基因疗法研究报告

基因疗法研究报告

作者：郭敏

人工智能对医疗和健康产业的冲击和革命

文章分四部分：

1、基因治疗的现状与前景（存在的困难、基因治疗的技术）

2、基因治疗与大数据的关系

3、基因治疗与人工智能的关系

4、个人看法

第一部分：基因治疗的现状与前景

人类细胞基因治疗的临床实验已经开始。进行基因治疗必须具备下列条件：1）选择适当的疾病，并对其发病机理及相应基因的结构功能了解清楚；2）纠正该病的基因已被克隆，并了解该基因表达与调控的机制与条件；3）该基因具有适宜的受体细胞并能在体外有效表达；4）具有安全有效的转移载体和方法，以及可供利用的动物模型。近三年来，以对若干人类单基因遗传病和肿瘤开展了临床的基因治疗。基因治疗将是21世纪医药领域的最大突破。随着人类基因计划的完成，人体的重要生理活动与疾病相关的基因不断被发现，人们已经逐步认识到大多数疾病是由于基因结构和功能的改变而引起的，基因治疗将带来临床医学的巨大革命。基因治疗的手段将越来越多的应用于诸如病毒性传染（如各型肝炎、艾滋病等）、恶性肿瘤、心血管疾病、老年病等目前尚无理想治疗方案的疾病的治疗。除此之外，基因治疗将为多种疾病预防的有效措施之一。作为生物技术发展的前沿，毋庸置疑，基因治疗将为多种疑难杂症的治疗开辟更广阔的前景，进而为人类的健康带来不可估量的利益。目前，基因治疗已经从盲目阶段进入了理性化阶段。尽管基因治疗仍存在安全性、伦理性等多种多样的问题，但我们相信，随着科学研究的深层次进行，随着人们知识水平的提高，以及基因治疗的普及，基因治疗必将会得到更加广泛、更加科学的应用。基因治疗的前景是光明的。大师投资者关注基因项目。可能使得基因治疗变得商业化。基因治疗会为我们全人类带来希望。

1、 复合免疫缺陷综合征的基因治疗

2、 黑色素瘤的基因治疗

3、 其他遗传病的基因治疗

4、 反义技术（又称反义寡核苷酸技术）

5、 药物靶向治疗

1）基因治疗目前存在的困难有哪些？

目前基因治疗存在很多问题比如说，一是对基因及基因之间的关系还不是特别明确；二是基因与蛋白质之间的关系还不是特别清楚；三是培育组织定型发育还不是特别稳定；四是基因很难控制，成本高设备要求高；五是还不能脱离细胞体发育。而且在现在社会，有很多人还不是特别可以接受基因疗法，对于这项新的技术还不是特别的肯定。基因疗法缺少一部分人的支持，主要是技术问题有些人的观念还一直只停留在药物治疗上。不敢尝试新的事物。而且基因治疗还缺少安全性，毕竟它是通过细胞来作为起点。现在还不能脱离人体或者动物体。（个人观点）

2）支撑基因疗法的技术有哪些？

1、 核酸凝胶电泳技术

2、 核酸分子杂交技术

3、 细菌转化传染技术

4、 DNA序列分析技术

5、 寡核苷酸合成技术

6、 基因定点突变技术

7、 聚合酶链反应技术

基因治疗作为一项全新的疾病治疗手段已经显现出强大的发展势头，其前景是巨大的，但又出现某些技术因素的限制目前发展缓慢，原因有以下几点：

1．从基础研究到临床实验需要分子生物学家和临床医生的很好结合，目前的临床实验方案都太过于复杂。基因治疗的成功应用还有待于基础科学研究的加强。还有很多基础科学家和医生怀疑基因治疗。因为科学上出现的一些挫折往往影响了将基因治疗转入临床应用的热情，为了吸引这些人，必须保证科学的解释问题并不成为临床评价的依据。科学的成就解释事实和他的一致性，而不能靠中间调停的手段解决问题。

2． 长期的安全性的问题还是存在，也限制了临床应用的发展，这需要社会公众的支持和合作。

3． 伦理道德方面的争论也是影响因素之一

简单的基因缺失一般通过基因转移技术在细胞培养中便可纠正，但临床应用却是另一回事，反应出vitro和vivo，基础技术和临床应用间的差异性。

第二部分：目前基因治疗与数据的关系

近日，美国德克萨斯大学MD安德森癌症中心生物信息和计算生物系副系主任梁晗博士接受了艾瑞网专访。在他看来，“精准医疗时代”已经到来，随着基因测序等关键环节的发展，基于个体差异的精准医疗方案会逐渐广泛运用到临床当中，提升癌症等复杂疾病的治愈率和生存时间。

从“对症下药”到“对机理下药”

包括美国MD安德森癌症中心在内的很多研究发现，个体之间基因、环境因素与生活习惯差异，都会影响到疾病预防和处置方式。

“癌症具有显著的个体差异，具有高度异质性。这种异质性，导致有些药物运用在不同患者身上，效果会千差万别。”梁晗表示，“我们会发现，单纯的‘对症下药’成功率并不高。”

因此，“匹配”成为关键。精准医疗就是将疾病、患者的差异化因素与药物、治疗手段相匹配的过程，针对“机理”下药，能够更好地将实现治疗效果。

在美国MD安德森癌症中心，梁晗与他的团队通过对大规模的癌症基因组图谱（TCGA）数据进行分析，探寻出个体基因差异与疾病之间的关联，并对药品和治疗方式的选择及愈后风险评估进行了大量的研究。

“一方面，我们可以对患者愈后的风险进行评估，制定出匹配度更高的治疗策略。如果风险较低，就要避免过度治疗；如果风险较高，我们需要积极地实用一些辅助性治疗方法。”梁晗介绍，“另一方面，对于晚期癌症患者来说，需要对靶向药物进行选择。基因组差异信息可以提醒我们选择怎样的药物来更有可能使患者获得好的治疗效果。”

在梁晗看来，根据肿瘤的分子信息，使患者得到更有针对性的治疗，能大大提升疾病的治愈率和延长患者的存活时间，这就是精准医疗的意义所在。

“精准医疗时代”已经到来

得益于大数据分析和研究领域的快速发展，精准医疗也越来越多的受到关注和重视。在过去几年里，许多国家已经启动了基因组等精准医疗相关领域的研究和应用计划。

2015年初，美国正式启动了“精准医学”计划，推动个性化医疗的发展。而2016年初，美国总统巴拉克?奥巴马在发表国情咨文期间宣布了“癌症登月计划”，并任命副总统拜登牵头开展这一计划。2016年，中国科技部最新发布的“国家重点研发计划”中，精准医疗位列国家重点研发计划首位。此外，英国、澳大利亚等多个国家已经启动和推进精准医疗相关领域研究。

梁晗认为，精准医疗最核心的技术——基因测序的研究已经进行多年，属于精准医疗的时代也已经逐渐到来。

目前，高通量测序设备的广泛应用，基因数据量也呈倍数增长，基因组序列测序成本大幅下降。2016年5月，艾瑞咨询发布《2016年全球二代基因序列行业投研报告》中提到，平均每兆数据量基因测序成本和单人类基因测序成本都有超“摩尔定律”的大幅度下降，2001年人类基因组测序成本高达9526.3万美元，但如今单人类基因组测序成本已下降到几千美元。

测序成本的降低、分析能力的提升，是否意味着基因测序在临床上广泛应用？事实并非如此。目前，基因测序的应用主要集中在无创产检和肿瘤诊断治疗两个领域，在临床方面并未广泛应用。

据梁晗分析，目前基因测序的工作重心已经从繁重的人工测序转向数据分析，而基因数据分析和解读是关系到基因测序发展和精准医疗应用的关键环节。但是，当前基因测序的数据分析主要存在两个方面的难点，在一定程度上阻碍了临床应用的发展。

第一，虽然基因数据量规模不断扩大，但大量数据分散在不同的国家、城市、医院，缺乏统一性。这样分散、游离状态的数据不利于大数据指导下的精准医疗研究。数据统合和共享是阻碍基因测序数据临床转化的一个难点。

第二，目前的数据缺乏标准化，在很多情况下，即便是同一家医院，由于生物测序设备、软件甚至流程不同，测序结果都会大相径庭。“当我们把这种数据放在一起，会出现系统性的偏差。”梁晗说，“标准化所指的不仅是分子数据，也包括患者的个体信息、用药和愈后随访。这些数据信息的统一和共享，需要得到解决。”

此外，即便基因测序成本大幅下降，但对于部分患者来说仍是一笔不小的成本。再加上目前靶点药物有限，很多医生拿到所谓的测序报告，所获得的有效信息也仅有20-30%，对于临床诊疗的意义并不大。梁晗认为，当基因测序被有效地推广起来，越来越多靶向药物投入临床试验，医生从测序报告中获得的有效信息将会大幅提升，只有这样基因测序才会在临床上得到广泛应用。可见，“精准医疗”需要通过对数据进行深度挖掘，以提高医生从基因数据中提取有效信息的能力，进而提高对用药和治疗手段的匹配程度。同时，“精准医疗”在临床上的广泛应用，则需要基因测序价格进一步下降和相关部门建立数据共享平台。

“精准匹配癌症疗法”未来可期

正如奥巴马对“精准医学计划”作出的解读——“把按基因匹配癌症疗法变得像输血匹配血型那样标准化，把找出正确的用药剂量变得像测量体温那样简单”，个性化的精准医疗将引领癌症等复杂疾病治疗方式的改变，也会进一步提升医疗效率和患者存活率、治愈率。

在这个备受广泛关注和重视的领域当中，基于精准医疗的设备、应用和服务领域已经吸引了大量的研究者和创业机构。而这些领域也将引领世界范围内精准医疗的发展。

梁晗表示，从设备层面来看，目前二代测序设备在通量、准确度上都有了较大的提高，测序成本随之下降，是商用测序的主流，但从长远来看，随着更新一代测序设备的应用和普及，测序成本将继续下降，会利于基因测序进一步发展；从服务层面来看，基因测序和数据分析都是重点，数据规模增大、测序成本降低、测序能力得到提升，能够让测序结果有效转化成医生可有效解读的信息；从应用层面来看，单细胞测序、免疫疗法都是精准医疗应用的方向，目前免疫治疗方法已在美国得到较为普遍认可的应用，在一定程度上可以使延长患者存活时间，甚至可以治愈患者。

据梁晗介绍，在美国，已经有不少机构已经实施了对部分癌症类型的精准治疗，比如MD安德森癌症中心能够根据患者的驱动基因、致病基底，针对非小型细胞肺癌、黑色素瘤等多种癌症类型进行了明确的匹配。“然而，并不是所有的患者、癌症类型都有明确的驱动基因。但是这个比例在不断扩大。为此，我们也不断在努力。”

那么，对于“按基因匹配癌症疗法变得像输血匹配血型那样标准化”，我们还要期待多久？梁晗给出了答案：“在‘登月计划’提出时，MD安德森癌症中心对癌症的精准医疗实施也有预期。我们希望在未来十年之内，大幅度扩大匹配精准医疗手段的癌症范围，使癌症患者的存活期得到更大提升。

第三部分基因疗法与人工智能的关系

科学进步使抗癌研究具备了加速前进的基础，人类战胜癌症已可见到曙光。以抗癌“登月计划”为代表，近年来，各发达国家对抗癌研究加大支持，在基因组学、免疫疗法、基因编辑等几个方向力求突破。

抗癌研究处于重大突破关头

早在1971年，时任美国总统尼克松就提出“抗癌战争”。但40多年过去，仍然没有一种癌症能被根治，癌症已经成为一种常见病和多发病。

据世界卫生组织统计，全球癌症患者数量正以惊人的速度增加。2012年，全球新增癌症病例约为1400万例，预计20年内这个数字将上升到2200万。

奥巴马政府如今再提抗癌“登月计划”，因为医学进步让人们看到了战胜癌症的曙光。领导这一项目的美国副总统拜登在一篇解释性文章中说，癌症研究学界在这个问题上基本达到共识，“我们处在转折点上，科学已经准备就绪”。

拜登表示，过去10年中，医学界在基因组学、癌症免疫疗法、病毒疗法和联合疗法等方面取得了“惊人进步”，而摆在人们面前的任务是要打破一些屏障，尽一切努力加快癌症研究的进展速度。

不仅美国，近年来其他发达国家也加大了对抗癌研究的投资。比如，德国早在2012年就正式成立“癌症转化研究联盟”。该联盟由德国癌症研究中心和其他7家院校合作设立，构成德国癌症研究的强大网络，旨在进一步加强基础研究向临床应用的转化，助力癌症的预防、早期诊断和治疗。

从基因“根治”癌症

大量科学研究证实，绝大多数肿瘤是由遗传、环境及感染等因素引起，而且均从基因损伤开始。因此，理解基因和癌变的联系，进而尝试“修改”引发癌变的基因，被认为是“根治”癌症的有效方法。

为此，日本东京大学正用具有人工智能的“沃森”计算机分析基因数据，研究人员认为，人工智能和大数据分析能够以相当快的速度和相当高的准确性提供癌症诊断和治疗的必要信息，对于今后从基因层面诊断和治疗癌症不可或缺，

癌症基因组学正逐渐走向临床应用，为癌症能在基因层面实现更早期检测、分型、用药指导、预后监测提供科学依据。除利用基因组技术检测、预防癌症外，目前利用基因编辑技术治疗癌症的研究正处于起步阶段。

被誉为“基因剪刀”的CRISPR基因组编辑技术是生物医学史上第一种可高效修改基因组的工具，具有精确、成本低以及操作简便等特点。虽然它诞生至今只有4年时间，却已被美国《科学》杂志在2012年和2013年两次评为年度十大突破，2015年更是把它选为“年度头号突破”。

2016年6月，美国国家卫生研究院一个咨询委员会批准了首个利用CRISPR基因编辑技术来治疗癌症的人体临床试验，让这种目前备受关注的生物医学技术距临床试验仅差美国食品和药物管理局批准一步之遥。

免疫疗法前景广阔

日本京都大学教授本庶佑发现了T细胞上的另一个“刹车”分子PD-1。涉及该分子的首个临床试验2006年启动，从一小部分患者中得到的初步结果看，抗PD-1疗法具有令人兴奋的应用前景。

随着免疫学的发展，医学界认识到人类自身体内的B细胞、T细胞、NK细胞等免疫细胞有清除癌细胞的潜力，如果去掉这些免疫细胞的某些“束缚”或使它们精确“瞄准”癌细胞，就可以使其抗癌，这就是癌症免疫疗法。

在世界抗癌研究的潮流中，中国进展迅速。2012年起，在“十二五863计划”支持下，中国科学家在“重大疾病的基因组技术”重大项目12个课题中，以肿瘤为研究对象，对12种肿瘤进行研究，为肿瘤分子分型和个体化诊疗提供技术支撑和基础数据。

世界最大的“基因工厂”深圳华大基因研究院自1999年起一直开展肿瘤基因组学研究。“目前的技术可一次性检测508个肿瘤相关基因，解读88种肿瘤药物，全面、精准地解读肿瘤药物和基因的关系，根据患者的基因信息，协助医生选择合适的治疗药物，为患者制定个体化治疗方案，”华大基因研究院院长汪建表示。

在免疫疗法领域，中南大学湘雅医院肿瘤科主任钟美佐教授介绍，中国也在广泛展开免疫疗法的临床研究论证。在世界范围内，细胞免疫治疗中唯一经过三期临床验证的是树突状细胞疫苗，2010年在美国批准上市用于治疗激素抵抗的晚期前列腺癌，中国也有一个项目处于三期临床试验阶段。

第四部分自己对基因疗法的看法

随着大数据时代的来临，在大数据的浪潮中2016年，2016年3月，科技部公布了“精准医学研究”国家重点专项，精准医学研究上升到国家战略高度。 2012年，英国启动十万人基因组计划 2015年年底，英国政府宣布将在未来再追加3.75亿美元的经费用于该计划。2014年2月19日，韩国政府宣布正式启动后基因组计划，以推动新型基因组技术的发展和商业化。2015年1月30日，美国总统奥巴马推出“精准医学计划”，提议在2016财年向该计划投入2.15亿美元，以推动个性化医疗的发展。2015年，香港理工大学研发大数据分析平台揭示癌症基因关系。2016年6月，法国政府宣布投资6.7亿欧元启动基因组和个体化医疗项目。通过看以上这些国家对基因技术的重视，可以知道目前基因治疗还处于初级阶段并且在世界范围内尚处于起步阶段，都期望从基因组数据中获取研究突破。在这过程中，数据将是一切研究的基础，在保护患者隐私和数据安全的前提下，合理使用数据进行研究，我们需要准确的大师局的研究与报告，早日可以治疗好癌症等难以治愈的疾病，并且通过大数据的分析可以提前预测的癌症人群的几率。在未来的时间里希望基因疗法可以造福全人类。

参考文献：