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                                    精准化药物治疗实现路径思考与探索

                                    添加时间:2018/04/02 来源:未知 作者:admin
                                    目的:为临床药学人员开展精准化药物治疗提供参考模式。
                                    以下为本篇论文正文:
                                      摘要:目的:为临床药学人员开展精准化药物治疗提供参考模式。方法:介绍精准医疗、精准化药物治疗的内涵及其特征, 并根据本团队长期的理论研究和临床实践, 对精准化药物治疗的实现途径进行思考和探讨。结果与结论:通过关键技术体系的建立可以实现精准药学服务, 有效地为患者提供最佳的给药方案, 包括治疗药物的选择、药物疗效的早期预测、药物治疗的安全性预警。
                                      
                                      关键词:精准化药物治疗; 药物基因组学; 生物标志物; 治疗药物监测;
                                      
                                      精准医疗是以个体化医疗为基础, 随着基因测序技术快速进步以及生物信息与大数据的交叉应用而发展起来的新型医学概念与医学模式[1].其本质是以基因组学、蛋白组学、代谢组学等技术为基础, 基于个体基因差异性、社会环境和生活方式等不同, 通过疾病生物标志物在大样本人群中的分析与鉴定、验证与应用, 从而精确寻找疾病的原因和治疗的靶向甚至预防的手段。其最终目标是实现对患者进行个体化精准治疗, 提高疾病诊治与预防的效益[2].
                                      
                                      精准化药物治疗是精准医疗的重要组成部分。在精准化药物治疗出现之前, 个体化药物治疗的概念应用更为广泛, 并且药物基因组学导向的治疗方案设计普遍被认为是个体化药物治疗的最佳实践。这是因为诸多药物的体内过程与基因多态性密切关联, 探索基因型与药物反应之间的关系具有深远的临床诊断价值, 进而为临床医师解决“药物治疗方案的选择、药物疗效的早期预测、药物治疗的安全性预警”三方面重要问题提供合理参考[3].然而, 疾病的复杂情况, 患者的复杂用药都可以成为治疗决策中的潜在的障碍和风险评估点, 影响药物个体差异的因素除了遗传因素以外, 还有生理、病理、环境及合并用药因素等等, 这些对药物的处置过程会产生不同的影响。因此, 精准化药物治疗不应局限于关注基因组学导向的药物效应, 应该全面考察药物与机体的相互作用:一方面, 通过组学技术研究机体受药物干预后的不同状态下的基因、代谢物、蛋白等生物标志物, 用于评估药物疗效和安全性;另一方面, 通过研究药物在体内的吸收分布代谢排泄过程, 有助于了解群体、个体对于药物的处置特点, 继而与临床效应的相关性展开研究获得影响药物作用的关键临床特征。
                                      
                                      1 药物基因组学对于精准化药物治疗的意义和应用探索
                                      
                                      1.1 药物基因组学技术临床开展的意义
                                      
                                      药物基因组学 (pharmacogenomics) 是综合药理学和遗传学、研究个体基因遗传因素如何影响机体对药物反应的交叉学科, 主要研究基因结构多态性与不同药物反应之间关系, 解释由于个体之间差异所表现出药物的不同治疗效果, 趋向于用药个性化。作为公认落地最早的“个体化分子诊疗技术”, 药物基因组学技术在临床实践的道路上愈发规范, 目前已成为指导临床个体化用药、评估严重药物不良反应发生风险、指导新药研发和评价新药的重要工具。美国食品药品监督管理局 (Food and Drug Administration, FDA) 于2013年1月发布了《临床药物基因组学指导原则:早期临床研究的上市前评价和对药品说明书的建议》, 旨在为制药工业界和其他从事新药研发团体在评价人体基因组的变异如何影响药物的药动学、药效学、有效性或安全性方面提供帮助, 强调了相关基因检测的必要性[4,5].FDA网站目前已经列出大约200多个药物基因位点的多态性与药物疗效和安全性相关的信息, 并且这些基因差异的信息也已经写入美国的药品说明书中, 国内则只有部分药物在药品说明书中具有相关信息。值得注意的是, 临床药物基因组学实施联盟 (Clinical Pharmacogenetics Implementation Consortium) 提供了相关指导原则, 为将实验室的基因检测结果应用到临床实践提供依据, 这些原则可以从药物遗传学和药物基因组学知识库 (Pharmacogenetics and Pharmacogenomics Knowledge Base) 网站获得 (https://www.pharmgkb.org/) .
                                      
                                      我国国家卫生计生委医政医管局于2015年发布了2个相关指南[6], 旨在积极推广、规范并提高药物基因组学的临床实践水平。尤其是在肿瘤药物的临床应用方面, 由于药物体内代谢、转运及药物作用靶点基因的遗传变异及其表达水平的变化可影响药物的体内浓度和敏感性, 导致药物反应性个体差异, 因此在肿瘤药物治疗过程中, 增加遗传检测等药物基因组学相关项目, 有助于推进肿瘤治疗向遗传和基因组水平的精准分型和管理方向发展。
                                      
                                      1.2 我院的药物基因组学技术特色及研究实例
                                      
                                      我院于2012年建立了个体化药物分子诊断实验室, 经不断实践摸索, 形成了基因检测-相关性分析-个体化用药建议的一站式服务平台, 即个体化药物治疗临床服务体系, 见图1.临床药师通过该平台和临床医师共同合作, 建立患者的药物治疗档案, 根据药物代谢酶和靶点基因检测结果, 为患者选择合适的药物和给药剂量, 实现精准化药物治疗, 从而提高药物治疗的有效性和安全性, 防止严重药物不良反应的发生。例如, 化疗药物伊立替康主要用于晚期或转移性结直肠癌、肺癌、宫颈癌、卵巢癌等细胞内恶性肿瘤的治疗, 该药物在肝内由羧酸酯酶转化为活性代谢产物SN-38产生抗肿瘤作用, 再由尿苷二磷酸葡萄糖醛酰转移酶1A1 (UGT1A1) 灭活为无活性代谢产物SN-38G排出体外, 该灭活途径是SN38的主要解毒途径。文献报道UGT1A1*6和*28野生型患者使用伊立替康治疗结直肠癌的获益明显优于双点突变型, 双点突变患者的SN-38浓度及血药浓度-时间曲线下面积明显升高, 增加不良反应发生的风险[7].因此UGT1A1基因型与伊立替康毒性关系密切。我院1名结肠癌患者, 经基因检测-相关性分析-个体化用药建议服务平台实践, 其UGT1A1*6和UGT1A1*28基因均为野生型, 表明可以耐受较高剂量的伊立替康, 临床药师即协助主治医师将该患者的伊立替康化疗初始用量从260 mg增加到440 mg, 后期随访证实, 该患者顺利接受6个疗程治疗, 无进展生存期约为4.5个月, 且化疗期间未出现严重不良反应[8].当然, 依据药物基因组学指导临床精准化用药在其他医院也有成功案例[9-10].
                                      
                                      此外, 药物基因组学技术平台还可以应用在新药临床研究的环节中, 对精准化药物治疗起到很好的前置引导作用。目前大多数抗肿瘤新药研发过程中基因生物标志物尚未完全发现, 因此可将基因主导的临床试验设计与生物标志物筛选相结合, 边研究边临床测试, 以加速临床新模型的测试, 这种方法在大部分医院也已经取得了一定的成效。大多数临床研究通过开展基于代谢酶、效应靶点等基因型的分组临床试验, 完成药物的药动学、药效学与基因多态性关联分析, 促进治疗新药的产业化进程。
                                      
                                      2 生物标志物的发现、验证和确认的研究流程以及关键技术
                                      
                                      2.1 生物标志物的特征及基于组学技术发现生物标志物的研究策略
                                      
                                      生物标志物 (biomarker) 是指可以标记系统、器官、组织、细胞及亚细胞结构或功能的改变或可能发生的改变的生化指标, 具有非常广泛的用途。生物标志物可用于疾病诊断、判断疾病分期或者用来评价新药或新疗法在目标人群中的安全性及有效性。在精准治疗的背景下, 目前对于疾病诊断、药物效应预测的指标不能满足人类健康的追求。随着基因组学、代谢组学和蛋白组学的兴起, 一系列基因、代谢物和蛋白质生物标志物应运而生[11-13], 这些生物标志物除了可以对疾病的诊断、观察和预后具有指示功能, 还广泛用于药物的有效性和毒性筛选, 成为药物效应选择的生物标志物, 有助于精准化药物治疗方案的制定。
                                      
                                      具体来说, 生物标志物的发现、评价完整的系统流程如下: (1) 发现 (discovery) 阶段。通过比较生物样本的不同疾病状态, 采用各组学技术相对应的研究手段, 获得有差异的基因、蛋白或代谢物, 这一类称为备选生物标志物。 (2) 评价 (evaluation) 或验证 (verification) 阶段。对备选生物标志物进行准确定量分析, 在新的样本集中开展小规模到大规模的回顾性或/和前瞻性研究, 证实所选取的生物标志物能够对药物疗效进行预测、疾病进行有效的早期诊断, 从而体现早期生物标志物研究的意义, 开展初步的评价;同时需要通过体内外模型实验对标志物的生物学意义进行探索和确认, 肯定其具有生物学价值。 (3) 确认 (validation) 阶段。需要在建立生物标志物准确定量分析方法、明确临床指示功能的基础上, 通过多中心研究以评估其可重复性及通用性, 验证生物标志物对于临床前疾病的诊断能力, 药物治疗的评价能力以及检测成本效益, 最终为临床提供出简单、无伤害性、理想的诊断标准, 体现生物标志物的意义[14-15].
                                      
                                      由此可见, 基于组学技术进行生物标志物的开发, 发现阶段是最重要、最基础的阶段, 需要将影响生物标志物获得的如下因素进行有效控制, 包括样本量的大小、样本前处理技术、疾病组和对照组的选择、样本检测和分析技术等, 以免获得假阳性标志物或者漏掉有效的标志物信息。相对于发现阶段, 验证和确认则是决定生物标志物能否应用于临床的关键。通常情况下, 生物标志物验证的过程常常需要好几十年, 需要对每一种可能的对照组情况, 也就是不同的数据子集来支持生物标志物的应用, 这样复杂的过程和繁多的步骤反映了生物标志物验证的困难, 因此有专家认为限定生物标志物的使用范围有利于该生物标志物被广泛接受及应用, 这个规定的使用范围也可以更好地帮助设计该生物标志物的测量平台[16].
                                      
                                      2.2 生物标志物的特征及关键研究策略
                                      
                                      生物标志物具有以下明显特征: (1) 生物标志物的选取必须满足:临床是否可以精确、高通量测定, 能否帮助医师监控病情, 能否增加新信息[17]; (2) 试验计划的确立、分析过程的质控、复杂数据的处理以及结果评估的简化[18]; (3) 生物标志物的评价需要多次试验、独立样本的验证, 以去除其他混杂因素的影响[19].
                                      
                                      以代谢组学为例, 通过非靶向代谢组学技术发现的一组备选生物标志物在确认及验证过程中需要对其进行准确定量。近年来, 液质联用技术 (liquid chromatography tandem mass spectrometry, LC-MS) 因其专属性强和灵敏度高等特点使其逐渐在临床崭露头角, 其选择反应监测 (selected-reaction monitoring) 或多重反应监测 (multiple reaction monitoring) 模式被认为大批量生物标志物定量的最佳选择, 优于其他质谱联用技术[20-21].
                                      
                                      2.3 生物标志物研究实例
                                      
                                      在上述研究思路指导下, 本课题组与牛津大学合作, 协力实现卡培他滨的精准化药物治疗。临床研究表明, 结直肠癌具有高度异质性, 使得不同疾病进展阶段或者不同患者对卡培他滨药物治疗的敏感度不同。本课题组以卡培他滨为基础术后化疗方案的结直肠癌患者为研究对象, 从药物有效性和安全性为切入点, 基于代谢组学发现中心碳代谢 (central carbon metabolism) 相关路径, 包括磷酸腺苷路径、磷酸戊糖途径以及三羧酸循环等, 以及氨基酸代谢与肿瘤进展和药物疗效密切相关[22-24], 在此基础上发现了一批小分子代谢标志物。与此同时合作放开展的基因组学研究策略则开发了药物毒性和疗效预测的基因生物标志物组 (Colo Predit、Colo Prog等) [25-27], 目前正开展初步验证工作。该项研究不仅可以完成基因、代谢物生物标志物的发现, 还可以进一步通过生物信息学技术平台对上述生物标志物进行合理、有效整合, 未来还可以纳入基于蛋白质组学技术发现的生物标志物, 形成标志物体系, 从基因-蛋白质-代谢物系统水平阐明药物发挥不同效应的作用原理。由此我们可以根据患者标志物的不同表征水平优化患者治疗药物选择方案以及确认毒副作用预测指标, 助力于卡培他滨精准化治疗方案, 避免低;颊吖然坪透呶;颊咧瘟撇蛔。
                                      
                                      3 体内过程监测技术在精准化药物治疗中的应用探索
                                      
                                      3.1 体内过程监测技术的优势和意义
                                      
                                      治疗药物监测 (therapeutic drug monitoring, TDM) 是指通过分析测定生物样本中药物浓度来设计符合每个患者特点的个体化给药方案, 达到提高药物疗效的目的。但是, 常规的TDM方案一般只对发挥药效的药物原型进行检测, 但此种情况下往往忽略了可能具有活性或者毒性的药物代谢产物在体内的暴露量, 以及合并用药可能引起的药物相互作用, 此时需要将TDM所监测的对象范畴扩大, 将药物代谢产物、联用药物纳入分析。其次, 由于精准医疗需要为患者制定量身设计的给药方案, 群体药代动力学 (population pharmacokinetics) 可以根据患者个体差异, 考察患者群体中药物浓度的决定因素[28], 制定个体化给药剂量, 继而与临床效应的相关性展开研究获得影响药物作用的关键临床特征, 达到精准医疗目的。
                                      
                                      3.2 体内过程监测技术的应用实例
                                      
                                      目前免疫分析试剂盒仍然是临床广泛应用的TDM方法, 只能适应小样本的少量标志物定量需求, 且有着交叉反应、可检测目标化合物数量少的劣势[29].如前所述, 由于LC-MS高通量、高灵敏度、特异性和准确性高、低检测限、样本用量少且前处理简单、检测速度快等优势, 近年来LC-MS已经成为了临床样本检测的主力军, 将其为TDM服务无疑能够很好的满足分析检测的需求[30].我院在建立十一种抗肿瘤药物的血药浓度监测技术的基础上[31,32], 进一步开展高剂量甲氨蝶呤个体化给药模式的研究。针对临床患者使用高剂量甲氨蝶呤后出现甲氨蝶呤排泄延迟、肝毒性等一系列不良反应, 而临床共识仅限于碱化、水化、监测甲氨蝶呤48 h和72 h血药浓度, 并根据结果调整亚叶酸钙解救剂量和频次, 除了精简联合用药和纠正低蛋白血症等常规药学监护外, 建立了原型和重要代谢产物7-羟基甲氨蝶呤的LC-MS检测方法, 目前已应用于临床大样本的定量分析, 初步确认7-羟基甲氨蝶呤与患者出现肝毒性的高度相关性, 并为临床治疗窗的确认和给药方案的及时调整提供技术支持[33-34].
                                      
                                      4 机遇与挑战
                                      
                                      精准化药物治疗是标准化和个体化统一的医疗模式, 是未来药物治疗模式的必然发展方向。但我们在探索实践中发现, 有以下几方面精准化药物治疗发展所亟待解决的问题。
                                      
                                      第一, 个人信息隐私;。精准化药物治疗的个体化特征非常明显, 基因组、代谢组的信息采集均会涉及患者的个人隐私。因此, 在患者医疗信息记录和电子病历系统的共享和处理过程中, 数据的隐私;ぞ拖缘糜任匾。这不仅需要跨学科、跨领域的研究者与医护人员的达成共识, 更需要政府、个人、家庭、企业和研究团体的意识提高[35].
                                      
                                      第二, 大数据平台建设。高通量的研究数据、患者临床信息和临床样本的管理需要专业技术人员构建精准的医疗数据网络。不同地区的生物样本库可以通过科研规划带动生物样本库资源的共享, 促进资源整合。
                                      
                                      第三, 检测技术规范化建设。药物代谢酶和药物作用靶点基因检测技术以及药物原型和代谢产物的LC-MS检测技术的应用, 需要根据中国合格评定国家认可委员会 (China National Accreditation Service for Conformity Assessment) 认可准则、认可规则的要求, 建立标准化、具有质量保证体系的检测实验室。
                                      
                                      第四, 高素质检测分析人员。检测分析人员需要时刻关注相关疾病诊疗指南的更新, 并在结果报告上附上相关内容用以指导临床诊疗, 这对人员的综合素质提出了很高要求。建议应该由具备临床医学、检验医学、病理学、药学、遗传学等相关专业背景的人员来开展检测分析[36].
                                      
                                      目前, 以基因检测、群体药动学、血药浓度监测为主要技术手段的精准药学服务已在各大医院常规开展并显现出巨大的发展潜力[37].目前国内各大医院致力于建立起具有临床特色的临床药学技术体系, 精准化药学服务风生水起。然而个体化药物治疗临床系并非一蹴而就之举, 我院药材科在近年来的探索过程中发现并总结了几点制约因素。首先, 例如机体是一个高度组织化的复杂系统, 基因检测、血药浓度监测、群体药动学结果尚不能完全解释疾病治疗过程中的整体生物学行为, 仍有待进一步分析与探讨[37].其次, 虽然精准化药物治疗给临床药学的发展带来了机遇与挑战, 但是必然要求临床药师们具备全科知识技能, 以及具有勇于发现问题、解决问题的能力和决心。最后, 以精准化药物治疗为目标而建立的临床药物技术体系不应该只仅限于科研课题的申请和开展, 更需要回归临床、为临床提供药学服务。只有克服上述技术与人员瓶颈, 把握“服务临床”这一航向, 才能够实现“精准药学体系”更稳更快发展。
                                      
                                      总而言之, 精准医疗弥补了当今“反复摸索 (trial and error) ”的药物治疗模式, 通过精准诊断达到“量体裁衣 (fit for purpose) ”精准化药物治疗的目的。作为参与药物治疗的核心医学工作者, 希望在深化上述应用手段和方法的基础上, 继续加大探索实践力度, 努力构建目标鲜明、技术领先的临床药学技术体系, 推动精准化药物治疗更加快速的发展, 为广大医务工作者及患者提供更好的药物治疗方案。
                                      
                                      参考文献
                                      
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