精准医学与结核病临床诊治

精准医学与结核病临床诊治 上海市公共卫生临床中心 结核科

刘旭晖 卢水华

结核菌无疑是达尔文进化论的成功实践者，在千万年的适应性进化过程中获得了独特的生存能力。至今,人类尚无能力在世界范围内消灭结核病。为了达到这个目的，我们需要从更深层次来认识我们的老对手，“精准医学”的出现给我们提供了机遇。精准医学意味着我们对疾病的认识已经从“群体共性”进化到“个体特性”的水平，它依靠的科学背景包括人类基因组学，数据科学，计算机信息技术等，由此我们能从更宏观和更微观的角度来了解结核菌的发病模式、结核菌与人类基因的相互关系以及结核菌株的突变耐药机制。本文将对精准医学在结核病诊治领域的应用做探讨，希望抛砖引玉。 关键词：结核病 诊断 治疗 精准医学

2011年，美国科学院、美国工程院、美国国立卫生研究院及美国科学委员会共同发表《迈向精准医学：建立生物医学与疾病新分类学的知识网络》，这篇报告提出了通过遗传关联研究和与临床医学紧密接轨，来实现人类疾病精准治疗和有效预警。2015年1月20日，奥巴马在国情咨文演讲中提出了“精准医学(Precision Medicine)”计划，呼吁美国要增加医学研究经费，推动个体化基因组学研究，依据个人基因信息为癌症及其他疾病患者制定个体医疗方案，随后正式推出“精准医学计划”。从此，基因组生物学的研究领域升华到精准医学的境界。简单来说，“精准医学”就是指根据每个病人的个人特征量体裁衣式地制定个体化治疗方案，不仅代表了医疗形式的发展潮流，更代表了医学“生产力”的发展和突破。作为后基因组时代的必然产物，精准医学的发展离不开其生长的土壤：基因组学的发展，数据科学的突破，计算机及网络技术的快速进步。

结核菌无疑是达尔文进化论的成功实践者，在千万年的适应性进化过程中获得了独特的生存能力。至今,人类尚无能力在世界范围内消灭结核病。为了达到这个目的，我们需要从更深层次来认识我们的老对手。狭义上的“精准医学”为解决癌症及基因病而生，主要研究人体基因组的变化。而结核病与癌症不同，这是一种细菌导致的传染性疾病，大部分患者的基因状态对于发病及预后的意义并不是决定性的，公共卫生防控以及病原学的检测往往有更重要的意义。现阶段我国

结核病病人中病原学依据仅占30%左右，从循证医学角度来看，诊断水平低于艾滋病、肝炎、疟疾等传染病，现实很骨感，然而这并不代表结核病诊疗和控制无法踏上新时代的帆船，结核病学从以下几个方面正在快速发展自己的“精准医学之路”：1、结核病易感基因的筛查和干预；2.早期结核病的精确预测和大数据的应用；3.病原菌的精确分型与细菌的基因组学研究；4.药物的人体适应性检测。 一、易感基因与发病

已有足够多的证据表明固有免疫系统的工作状态很大程度上决定了机体是否易感结核病。因此，与固有免疫通路相关的基因多态性是决定机体是否易感的关键因素。通过基因组测序及人群对照分析，已发现超过30个基因位点与结核发病有确切关系，相关的研究文献数以千计。这些基因编码的区域包括巨噬细胞受体：如甘露糖受体基因（MR，CD206），树突状细胞特异性细胞间黏附分子-3结合非整合素因子（DC-SIGN, CD209），树突状细胞相关性C型植物血凝素1（Dectin-1）；可溶性C型凝集素：如表面活性蛋白A（SP-A），甘露糖结合凝集素（MBL）；吞噬因子，如肿瘤坏死因子（TNF），白介素1β（IL-1β），白介素6，白介素10；趋化因子：如白介素8，单核细胞趋化蛋白1（MCP-1）；固有免疫分子：如诱导型一氧化氮合酶（iNOS）溶质载体蛋白11AC（SLC11A1）。

尽管众多研究表明了基因位点与结核易感性的关系，但还没有一种相关性研究达到临床实用价值。原因之一在于这种对结核易感性的影响是多基因的联合作用结果，不仅受到基因多态性影响，也受到基因与基因之间的影响。如果将单基因分析扩展到多基因联合分析，工作量将成指数增长。此外，目前对结核易感性基因多态性的研究还仅仅局限在结核病本身，并没有充分考虑到机体的整体调节机制。在人类族群面临进化选择压力时，某些基因的表达可能不利于减少结核感染，但却有利于族群的适应和延续。比如女性怀孕期间表现出的TH1细胞抑制状态使得孕妇对于结核菌易感，但却减少了胎儿受到免疫攻击的风险。这种调节机制有对整个种族更有利，因此我们不能根据单个基因的分析结果说明某种基因是“好的”或者“不好的”，更不能盲目对基因进行所谓的修复和改造，因为“获得”的同时必然会存在“代价”。目前我们对基因相互运作机制的研究多数还处于管中窥豹的阶段，此后的发展需要依赖计算机技术及网络技术的快速进步。鉴于单个计算机能力有限，科学家便建立了“云计算”体系，利用网络获取

更多的计算力资源，解决以往无法完成的数学模型运算，使得我们终将有能力对更多的基因相关性进行分析，是我们对于结核易感性的认识从理论过渡至实践。随着人类基因组计划的逐渐完善，结核病相关基因的系统进化树图谱也即将呈现，随之我们将看到人体对于结核菌的易感性或耐受性在不同时期，不同地域，不同人种中的进化变迁，在整个人群的基因背景下，我们可以充分理解个体基因多态性的意义，进而识别其中真正易感的人群。 二、结核病的早期预测和大数据的应用

结核病的诊断技术的改进始终没有停下脚步，在过去的几十年里，世界卫生组织及各种抗结核病组织都致力于研发快速准确的结核病诊断手段。随着直接显微镜检技术（MODS）、核酸检测技术（NAAs）以及快速培养系统的推广和改进，全球结核病疫情切实得到控制。尽管如此，全球结核病负担仍旧沉重，每年仍有140万人死于结核病。目前在结核病的早期诊断领域，全球公共卫生系统主要致力于以下3个方面：1.改进传统的诊断方法，如推广直接显微镜检技术，采用Xpert MTB/RIF系统代替传统核酸检测方法，高负担地区的结核病检测技术培训；2.强化医疗系统对于结核病的早期症状识别意识，比如社区宣传活动；3.通过疾病预防控制中心跟踪监测发现结核接触者及感染者并早期干预。这些方法都对于结核病的早期诊断有重要意义，但仍不能满足控制结核病的需求。随着大数据和云计算时代的来临，我们面临着一个新的契机来开拓结核病诊治的新局面。

我国政府非常重视大数据工作，2015年9月国务院印发《促进大数据发展行动纲要》，系统部署大数据发展工作，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。医学“大数据”概念是指不仅仅使用循证医学中范畴中广泛应用的随机分析法（抽样调查）的捷径，而采用所有数据进行分析处理，简单来说，在互联网和数据处理能力极其发达的今天，随着数据科学的完善以及数据体系的逐渐完整，海量的患者数据将会被收集，存储，这些数据可以包括患者的基因状态、生物标记物、代谢状况等，也可以包括患者的生活习惯、工作、嗜好等，通过特定的数据格式转换得到合理的储存，这些以往无法建立联系进行分析的数据在大数据时代都可以得到分析并得到与结核病发病的相关性。“大数据”对于疾病诊断的意义不仅在于数据

量本身，更在于其中的实用性。医学从最早的经验医学发展为循证医学是建立在对于大样本病例研究统计的基础上的，从单中心研究到全国多中心研究再到全球多中心研究，获得信息不同，得到的数据价值也不同。大数据的应用即使将这种研究规模进一步扩大，甚至可能达到全人类资料的研究，这样得到的信息将会最大限度上实现“精准”。对于超大样本、超多变量的数据分析方法包括：维数缩减、分类并归、分级、回归分析。维数缩减的常用算法是主分量分析法（PCA），它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量，通过用较少的变量去解释原来资料中的大部分变量。回归分析用以分析数据内在规律，进而可以判断已知数据（患者的临床资料）与特定事件（发生结核病）的相关性。这种分析方法需要基于高通量数据流以及巨大的运算能力才能建立，有效数据越多越详细，预测的准确性就越好。对于结核病防治工作中的大数据管理与研究，纵向上需要整合从社区卫生中心到三级结核病定点医院，从结核病专科医院到综合医院，从县级疾病预防控制中心到国家级疾病预防控制中心的资源，横向上要联合并共享各国甚至全球结核病资源，在点的层次上要切实收集每一例患者的症状、体征、实验室标本及检测结果、诊疗方案、疗效收集、预后随访等基础数据工作，在面的层次上要做到对于结核病相关工作的大样本、多变量的数据管理和分析，才能为结核病控制工作更大限度的实现“精准”。 三、病原菌的精确分型

在“精准医学”的研究方向上结核病与癌症有明显不同，后者仅仅关注人体基因组，而前者需要同时关注人体基因组以及细菌基因组的变化，甚至可以说现阶段对细菌基因组的研究比对人体基因组的研究更有临床价值。在结核病的治疗上，病原菌的鉴定及基因多态性研究意义重大，因为病原菌的分离和药敏试验结果是制定合理治疗方案的基础（尤其是耐药结核病）。所幸结核菌基因组测序没有人体那么复杂，人类已经在对结核病基因组学的研究上取得了一定的成功，我们可以通过全基因组测序来发现结核菌的耐药位点，而且这种检测可以预测大部分的表型耐药。目前主要的问题是如何促进精准检测手段的广泛应用。 我国目前常用的结核菌的分离鉴定主要依赖于罗氏培养基固体培养以及基于BACTEC MGIT 960或BacT/Alert 3D的液体培养系统，部分实验室还可以开展核酸检测。尽管我们可以培养出病原菌并进行药物敏感性检测，但对病原菌