一、未来医疗新时代已然来临？
2011年，美国著名基因组专家组学家 Maynard Volson 在美国国家智库报告《走向精准医疗》中首次提出了精准医疗的概念，其核心内容是通过遗传关联研究与临床医学的衔接，来实现人类疾病精准治疗和有效预防，其中与精准医疗相关的内容主要是人类基因组学研究。精准医疗的提出引起了国际社会的广泛关注，尤其是医学界特别是肿瘤治疗学界的高度重视。2015年1月20日，美国总统奥巴马在国情咨文中提出了美国“精准医疗计划”，并承诺美国政府在2016年将投入2.15亿美元资助相关的科学研究与创新发展。精准医疗具有广阔的应用前景，在大数据、基因诊断、肿瘤免疫细胞治疗以及干细胞药物研发等最新技术发展下，我国也意识到精准医疗的重要性。2015年2月，决定成立中国精准医疗战略专家组；3月，科技部召开了国家首次精准医疗战略专家会议；4月，进一步完善制定了精准医学发展计划，并提交国务院。2016年3月精准医疗正式被纳入中国“十三五”规划。
综合国内外学者对精准医疗的阐释，本文认为精准医疗是以基因组测序技术、生物信息技术与大数据科学交叉应用为基础、以个性化治疗为核心的新型医疗模式。该模式不同于传统的“经验诊疗”、“循证诊疗”等旧模式，而是试图运用最新组学技术，对样本病患与特定疾病进行生物信息的分析、鉴定、验证等，进而精准找到患病原因和治疗靶点，最终实现“异病同治”和“同病异治”精细化治疗的目的，以提高疾病诊治与预防的效益。
随着精准医疗的推行，也带动了一系列新技术的涌现和进步。基因检测是近年来发展最迅猛的生物技术，是实现精准医疗的重要手段。通过基因检测，再结合生物信息学分析，人们就能了解自己的基因信息，预防疾病的发生。众所周知，癌症是全世界公认的医学难题，这是因为肿瘤细胞具有明显的异质性，同样的肿瘤往往具有不同的生物学特性，对药物、射线的敏感性也大相径庭，因而其治疗效果千差万别。由此，在面对这些发病机制异常复杂的疑难杂症时，现行医疗手段难以取得理想疗效。然而，当肿瘤遭遇“精准医疗”，一场关于生命的拉锯战由此开始。针对特定基因突变的肿瘤进行靶向药物治疗是国际上公认最有效的肿瘤治疗手段之一。曾参与基因测序的美国华盛顿大科学家Lukas Wartman不幸罹患白血病，经化疗后病情虽得到控制但5年后复发，肿瘤广泛转移，生存希望渺茫。实验室在对其细胞进行全基因组测序后，发现肿瘤细胞内FLT3基因异常活跃，重新调整治疗方案后，患者体内肿瘤细胞很快消失，重新回到工作岗位。精准医疗在遗传性疾病的诊断方面更有其独到之处。《科学》杂志刊登过一则案例，美国有对龙凤胎出生后就患上遗传性肌无力，经检测全家人的基因，发现2个孩子均有多巴胺分泌系统障碍的基因缺陷。对这2个孩子补充所需的多巴胺类药物后，他们就能正常学习和生活了。
由此可见，精准医疗不仅能够提高疗效，同时也能减轻药物的副作用，并能最大程度地节约医疗资源，避免无效治疗或过度治疗，减轻患者的痛苦程度。随着精准医疗的逐步推广，必然会使现在的医疗行业发生巨大的变化，千篇一律的粗放式治疗方案及用药习惯将被摒弃，更加符合患者病情特点的个性化治疗方案将会越来越受欢迎。相对于传统医疗、现代医疗而言，精准医疗可谓是医疗3.0版，开启未来医疗新时代。
传统医疗痛点催生精准医疗。传统医疗是在结合临床医生的个人实践经验和客观的科学研究证据，对症状相同的病人使用相同剂量的同种药物进行治疗，但治疗效果千差万别。相关数据显示，运用传统医疗方案，治愈肿瘤的无效率高达75%，治愈糖尿症的无效率为43%。由此可知，传统医疗在治疗重大疾病面前依然束手无策。随着科学的发展和技术的进步，人们也逐步意识到大多数疾病的发生是自身遗传密码和外部环境共同作用的结果。
精准医疗正是在这样的背景下应运而生，充分借助可监测的遗传信息和环境信息，针对个体提供定制的优化治疗方案，提升现有治疗水平，并能在病发之前就有望有效预防。
精准医疗具有定量化、个性化、事前预防和连续性四大特点，是对传统医疗的重要革新，进一步解决了传统医疗的痛点，避免医生由于“只见森林不见树木”导致过度依赖主观经验、描述和循证医学的大众数据，造成对个体的诊疗有效率低、副作用大、事后举措仓促等问题。精准医疗一方面可以提升医疗效率，另一方面还可以降低不合理医疗造成的高昂费用，具有广泛的社会效益。
1、诊断：基因测序技术实现精准诊断
从人类发现DNA的双螺旋结构，第一次窥探到生命体如何继承和存储生物信息，到“人类基因组计划”宣布完成，再到高通量测序技术的出现，正逐渐开启“个人基因组”的时代。个人基因组学是实现“精准医疗”的一把利器，而精准医疗的基础便是完成人类的基因组测序。基因测序技术凭借灵敏度高、精度和通量高、价格低廉等优势，成为基因检测技术中获取人体基因组数据的主流技术。
以肿瘤为例，每个肿瘤都有自己的基因图谱。精准医疗就是要借助基因测序技术，准确找到每一位病患的基因变异信息，从而选择恰如其分的治疗方式。肿瘤领域的基因测序是精准医疗最重要的组成部分，其应用将覆盖肿瘤的易感基因检测、早期筛查、疾病确诊、个性化用药指导、随诊与疗效评价等众多治疗环节。
2、治疗：靶向用药实现精准治疗
传统药物治疗对待病人都是对症下药，千篇一律；精准医疗则以大数据分析结果为依据，将病患的内在基因和外在环境结合，为其定制个性化治疗方案，实现靶向用药。
以肿瘤为例，传统肿瘤治疗主要有手术、放疗及化疗三种治疗方式，治疗过程往往既折磨病患身体又折磨病患心理；精准治疗则可以依靠基因测序等技术，有效识别肿瘤细胞与正常细胞之间的差别，有针对性地杀死肿瘤细胞及驱动其生长的细胞群，同时对正常细胞的危害降到最低点。既能通过检测肿瘤靶向药物靶点，实行分子靶向用药，提高用药效率；又能通过临床肿瘤基因组学的研究，筛选并发现不同患者对同种药物治疗存在个体差异的遗传指标，并依据指标实现临床上的差异化用药，提高药物治疗的安全性，进而实现个性化治疗。
3、预防：大数据实现精准预防
在医学领域，大数据能使医疗保健及疾病预防更为个性化和精准化，美国加州Scripps Health Centre首席学术专家Eric Topol曾称：医学中的数字化已经势不可挡，数字化与医学的交汇已经不可避免，变革已经在这一交汇的舞台上初见端倪。在推进精准医疗实施的过程中，应用、存储和分析大数据不仅能够有效预防重大疾病，而且能够预测健康风险。
医学大数据（medical big data）泛指所有与医疗和生命健康相关的大数据，依据来源，又可分为生物大数据、临床大数据和健康大数据。生物大数据是有关生物标本和基因测序信息的大数据，其中，组学大数据是重要构成。与传统分子生物学研究相比，组学大数据能将碎片化的遗传学、生物化学等基础研究系统化，具有数据容量大、动态性强、复杂性高等特点；临床大数据是源于医院常规临床诊治、科研和管理过程中产生的数据，包括门急诊记录、住院记录、影像记录、实验室记录、用药记录、手术记录、随访记录和医疗保险数据，具有数据量庞大、产生速度快、数据结构复杂、价值密度低等典型大数据特征；健康大数据来自专门设计的基于大量人群的医学研究或疾病监测，如全国营养学和健康调查、出生缺陷监测研究、传染病及肿瘤登记报告等数据。
为了更加有效地预防疾病及防范风险，打通从基因组数据到临床应用，从基因组数据到健康干预之间的道路显得尤为必要。一方面，建立基因组数据与临床数据之间的有效联系，可考虑通过构建预测癌症、提高诊断精度以及反映疗效的模型，及时找到突变基因与诱发疾病之间的因果联系；另一方面，建立基因组数据与健康数据之间有效联系，可考虑通过构建预测疾病风险、健康干预计划之间的模型，通过个人健康管理，从而预防和控制疾病。
