挑战
大多数现代医疗保健都以人口估计为基础--采取一种假设平均有效的方法也会对每个人有效的方法。这种 “一刀切 ”的模式在我们缺乏准确预测疾病风险或治疗反应的工具时是合理的。但如今,我们知道,由于基因、环境、行为和医疗途径的不同,人们在疾病的发展和治疗效果方面存在很大差异。.
这些差异在糖尿病、心脏病和癌症等非传染性疾病中尤为明显,而这些疾病目前已成为全球死亡的主要原因。然而,医疗保健系统仍在努力适应这种多样性,这意味着许多人--尤其是在资源匮乏的环境中--得不到他们应得和需要的高质量医疗服务。.
机遇
精准医疗提供了一条前进之路。它利用从生物学到社会背景的详细数据,更好地预测风险、定制治疗方案并改善疗效。虽然基因组医学已在一些罕见病和癌症相关疾病方面取得了显著成效,但针对许多常见疾病的精准医疗已超越了遗传学的范畴,而是利用各种形式的相关数据,提供更符合当地人口和可用资源的医疗服务。.
然而,只有在开发和实施精准医疗时考虑到公平性,它才能在全球范围内取得成功。为高收入人群设计的方法和算法在应用于其他地区时往往会失败,因为那里的人群、医疗系统和资源各不相同。要真正实现公平的精准医疗,研究和数据必须充分反映世界人口的多样性。.
委员会
The Lancet Commission on Precision Health 成立于2025年,旨在将这一愿景付诸实践。该委员会汇聚了来自科学、医学、数据、经济学和政策领域的全球专家,旨在:
- 绘制精准医疗的应用地点和方式,以及差距所在。.
- 为不同环境和疾病领域的研究与实施开发可调整的框架和工具包。.
- 分析在全球推广精准医疗的经济、社会和政策层面。.
- 建议加强能力、确保成本效益和促进公平获取的战略,特别是在中低收入国家。.
委员会的任期约为三年,从吉隆坡正式开始。 2026 年 1 月 20-21 日, 调查结果和建议将发表在 Lancet.
其目标是 以确保精准健康的益处惠及所有人群,而不仅仅是少数特权人群。.
图 1. 精准健康的总体框架。该框架各组成部分的相关性将因疾病领域和健康情景而异。这一点在比较肿瘤学与其他常见非传染性疾病领域的精准方法时可能最为重要,因为某些方案和疗法是肿瘤学特有的。.
PGx = 药物基因组学。No Tx = 决定不治疗(当代医学中的过度治疗很常见,精准方法应通过最大限度地减少不必要的治疗来直接解决此问题)。.
