【马什】精准医疗与遗传基因检测的行业分析（上）

编者按：伴随着准确诊疗的提造出，本已热门的遗传改型遗传侦测被越加来越加多的人提及并关注。自2003年第一个人类遗传被测序后（此前花掉为30亿美元），由于技术的更为新，费的降较低于，和遗传就其的侦测技术及免费开始大量涌现。现如今，已经有上千种的病症症用于到了遗传改型遗传侦测 ( Centers for Disease Control and Prevention, 2015)。现在已登记有26,000个实验室侦测项目涵括了5,400种状况和3,700种遗传 (NCBI, 2015)。而一个全遗传一组测序即可6995美元(Skirton, Jackson, Goldsmith, & Connor, 2013)，专门针对幼体消费者的遗传改型遗传侦测即可99美元。一份由United Health Group面世的零售商报告(UnitedHealth, 2012)显示，遗传改型遗传侦测是实验室侦测零售商中都的发展破纪录的一分支，全美在此上的开支为50亿美元，下半年到2021年，可超过150亿至250亿美元。面对这热火朝天的场面，究竟什么是遗传改型遗传侦测？有哪些各有不同种类，能对身体健康治疗法起什么协助作用？科研人员在其中都的主人公是什么？在全民作准备身体健康保险费的变革时代，英国保险费业对遗传改型遗传侦测又是怎么对待？现阶段，大众又是如何看待此类侦测的？本文作者胡氏夫妇为生物医药大科研人员从业者的顶尖从业人员，在英国从事就其的宇宙论构建与实战分析多年，以前从专业课程出发点对此就其内涵顺利完成阐述，即使资本零售商对此内涵火热钟爱，但也无法多少人无论如何明了这些大体理论和实际的广泛应用。不过为了让能促进有兴趣者对此深送入明了，更为希望抛砖引玉，能有更为多的从业人员进一步阐述和探讨，也就超过目的了。一、什么是遗传改型遗传侦测遗传改型遗传侦测（genetic and genomic testing）是用于实验室方法来看从你父母那儿遗传改型；还有的DNA指令：即你的遗传。它可以用来确定身体健康问题上减小的后果，选取治疗法，或者分析报告对治疗法的质子化。遗传改型侦测(Genetic testing)一般来说使常用遗传改型性病症症之外，用以侦测某些与特定病症症暴发比如说的遗传（易感遗传），进而断定身患此病症症的后果乘积。比如，众所周知，一个反转的BRCA1 或 BRCA2遗传的实际上，则会减小本人得乳腺癌或卵巢癌的后果。而遗传侦测(Genomic testing) 一般来说只涉及到乳癌本身。它主要常用给病症患和药剂师给予关于某个特定乳癌的具体情况信息：比如，对于某些需要大幅提较低治疗法着力；而对于“观感温和”的，可以选取比起温和不妥的治疗法方式也。进而还站起了两个热词，凋亡治疗法和幼体化治疗法，迪士尼公司身患脑癌（恶性总体次于的一种乳癌）就是整体采用了各种方法，延续了9年生命，并且社则会生活密度较差。本文采用的界定是前者，即遗传改型侦测，但遗传是侦测中都的一个必不可少的一重要环节，所以传统意义统称遗传改型遗传侦测(genetic and genomic test),但不牵扯后者的界定和段落。二、遗传改型遗传侦测的种类和用处那么，以前究竟有哪些类改型的遗传改型遗传侦测？它们各自的免费目的又是什么?英国国家人类遗传分析所给予了7类现今比起普遍的侦测及界定。

诊断侦测：用来精确判为导致幼体生病症的病症症。诊断侦测的结果可以协助幼体第一时间做造出如何治疗法或管理身体健康的选取。

预报和症状暴发前的遗传改型遗传侦测：用来见到不太可能减小幼体生病症几率的遗传改变。这些侦测的结果可常用对幼体身患某种特定病症症的后果预报，从而不太可能对幼体的社则会生活方式也及身体健康医疗卫生的缩减有所协助。

小分子侦测：用来见到带上有和病症症就其的易感遗传的幼体。小分子本身不太可能无法任何病症症的显状。但，他们不具备把易感遗传遗传改型到新一代的能力。新一代就有不太可能用到病症症或成为新的小分子。有些病症症转化成需要的易感遗传是必须从父母双方那儿遗传改型无论如何的。这种类改型的侦测对有遗传改型病症症家族史的幼体尤为重要，因为他们对特定的遗传改型病症症往往看作比要强更为较低的后果。

产前检查：用来协助比对在婴儿之后子宫前提有某些严重的病症症。

新生儿筛查：用来检查见到幼时一到二天的新生儿前提身患则会受到影响身体健康和无论如何的发展的已知病症症。

药品遗传一组学侦测：用来给予关于特定药品在人体内如何转化成作用的信息。这种侦测能协助幼体的诊疗医疗卫生人员根据你的遗传构成，选取准确度比较好的药品。

分析性遗传改型遗传侦测：用来更为多地明了遗传对身体健康和病症症的开创性。此类分析的结果不太可能不直接有益于作准备者，但它们可以协助分析人员更为好的解读人体，身体健康和病症症，从而推动药理学及身体健康科学的持续的发展，在无论如何使他人充分利用。

三、遗传改型遗传侦测前提包查偏方？虽然已有成千上万涵括了几百种人类病症症和突变的比如说遗传被见到，但对于大多数病症症而言，仅仅只有很小一部分的遗传改型遗传被比对造出来，更为何况，比如说并不一定暗示该遗传就是引起病症症的罪魁祸首，即关连性不都是因果性。因此，依然所有简单的病症症，迄今为止，即使是已知的不具备较低度遗传改型性的病症症，原先的遗传改型遗传后果分析往往只能部分解释病症症的暴发(Do C., et al., 2012)。比如，对于10种简单病症症（阿尔茨海默病症，的集性精神障碍，乳腺癌，较低血压病症症，克罗恩病症，癌，精神分裂症，系统性疾患，1改型糖尿病症，2改型糖尿病症）的暴发，只有约0.4% 到31.2%是被已知的易变遗传混种所解释了的 （So HC., et al., 2011）。这说明仅凭我们以前已见到的遗传，对这些包含遗传改型因素的病症症的转化成顺利完成预报是很不系统化的。假定，大多数前提依托单氨基酸多态性(SNP)（可传统意义解读为一种DNA遗传反转）建立的后果预报模改型对于原先已知标识（染色体上一个可以被比对的区外）只能获得较差的预报值(Do C.,et al., 2012)。因此，在临床上，人们对于用于遗传改型遗传顺利完成病症症的后果预报格外谨慎。此外，遗传一组学涉及的众所周知只有遗传之外的受到影响，还有环境之外的受到影响，也都有了更为简单的遗传与遗传，遗传与环境两者之间的交互受到影响等等，从而减小了查阅信息并依此建模的简单总体。四、遗传改型遗传侦测中都的科研人员上面提到，用于遗传信息所得到的后果预报模改型并不一定理想。那么怎么断定预报模改型的一般来说呢？这儿就有合理明了一下全遗传一组关联分析(GWAS) 具体情况是怎么回事和科研人员是如何广泛应用在中都面的。全遗传一组关联分析又统称少见混种表征分析（common-variant association study: CVAS）。它是一种针对幼体的许多少见合作遗传混种的检查，用以判别前提有任何混种与某一突变（比如病症症观感相似性）比如说。GWAS一般来说侧重于分析单氨基酸多态性（SNPs）和一些有突变的主要病症症的关连性。最少见的此类分析方法统称表改型侦测，即把作准备者根据他们的临床观感相似性分成四一组，比如患者一组和身体健康人口一组，然后分别侦测并比起他们的SNP。如果某一类改型的混种（等位遗传）值得注意经常用到在患者一组中都并被统计验证它用到不是误打误撞的，该SNP就被显然和此病症症是比如说的。该表征SNP所标识的人类遗传一组某一区外就被显然则会受到影响生病症的后果。此处再次强调一下，表征不都是因果性。通过GWAS分析所见到的与特定病症症有关连性的SNP并不一定能被显然就则会引起或减小生病症的后果。而依据遗传的后果预报模改型就是根据SNP和 病症症就其的较低低总体算造出造出幼体生病症后果乘积，并在此乘积新的进一步将幼体区分送入各有不同生病症后果的选举委员则会。预报断定准确与否直接受到影响到幼体是被正确划送入后果较低的选举委员则会还是后果较低于的选举委员则会。最常用的一个判别后果区分准确度的这两项，原本是广泛应用在频率侦测理论中都的叫做：应答操纵相似性双曲线，receiver operatingcharacteristiccurve，英文名称为ROC。双曲线下的覆盖面积统称Area under curve，英文名称为AUC。这两者我们整体好像常用判别后果区分准确度。由于事实上，依然无法什么预报模改型是极致的，因此人们需要算造出这个预报模改型区分的正确率和比特率。可视的，在此我们来介绍一下四个大体内涵： 想像较低后果，不道德较低后果，不道德较低于后果，和想像较低于后果，见图一。在我们知道最后幼体生病症结果的前提，通过模改型预报分类法后估计值的后果及非后果幼体量。图一：

想像后果是想像较低后果和想像较低于后果的等于，也就是归属于归对了，被区分为较低后果的个人的确生病症了，而被设为较低于后果的人无法病症死。不道德后果则是不道德较低后果和不道德较低于后果的等于，即归属于归错了。我们通过图二来模拟。从左到左，分类法标准化从格外保守趋向格外保守派。左一的小图所设的分类法标准化要求超较低的预报值才能被划送入较低后果一组，从而便是了许多不道德的较低于后果（即许多被判为为较低于后果的人就此病症死了）。而在左一的小图中都，较较低于的后果预报值就可以被区分为较低后果一组，从而便是了许多不道德较低后果。由此可见，选取分类法标准化极大地受到影响了预报模改型的就此分类法比特率。图二：

好的分类法标准化当然是要有尽不太可能多的想像较低后果量和想像较低于后果量，和尽不太可能少的不道德较低后果量和不道德较低于后果量。一般而言，“保守派”与否往往取决于个人被归属于后，不道德较低后果和不道德较低于后果，哪个则会对其造成更为严重的诊疗身体健康后果。我们一般通过4个千分之来体现一个分类法标准化的正确率和比特率，如图三和下面的等式上图（后面保险费业对遗传改型遗传侦测的态度和此有太大人关系，所以这儿有合理简单介绍一下）：图三(深色全域是分子可，深色+灰色全域是分母)：

我们希望这些千分之的情况是：想像后果千分之越加多越加好，不道德后果千分之越加小越加好，想像后果预报千分之越加多越加好，不道德后果预报千分之越加小越加好。他们数值的全域都比如说0到1， 但想像后果千分之和想像后果预报千分之是1比较好。不道德后果千分之和不道德后果预报千分之是0比较好。下文我们而则会继续讨论应答操纵双曲线和保险费机构对遗传改型遗传侦测的预想意见，敬请期待。本文由珍立重拍授权淋巴新浪刊载。文章为作者独立自主观点，不代表淋巴新浪立场。