精准医学从承诺走向现实

对于研究人员来说，使用大数据来改善个人和人群健康的设想，长期以来一直难以捉摸实现。现在这一情况已得以改变，不再毫无进展。

神经病学家和生物信息学家David Stark（左）创立了西奈山的Lab100，这是一个致力于下一代健康评估和护理的诊所和研究实验室。图片来源：西奈山卫生系统

大多数人以二元方式对疾病进行思考：患者要么生病，要么患病。但科学家们发现了一个更加微妙的现实。“从医疗记录中的数据看，在数百万患者的健康信息中，我们发现了一系列疾病和疾病风险，可以通过比”一刀切“范式更复杂和量身定制的方式为个性化治疗计划提供信息。今天，“以患者为中心的预测保健公司Sema4的创始人兼首席执行官Eric Schadt说。

一种大数据驱动的医学方法可以帮助研究人员评估疾病的潜在机制，为早期识别或预防疾病开发准确的诊断，并根据患者的疾病，病史和环境匹配最佳治疗方案。

“目前的医疗保健系统，包括大型医院和医生网络，还不足以提供这种方法 - 但很快就会出现，”Schadt说。

在过去的几年里，纽约市的西奈山卫生系统已经创建了几个实体，以推动不断发展的精准医学领域，包括下一代医疗研究所及其Lab100，一个混合诊所和研究实验室，以及Schadt自己的Sema4，于2017年从西奈山分离出来。

西奈山的研究人员获得了基因测序，RNA分析，超级计算，生物信息学和药物遗传学等新功能，现在他们经常在团体和部门之间开展工作，以提高人口和个人的医疗保健水平。

利用大数据

Sema4的成立是为了将精准医疗用于医疗保健系统。Schadt说，他的想法是让科学家，数据工程师和临床医生团队共同努力推进精准医学方法，他也是西奈山伊坎医学院精密医学院院长。

2015年Sema4的研究人员开展了第一项使用所谓的长读取DNA测序技术对人类二倍体基因组进行测序的研究。它在发表时提供了最高质量的参考基因组。该团队还首次提出了阿尔茨海默病的整体分子模型之一，该模型证明了数千种基因与环境因素的复杂相互作用，为临床试验中探索的潜在新基因疗法提供了新的见解。

Sema4的另一个小组开发并进行了针对肿瘤学和生殖健康的独特的无创遗传学测试。2018年8月，该公司宣布使用Sema4健康智能平台（SHIP）以信息学驱动的方法开发了两项新的生殖健康测试。该公司的测试包括唯一的非侵入性产前检查，常规筛查15三体，以帮助检测Prader-Willi和Angelman综合征，可导致严重发育迟缓的遗传性疾病，以及提高传统上难以测序的基因检测率的新筛选包括CYP21A2（其中突变引起与肾上腺疾病相关的生长和发育问题）和GBA（其中突变导致戈谢）疾病，肝脏疾病，骨痛和贫血症）。

“我们帮助开发决策支持工具，以便患者了解这些信息对他们自己，他们的家庭以及他们的家庭建设目标的意义，”伊坎学校生殖内分泌和不孕症科主任Alan B. Copperman说。西奈山的医学和Sema4的首席医疗官。当这些测试与体外受精结合使用时，“我们可以利用这些信息来探测胚胎，并找出一个群体中哪些胚胎最有可能植入并成为一个健康的婴儿。”

在西奈山的Lab100，临床医生和医生正在探索使用虚拟现实，身体扫描和认知测试来重新设计标准物理。图片来源：西奈山卫生系统

协作作为临床工具

医生和研究人员现在肯定医疗保健的进步将依赖于跨学科的方法，七西奈山医院的医生经常与西奈山伊坎医学院的研究人员密切合作。

在最近的一项研究中，由下一代医疗研究所所长Joel Dudley和医学副学教授（血液学和肿瘤内科）Samir Parekh领导的团队使用先进的计算机分析来治疗血液和骨髓癌，重点关注多发性骨髓瘤。虽然实体肿瘤通常可以通过DNA分析进行分型，但这些癌症通常对于该方法而言过于异质。

该研究所创建了一个名为DAPHNE的复杂软件程序，该程序使用机器学习来破译多发性骨髓瘤癌细胞的RNA，揭示复杂的分子疾病模式，远远超出单独的DNA分析所显示的范围。骨髓瘤专家和基因组学科学家一起确定了非骨髓瘤药物，尽管已经获得FDA批准的治疗，但这些药物可以用于帮助疾病复发的患者。26名患者接受了推荐的治疗，其中16名患者的疾病标志物减少了25％或更多。

西奈山进一步加强了在这一领域的努力，聘请了亚当马格林博士，他是开发机器学习算法以分析大型分子数据集的领导者，他是伊坎基因组学和多尺度生物学研究所的主任。

解决常见疾病，如炎症性肠病（IBD），影响300万美国人，是西奈山的另一个优先事项。Icahn医学院个人医学研究所所长Judy H. Cho博士指出，“IBD是一种多基因疾病，意味着许多基因和基因组区域有助于易感性。”

目前，IBD仅在排除了患者症状的其他可能原因后才被诊断，其中可能包括剧烈的腹痛，疲劳和体重减轻。Cho博士的研究通过确定其与NOD2，IL23R和200多个基因位点的关联，为定义IBD的病理生理机制做出了贡献。她说，凭借这种基因发现的丰富，现在的目标是早期和精确检测。

Copperman表示，医疗保健的未来将取决于利用遗传和个性化信息，并且已经在改善许多人的福祉。“通过收集有关患者基因，环境暴露和临床病史的信息，我们可以真正实践世代健康，并影响我们的患者，他们的孩子和孩子的孩子的生活。”

要了解科学家如何将研究转化为改变生活的治疗方法，请访问医学新高地。