药物基因组学的临床应用与临床部署策略

作者:杨鹏程 2022-06-01
作者单位:北京安智因生物技术有限公司

杨鹏程,博士,副研究员,安智因生物生信总监。毕业于中国科学院动物研究所。在国内外学术期刊发表50余篇论文。主持两项国家自然基金项目,是10个国际杂志的特约审稿人。研究范围包括精准用药临床决策系统开发,基于多组学数据整合的心脑血管疾病发病机理研究。


药物基因组学(pharmacogenomics,PGx)通过检测药物代谢和药效相关的基因遗传位点,来指导患者精准用药。虽然这一技术对于降低患者用药的不良反应,节省医疗开支有着重要作用,但是其在临床上的成功部署还仅限于部分三甲医院。本文拟对PGx在临床实践中的一些问题作简单介绍,包括PGx的临床部署流程及存在的问题,基于PGx和临床电子病历整合的临床决策系统发展的现状和问题,多组学数据整合在PGx临床实践中的应用现状。以期为药物基因组学的临床实践提供一些帮助。对于PGx的基本概念、相关的检测技术和具体的临床应用实例可以参考《临床实验室》2021年7月专题(https://www.ivdtop.com/cclab/show-81.html)。


随着国家《“健康中国2030”规划纲要》的发布,精准医学成为新的医学模式。精准医学充分考虑患者基因、环境和生活方式等多层面个体差异,从而更好的实现预防、诊断及治疗效果。PGx关注造成个体间药物反应异质性的基因变异,研究基因变异与药物安全间的关系,具有预测个体不良反应的潜力。PGx基础研究在许多疾病的药物治疗领域都得到了长足发展,表现出良好的实践价值。此外,临床药物基因组学实施联盟(CPIC)持续发布如何将基因检测结果用于指导用药选择或调整剂量的临床指南。截止到2021年12月,美国食品药品监督管理局(FDA)列出342种药物,涉及130个基因需要进行基因检测。国家卫健委也推出了两部PGx临床应用试行版指南。上述知识库的开发为PGx的临床实践提供了大量已达成共识的操作规范。因此,PGx成为精准医学落地实施的第一个领域。熟练的应用这些指南,并实时跟踪PGx知识的更新需要将这些规范指南转换为用药规则整合入知识库系统,通过临床决策支持系统把用药建议直观的呈现给临床医生,必须依靠临床部署来实现。


一、PGx的临床部署流程及存在的问题


1. PGx临床部署现状:PGx临床部署是将PGx信息引入电子病历中,以便医生在给患者开具用药医嘱时,能依据患者临床信息和基因信息准确开具药物名称和剂量。在国际上,PGx的临床部署主要限于心血管疾病、慢病管理、肿瘤治疗、感染性疾病和精神疾病等专科领域,在临床上尚未全面展开[1]。我国PGx临床部署还处于起步阶段,在多个层面还需要进一步优化,包括PGx的临床部署的顶层设计、构建适合中国人群的PGx知识库、电子病历系统(EHR)与基因组数据深度整合、基因组数据和表型组数据整合、报告的可读性解释、医生及患者教育和基础技术研究等内容[2-5]。


2. PGx临床部署的执行策略:PGx的临床部署有两种策略,即被动执行策略和预先执行策略。在被动执行策略中,PGx检测在开立医嘱时进行。由医生根据个人经验来判断。这种策略的弊端很多,如费用高昂、报告回复时间长、对医生的经验要求较高。而预先执行策略是指在开立医嘱前就将目标药物相关高危基因变异的检测结果纳入日常临床药物决策制定过程中。研究表明,人群中超过99%的个体携带至少一个可进行干预的PGx变异位点。预先执行可通过一次检测将个体基因组变异信息整合至临床诊疗过程中,实现终生受用,从而显著减少检测次数[6]。


3. PGx临床部署实施流程:(1)建立PGx临床评估委员会:评估委员会负责医院PGx临床部署顶层设计,从药学角度构建适用于本机构的“基因-药物对”目录,并进行及时更新;把PGx和本院电子病历系统结合,构建临床决策系统;建立PGx检测的湿实验流程、干实验流程、性能验证方案,以及实验和分析人员培训等规程;定期开展性能验证和室间质评以确保检测结果的准确性[7]。(2)建立PGx相关分子检测和解读的临床标准:分子检测技术用来鉴定患者的PGx相关遗传信息。为了保证检测结果和报告的准确及时,必须采取一系列的质量控制措施。这些措施分为采样、检测和报告三个阶段。采样阶段包括患者签署知情同意书、样本采集运输和接收。检测阶段包括湿实验和干实验。湿实验包括实验室的设计、人员和仪器的管理、实验操作流程的制订。实验室常通过参加室间质评来评估检测结果的准确性。干实验包括变异位点的鉴定和注释。报告阶段包括报告模板的设计、生成报告、和临床医生沟通[3]。目前,除少数较早开展PGx研究的医院外,大部分医院的PGx分子检测和解读都是通过具有资质认证的第三方检测机构进行。在分子检测结果解读过程中,标准的“基因位点-药物-表型”数据库至关重要。包括整合和纳入药物相关的表型数据,药物-基因对数据、临床数据等。首先,命名系统要统一,包括位点、药物和表型的描述。其次,信息来源要统一。目前主要参考CPIC指南,PharmGKB数据库,FDA药物标签数据库等。最后,要及时更新数据库。(3)PGx与电子病历记录数据的整合:将PGx的知识库与智能电子病历整合构建PGx临床决策系统(CDS),可帮助医生根据患者的基因型,选择最佳用药方案,实现实时处方审核、不合理处方预警、药物信息咨询及历史回顾分析,为事前干预、事件监测、事后分析提供了强有力的工具。在实际执行中,要对现有的电子病历系统进行改造,引进相关的术语标准、推理规则、知识库等。本文第二部分详细描述PGx-CDS的临床部署现状和问题。


4. 推广上线:在推广上线阶段,需要完成几个任务。(1)医护人员的培训。在中国,只有不到50%的临床医生认识到药物基因组学的重要性[6, 8]。(2)建立一个包含临床医师、药事专家、遗传咨询专家、患者代表等多种利益相关者的战略高层协作组来协调不同人员间的冲突。(3)进行药物经济学评估。虽然PGx指导的临床个体化用药可提高药效、降低不良反应并节约治疗成本,然而囿于有限的医疗资源,在进行广泛临床部署前,进行药物经济学评价至关重要。目前,对于PGx的临床评价主要采用成本-效果分析(CEA)。CEA一般以特定的临床治疗目的(生理参数、功能状态、增寿年等)为衡量指标,计算不同方案或疗法的单位治疗效果成本,相对容易获得。(4)临床专家评估。临床专家评估的目的是:评估PGx用药指导质量;为新PGx指导的开发提供方法学策略;明确哪些信息应当在用药指导中加以报告及如何报告。(5)完善医学伦理学规范与标准。在PGx的实际执行过程中,也要避免过分夸大基因在病因中的作用,导致过度治疗。同时,患者的知情同意,以及遵守中国人类遗传资源法规要求也很重要。


5. PGx临床部署的未来展望:PGx是目前将基因组信息整合至临床实践的首选领域。尽管PGx的基础研究取得了较大突破,但将相关数据应用于临床实践的过程却相对较慢。面临的挑战主要有:(1)缺乏PGx的基础大数据。对于中国人群来说,表型数据与基因型的相关数据、PGx的基础大数据、垂直病种的基础大数据以及基因多态性和突变频率等方面的数据不足,均阻碍了PGx知识库搭建。(2)EHR系统需要升级改造。由于各医疗机构实现信息化的时间不一,且绝大部分都是非自主研发。因此信息系统各式各样,水平参差不齐。需要对现有系统进行改造,才能实现把基因数据嵌入EHR系统,触发规则反馈辅助决策、智能化提示医嘱医生。(3)跨组学数据的整合。药物不良反应的影响因素,除了人口环境、生理病理、生化指标和遗传变异之外,还受到其他遗传因素的影响,这可以通过转录组、代谢组、甲基化组来检测。本文第三部分将对此进行介绍。


二、PGx-CDS的临床部署现状


医疗信息技术,为现代临床实践提供了重要工具,如EHR、计算机医嘱录入系统(CPOE)、CDS等,可以克服精准医学临床实施过程中遇到的诸多障碍和挑战,促进精准医学的实现。尤其是CDS,是PGx指导临床实践的具体执行者,也是精准医学的核心。


到2017年底,国际上已经有11个PGx-CDS系统发表[9]。这些系统在基因检测模式,是否与EHR系统集成,PGx数据和知识的表达及存储方式、CDS干预方式、系统的评估方法和结果都有不同。根据系统发展的趋势,未来PGx-CDS的部署模式会采用以下方案。


1. 临床基因检测模式采用预先检测模式,这种模式可以提前一次性检测体内所有基因,然后把基因检测结果存储到医疗机构的EHR系统中备用。这样做省时省钱,将来肯定会用到。


2. PGx结果应该与EHR集成,便于利用EHR中其他平台数据,并把PGx结果存储到EHR系统中,同时还可以和其他CDS系统集成起来使用。但是,对于CDS系统不健全或不兼容的机构,可以采用独立的PGx-CDS系统。


3. PGx数据和知识的表达与存储应遵循检测结果→基因型→表型→解释的流程,PGx的检测结果在解释过程中应该统一规范,避免产生误解。


4. 干预方式选择。和EHR整合的CDS,可以采用同步干预方式和异步干预方式,而未和EHR整合的CDS只能采用异步干预方式。


5. 目前,大部分EHR集成的PGx-CDS系统还处于原型系统阶段,所以大都没有经过充分的临床评估和验证,只有少部分的CDS进行了部分的评估。


6. PGx-CDS系统的开发和部署需要解决的问题包括如下几个方面:(1)建立统一规范的基因数据存储方法,为患者PGx检测省时省钱,也方便医生尽快给出用药诊断。(2)促进PGx相关术语的标准化。比如检测结果的描述、基因表型术语等。(3)建立系统的表型分配方法,这对于确保CDS的推荐和基因检测的结果保持一致具有重要意义。(4)建立开放共享的PGx-CDS系统知识库,这会极大的减少编写PGx-CDS系统的用药推荐的内容所需要的人力物力资源。(5)开展更多PGx-CDS系统的临床评估和验证。比如当前CDS系统中广泛使用的预先检测模式在实际中并没有完全推广,还有相当一部分在采用反应检测模式,因此当前CDS系统需要经过临床评估和验证。


三、PGx跨组学检测临床部署现状


目前临床广泛应用的PGx检测,一个药物只检测1-3个位点,大多数是只检测1个位点。而越来越多的研究表明,药物的代谢是受多基因的多位点调控的,血药浓度不仅和遗传位点有关,还和转录组、代谢组、甲基化组等多种组学的生物标记有关。因此,在临床应用中,为了更精准的用药,需要综合考虑多个基因的多个位点,同时进行跨组学的生物标记检测[10]。目前,PGx跨组学检测还处于研究阶段。


全基因组关联分析(GWAS)对于从头发现药物关联位点非常重要,到目前为止,使用GWAS方法已经发现了586对“药物-变异位点”关系。研究发现,PGx相关特征的可遗传性在5%-59%之间,这些可遗传的特征有62%-95%是由低效应和中间效应位点造成的。说明这些特征是多位点决定的。基于已经发现的PGx变异位点设计芯片进行临床检测,可以同时检测多位点从而节省检测成本,但也无法发现新的影响药效的位点。基于测序的方法则能避免这一缺点。通过对大规模人群PGx测序发现,90%的单碱基突变都是稀有突变,但大多都是有害突变。这进一步说明多位点检测的重要性。此外,非编码区也有很多PGx相关位点。对于某些区域,比如CYP2D6基因,由于突变模式特别复杂,不同的单体型造成的药物代谢差异巨大,需要使用长读长的三代测序来解决。


已经有研究通过机器学习方法来预测药物反应,包括抗抑郁药物,精准精神疾病用药,以及华法林剂量预测。虽然这些预测的结果很吸引人,但是距离临床应用还有不少差距。由于所使用的跨组学数据量的样本量太小,导致模型过拟合,因此造成独立预测的可重复性较低。公开可获取的在体内体外衡量多个组学层次应对药物干扰的数据还是太少,比如CMap数据。这些数据可以用来研究位点组合,以及药物-药物-基因的相互作用。同时,我们还需要通过在系统层面研究药物-药物-基因的关系,因为,任意一个具体的相互作用都是在系统环境下发生的。最后,亟需建立纯计算模型,用来模拟和预测药物代谢机制,从而在临床试验前评估药物的安全性[10]。


参考文献


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