精準醫學月末結尾文——醫學持續精準中

這個七月，我們對時下最夯的精準醫學做了概括的介紹。談到生物標記（biomarker）驗證在臨床的重要性 [1]；藥物基因體學（pharmocogenomics）借由探討探討遺傳變異如何影響藥物對不同病人的反應，從而影響治療效果 [2]；液態切片（liquid biopsy）可以檢測來自遊離在體液中的極少量的循環癌症細胞或體液中cell-free DNA片段來發現突變 [3]；從基因型鑑定評估用藥的不良反映 [4]；用個別來自病人的檢體為病人建立對抗癌症抗藥性的模式 [5]。這一切漸漸成為可能都是基因體（genomics）、蛋白體（proteomics）等分子層級的診斷工具的普及和電腦及生物資料庫的進步所奠定的基礎上。因此先前在分子醫學領域累積多年的研究成果終於可以得到驗證，並運用在臨床決策上。

由於醫學檢驗早已是臨床醫學斷定許多疾病、確定治療方法時大家可接受的手段。在精準醫療風潮下，現今許多公司爭相推出全基因層級的分子診斷服務，宣稱能提供病人最恰當的用藥指示或健康管理檢測，然而這些新興檢驗服務的準確度及引導依據並未受到監管單位嚴格監管而有可能導致結果失真 [6]。隨着這些新技術及精準醫療觀念下所致醫療策略的改變，生物標記測試及標靶治療正在漸漸普及。臨床醫師、科學家、資訊專家、監管單位需要並肩作戰，持續地整合這些生物標記及標靶治療的資訊得到適當的驗證，向所有的醫療人員及病患共享這項資訊，以確保所有人都能在足夠的資訊下做出更適當的治療決策。

固然精準醫療是一個很重要的醫療想法，但要完全落實在臨床應用上仍有不小的侷限，除了醫療成本的問題：在目前所有食品及藥物管制局覈准上市的用藥中，只有7%的藥物有可用的基因指引 [2]。而雖然鑑定癌症突變基因可以適當地將病人分群，給予不同分群更適當的治療藥物。以肺癌為例，仰賴基因定序技術的進步，從 The Cancer Genome Atlas （TCGA，欲知更多關於TCGA的內容，請見生物資訊系列報道——更多的資訊能更幫助我們預測癌症的發生嗎？）所收集1025個肺癌病患腫瘤的全外顯子定序（whole exome sequecing）結果，發現有超過15個基因的突變與臨床上肺癌的發生有關。然而現行肺癌在臨床上只有兩個癌症基因：EGFR突變及ALK基因易位（tranlocation）的分群有對應標靶用藥 [7]。其他的突變分群暫無特定最佳用藥，或只能拿來預測病程發展，許多不同研究文獻報導的生物標記也缺乏驗證，凸顯精準醫療目前的侷限性。

總而言之，精準醫療有其發展前景，也是醫療發展、藥物研發的必然趨勢，但目前也留下了許多可以努力的空間。這些缺失有待研究團隊、臨床醫師、技術開發者、資料專家、服務提供商、監管單位一同合作努力，讓我們迎向更精準的精準醫療。

 

參考資料：

1. Lyman, G. H. , Moses, H. L. (2016) Biomarker Tests for Molecularly Targeted Therapies — The Key to Unlocking Precision Medicine. N Engl J Med ; 375:4-6. doi:10.1056/NEJMp1604033
2. Relling, M.V., Evans E.W. (2015) Pharmacogenomics in the clinic. Nature 526, 343–350. doi:10.1038/nature15817
3. Bettegowda, C. et al. (2014) Detection of circulating tumor DNA in early and late stage human malignancies. Science Translational Medicine,6(224), 224ra24. doi: 10.1126/scitranslmed.3007094
4. Scott, R.A. et al. (2016) A genomic approach to therapeutic target validation identifies a glucose-lowering GLP1R variant protective for coronary heart disease. Science Translational Medicine (2016) 341, 341ra76
   doi:10.1126/scitranslmed.aad3744
5. Crystal, A.S. et al. (2014) Patient-derived models of acquired resistance can identify effective drug combinations for cancer. Science 346, 6216, 1480-1486. doi:10.1126/science.1254721
6. Kidd, B.A. et al. (2016) Evaluation of direct-to-consumer low-volume lab tests in healthy adults. Journal of Clinical Investigation. 126(5):1734–1744. doi:10.1172/JCI86318
7. Vargas, A.J., Harris, C.C. (2016) Biomarker development in the precision medicine era: lung cancer as a case study. Nature Reviews Cancer 16, 525–537. doi:10.1038/nrc.2016.56

撰文│陳恩浩