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为解决精准医学因忽略环境因素而发展受阻的问题，布莱根妇女医院和哈佛医学院钱宁网络医学部等机构的研究人员，开展后基因组电子病历相关研究。发现整合二者可助力个性化医疗，推荐科研读者阅读，了解精准医学新路径。
在 21 世纪的医学舞台上，精准医学曾被寄予厚望，人们期待它能借助人类遗传学的力量，彻底革新患者的医疗保健方式。就像拥有一把神奇的钥匙，能精准打开每一位患者健康的大门。然而现实却给了这美好的愿景一记沉重的打击。
早期，精准医学过度依赖遗传性多基因风险评估，却忽略了环境因素这个重要的 “伙伴”。这就好比只盯着地图上的一个点，却忽视了周围的路况和环境，怎么能顺利抵达健康的彼岸呢？而且，它还把人类的多样性简单化处理，没有充分考虑到不同个体之间复杂的差异。这种 “粗糙” 的做法，使得精准医学在临床实践中难以施展拳脚，仅仅通过直接面向消费者的产品有了一些初步的应用，但远远没有达到人们预期的效果。
随着时间的推移，医学领域的探索者们并没有放弃。当我们步入 21 世纪的第三个十年，科技的飞速发展为医学研究带来了新的曙光。各种先进的技术纷纷涌现，让大规模、高频次地测量个性化分子过程成为可能。从转录组（研究 RNA 转录本的领域）、表观基因组（研究不改变 DNA 序列的基因功能可遗传变化），到蛋白质组（研究蛋白质的结构和功能）、代谢组（研究生物系统中的小分子代谢物），再到外暴露组（研究个体一生中的环境暴露），这些 “组学” 数据类型就像一群敏锐的小侦探，能够捕捉到遗传和环境因素相互作用所引发的分子变化，极大地拓宽了精准医学的研究视野。
在这样的背景下，来自美国布莱根妇女医院和哈佛医学院钱宁网络医学部等机构的研究人员意识到，要想真正实现精准医学的潜力，就必须整合电子病历（EMR）和后基因组数据。于是，他们在《Nature Communications》期刊上发表了题为 “A roadmap to precision medicine through post - genomic electronic medical records” 的论文。这篇论文就像一份精心绘制的地图，为精准医学的发展指明了方向。研究人员通过深入的研究得出结论：将 EMR 和后基因组数据整合，能够为个性化医疗提供关键支持，为实现精准医学开辟新的道路，这一成果对未来医学的发展意义重大。
在研究过程中，研究人员用到了几个关键技术方法。他们借助下一代测序技术，对大量的 DNA 进行高效分析，探索基因的奥秘。同时，运用自然语言处理（NLP）技术，从电子病历中的非结构化文本里提取有价值的医学信息。此外，还利用了各种生物样本库的数据，将基因组学、后基因组学数据与电子病历进行关联分析。
下面我们来详细看看研究结果。
电子病历用于临床研究的兴起
在电子病历出现之前，患者的健康记录都是手写的，分散存放在各个医疗点。想象一下，医生要找齐一个患者的所有资料，就像在一堆杂乱的文件里大海捞针，既麻烦又容易出错。1972 年，美国 Regenstrief 研究所实施了第一个电子病历系统，但直到 20 世纪 90 年代，随着计算机和互联网基础设施的完善，电子病历才真正在临床中得到广泛应用。
电子病历的结构化数据让临床研究变得更加高效。像国际疾病分类（ICD）代码这样的结构化系统，给患者的诊断提供了统一的编码，方便研究人员进行数据分析。同时，电子病历还包含了患者的各种信息，从诊断结果、实验室检查到用药情况、家族病史等，就像一个装满宝藏的盒子，为临床研究提供了丰富的资源。不过，电子病历也存在一些问题，比如数据采集的随机性、不一致性，以及可能存在的偏差。但研究人员也想出了办法，通过合理设计研究方案，考虑临床背景等因素，来克服这些问题。
遗传学、生物样本库和电子病历 —— 基于电子病历的精准医学的出现
早在 1962 年，对单基因疾病治疗的研究就为精准医学埋下了种子。随着 DNA 测序技术的发展，特别是弗雷德里克?桑格在 20 世纪 70 年代末发明的测序方法，以及后来的下一代测序技术，让研究人员能够更深入地探索基因与疾病的关系。
大规模生物样本库与电子病历的结合，更是为精准医学的发展注入了强大动力。全球各地纷纷建立起大型生物样本库项目，如冰岛的 deCODE genetics 生物样本库、日本生物样本库、英国生物样本库等。这些生物样本库与电子病历的数据相连接，为研究人员提供了海量的数据资源，推动了精准医学的研究。然而，基因组精准医学也面临着困境，由于缺乏准确的环境背景信息，它在预测疾病风险和指导临床行动方面存在很大的局限性。
后基因组学的兴起：时间至关重要！
随着下一代测序技术引发基因组研究的热潮，同时期的其他技术进步也让研究人员能够捕捉到遗传 “下游” 在不同环境条件下的分子过程。各种 “组学” 技术，如表观基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、微生物组学和外暴露组学，越来越受到关注。
这些 “组学” 技术就像不同的镜头，从各个角度记录着人体的健康状态。例如，表观基因组的变化相对缓慢，就像季节的更替，需要较长时间才能显现出来；而代谢组的变化则非常迅速，如同天气的变幻莫测，能在短时间内对环境变化做出反应。它们相互协作，共同描绘出人体健康的动态画卷。这种对人体健康动态变化的理解，为精准医学带来了新的理念：环境因素在分子医学中起着关键作用，必须纳入个性化医疗的考量。
后基因组学与电子病历：从基因组学研究领域中学习
过去二十年的基因组学研究为电子病历与生物样本库的结合搭建了有效的框架，这也为后基因组数据与电子病历的整合奠定了基础。一些研究已经取得了临床可转化的成果，但将以基因组为中心的基础设施和方法扩展到后基因组领域并非易事。
后基因组数据具有动态性，反映了实时的生理变化，这就要求采用更复杂的样本采集策略。以孕期母婴健康监测为例，孕妇在孕期身体会发生巨大的变化，代谢、激素和免疫等方面都有显著调整。研究人员需要进行多次、不同时间点的测量，才能完整地记录这些变化。而对于慢性疾病的监测，由于其分子动态变化相对较慢，监测的时间和频率又有所不同。这就像不同的旅程需要不同的地图和导航方式一样。
后基因组临床转化的路线图
随着后基因组研究的不断发展，生物样本库的设计也在不断优化，以更好地整合遗传数据的稳定性和其他 “组学” 过程的可塑性。研究发现，用于发现研究的非靶向（全组学）数据不太适合直接用于临床实践。更可行的路线是先进行全面的发现研究，开发针对特定情况的 “组学” 生物标志物面板，然后结合医疗记录来指导临床决策。
“组学” 生物标志物面板具有很大的优势，它能够在患者健康旅程的早期提供关键信息，帮助医生及时发现潜在的健康问题，采取预防措施，优化个体健康管理，从而减轻整体的医疗负担。但目前，如何有效地在不同时间点对齐数据仍然是一个关键挑战，研究人员正在探索各种方法，如最近时间点选择、基于回归的策略和机器学习方法等。
电子病历与组学整合的挑战
电子病历与组学数据的整合面临着诸多挑战。首先，不同的 “组学” 数据源在内容和方法上差异很大，就像来自不同国家的人说着不同的语言，要让它们 “交流” 并统一起来非常困难。而且，整合后的多组学数据分析也很复杂，需要从数据建模入手，获取对临床有意义且能节省成本的信息。
增加患者监测的频率和规律性虽然能获得更多信息，但也带来了后勤和资金方面的压力。为了解决这些问题，研究人员提出了一些解决方案，比如利用基于电子病历的健康应用程序自动上传数据，建立外部临床实验室采集生物样本等。
伦理问题
当电子病历和 “组学” 数据融合时，一系列伦理问题也随之而来。知情同意是其中的核心问题，基因检测不仅能揭示当前的疾病风险，还可能涉及个人的健康倾向、家族历史等敏感信息，这些信息可能会影响个人甚至下一代的生活。
此外，数据的保密性和隐私性也至关重要，一个患者的基因信息可能会无意中泄露其亲属的信息。在资源分配方面，“组学” 检测成本高昂，如何公平地分配这些资源，确保真正有需要的人能够获得检测机会，是一个亟待解决的伦理难题。
精准医学的公平获取
在现代医疗中，要实现后基因组临床转化，就必须减少阻碍人们平等获取精准医学的差距。在美国，社会经济不平等、地理障碍和系统性偏见使得边缘化群体难以享受到先进的医疗技术带来的好处。
如果不加以干预，电子病历与 “组学” 数据的整合可能会加剧这种不平等。为了解决这个问题，需要采取一系列措施，如提供经济补贴、改善医疗基础设施、增加研究人群的多样性等，确保精准医学的发展能够惠及所有人群。
精准医疗的未来与预防导向
美国的医疗系统长期以来侧重于疾病的治疗，而忽视了预防。直到 “精准医学倡议” 的提出，才开始将重点转向个性化医疗和预防。精准医学强调通过个性化的 “组学” 数据来主动预防疾病，而不是被动地等待疾病发生后再进行治疗。
然而，全球医疗系统对治疗的过度依赖有着多种原因，包括临床实践、医学传统和经济利益等因素的影响。在经济利益方面，保险公司往往更倾向于为治疗付费，因为这能带来直接的收益，而预防措施的长期经济效益却被忽视了。要实现向预防模式的转变，就需要创新经济结构，调整利益分配，让预防真正成为医疗的重点。
总的来说，这篇论文全面而深入地探讨了通过后基因组电子病历实现精准医学的道路。研究人员通过整合电子病历和后基因组数据，为精准医学的发展提供了新的思路和方向。虽然在这个过程中面临着数据整合、伦理、公平性等诸多挑战，但这些挑战也为未来的研究和发展指明了方向。随着技术的不断进步和研究的深入，精准医学有望实现从疾病治疗到预防的转变，为人们的健康带来更美好的未来，就像为每个人配备了一位专属的健康管家，时刻守护着我们的健康。
