►对于医学关注，我们逐渐将注意力从疾病转向健康。 图片来自nih.gov

撰文 | 吴家睿（中国科学院上海生命科学研究院生物化学与细胞生物学研究所研究员）

责编 | 叶水送

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“人类基因组计划”是世纪之交科学界最具影响力的科学计划，为21世纪的生命科学带来了革命性的改变，并为精确医学的产生奠定了重要的基础。而“精确医学”则有可能是现代医学史上最重要的变革。现代医学是在抗击传染病过程中发展起来的，重点关注疾病的诊断与治疗。而精确医学的产生则有望实现抗击疾病的“关口前移”的战略转变。

“Precision Medicine”的“medicine”一词容易使人们的注意力放在疾病的诊治上，奥巴马总统在其2015年初国情咨文中就是这样描述精确医学：“这将是一个在恰当的时间给予恰当治疗的医学新时代”；著名生物医学专家詹启敏院士也是这样介绍我国精准医学的总体目标：以为人民群众提供更精准、高效的医疗健康服务为目标，建立国际一流的精准医学研究平台和保障体系；自主掌握核心关键技术；研发一批国产新型防治药物、疫苗、器械和设备；形成一批我国定制、国际认可的疾病诊疗指南、临床路径和干预措施[1]，并在“五年目标”中把"治疗疾病"作为主要目的阐述得更清楚：我国精准医学研究和临床水平位于国际前沿，部分具有中国特色疾病诊疗水平引领国际发展；针对某种肿瘤，心脑血管疾病、糖尿病、罕见病分别创制出8-10种精准治疗方案，并在全国推广实施[1]。

实际情况并非如此简单。2011年发表的“迈向精确医学”报告的副标题已经明确指出其主要目标是“构建生物医学研究的知识网络和新的疾病分类法”，即致力于探索建立全新的基于分子生物学的人类疾病分类方法的实用性和可行性，并为此构建一个可能的框架[2]。为此，该报告的作者提出两项核心任务：建立一个信息共享平台，用于将大量患者的数据收集，以供广泛的研究，同时还需要建立一个知识网络，用于揭示这些数据之间的相互联系，并将这些数据与不断更新的生命科学进展进行整合，从而为这些数据注入更多的研究价值[2]。

这份报告反映了美研究人员在倡导“精确医学”时的两个重要观点。首先，这是一个长远目标，人们需要通过长期努力逐渐地“迈向”精确医学，要完成这项宏大的工程，需要的不是几年，而是几十年[2]。其次，实现这个长远目标的主要途径不是直接去研发治疗病人的新方法，而是去收集个体各个层次的生物医学数据，并在此基础上构建疾病知识网络。只有到一定时候，这种疾病知识网络和新的疾病分类法才会产生巨大的收益，即实现人们提出的“精确医学”[2]。

2015年9月，美国国立卫生研究院提出了“精确医学先导队列项目”（The Precision Medicine Initiative Cohort Program，PMI-CP）的实施方案。该项目正是依据“迈向精确医学”报告提出的战略构想进行设计。精确医学先导队列项目将建立100万或以上的美国志愿者研究队列，从而构成拓展我们关于精确医学知识的研究平台，并在许多年之后造福于美国人民[3]。

在项目的设计者看来，这100万人的队列至少有8个方面的研究价值，其中只有靶向治疗的临床试验一项直接涉及到疾病治疗，而疾病危险因子的确定、药物基因组学、疾病分子标记物的发现、移动健康与疾病监测、功能缺失突变的影响、新的疾病分类体系和授权参与者进行自我健康管理等7个方面的内容，都没有与治疗直接关联[3]。要强调的是，该项目的设计者认为，至少需要对这个队列进行10年持续不断的研究，对人群队列的研究时间越长，其价值越大[3]。

►通过大规模的健康人队列研究，从而更加全方位掌握人体健康信息。 图片来自nih.gov

在为精确医学先导项目挑选负责人时，美国国立卫生研究院（NIH）选择的既不是医生，也不是生物学家，而是一个通讯领域的工程师埃里克·迪什曼（Eric Dishman）。迪什曼这样回答为什么选择他作为精确医学专项的负责人：“15年以前，我已经（在英特尔公司）开始资助我们称之为m-health，即个人健康技术的项目，这时美国国立卫生研究院和其他人都还没有开始关注此类工作。PMI队列的真正目标就是要发展一个数据共享平台。”

精确医学先导项目的设计者把对疾病诊治的研究需求放在次要的位置，反映出美国研究人员在医学研究战略上的一种革命性转变，即“关口前移”，从重点研究疾病的发生发展，转变为重点研究从健康状态到疾病状态的演化过程。美国系统生物学研究所最近开展了一项针对10万正常人（Wellness）队列的多组学研究计划——“100K Wellness Project”，其目的是检测支撑人体正常状态的复杂生物学参数，并发现从健康状态到疾病状态的转变过程[4]。基于同样的观点，PMI-CP的设计者计划招募100万个以“Wellness”为主的志愿者来组成“PMI队列”，其目的是PMI队列将成为理解健康与疾病关系的医学变革的研究平台；这样的研究平台不仅能够用来寻找可以预防疾病的因子，而且能够用来获得在疾病显现之前的生物标记物，从而提供有利于疾病预防的关键条件[3]。

为什么在医学研究领域出现这样的革命性转变？这是因为人类的疾病谱已经发生了巨大的改变，早期对人类威胁最大的疾病是天花、鼠疫等各种传染病，现在则转化为肿瘤、糖尿病等慢性非传染性疾病。经典的西方医学模式主要是在抗击传染病的过程逐渐形成和完善的，包括了各种诊断与治疗方法的发现，也包括了医院与医疗保险等社会保障机制的建立。这个医学模式是如此之成功，大多数危害人类的恶性传染病已经被控制，甚至被消灭。人类的寿命从上个世纪中叶已经有了明显的提高；不仅西方发达国家进入了老龄化社会，而且中国也进入了老龄化社会。但是，在寿命增长的同时，慢性病也伴随而来，成为老龄化社会最大的敌人。世界银行在2015年底一份关于老龄化的报告《长寿与繁荣：东亚和太平洋地区的老龄化社会》中指出，目前全球65岁以上的老年人中的36%居住在东北亚地区；预计到2030年，癌症、心脏病、糖尿病和其它与高龄相关的慢性疾病将占这个地区全部疾病的85%。

近千年的医学传统与完善的社会医疗结构，使人们形成了一种以“疾病为中心”的思维习惯，“治病救人”是医学的首要任务。但是，面对慢性病的威胁，过去的医学模式是否依然有效？肿瘤和代谢性疾病等重大慢性病有两个特点：首先，这些慢性病是一种人体健康状态的连续退化谱，一旦进入临床阶段，多为终身性疾病，很难根治；其次，这些慢性病的预后差，其发展期或并发症危害大，疾病后期的致死致残率高。因此，治疗慢性病往往“性价比”很低，投入多，获益少。

慢性病不同于传染病，通常疾病形成的过程比较漫长，需要很长时间才会出现临床症状。这也解释了为什么老龄化社会是一个慢性病高发的社会，因为年龄就是慢性病最主要的危险因素；年纪越大，患各种慢性病的可能性越大。但是，时间也给抗击慢性病提供了一个宝贵的“窗口期”。一般来讲，慢性病的形成是健康状态向疾病状态的转换，其中应该有一个亚健康状态或前疾病状态作为一个过渡时期。例如，在2型糖尿病的形成过程中，有一个称为“前糖尿病” （Prediabetes）的高危期；如果及时发现个体处于这个阶段并给予一定的干预，可以延缓糖尿病的发生，甚至转归为正常状态。2013年发布的一项糖尿病流行病调查报告估计，我国目前糖尿病患者大约是1.14亿人，而前糖尿病高危人群则接近5亿[5]。显然，应该把抗击糖尿病的关口前移至5亿前糖尿病高危人群，早期监测，早期干预。如果我们依然按照抗击传染病那样把关注点放到疾病的诊断和治疗上面，那在慢性病的防控战略上是要出大问题的。

“迈向精确医学”报告准确地分析了当前的形势，科学研究、信息技术、医学以及公众态度正在经历着前所未有的转变。所有这些改变提供了这样一个机遇：生物医学研究者和临床医生携手，共同促进新知识的发现和改善医疗保健体系[2]。精确医学实际上提出了基于“健康为中心”全新理念的健康医学研究模式：把抗击疾病的关口移至疾病发生之前，把管理健康和预防疾病作为研究者的首要目标。

文章转载自微信公众号《吾家睿见》，略有修改。点击查看精确医学系列第三篇《精确医学：个体化医学的新高度》。本系列四篇文章最初发表在今年8月份的《医学与哲学》杂志上，原文标题为“精确医学的主要特征”。

参考文献

[1]詹启敏.我国精准医学发展的战略与任务. (2015-0603) http://www.cn-healthcare.com/article/20150603/content-474602.html

[2] National Research Council. Toward precision medicine: building a knowledge network for biomedical research and a new taxonomy of disease. 2011. http://www.nap.edu/catalog/13284/

[3] Precision Medicine Initiative (PMI) Working Group. The Precision medicine initiative cohort program – building a research foundation for 21st century medicine. 2015. https://www.nih.gov/sites/default/files/research-training/initiatives/pmi/pmi-working-group-report-20150917-2.pdf

[4] Sheridan C. Omics-driven startups challenge healthcare model. Nature Biotech, 2015, 33(9):887-889.

[5] Xu Y, Wang L, He J, et al. Prevalence and Control of Diabetes in Chinese Adults. JAMA, 2013, 310(9):948-958.