健康：让精准医学来治疗肿瘤吧
此文作者为Mark A. Rubin,原刊登于nature comment。
新泽西州一位76岁售货员在尿路发现晚期肿瘤，因为多年常规治疗手段（手术，化疗和放疗）无效，她的医生决定尝试一种非常规的治疗。数个星期前，他们向我的团队寄送了她的肿瘤样本。基因测序结果显示，她的HER2基因（又称为ERBB2基因）存在比平时更多的拷贝。于是，她的医生将药物Herceptin（trastuzumab）加入治疗方案（Herceptin更常用于乳腺癌，但它主要靶向HER2基因引起的突变）。服用该药物之后，她被治愈了。
精准医学治疗肿瘤的前景是显而易见的。例如，英国国家卫生与临床优化研究所（National Institute for Health and Care Excellence, NICE）2013年已经批准了一项称为Oncotype DX的检测用以辅助临床决策；靶向BRAF（V600E）突变（黑色素瘤中约有60%）的药物和靶向IDH1或IDH2突变（脑肿瘤中约有80％）的药物，要么已经被批准或者正在进行临床测试；而现今最雄心勃勃的精准医学临床实验中， 141例患者（候选708例）已经被匹配到合适的靶向治疗实验。
测序技术的发展已经大大增加了基因突变被发现的概率，但是，单纯的基因组数据的积累用处不大，因为它们没有与临床信息（如家族病史）进行整合。更重要的是，基因组数据不容易被搜索，被共享，甚至不容易被大多数医生所理解。
为了成功的实现肿瘤的精准治疗，美国总统奥巴马宣布推出“精准医疗计划”，旨在将基因组数据与临床数据实时整合；整合后的数据以可被搜索的方式由医生和研究者获得。
常规化验的结果很容易被录入到电子医疗系统，但基因组数据却十分复杂。举个例子，将美国肿瘤基因组线图计划（The Cancer Genome Atlas）产生的2.5＊1015字节的数据从一台服务器传输到另一台服务器需要25天。如此复杂的基因组数据很少提供电子报告，也很少绑定病人的基本信息。例如，国际肿瘤基因组计划（International Cancer Genome Consortium, ICGC）针对近14000人的肿瘤样本的全基因组测序结果揭示了整个基因组近1300万个突变。但是，除了DNA水平的突变，影响特定治疗对患者是否有效的因素很多。而在ICGC的数据中仅保存了最基本的临床数据，例如肿瘤的类型和大小（见下图'Missing metrics'）。
2013年以来，我的团队与计算生物学家和整合生物学家合作，初步探索了基因组数据实时绑定临床数据的可行性。目前，我们已经创建了250名肿瘤患者的报告，其中包括患者的临床信息（家族史，用药等）和基因异常的信息（已有相应药物的突变和未知影响的突变），并以类似病理结果的方式呈现。每个报告都带有条形码，允许‘去识别’和 ‘重新识别’患者，并且可以很容易地集成到纽约长老会医院和康乃尔医学中心的电子医疗记录系统。我们发现，已知药物对超过90％患者的基因突变可能起作用 -尽管只有少于10％的患者可能有资格参加临床试验。
为了能被更广泛地使用，这些数据需要跨机构共享。例如，肿瘤（除了肺癌）中HER2或EGFR3的突变频率范围为1％-6％；在研究药物neratinib对某些患者（其肿瘤生长是因为HER2或EGFR3基因突变）的II期临床实验中，需要招募来自多个医疗中心的患者才能满足临床试验所需的患者数目。数据共享能显着提高此类试验招募的容易程度和效率--目前，这是一个令人沮丧的缓慢的过程。但是，在美国，不兼容的电子系统使不同机构之间传输病历极其困难 。
很多组织正在试图制定公共的数字医疗数据的标准。其中之一是非营利组织纽约市临床数据研究网络（New York City Clinical Data Research Network，NYC-CDRN）。NYC-CDRN召集了22家机构记录和管理临床数据。十六个月以来，NYC-CDRN已经有600万条记录，包含数万种数据类型，从简单的检验结果（比如，血液中钙水平）到磁共振成像扫描结果；其最终的目标在于纳入基因组数据，并纵向跟踪患者。
然而，“精确医学”的做法提出了一些难以回答的问题。与病人相关的信息越多地录入到中央数据库（这一点对精密医学的成功至关重要），病人的匿名性就越难保证。人们应该对自身的健康数据享有哪些权利？这种数据是否应该被国际共享？同样不清楚还有谁应负责管理和维护这些数据仓库，以及谁应该支付费用。NYC-CDRN已经耗资700万美元，因为有更多的信息需要整理，其成本将会逐年增加。这显著地增加了患者的治疗费用-靶向肿瘤治疗的费用现已普遍超过10万元/年，大部分却只延长患者几个月的生命。
在患者的突变只存在10% 的人群的情况下，如果药物只延长患者3个月的生命，针对这种突变的药物应该被开发吗？只要药物能够使患者延长至少一年的生命，就应该支持吗？
更为复杂的是，许多药物的全部好处只在他们被批准后才变得明显，例如，Herceptin最初由美国食品与药物管理局FDA批准作为晚期转移性乳腺癌的治疗，可以延长患者的生命数月。后来才发现它还可以改善早期乳腺癌患者的长期生存几率。
我们有理由对未来充满希望。但是将基因组学的数据应用于肿瘤的精准治疗，需要艰难的决策，更需要完成将这些数据转变为可被共享和可被搜索的信息这一成本高昂和费时费力的任务。
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