起来研究?这里仅举一个例子,这就是生物节律之一的休眠,例如哺乳动物常见的冬眠(如黑熊)和夏眠(如热带蝙蝠)。冬眠其实是一个由中枢神经系统参与的主动行为,也是一个复杂的生理过程,同时又受环境因素的严格制约。动物的迁徙和休眠行为在进化的框架下,既有趋同进化也有趋异进化,也具有相当强的表型和行为可塑性以及两者的交织和重叠。揭开表型和行为的可塑性之谜显然不是简单的遗传和遗传多态性的问题,是要集成生命科学各个领域的最新成就和技术。   此外,这个“五流”是否涵盖了生命科学的全部呢?答案是肯定的,不能。因为知识在不断高速积累,科学要不断发展和提高,概念和理论必须不断更新。但是,就目前科学界能够容忍的变量和参数而言,这“五流”的关联已经足具挑战性了。生命科学研究基本上有两个极端:简单化和复杂化。简单化的研究是分子生物学家最津津乐道的:例如相互作用和信号传导的研究。复杂化呢,还没有先例。“五流合悟”可能就是一个具体尝试。我们过去对机械式的原理关注过多,对复杂而具有可塑性的生命现象的研究却非常欠缺。过去,这类现象被笼统地归为“表观遗传”和“环境因素”了。这个定义是非常不“科学”和可称经典“鸵鸟心态”。随着科学和技术的发展,我们可以逐渐来面对现实了。   再则,无论如何,生命是个整体,生命的最小单元细胞也是一个整体,就连基因这一生命编码的最小功能单元也是有不同的序列和相互作用原件组成。因此,“五流合悟”不仅势在必行,而且是唯一出路。那么,如何将不同的“流下(内)要素”关联起来呢?简单的孰重孰轻和孰本孰末,显然是不可能帮助我们解决根本问题的。至少五个基本时、空、量、域等参数要考虑,比如:(1)信息流:等位基因的主次之分和群体传递;(2)操作流:可量化的过程、结果和可传递性;(3)平衡流:量化物质的基数、噪音、阈值和能量水平;(4)分室流:量与时间、空间的关系;(5)可塑流:量、时间、空间、交流、程度和可学习性等。   最后,生命科学研究的真正挑战在于如何将这些基于不同概念界定的,由不同技术和方法获取的,被不同领域科学家们所收集的,停留在各个不同理论和信息层面上的知识编织成一个有机的网络或系统。而这恰恰是就是生命的特点,也可以说是揭示生命本质的终极途径。生物医学研究与临床医学实践的精准度也正是由这些研究学科前沿的进步来决定的。    4. 中国生命科学如何“自立于世界民族之林”   中国科学家在1999年适时参加了HGP,并承担了1%的任务。后来还参加了相关的国际性的基因组研究计划,比如“人类单倍体型图计划”和“千人基因组计划”等。但是这些科学计划地参与并没有在中国科学界和社会引起“波澜”,中国生命科学界迄今也没有启动足够规模、具有划时代科学意义的大项目,国家也没有启动能够让百姓大众振奋的大科学计划。   生命科学未来发展的基本趋势还是一目了然的。要实现应用的精准,首先是测量技术的精准。DNA测序已经精确到单个核苷酸,因此单细胞和单分子(或超微量)技术,将会引领未来体内技术的发展。DNA测序、质谱、微流控、CCD摄像、微纳加工等技术的国内空白都亟待填补。其次是数据的获取、组织和综合挖掘能力的建设。中国的超级计算机运算能曾经可以展示为领先国际水平,但是实际的领域应用程度却常常落后于国际同行水平。美国的NCBI和欧洲的EBI都是有着近30年历史的生物信息中心,我们没有;国际性大型文献收集和检索库都在不断扩张和更新,我们没有。第三是临床和自然资源的积累。我们可以从头开始。最后是大项目的策划和实施,我们正在研讨和积累经验。   值得乐观的是中国科学家发表的论文数这些年来不断攀升,显然与我国的科研投入有关。“一国之下,万国之上”的局面其实也有诸多隐情。比如,中国科学家的国际合作精神远在国际同行之下。其原因无外乎是单位和个人排名的纠结、致谢中资助单位排名的纠结、文章影响因子的纠结、无休止和无标准评审的纠结等等。挣扎在这些似乎无法摆脱的“泥潭里”,科学家们憧憬未来、策划未来和为未来而奋斗的心情是如何状态呢?    参考文献:    DELISI C. The Human Genome Project: The ambitious proposal to map and decipher the complete sequence of human DNA. American Scientist. 1988, 76: 488-493.    DULBECCO R. A turning point in cancer research: sequencing the human genome. Science, 1986, 231, 1055-1056.    SMITH L M , SANDERS J Z , KAISER R J , et al. Fluorescence detection in automated DNA sequence analysis. Nature, 1986, 321:674-679.    OLSON M V, HOOD L E, CANTOR C, et al. A common language for physical mapping of the human genome. Science, 1989, 245: 1434-1435.    COOK-DEEGAN R M. The Gene Wars: Science, Politics, and the Human Genome. W W Norton and Company, Inc., 1994.    TRIPP S, GRUEBER M. Economic impact of the Human Genome Project. Battelle Memorial Institute, 2011.    SCHACHT W H. The bayh-dole act: selected issues in patent policy and the commercialization of technology. CRS Report for Congress, 2012.    KING M C, Wilson A C. Evolution at two levels in humans and chimpanzees. Science, 1975, 188:107-116.  (转载自《自然杂志》第35卷 第5 期)
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[转载]从基因组生物学到精准医学
renlufeng 2013-7-30 13:12
转老板发表的一篇文章,希望获得推荐让更多的人看到。 从基因组生物学到精准医学 ​ ■于军 今年是“人类基因组计划”宣布完成10周年。选择2003年结束这个计划是为了纪念美国沃森和英国克里克两位生物学家发现DNA双螺旋结构50周年,而沃森博士正是这个宏大计划早期的实际推动者之一。 科学界往往以重要人物和他们的重要科学发现及技术发明为里程碑。基因组学应属于分子生物学范畴,其学科的真正起点,应该是1953年DNA双螺旋结构的发现和上世纪70年代初期DNA序列解读技术的发明。因此,也可以说“人类基因组计划”是50年来生命科学与技术发展的结晶。 一次性解读全部人类基因的DNA序列正是在分子生物学如火如荼的上世纪80年代初提出的。1983年和1984年美国NIH(国立卫生研究院)和DOE(能源部)分别组织了相关领域的科学家进行了启动大规模测序计划可能性的研讨,这就是“人类基因组计划”的酝酿阶段。1987年“人类基因组计划”的智库发表了《测定和绘制人类基因组图谱》的报告,“计划”进入真正的实施阶段。五年后,第一代荧光自动测序仪问世,“计划”则进入真正的数据获取阶段,并最终耗时15年完成。 路线图 “人类基因组计划”是一个预计斥资30亿美元的大科学项目,在30年后的今天来看也是个不小的数字,可以与1939年美国斥资20亿美元制造原子弹的“曼哈顿计划”媲美。据最新估计,“人类基因组计划”所创造的经济效益已经达到一万亿美元。更重要的是,它的未来价值体现还在不断继续。 早在“人类基因组计划”完成之前,时任NIH基因组研究所所长考林斯就提出了“基因组结构到基因组生物学,再到疾病生物学和医学科学”的路线图,意在将这一计划所产生的成果转移到经济和社会效益上。 2011年美国基因组学与生物医学界的智库又发表了《迈向精准医学:建立生物医学与疾病新分类学的知识网络》,宣示运用生物医学和临床医学研究的交汇,来编织新的知识网络。 华盛顿大学退休教授欧森博士是既参加起草了1987年“人类基因组计划”宣言性报告,也参加了精准医学报告的撰写。他对精准医学的解释是:“个性化”其实就是医学实践的正常形式,而分子水平信息的使用会使医学更精准,因而是恰如其分的目的性描述。 学医出身的博士后,时任NIH基因组研究所所长的格润,正在实践着他30年来的一贯思想:大科学项目一定要有始有终、以直接造福社会为目的。只有这样,主流科学家、政府、社会才能支持这样耗时十数年、耗资几十亿、集科学思想与技术集成为一体的大科学项目。 精准医学相关的大项目已经规划好。《报告》直接建议“百万美国人基因组计划”、“糖尿病代谢组计划”等。就百万人基因组测序而言,其单纯DNA测序价格就在10亿美元以上。鉴于英国医学临床资源不仅规范而且丰富,首相卡梅伦去年斥资一亿英镑启动了“十万人基因组测序计划”。 新境界 基于基因结构和序列变化的基因组学研究无疑已经转入到生物学和医学核心命题的研究。基因组学技术和规模化的特征将会延续并发扬,大数据、复杂信息、新概念和知识等等,都在不断地催生新的思维境界和新的思考。从“DNA到RNA再到蛋白质”和各类“组学”研究,最终将是一种整合性、更高层次的消化和理解。20多年前美国科学家胡德提出的“多系统生物学”开辟了新的思维和方法,但是他并没有将其研究内容具体化。 从基因组学(以DNA序列为研究主体)到基因组生物学(以生物学命题为研究主体),再到基于谱系的基因组生物学(以生物谱系,如哺乳动物为研究主体),是基因组学的“凤凰涅槃”,也符合生物学的发展规律。 基因组生物学目前至少有五个层面的思考。第一是“信息流”,延续“中心法则”的思维框架,包括遗传学和分子进化的所有研究内容;第二是“操作流”,包括生理学、细胞生物学和分子生物学研究的主要生物学命题;第三是“平衡流”,主要是药理学和生物化学等学科的精华;第四是“分室流”,它涵盖发育生物学、解剖学、生命起源等领域所涉及的核心科学问题;第五是“可塑流”,研究表型和行为的可塑性,前者囊括生态学与环境生物学的研究内容,后者包括神经生理和心理学等研究内容在分子水平的命题。 生命科学研究的真正挑战在于如何将这些基于不同概念,由不同技术和方法获取,被不同领域科学家们所收集,停留在各个不同理论和信息层面上的知识编织成一个有机的网络。生物医学研究与临床医学实践的精准度也正是由这些学科前沿的发展所决定。 中国使命 中国科学家在1999年适时参加了“人类基因组计划”,并承担了1%的任务。后来还参加了相关的国际性基因组研究计划,比如“人类单倍体型图计划”等。这些科学计划似乎并没有在中国科学界引起“波澜”,中国生命科学界迄今也没有启动足够规模、具有划时代意义的大项目,也没有启动能够让百姓大众振奋的大计划。 生物医学的发展趋势一目了然。要实现精准,首先是测量技术。DNA测序已经精确到单个核苷酸,因此单细胞和单分子(或超微量)技术,将会引领未来体内检测技术的发展。DNA测序、质谱、微流控、各类影像、微纳加工等技术的国内空白亟待填补。 其次是数据获取和综合挖掘能力。中国超级计算机运算能力可以成为领先国际的水平,但实际的领域性应用却常常落后于国际同行水平。 美国的NCBI和欧洲的EBI都是有着近30年历史的生物信息中心,我国没有;国际性大型文献收集和检索库都在不断扩张和更新,我国没有。 第三是临床和自然资源的积累,也许我国可以从头开始。最后是大项目的策划和实施,我国显然还正在研讨和吸取经验。 原文链接: http://news.sciencenet.cn/sbhtmlnews/2013/7/275751.shtm
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