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精准医学中的质谱

2021-6-10| 编辑: Longcj525| 查看: 190| 评论: 0|来源: 质谱研发那些事儿

摘要: 一、精准医疗仅仅是一个美好的梦想吗?一直以来,大多数传统的医学治疗方法都是为“典型患者”设计的,本质上是一种一刀切的方法,这样的疗法对其中一部分患者可能是有效的,但对另外一部分患者却可能效果不佳,甚至 ...

一、精准医疗仅仅是一个美好的梦想吗?


  一直以来,大多数传统的医学治疗方法都是为“典型患者”设计的,本质上是一种一刀切的方法,这样的疗法对其中一部分患者可能是有效的,但对另外一部分患者却可能效果不佳,甚至无效。精准医疗(Precision Medicine),也被称为个性化医疗(Personalized Medicine),是一种考虑了个人基因、环境和生活方式差异的疾病预防和治疗的创新方法。精准医疗旨在正确的时间为正确的患者提供正确的治疗。
2015年1月20日,时任美国总统的奥巴马在每年例行的国情咨文中宣布了他的“精准医疗倡议”(Precision Medicine Initiative,PMI)。精准医疗第一次进入了大众视野。该项目得到了美国两党的共同支持,希望借此推动公共和私营部门共同研究,同时鼓励患者及其家人参与个人医疗数据的共享和临床试验。

“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 keep ourselves and our families healthier. We can do this.”

        十天后,奥巴马邀请患者、倡导者、科学家和行业领袖参加了在白宫举行的活动,奥巴马分享了精准医疗的愿景,希望借此加强美国生物医学研究的创新,并最终将美国带入一个人人都可以享受的为每个患者量身订制的医疗时代。
为了落实“精准医疗倡议”的具体工作,2015年9月17日美国国立卫生研究院(NIH)发布了一项名为《The Precision Medicine Initiative Cohort Program – Building a Research Foundation for 21st Century Medicine》的工作计划,计划在未来三年内采集多达100万美国人的基因信息,供临床研究分析之用。NIH负责人Francis Collins指出,目前正是启动这一项目的最好时机。首先,随着人们对健康问题重视程度的提高,越来越多的人愿意参与到这种大规模的研究工作中;其次技术的进步,诸如电子健康病例的普及、测序技术成本的大大降低、数据分析技术精度的提高等因素都使得过去遥不可及的目标成为了现实。为了完成“精准医学”计划,奥巴马在2016年要求美国政府拨出2.15亿美元的经费。其中1.3亿美元分配给NIH,用于第一步的基因数据的收集。而NIH下属的癌症研究中心将获得7千万美元的资助,用于分析这些数据,寻找新的肿瘤治疗靶点。

然而,仅过去一年多的时间, 2016年10月12日NIH官方宣布将"精准医疗倡议"队列项目改名为"全民研究项目"(All of US Research Program)。关于更名的原因,官方给出的解释是,经过60个访谈和60个小组讨论与潜在参与者充分沟通后,大家认为新名称能更精准地传达项目的包容性和开放性。这难免让人猜测,精准医疗是不是出了什么问题?这是要给刚燃起来的精准医疗降温了吗?这里不得不提一下一直以来都有人质疑的问题,即精准医疗到底能否惠及所有人,还是仅是一小部分人的福音。精准医疗下的治疗方案通常只能用于很窄的部分患者群体,这就使得研发的投入特别大。同时,临床试验参与者的招募以及整个伴随诊断测试的跟踪都使得研发过程异常艰辛。尽管目前已经取得了一些有益的治疗方案和药物,然而有多少患者能负担得起呢?另外,还有大部分人没有从中获益?
但不管怎么说,这些都丝毫没有影响人们对精准医疗这个产业的追捧。据国际市场研究机构BBC Research的数据显示,2016年全球精准医疗市场规模600亿美元,其中精准诊断市场规模为100亿美元,精准治疗市场规模为500亿美元。到2017年全球精准医疗市场规模约为690亿美元。
二、精准医疗在中国

  美国之后,世界各国迅速响应跟进美国实施精准医疗计划,比如法国的“基因组医疗2025”、英国的“10万人基因组计划”、韩国的“万人基因组计划”、澳大利亚的“零儿童癌症计划”等。2016年3月7日,我国科技部发布了《“精准医学研究”重点专项2016年度申报指南》,明确了总体目标是:以我国常见高发、危害重大的疾病及若干流行率相对较高的罕见病为切入点,实施精准医学研究的全创新链协同攻关,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,建立多层次精准医学知识库体系和安全稳定可操作的生物医学大数据共享平台,突破新一代生命组学临床应用技术和生物医学大数据分析技术,建立创新性的大规模研发疾病预警、诊断、治疗与疗效评价的生物标志物、靶标、制剂的实验和分析技术体系。以临床应用为导向,形成重大疾病的风险评估、预测预警、早期筛查、分型分类、个体化治疗、疗效和安全性预测及监控等精准防诊治方案和临床决策系统,形成可用于精准医学应用全过程的生物医学大数据参考咨询、分析判断、快速计算和精准决策的系列分类应用技术平台,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,为显著提升人口健康水平、减少无效和过度医疗、避免有害医疗、遏制医疗费用支出快速增长提供科技支撑,使精准医学成为经济社会发展新的增长点。
   精准医疗被纳入十三五规划后,又陆续出台了多个国家和地区的专项规划、技术指南和规范,可以说精准医疗在中国既是医疗产业的变革,也关系到多个产业的协同发展,更是和国家的长远战略规划息息相关。据有关部门数据显示,2017年中国精准医疗的市场规模已达475亿人民币,2018年中国精准医疗行业市场规模达到552亿元,同比增长率达到16.2%。在政策、技术、市场需求以及资本等多方因素的合力助推下,预计未来几年我国精准医疗行业市场规模将保持快速增长的趋势,保守估计到2024年我国精准医疗行业市场规模将达到1356亿元。
精准医疗包括两个内容,精准治疗和精准诊断。从我国精准医疗市场结构上来看,由于我们的精准诊断发展较早,在整个精准医疗市场中大概占领29%份额,远高于全球的17%,其中基因测序在精准诊断产业中占据了最大份额,所占比例达52%。目前,我国精准医疗行业发展迅猛,市场规模增长速度较快。同时,目前行业进入壁垒并未成型,行业不断涌入新的参与者,开辟出新的市场。此外,精准医疗行业技术的局限性导至新的治疗方法暂时难以大规模使用,基因库和大数据等基础设施尚待建设,整个行业也还处于起步阶段。
三、不得不说的组学

  2011年10月1日,The Scientist 刊出了 Stephen Friend (曾经是Merck 的Sr. VP现在是Sage总裁)的一篇短文《Opinion: Thinking Outside the Genome》,其对组学的未来做出了极热切的展望。

“Today, we’ve gotten to the point where almost no biological phenomenon can escape "omics-ization", and within the next 25 years, omics will be the biggest, if not the only, game in town. Why? Because we are about to undergo what experts call a phase shift, where a technology drives a fundamental change not just in what is known, but, more importantly, in how we think of ourselves. Put another way: omics is destined to change our patterns of living in ways that only technological revolutions can deliver.”

谈及精准医疗,最为大家熟知的即是基因技术。基因检测被认为是精准医疗的主要驱动力(至少过去,现在,以及未来的一段时间内仍会是这样)。
基因组学有两个基本理念:1、生命是序列的(Life is of sequence);2、生命是数字的(Life is digital)。基于这两个理念,现阶段基因组学有两个核心技术:序列测定(sequencing)和基因组信息学(genome bioinformatics)。基因测序(包括DNA、RNA和甲基化组等)的目的在于抄写生命的天书,而基因组信息学的作用就是为了解读天书。
时至今日,基因测序技术经过了40多年的发展,从第一代发展到了第三代测序技术,已经成为了比较成熟的技术。早期只有第一代测序技术之时,人类基因组计划耗资30亿美元才获得了大部分的人类基因组信息,现在测定一个人类的全基因组只需要不到1000美元。基因测序成本的下降速率已经大大超过了摩尔定律。

        Sanger所发明第一代测序技术直到现在依然被广泛使用,但其一次只能获得一条长度在700~1000个碱基的序列,无法满足生命科学发展高通量的检测需求。第二代高通量测序 (High-Throughput Sequencing, HTS)一次运行即可同时得到几十万到几百万条核酸分子的序列,也被称为下一代测序技术(Next Generation Sequencing,NGS)。然而第二代测序技术仍有其短板,在于其获得单条序列长度很短,想要得到准确的基因序列信息依赖于较高的测序覆盖度和准确的序列拼接技术,因此最终得到的结果中会存在一定的错误信息。第三代测序技术也称为单分子测序技术,在保证测序通量的基础上,对单条长序列进行从头测序,能够直接得到长度在数万个碱基的核酸序列信息。
当前第二代测序技术在全球市场上仍占有着绝对优势地位,但第三代测序技术近些年也取得了快速发展。

精准医疗不同于传统的医疗手段,基因跟疾病之间存在怎样的联系、又如何通过基因状况来提供个性化的用药指导等这些问题离不开精准诊断和精准治疗。但显然仅靠基因组学一己之力是不够的,正如学术圈常说的“基因组学可以告诉我们什么事情有可能会发生,转录组学和蛋白组学告诉我们什么事情即将发生,而代谢组学会告诉我们什么事情正在发生”。
尽管质谱在遗传标记的基因分型(单核苷酸多态性SNP、短串联重复序列及其组合测定),以及DNA甲基化分析等方面展现出了一定的优势,然而基因组学里的主角并不是质谱。蛋白质组学和代谢组学才是质谱的主场。
蛋白质作为直接参与细胞生物学过程的大分子,是生理功能的执行者和生命现象的直接体现者,蛋白质水平的变化直接反映了生命在生理或病理条件下的变化,可以精准地预测疾病的状况和进展。蛋白质是一种可以很好地反映人体健康状态的生物标记物。临床蛋白质组学中有2种策略可以识别生物标志物, 一是经典策略,使用电泳技术分离蛋白质和多肽混合物然后进行质谱鉴定;二是利用质谱技术分析样品的完整质谱图,以获得可以用作疾病“指纹”的完整蛋白质/肽谱。组织、器官、体液和细胞培养物等生物样品均可被用作为蛋白质类生物标志物的研究。蛋白质组学研究的一个重大挑战是蛋白质数据库的多样性分析及蛋白质、多肽鉴定,质谱技术较好地解决了这些难题,满足了蛋白质组学对技术平台的需求。另外,单细胞蛋白质组学也逐渐成为质谱要抢占的下一个技术高地。

蛋白组学中采用的三种质谱分析策略
与传统免疫分析方法相比,质谱可以在蛋白质组层面对某种疾病进行整体而全面地分析,包括蛋白翻译后修饰和源自基因组畸变的变体,一次质谱分析可以同时准确测定数十种蛋白,实现多项指标联合检测的目的;质谱通过测定目标蛋白的特异性肽段(即一段氨基酸序列)的水平来准确地表征目标蛋白的水平,其特异度更好。这些优势不仅巩固了基于质谱的临床蛋白质组学在标志物开发方面的优势,而且还加速了其向常规分析和临床实践的转变。
但与此同时,将质谱驱动的蛋白质组学技术推广到临床还面临诸多挑战:

1)样品一般需要酶解消化、同位素标记等复杂的前处理过程,耗时较长,且亟须建立严格的标准操作程序;

2)多种仪器平台、电离技术并存,各有优势和局限性,难以形成如基因组研究比较一致的方法;

3)目前的技术瓶颈导至特征肽段分析并不能完全代表蛋白质的水平,且单次质谱分析仅能分析1个标本,限制了临床检测通量;

4)质谱分析产生的大型数据库需要更完备的数据分析策略,不同研究组间的结果的可比性及重复性较差,需要大量的样本验证。

代谢组学是目前比较热门的组学方向之一,其研究热度正在逐渐超过蛋白组学。代谢组学研究的是生物体中新陈代谢过程中的所有产物,一般而言,这些代谢产物的相对分子质量小于1000Da,如激素、有机酸、氨基酸、脂质、多糖、芳香烃等。2012 年美国国立卫生研究院 (NIH) 发布的关于代谢组学计划的公告将代谢组描述为在任何特定时刻生物体中所有代谢物(内源性和外源性)的总和。代谢物作为生理或病理状态的重要指标,有助于了解疾病的发生和进展,极有可能成为疾病早期诊断、评估治疗效果和生存率的有效指标。通过不同代谢组研究平台的检测,可以了解患者与健康人代谢物之间的差异,从中选择合适的代谢物作为与疾病相关的生物学标志物biomarker,为潜在的疾病诊断提供依据,还可以将代谢物关联到代谢途径中以进一步探究疾病的起因与机制。同时,由于代谢组学所检测的许多内源性小分子化合物直接参与了体内各种代谢/循环,其水平高低在一定程度上反映了机体生化代谢的机能和状态,通过代谢网络分析还能了解体内生化代谢状态,沟通生化代谢与疾病关系,从相关的代谢异常处入手探索和揭示疾病病因、病理机制,也有助于发现新的药物作用靶点。

大约150个代谢物涉及到的代谢路径
代谢组学研究主要有2种策略,即靶向分析和代谢物图谱分析。靶向分析是指对特定分析物的鉴定和量化;代谢物图谱分析又称为非靶向或整体分析,是比较相似样品中未量化的代谢谱对疾病或外来刺激下的不同反应特征。靶向分析和代谢物图谱分析在生物标志物的发现中是相辅相成的,首先利用代谢物图谱分析确定样品之间代谢谱的差异,然后选择关键的代谢物作为潜在的生物标志物进行目标代谢物定量,并在临床标本中通过靶向分析进行验证。
质谱技术与气相色谱、液相色谱、毛细管电泳等分离技术结合提高了代谢组学靶向和非靶向分析的灵敏度、可靠性和分析效率,被广泛地用于代谢组学研究。气相色谱-质谱因为价格便宜、可操作性强曾被广泛应用,但只有酮和醇等挥发性化合物(沸点低于300 ℃)才能直接用气相色谱-质谱法进行检测,对氨基酸和脂类等半挥发性化合物的分析需要额外的化学衍生化过程,另外一些带电荷的大分子不能被分析。利用电喷雾等软电离源的液相色谱-质谱联用技术则非常适合非挥发性代谢物的分析,可以检测范围更广的代谢物。质谱能对生物体中数百至数千种代谢物进行高灵敏、可重现的检测,超出了常规化学分析和代谢表型分析的范围,是代谢物类标志物检测的最佳平台,其在疾病发病机制研究和临床诊疗中有广阔的发展前景。即便如此,代谢组学依然面临着前所未有的挑战,包括:

1)代谢物的鉴定困难。代谢组学里的涉及到的化合物种类虽然不像其他组学那么多,据说人体涉及到大约3000种代谢物,然而这些都是分子质量集中在1000Da以下小分子化合物,大量的化合物分子量非常接近,还涉及到最让人头疼的同分异构体。

2)标准谱库的建立艰难。一般而言,标准谱库有自建标准谱库和公共标准谱库。网上的公共谱库不能盲从,然而自建谱库更是处处是坑。

多组学的研究试图从病理学的角度揭示疾病的本质,这使得精准诊断和精准治疗成为可能。在过去的几十年里,研究者用各种组学技术致力于生物标志物的发现和疾病的早期诊断,质谱技术作为组学研究的核心技术,其在生物标志研发策略方面的科学价值和优势越来越受到检验医学的重视。目前生物标志物不仅涵盖了传统的核酸、蛋白质、糖类及代谢物等标志物类型,还囊括细胞遗传学和细胞动力学参数,以及体液中的外泌体、细胞等。以高性能质谱为核心的组学研究已成为发现检验生物标志物的主要来源。

四、挑战


  标准化、规范化,质量体系建设对于临床质谱的产业化发展尤为重要!临床质谱从科研仪器发展而来,起初质谱只是被广泛应用于科研机构的研究中,而后逐步应用于制药、食品,环境及临床领域。近些年,医院对临床质谱的需求持续增多,各类临床质谱平台也相继建立。如果说科研质谱应用,是对精、尖、快的前沿探索,临床质谱应用则是对安全性和稳定性的反复推敲。如何把质谱方法学上的优势转化为可靠的临床检测结果,是质谱临床检测面对的挑战。
目前绝大多数质谱检测方法为LDT方法,虽然国内外已有部分的参考指导性指南与共识,但目前临床质谱检测仍然存在缺乏量值溯源系统、检测方法缺乏规范化和标准化、缺乏参考区间和医学决定水平、缺乏法规和监管措施等情况,现有的质谱项目全国调研数据显示,质谱技术在实现精准检测方面有强大的优势,可一次检测多个分析物,但是质谱方法的优点并未真正体现出来。要实现真正的精准检测,还需谨慎。
多组学的有效整合至关重要!每一种组学侧重于研究疾病发生和进展的复杂病理生理学的某一个部分,由此导至各种组学的实验结果往往不能相互关联。整合多组学实验结果进行多维度、高分辨的系统生物学研究对揭示疾病的产生、进展、抗治疗性、复发的关键机制和发现精准标志物对疾病进行早期检测至关重要。
   临床试验数据的整合和标准化将为精准治疗的下一步发展奠定基础!医疗大数据是精准医疗的基础,换句话说有大数据支撑的精准医疗才有生命力。传统的研究方法大多是首先提出问题,然后设计实验,最后根据实验数据形成最终结论。大数据时代则是首先建立海量的多维信息,然后淘金式地从巨大的数据库里挖掘出有特征的信息,据此提炼出有意义的结论。显然基于传统的模式,是实现不了这些的。未来的方向将是生物学,病理学,计算机等多学科的协作,开发新的分子诊断测试,进一步收集患者测序数据并使其方便共享和搜索,发展基础研究到临床数据的整合网络,建立新的数据统计和风险预测模型等。
五、勇气

        精准医疗旨在进行更准确的诊断、采取更合理的疾病预防策略、选择更合适的治疗方案以及开发更有效的疗法和药物。精准医疗的进一步发展,除了技术因素的驱动,还需要解决临床研究、监管审批政策和报销制度等方面的挑战,更重要的是让更多的人参与其中,不仅仅是政府、科研、医院和资本,更应该是广大患者和每一个健康人。很显然,精准医疗是一件非常复杂的事情,我们现在只是窥探到了整个拼图的一小块碎片。精准医疗源于技术的进步和美好的愿望,最终能够走向何方没有人能提前知道。在探索道路上充满了风险和变数,即便如此我们依然有足够的动力去尝试走近看一看,哪怕最终的结果和我们想象的不一样。


参考资料:

  1. 《The Precision Medicine Initiative Cohort Program – Building a Research Foundation for 21st Century Medicine》

  2. https://www.nih.gov/AllofUs-research-program/pmi-cohort-program-announces-new-name-all-us-research-program

  3. http://news.bioon.com/article/6673155.html

  4. https://healthitanalytics.com/features/what-are-precision-medicine-and-personalized-medicine

  5. http://www.most.gov.cn/xxgk/xinxifenlei/fdzdgknr/qtwj/qtwj2016/201603/t20160308_124540.html

  6. https://bg.qianzhan.com/trends/detail/506/200106-63d7a10c.html

  7. https://www.qianzhan.com/analyst/detail/220/191202-274e764e.html

  8. https://www.sohu.com/a/430853175_773107

  9. A Review of Precision Medicine, Companion Diagnostics, and the Challenges Surrounding Targeted Therapy

  10. http://blog.sciencenet.cn/blog-265898-551431.html

  11. 基因组学/杨焕明编著.-北京:科学出版社,2016.10

  12. Anal. Chem. 2012, 84, 720–734

  13. https://blog.csdn.net/u010608296/article/details/108741307

  14. https://www.sohu.com/a/343456807_465960

  15. https://lab.vogel.com.cn/c/2021-02-26/1085536.shtml

  16. https://zhuanlan.zhihu.com/p/267832019

  17. https://baiba-vilne-bioinformatician.com/category/bioinformatics/multi-omics/

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