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[導讀] 過去的6年是精準醫(yī)療蓬勃發(fā)展的黃金期。基于新一代基因測序技術(NGS)的基因檢測技術為臨床分子檢測帶來了革命性的變化?;驒z測正在成為從科研到臨床不可缺失的一部分。但目前大多數(shù)醫(yī)院的信息化系統(tǒng)中

過去的6年是精準醫(yī)療蓬勃發(fā)展的黃金期?;谛乱淮?u>基因測序技術(NGS)的基因檢測技術為臨床分子檢測帶來了革命性的變化。基因檢測正在成為從科研到臨床不可缺失的一部分。但目前大多數(shù)醫(yī)院的信息化系統(tǒng)中,由于種種原因,并沒有包含完整的基因檢測數(shù)據(jù)。這就使得臨床精準診療的數(shù)據(jù)源出現(xiàn)了空缺,而只有將基因數(shù)據(jù)真正與臨床數(shù)據(jù)融為一體,才能得到真正可用于精準醫(yī)療的大數(shù)據(jù)。

狹義的精準醫(yī)療包含了精準檢測和精準治療。作為精準檢測的核心組成部分,基因測序的發(fā)展使得精準醫(yī)療邁出了跨時代的一大步。以腫瘤靶向治療為例,并不是所有的腫瘤患者對某一款靶向藥物都有應答,患者在用藥前通常需要接受一次靶向藥物伴隨診斷,讓患者得以在用藥前就進行一次初步預判。

當然在這個過程中受益的不僅僅是腫瘤患者,醫(yī)院的診療信息一直是藥物研發(fā)的重要支撐,基因大數(shù)據(jù)加持下的醫(yī)療數(shù)據(jù)會使得藥企的藥物研發(fā)變得更加精準。

一方面,臨床診療方面精準度的提升,終將推動醫(yī)院的臨床決策的質量。越來越多的醫(yī)院把基因數(shù)據(jù)納入臨床診療的依據(jù)。從2010年至今,臨床級基因檢測出現(xiàn)了爆發(fā)式增長,各醫(yī)療機構以及院外的第三方檢測機構積累了海量的基因數(shù)據(jù)?;驒z測在臨床上已經(jīng)為各類患者提供了真實有效的輔助診斷和用藥指導。

但在另一方面,在臨床中不乏出現(xiàn)基因檢測顯示可以使用某靶向藥,但服用后卻沒有任何效果用藥有效性問題的案例?;驕y序在臨床的滲透越深,人們就越發(fā)地意識到基因與表型對應關系的復雜性。越來越清晰的認知是,精準檢測的組成不應當單單只是基因檢測,基于各種臨床和基因的醫(yī)療信息的整合,必將推動醫(yī)療行業(yè)更加快速地進入精準醫(yī)療時代。

在臨床組學與基因組學數(shù)據(jù)處理的探索隊伍中,醫(yī)基云是獨特的存在。在基因信息融入臨床診療的關鍵歷史節(jié)點,醫(yī)基云建立了臨床和基因數(shù)據(jù)處理的智慧醫(yī)療平臺,致力于回饋臨床診療。

進行基因數(shù)據(jù)與臨床數(shù)據(jù)處理的最終目的是為臨床診療提供精準支撐。也就是說,不論是基因數(shù)據(jù)還是臨床數(shù)據(jù),這些最后的形式并不是獨立存在,而是將成為醫(yī)療大數(shù)據(jù)的一部分。在這個多維度的數(shù)據(jù)中,很大一部分基因數(shù)據(jù)將來自第三方檢測機構,但臨床數(shù)據(jù)一定來自院內(nèi)。

在多年信息化的推動下,醫(yī)療機構的臨床系統(tǒng)積累的數(shù)據(jù)標準化程度比較高。但在現(xiàn)階段,基因數(shù)據(jù)來自醫(yī)院外,系統(tǒng)多種多樣,數(shù)據(jù)處理標準不統(tǒng)一,數(shù)據(jù)質量各種各樣,這就造成了基因數(shù)據(jù)的多元異構化。

“這使得由基因數(shù)據(jù)出發(fā)來處理臨床數(shù)據(jù)的路徑變得非常困難?!焙尾┦扛嬖V動脈網(wǎng)。且不說數(shù)據(jù)質量問題,目前基因突變與疾病之間的對應關系也并不十分明確,這些因素進一步增加了通過基因數(shù)據(jù)處理臨床表型數(shù)據(jù)的難度?;诙嗄甑墓ぷ鹘?jīng)驗,在他看來,從醫(yī)療機構已有的臨床數(shù)據(jù)平臺出發(fā),基于院內(nèi)數(shù)據(jù)處理院外的生物樣本庫和基因數(shù)據(jù)是比較有效的路徑。這也是醫(yī)基云與其他同類項目的最大的區(qū)別。

相比其他數(shù)據(jù),基因數(shù)據(jù)是比較“年輕”的存在,無論是數(shù)據(jù)規(guī)范還是數(shù)據(jù)質量,都有所欠缺。何博士強調(diào),涉及到這類數(shù)據(jù)的處理,第一步必須去偽存真。數(shù)據(jù)規(guī)范化處理后,才能進行下一步的應用。“這個工作就好比是修高速公路,做的是基礎工作,但需要很大的人力和資源的投入?!彼@樣比喻。

數(shù)據(jù)清洗后,下一步就是價值的挖掘與分析?;蚺c疾病之間存在一定的對應關系,但臨床表型并不只接受基因的調(diào)控。生活環(huán)境、飲食結構、生活習慣、社會經(jīng)濟條件都會影響最終的臨床表型。因此,將患者疾病史、日常習慣等數(shù)據(jù)與基因信息的結合,就有可能對疾病的影響因素有更多的發(fā)現(xiàn)。

但各組學間的信息的關系非常復雜,且數(shù)據(jù)量級龐大。要對這些信息進行進一步的挖掘和分析,是人力幾乎不可能完成的任務。因此,要進行大規(guī)模的處理,必須依靠人工智能的力量?!斑@是精準醫(yī)學發(fā)展到這個階段的需求?!焙涡萝姴┦勘硎?。在這個過程中,醫(yī)基云將技術平臺與人工智能技術結合起來,依靠深度學習與算法的力量對醫(yī)療大數(shù)據(jù)的深層價值進行挖掘。

醫(yī)基云的定位是通過深度處理來沉淀臨床信息,最終為醫(yī)療機構提供支撐,實現(xiàn)精準診斷和治療?;趯蚝团R床數(shù)據(jù)的深度挖掘,不僅能為醫(yī)院的診療提供更多證據(jù),還能在臨床科研中給到研究人員更深度、更真實的科研靈感,幫助醫(yī)生在臨床科研中取得具有更具行業(yè)影響力的成果。

同時,醫(yī)療大數(shù)據(jù)也能夠支持藥廠的藥物研發(fā)。目前很多靶向藥物研發(fā)是圍繞基因突變的靶標進行的。但正如前文所提,臨床上不乏有基因檢測結果顯示存在突變,但服藥無效的案例。深層次的信息挖掘能夠對這一現(xiàn)象解釋,從而進一步指導臨床用藥和藥企的藥物研發(fā),精準醫(yī)療的精準程度將進一步得到提升。

“腫瘤靶向治療離開基因檢測是不成立的,靶向治療需要有伴隨診斷。”何博士表示,“院外檢測獲取的基因信息多局限于樣本,在那個基礎上做外延非常難?!本珳试\斷不僅僅包含基因信息,還需要考慮臨床表征、疾病史等維度。在醫(yī)基云的團隊中,不僅包含了生物信息、前后端,還有相當一部分醫(yī)學背景的成員。何博士認為,基因與臨床數(shù)據(jù)的處理是個跨學科工程,只有跨學科背景的團隊才能對市場需求和產(chǎn)品有更好的理解。

通過對此前醫(yī)療大數(shù)據(jù)平臺的分析,何博士認為醫(yī)基云的最終產(chǎn)品應該作為一個工具而存在,幫助醫(yī)院進行數(shù)據(jù)的清洗等。時間越久,這些信息所釋放的能量也就越大。據(jù)了解,目前醫(yī)基云已經(jīng)完成了底層平臺的開發(fā),正式進入部分國內(nèi)一流醫(yī)院開始信息處理工作。在可預見的未來里,基因數(shù)據(jù)融入臨床將成為趨勢,而基于對行業(yè)的理解和在數(shù)據(jù)挖掘上的優(yōu)勢,醫(yī)基云已經(jīng)邁出了一大步。

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