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050|问答:精准医疗正在孕育新的市场

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发表于 2017-11-13 08:57:13 | 显示全部楼层 |阅读模式
050|问答:精准医疗正在孕育新的市场
今天又到了我们的全球科技问答时间。
全周总结+拓展
本周我们讲的是精准医疗,主要讲了三个重点:
1.    就是2015年美国和中国相继启动了政府级别的精准医疗计划,这说明从全球的角度看,精准医疗的机会来了。
2.    精准医疗的基础,是对人类基因组的深入了解,在这个基础上,在基因层面上我们可以进一步理解致病的机理,就可以对因下药,做到同病异治,也就是相同病,表现型相同,但是基因型不同,因此要用不同的药物来治疗。或者异病同治,也就是说发病在不同的病灶,不同的器官,但实际上是同一个基因的问题导致的,所以可以用同一个药,现在也有一些药品已经纷纷上市了。
3.    我们对基因组变异的致病机理的了解还很肤浅,离真正解决问题的路还很长。因此,如果要创业的话,最好是要选准特定领域,建立强大的数据收集体系,辅以人工智能的分析,再提出针对性的解决方案。但是,这个市场的机会确实是非常大的。
用户留言精选
留言用户介绍
张小昕,生物医学在读博士。
本期讲的是精准医疗,针对王老师提出的问题,我提出几点看法:
第一,先说我对精准医疗的定义:通过测序、可穿戴设备、大数据分析,实现对个体异质性和动态变化的精准检测,以精准诊断为前提的治疗。
其实是分为两方面:
·       一是通过测序明确患者的异质性,将其进行准确的分类,给予相应的药物;
·       二是通过医用可穿戴设备,对个体的生理状态进行动态检测,数据分析后给出结论,给予合适的治疗。
第二,精准医疗产业的关键壁垒,在于患者资源和数据量,而不是大数据的分析能力。
目前机器学习,大数据算法对数据的处理能力正以惊人的速度增长,目前处理大量测序数据已经不是难题,每个公司之间的数据分析也都是大同小异。
然而, 精准医疗的难点在于,需要大量的患者样本进行测序,才能分析总结出更多的有用信息作为指导。
这种资源不是谁都能获得的,可以说以后谁掌握了样本和数据资源,谁就掌握了精准医疗的未来。中国由于人口基数大,患者多,在精准医疗的发展上具有先天优势。
第三,未来精准医疗的发展方向是精度和广度相结合,为治疗提供更立体化,更丰满的信息。
·       精度方面,就拿精准医疗的关键切入点肿瘤来说,肿瘤具有极强的异质性,“特异”的“异”,原发灶和转移灶的突变和基因表达往往具有极显著的差异,因此精准到单细胞的了解将成为趋势。目前,单细胞测序已经在科研界如火如荼地发展,工业界针对循环肿瘤细胞的检测也将成为诊断的新方法。
·       广度方面,随着数据分析能力的增长、多组学的大规模应用,今后可以在基因组、表观遗传组和蛋白组同时进行分析,数据将更加完善和准确。
第四,是精准医疗孕育了巨大的新型诊断市场,在当下,精准的含义是如何通过诊断将患者进行分类。
精准医疗目前还不能实现针对每个个体设计药物,也并不现实,当务之急是将患者进行准确分型。
举个简单的例子:
目前已经能够根据非小细胞肺癌患者的EGFR突变,给予合适的 TKI 治疗。而最近发展迅猛的肿瘤免疫治疗 PD-1 和 PD-L1 单抗,治疗难点也是将患者进行准确分型,找出具有高响应率的患者群体。
因此,在未来相当长的时间内,为肿瘤患者找出具有临床意义的分子标志物是靶向治疗和免疫治疗的难点和重点。再加上诊断产业本身不需要药物那样漫长的临床试验和审批周期,产品能够更加迅速地进入市场。因此液体活检等新型诊断市场将成为这一波精准医疗产业发展的突破点 。
王老师
非常感谢你的发言,非常地专业,而且你提到了一个我们有一点点疏忽的重点,利用现有的精准医疗的市场机会,专门做诊断检验的公司会做到很大,这是未来的一个机会。

用户答疑
问答01
刘小豪:精准医疗,会不会随着三代测序的普及,成本降低等条件成熟后,利用基因组检测基因突变、转录组检测基因表达量、三维基因组检测多基因空间互作关系,被联合用于个体疾病诊断,再由基因编辑进行治疗的完整流程形成? 另外,我是个做测序后生物信息分析、功能基因定位的研究生。在王老师讲基因编辑将崛起的时候,就在思考会不会基因定位的分析工作会成为基因编辑的“指导”,而一同成为 BT 创业时代的热门。不过同时的担心,是人工智能深度学习等等计算机领域的发展,将我们生物信息分析完全取代。 比如这个时代最热最具有特点的 GWAS(全基因组关联分析),通过大量样本研究突变位点和表型数据的数量关联分析,据说有可能被深度学习通过对样本训练的方式跳过关联直接得到准确预测。选择研究方向也是一种投资,王老师能否解答一下对这种计算机领域入侵的看法呢?
王老师
首先要说,你说的前面的第一部分,就是是不是能够形成这样一个完整的前面通过分析,后面利用基因编辑技术治疗的完整流程。我认为未来大方向一定是如此,但是现在看起来为时尚早,因为每个领域都还不完善。
其次,做功能基因定位这块是一个大热门,尤其是基因编辑使得我们对功能基因的探讨进入了一个前所未有的深度。
最后,你说这个大热门会不会受到深度学习,或者人工智能的干扰,我认为也一定会,这个不能算成是一种干扰,而应该算成是因为这个领域本身会是热门,大家就一定会借助最先进的工具,来对这个领域实现更加深入的探讨。
其实各个领域的相互渗透一直是科学界的一大特色,这次诺贝尔化学奖就颁给了做冷冻电镜的物理学家,而这个冷冻电镜又成了生物学研究的一大利器。
我一个高中同学也是读了物理本科以后,到美国转到生物系读博士,他的价值就在于他能够帮助他的生物系的教授改进仪器设备,使得他的生物研究能够更深入。
所以你看,其实在各个学术研究的领域里面都有大量的跨界,所以在生物信息处理方面,只要人工智能能用上,一定有大量的人会把人工智能引入到这个领域。
那么计算机科学,或者说最近仍热的人工智能,你其实也可以把它看成只是一个工具,关键还是要有会用工具的人。就相当于说,我的同学读了物理本科,还是要他的生物系的教授懂得怎么用好他。
所以我认为,你选择方向的时候,要尽量选择做那个研究者,也就是做那个工具的使用者,而不是选择自己成为一个工具,这样的话人工智能就可以为你所用,而不是替代你了。建议在你的方向里认真钻研,看如何用好人工智能,未来是很光明的。

问答02
王保安:请问王哥,怎么解决量身定制和量产的矛盾?
王老师
我理解,因为我们在讲生物制药,不是在说工业界的大规模定制,所以在生物制药领域这确实是个好问题,因为传统的以化学药为主的医药产业是非个性化的,大批量生产出来以后,所有人都吃它。而未来的生物医药产业是个性化的,这就是精准医疗的核心。但这确实会造成整个医疗产业结构的变化,这个我们没有重点讲,所以在这儿多说两句。
主要是两点:
第一,制药的流程长了,医药企业不再是像原来一样大批量生产药品,然后向医院去兜售,医生只是负责把药传递给病人的二传手,在医生手里,药没有任何改变。但是,现在的现代医药,尤其生物医药需要医院的深度配合,甚至很多药品是在医院最终制作完成的,所以制药的流程从只在药厂延伸到了医院一侧。
第二,是对患者的前后期互动都大大增加了,前期要有基因层面的检查以确定这个治疗是否对症,中期甚至要取病人的细胞,进行改造扩增以后再输回病人身体,后期更要不断监控,因为生物制药风险比较高,它容易反复,病人容易反复,所以必须要监控用药的结果。
因此,我们认为根据这两个特点,传统的医药销售代表的模式很有可能会被颠覆,而新的医药企业和各个医院紧密合作,建立起专科诊疗中心的这种模式会迅速兴起。所以从这个角度讲,也是一个很大的业务机会。

问答03
小占:本周是诺贝尔奖颁奖周,希望老师能讲讲诺奖得主在各自领域的贡献及其深远意义。
王老师
其实我前面都陆陆续续提到了一点:
一个就是生物学奖是动物睡眠节律的控制机制,不光是因为睡眠很重要,而且是这几位获奖者清晰阐述了,有机体如何从基因层面产生对行为的控制。
化学奖是冷冻电镜,一个风趣的说法就是诺贝尔化学奖颁给了一群物理学家,因为他们给生物学家做了一个特别有用的工具。当然,顺便说一句,其中一位诺贝尔化学奖的获得者是我们前哨团团员傅子敖的导师,我们正在向傅博士约稿,请他给大家详细讲解一下本年度的诺贝尔化学奖,以及傅子敖和导师之间不得不说的故事。
诺贝尔物理奖今年没有任何悬念,颁给了引力波的发现者,引力波的发现在今年已经被炒得沸沸扬扬了,因为这最终直接验证了爱因斯坦的相对论是正确的。

下周预告
王老师
我们下周的话题是肿瘤免疫疗法,过去两年出过一个魏则西事件,估计很多人都知道,这也让很多人对肿瘤免疫疗法产生了误解。
其实那件事是游医借助先进科技来说事,是利用先进科技的名词骗了大家,其实反倒证明这个科技是很有价值的,而现在这个科技确实产生了很大的突破。
尤其是今年国内也出了肿瘤疫苗,国内也是 CFDA,中国医药管理局已经批准了肿瘤疫苗在中国上市。尤其是最新的进展,是肿瘤不光可以治疗了,还可以预防。疫苗不光可以预防了,还可以治疗。
所以我相信这个话题你一定也很感兴趣,欢迎你的关注

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