精准医疗

前言：想要写出一篇令人眼前一亮的文章吗？我们特意为您整理了5篇精准医疗范文，相信会为您的写作带来帮助，发现更多的写作思路和灵感。

精准医疗范文第1篇

2016年，中国精准医疗发展也进入加速期，3月5日，国家发改委公布“十三五”规划纲要，其中涉及100个项目，而“加速推动基因组学等生物技术大规模应用”位列其中，预示着“基因组学”被列入国家战略。

早在2015年3月，科技部召开国家首次精准医学战略专家会议，提出了中国精准医疗计划，并计划在2030年前投入600亿元。一年之后，科技部 “精准医学研究”重点专项2016年项目指南正式公布，实施周期为2016年～2020年。这一指南的被医疗界内解读为，行业期待已久的精准医疗国家战略部署终于揭晓。

在资本市场上，2015年以来精准医疗行业内的公司一直是风险投资机构眼中的“香饽饽”，越来越多的天使和VC投资争相加入大健康投资行列。尽管在经历“资本寒冬”，但基因产业上的创业公司融资力度依然不减。据资料显示，2016年中国精准医疗的市场规模已达400亿人民币。

且中国作为人口大国，恶性肿瘤、心脑血管疾病等慢性病占据中国居民疾病死亡率前几位，人口老龄化、重大疾病是造成国家人力资源损失和经济损失的重要因素。此外，精准医疗在生育健康领域、重大疾病治疗领域的应用需求在中国也有庞大的基础。不管是政府的重视与投入，资本市场的火热追捧，还是大众对精准医疗的迫切需求，仿佛都预示着精准医疗的大规模爆发即将到来。但理想和现实之间的距离究竟有多远？在从理想到现实的具体实现路径上又有着哪些障碍？

精准医疗还有多远

美国国立卫生研究院对精准医疗的定义是：建立在了解个体基因、环境以及生活方式的基础上的新兴疾病治疗和预防方法。2016年美国在精准医疗计划上投资2.15亿美元，从逾百万美国志愿者那里收集数据、找寻科学证据，将精准医疗从概念推进到临床应用。

法国政府也宣布投资6.7亿欧元启动基因组和个体化医疗项目，将其命名为：法国基因组医疗2025（France Genomic Medicine 2025）。该项目以提高国家医疗诊断和疾病预防能力为整体目标，预计在全国范围内建立12个基因测序平台，2个国家数据中心。

在世界范围内，还有英国10万人基因组计划、韩国万人基因M计划、澳大利亚零儿童癌症计划等精准医疗计划已获得重大推进。 数据显示，目前，精准医疗全球市场规模已突破600亿美元，其中精准诊断领域约为100亿美元，精准治疗领域500亿美元左右。今后5年，全球精准医疗市场规模，还将以每年15%的速率增长，国内增速将超过20%。

在全球性的精准医疗热下，精准医疗仿佛呼之欲出，但其实精准医疗的真正落地还要面临很多困难。

首先，对于现行的医疗制度来说，精准医疗还需要很多规则或者习惯的改变。在医疗信息记录上，要按照高水平科学研究所使用的样本规范来收集记录。除了病人基本信息外，还需要家族病史、饮食、运动习惯等。

其次，在目前的医疗IT架构内对精准医疗的支撑也存在问题。在2017年的政协会议上，全国政协委员、福建省立医院主任医师侯建明就表示，精准医学是近年来医学研究热点，但是目前我国数据共享方面还存在很大问题，临床样本和健康人群的信息收集、临床资料的分析、个体化医疗的实施等方面，我国数据共享机制仍不健全。建议由卫生行业权威机构牵头，联合相关部门及各医疗机构、大学等共同实施数据整合共享计划，以此夯实精准医疗的数据资源基础，实现医疗资源集约化管理与利用。

除了数据共享外，如何借助IT系统最终实现将医疗大数据提取出知识并最终应用到对患者的治疗上，也是对现有医院信息中心负责人们提出的重大挑战。

夯实数据基础

“我们做了相关调查，发现在实现目标的路径上还有很多工作要做。”阜外医院信息中心主任、中国心胸血管麻醉学会医疗信息技术专业委员会（CHITA）主任委员赵说。

依托国家卫生计生委课题的支持，CHITA在全国开展了针对心血管领域大数据应用的调查。调查覆盖了全国31个省市自治区，包括100家3级医院，210家2级医院。调查结果显示，经过多年的信息化建设，我国医疗信息化整体水平已经达到了相当的高度，各级医疗机构都积累了规模可观的医疗数据，但与大数据的发展预期相比，还存在着巨大的提升空间。在病历结构化能力、数据质量管理、信息集成能力、数据安全意识与管理等方面与先进水平还存在着相当的差距，支撑临床科研大数据分析的能力不足，会影响精准医疗数据分析的准确度。

赵表示，除了数据本身的问题外，许多人对于大数据理念和精准医疗的概念认知较为混乱。在系统的设计上依然遵从传统思路，仅重视医院内部的数据采集、流程管理，不考虑如何实现数据资源的二次利用，如何发挥数据应有的价值。这些问题都是当前实现精准医疗的瓶颈。

若要突破这些瓶颈，就要从根本上解决以下三个问题：

1.缺乏适合临床应用的数据标准和术语集的问题。目前我国已经颁布了医疗数据标准，但这些标准基本是针对通用病历的，难以满足临床中相关描述的要求，以应用最广泛的诊断、手术编码为例，来源于病理术语，开发的初衷是规范病案的编目，目前在一些系统中将这一标准直接用于临床，造成了部分内容描述信息的缺失。欧美等国家在这方面的标准已经形成了体系，数据的标准化程度很高，经过自然语义识别和结构化处理后可以直接进行分析。而目前国内的病历数据很难做到这一点。目前自然语义处理等技术在国内应用的热度很高，医院期望通过这一技术弥补数据结构化采集内容的不足，但由于缺乏有效的术语集支撑，导致采集数据质量无法达到预期的要求，这些环节后续需要花大量时间和精力进行整理。

2.专科病历结构化、集成程度低的问题。现有系统无法支持有针对性的数据临床分析要求，以电子病历系统为例，许多系统在设计、实施时仅考虑满足基本的病历书写、病案质控要求，对于病历内容缺乏基本的控制，导致关键信息遗漏。

与传统医疗手段不同，在精准医疗环境下，首先人们会被告知未来可能患有某些疾病，需要更好地进行预防；其次，一旦患有了某种疾病，其诊断将会非常容易；诊断后的用药，将针对个体对药物的敏感性而制定，每个病人都将得到最合适的药，并在最佳剂量和最小副作用，以及最精准用药时间的前提下用药；对疾病的护理和预后的效果也将得到准确的评估和指导。

对人们来说，将基因应用到治疗中好像还很遥远，但有一个领域可以让我们近距离感受到基因测序。

对于孕妇来说，唐氏筛查是孕期的必要检查，当唐氏筛查数据显示异常时，需要做羊水穿刺进行确诊。羊水穿刺不仅属于有创伤的微型手术，而且有0.5%-1%的流产率和感染率。在基因组学迅速发展的今天，人们现在有了新的选择，无创DNA产前检测。

无创DNA产前检测技术是利用新一代DNA测序技术对母体外周血浆中的游离DN段（包括胎儿游离DNA）进行测序，检测时只需抽取10毫升静脉血，进行基因测序后得到胎儿的遗传信息。根据统计，无创技术筛查的准确率高达99.5%。这意味着，做了无创产前基因检测后，孩子出生患有唐氏综合征的几率降低到了十万分之一。

在癌症治疗领域，基因医疗技术同样有着广阔的应用前景。随着基因检测、基因编辑等技术已进入成熟期，并开始逐渐应用于疾病筛查、癌症治疗、慢性病治疗等领域。预计到2030年，相关市场规模有望突破万亿元大关。

布局基因大数据

精准医疗早已成为全球范围内的火爆话题。而有消息称，今年年内我国将正式启动国家基因库二期工程建设，预计5年内基因数据总量超过美欧日三大基因库总和。同时，我国将加速建立从基因检测到个体化精准免疫的基因技术体系和基础设施。此外，我国将出台相关政策，对经确定为创新医疗器械的基因检测产品等，按照创新医疗器械审批程序优先审查，加快创新医疗服务项目进入医疗体系，促进新技术进入临床使用。

在其中，众多科技公司的进入让精准医疗更加火爆。科技公司通过人工智能AI、大数据和云计算等科技手段来优化精准医疗的数据处理流程、提高数据化程度，正在引发越来越多的关注。

2 0 1 3 年谷歌推出了一项名为 “G o o g l e Genomics”的云端服务，旨在帮助大学实验室和医院将患者或科研对象的生物基因储存到云端上，服务的目标是“探讨遗传变异交互”，意味着科研专家能够访问数百万的生物基因，并能轻松简单地进行对比分析。

谷歌还先后投资了Foundation medicine 和 DNAnexus 两家公司，Foundation medicine是一家提供癌症全基因组测序及分析的公司，谷歌与DNAnexus 则计划一起打造一个巨大的开放式 DNA 数据库，并将共同接管美国联邦政府的国家生物技术信息中心的数据。这些数据将合并进入DNANexus的DNA信息历史文档，并储存于谷歌的云计算服务器，这是谷歌的云计算服务器中最大的第三方数据资料，免费向医学研究者提供接入服务。

另一家国际巨头IBM也早已开始了其在精准医疗领域的布局。多年前，IBM Watson初出茅庐时以机器学习及自然语言识别能力打败人类选手而名声大噪，随后IBM宣布进入了以认知计算为主的又一次转型，如今，IBM Watson已经在医疗健康、商业、教育、市场、供应链、金融服务等领域展开了应用。

其中又以医疗健康领域的进展最为引人注目。2016年1月IBM和美敦力合作推出了一款糖尿病监测APP；3月，IBMWatson人工智能带入苹果手表睡眠健康应用；5月，IBM联手苹果为博士伦开发白内障手术APP；7月，IBM宣布已成立IBM Watson Health医学影像协作计划；8月，IBM宣布已经完成了对胃癌辅助治疗的训练，并正式推出使用；12月，IBM“沃森联合会诊中心”在浙江省中医院落地。

而Watson的第一步商业化运作是通过和纪念斯隆？凯特琳癌症中心进行合作，共同训练IBM Watson肿瘤解决方案。在此期间，该系统的登入时间共计1.5万小时，一支由医生和研究人员组成的团队一起上传了数千份病人的病历，近500份医学期刊和教科书，1500万页的医学文献，把Watson训练成了一位的“肿瘤医学专家”。随后该系统被Watson Health部署到了许多顶尖的医疗机构，如克利夫兰诊所和MD安德森癌症中心，提供基于证据的医疗决策系统。

Intel也宣布了开展基因组信息整合计划，该计划致力于在未来五年内整合现有私人、公众以及云平台上的基因组数据以加速生命科学领域研究。

而在2006年就推向市场的亚马逊云服务上可以免费访问两个世界上最大的癌症基因组数据集，即癌症基因组地图集（TCGA）和国际肿瘤基因组协作组 （ICGC）。

百度打造云上大脑

在2016年年底国务院印发的《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》中，生物医药行业成为重点鼓励发展的行业。规划提出，到2020年，生物产业规模达到8万亿～10万亿元。在医药领域，以基因技术快速发展为契机，推动医疗向精准医疗和个性化医疗发展。明确指出要开发新型抗体和疫苗、基因治疗、细胞治疗等生物制品和制剂，发展肿瘤免疫治疗技术。

在政策和市场利好下，科技企业和互联网企业们也不甘寂寞，百度云为华大基因部署了BGI BRCA Online平台，为乳腺癌、卵巢癌的科研与应用提供基因测序数据分析服务。

2016年10月，百度医疗大脑在北京，“百度医疗大脑”是通过海量医疗数据、专业文献的采集与分析进行人工智能化的产品设计。百度医疗大脑模拟医生问诊流程，与用户多轮交流，依据用户的症状，提出可能出现的问题，反复验证，给出最终建议。在过程中可以收集、汇总、分类、整理病人的症状描述，提醒医生更多的可能性，辅助基层医生完成问诊。

在2016年11月的乌镇互联网大会上，百度公司董事长兼CEO李彦宏进一步解释了人工智能对医疗的变革。他指出，人工智能和大数据在医疗上的发展分为四个层次：医疗O2O智能分诊，人工智能参与的智能问诊，基因分析和精准医疗，基于大数据的新药研发。他认为，从分诊到新药研发，人工智能健康大数据奇点已经临近。

就拿人们最先感受到的无创产前基因检测来说，这个作为基因产业最先商业化的技术已经被政府认可。2016年10月27日，卫计委了国卫办妇幼发[2016]45号文件――《国家卫生计生委办公厅关于规范有序开展孕妇外周血胎儿游离DNA产前筛查与诊断工作的通知》），指出此前产前筛查与诊断专业试点机构的有关规定同时废止，放松了对开展产前筛查和诊断的机构要求，取消108家临床试点单位，所有具有产前检测资质的医院原则上都可以开展无创DNA产前筛查与诊断；取消7家医学检验所的临床试点，具有产前检测资质的所有医学检验所原则上都可以开展无创DNA产前筛查与诊断。

精准医疗离我们越来越近，这得益于人工智能、云计算、大数据技术的逐步成熟。精准医疗要想实现精准一定是建立在数据之上的，而对于很多疾病，尤其是罕见病来说，找到基因上微小的变化就很可能找到了解决问题的钥匙，但这同样也意味着巨大的计算量。在没有深度学习之前，这几乎是不可想象的，随着深度学习的出现，机器人能够不断地通过已有数据进行训练，从中得出规则，并完成一些罕见病的早发现、早诊断。这也给了科技企业和互联网企业们杀入医疗这个“蓝海”的机会。

在阿法狗战胜李世石后，人类对人工智能的恐惧开始进一步被放大。在精准医疗领域也不乏有人担心人工智能会取代医生，但要知道在任何一个国家医疗资源都是稀缺资源，对于政府来说如何提高医生的平均诊疗水平，尤其是基层医生的诊疗水平更为重要。人工智能作为增强智能，如果成为医生诊疗系统里的辅助工具，会大大提高普通医生的诊断水平和诊断效率，降低误诊率。这也正是精准医疗的最大意义所在。

世界各国基因组计划

英国十万人基因组计划

2012年12月，英国政府宣布启动针对癌症和罕见病患者的英国10万人基因组计划。通过该计划，英国政府预期到2017年年底实现以下四个目标：

推进基因组医疗整合至英国国家医疗服务体系，并使英国在该领域引领全球。

加速对癌症和罕见病的了解，从而提升有助于患者的诊断和精准治疗。

促进基因组领域的私人投资和商业活动。

提升公众对基因组医疗的知识和支持。

2015年年底，英政府宣布将在未来再追加经费用于该计划。2016年6月，英国政府宣布已经完成了9892个基因组测序工作。

美国精准医疗

美国总统奥巴马于2015年1月20日在白宫的国情咨询中宣布启动精准医疗计划。根据该计划，美国将搜集100万人的个人健康信息以及测得他们的基因组序列，以实现短期目标：

鉴定新的癌症亚型。

与药厂等私人部门合作测试精准疗法的临床效果。

拓展对癌症疗法的认识（抗药性、肿瘤复发等）。

韩国万人基因组计划

2015年11月韩国政府宣布以韩国蔚山国家科学技术研究为依托，启动万人基因组计划。韩国万人基因组计划的主要目标是：

绘制韩国人基因组图谱。

建立韩国标准化的基因数据库。

发现罕见遗传疾病的突变位点。

为韩国快速增长的基因组产业提供全面的基因组信息。

同时，该计划是对2013年韩国政府宣布的未来8年投资人类、农业和医药基因组计划的一个补充。

法国基因组医疗2025

近日，法国政府宣布投资6.7亿欧元启动基因组和个体化医疗项目，并将其命名为：法国基因组医疗2025 。

在未来10年，法国政府希望达到以下三个目标：

将法国打造成世界基因组医疗领先国家。

将基因组医疗整合至患者常规检测流程。

精准医疗范文第2篇

相对于精准医疗在医学界的大热，不少非医疗界人士却对此表示难以理解。如果只是强调疗效精准，治好病、治对病，又有什么新意可言呢？病人来医院，图的不就是这些吗？现在才开始热捧“精准”，难道说以前的治疗都是瞎蒙？即便是部分医务人员，也可能不以为然。毕竟从医学发展的角度来讲，医学进步本身就是精准化的过程。从传统的望闻问切，发展到现代检验、影像技术，本身就是不断校正、不断精准。

“精准医疗”的实质是什么呢？简而言之，精准医疗是运用现代遗传技术、分子影像技术、生物信息技术等，结合患者生活环境和临床数据，实现精准的疾病分类及诊断，制定个性化疾病预防和治疗方案。它的诞生有三大契机，分别是人类基因组测序技术的革新、生物医学分析技术的进步和大数据分析工具的出现，这也就决定了它和以往医学模式的本质区别。

过去，医生诊治疾病往往是从“经验”出发，根据患者的症状（如是否发热、腹痛）来做判断，即“经验医学”。如今，医生诊治疾病主要基于查体、问诊，以及影像学、化验室检查结果，在拿到足够的证据后，再进行诊治，也叫“循证医学”。而在精准医疗的时代，医生先通过基因测序等新型检测技术，得到患者的DNA信息、代谢产物、微生物，蛋白质组等生物大数据信息，再通过云端技术把患者的数据与大数据结果进行比较分析，找到疾病原因和治疗靶点，并对一种疾病的不同状态和过程进行精确分类，最后通过靶向治疗，“精准打击”病灶。

在我看来，精准医学至少有三大优点：第一，提高治疗的有效性；第二，降低不必要的药物副作用；第三，节约医疗费用。通过基因测序技术预测未来可能会患有哪些疾病，从而更好地预防；一旦患上了某种疾病，可以早期诊断；治疗针对性也更强，用药会在最佳剂量和最小副作用，以及最精准用药时间的前提下进行。而做到了以上几点，也就避免了临床治疗中不必要的盲目用药，去除无意义甚至有害的诊治措施，从而极大降低医疗费用。用奥巴马自己的话来说，就是“在正确的时间 ，给正确的人以正确的治疗 ，而且次次如此”。

当然，我们也不能神化精准医疗。所谓精准，永远是相对的。百分之百的精准，即便在理论上也难以做到。认为它可以彻底消灭疾病，更不现实。因为治疗结果并非完全由基因决定，还受到生活环境、教育程度及其他诸多因素的影响。同时，由于人类对自身及疾病的认识尚存在局限，现有的知识体系、科学模式（包括精准医学）亦非尽善尽美。

精准医疗范文第3篇

相关公司中，迪安诊断(300244)、乐普医疗(300003)拥有技术、品牌、渠道优势；丽珠集团(000513)战略布局了精准医疗行业。

发改委印发《支持社会力量举办马拉松、自行车等大型群众性体育赛事行动方案》，鼓励赛事举办机构与金融机构合作，提供更多契合社会力量举办大型群众性体育赛事特点的金融产品和服务。

央视财经：猪肉价格在1月份同比上涨7.1%后，连续五个月同比下跌，批发价每公斤跌破20元。专家分析称，随着农业逐步开放，猪肉市场必将面临巨大进口压力，价格持续高位运行不大可能。

广电总局：要全面强化节目制作机构的主体责任，必须认真严肃地考虑作品的社会效果，决不能创作生产和传播文化雾霾、文化地沟油、文化三聚氰胺，决不能搞过度娱乐化和三俗。

国家邮政局：上半年邮政行业业务收入累计完成3060.3亿元，同比增23.6%；业务总量累计完成4297.6亿元，同比增32.7%；6月份，全行业业务收入完成560.2亿元，同比增27.6%；业务总量完成816.9亿元，同比增34.6%。       

上交所：13日，上交所发出监管函，对中国联通（600050）申请延期复牌提出了相关监管要求。按公司此前公告预计，正在筹划混改事宜的中国联通应该在7月16日复牌。

精准医疗范文第4篇

【关键词】精准医学；血液病；靶向治疗

【中图分类号】R4 【文献标识码】A 【文章编号】1671-8801（2015）03-0029-02

美国总统奥巴马在2015年国情咨文演讲中谈到了“人类基因组计划”（Human Genome Project）所取得的成果，并宣布了新的项目――精准医疗计划（Precision Medicine Initiative）。精准医疗由个性化医疗（personalized medicine）的概念进化而来。对精准医学在肿瘤个体化治疗中的应用，以助于对这一新概念的更好认识和应用。

1 什么是精准医学？

美国“精准医学”计划主要体现为：启动“百万人基因组计划”；做好队列（cohort）及对照，建立与临床有关的“史无前例的大数据”；寻找引发癌症的遗传因素，继续美国已经开始的癌症基因组研究计划；建立评估基因检测的新方法，保护知识产权与有关版权的管理和保证精准医学和相关创新的需求；制定一系列的相关标准和政策，保护个人隐私和各种数据；PPP（Public-Private-Partnership，公私合作）模式：企业家和非盈利组织参加。上述内容又可以概括为三方面，即科学内容（百万美国人测序与癌症基因组）；政府功能的相应改变及法规标准的建立，以及公私合作，社会参与。白宫科学技术办公室科学部副主任Jo Handelsman1将精准医学描述为“一种考虑人群基因、环境和生活方式个体差异的促进健康和治疗疾病的新方法”。事实上，在20世纪80年代后期，不同机构的研究人员就已经发现了一种过表达HER2蛋白的侵袭性乳腺癌亚型。1998年美国食品和药物管理局（FDA）批准的曲妥珠单抗是首个癌症分子靶向治疗，用于治疗HER2过表达的转移性乳腺癌患者，但当时没有考虑影响疗效的分子和遗传因素。

2 精准医学在血液病治疗中的应用

慢性粒细胞白血病（CML）是一种骨髓中干细胞DNA异常引起的造血干细胞疾病，9号和22号染色体片段易位产生的异常蛋白酪氨酸激酶称之为BCR-ABL，可引起白细胞无限制地增殖，凋亡减少，最终导致白细胞数目的急剧增加。伊马替尼（imatinib） 2是一种酪氨酸激酶抑制剂，对B CR-ABL酪氨酸激酶有特异性抑制作用，已成为CML一线治疗。早期在伊马替尼治疗慢性髓细胞白血病的临床试验研究中发现，一部分患者对靶向治疗原发耐药，或逐渐反应不佳，进一步基因检测发现存在T315I突变。迄今为止，发现耐药突变尤其是T315I突变的患者占Bcr-Abl突变的10%-20%，目前被批准为CML的酪氨酸激酶抑制治疗包括：伊马替尼、尼罗替尼、和达沙替尼，根据患者基因检测选择能覆盖耐药基因的治疗，可促进临床疗效。因此，目前提出的精准医学，主要是对肿瘤基因谱测序，进而研发靶向特异性生物标志的治疗，用于具有特异性生物标志阳性的敏感肿瘤患者。

肿瘤的另一种精准医学应用是根据肿瘤基因或分子谱替代肿瘤类型，对患者采用个体化治疗策略。诺华公司最近推出了一项名为 “Signature” 的临床试验计划3，根据遗传学分类选择靶向新药进行治疗，而不考虑患者是乳腺癌，肺癌还是其他肿瘤类型。诺华公司描述这项试验为“患者方案”试验，因为是根据识别患者的分子标志物进行的新药治疗。这些试验正在研究的治疗包括buparlisib，dovitinib，binimetinib，encorafenib和sonidegib。Sloan Kettering纪念癌症中心（MSKCC）的“篮子试验”也是类似的概念4，将具有相同的分子靶点的不同肿瘤患者进行同一种靶向药物治疗。

3 未来发展方向

个体化医学在全球风起云涌，基因测序技术也相应的蓬勃发展，尤其是个体化用药基因检测与无创产前DNA检测，形成了个体化诊疗的重要基础。个体化诊疗或个体化医学是以每个患者的信息为基础决定治疗方案，从基因组成或表达变化的差异来把握治疗效果或毒副作用等应答的个性，对每个患者进行最适宜的药物疗法治疗，如癌症的药物有效率为25%，风湿性关节炎的药物有效率为50%，而同一药物在不同个体内的效果差异最高可达300倍。著名遗传学家贺林院士表示，转化医学 = 精准医学 = 个性化医疗，转化医学是口号， 精准医学是标准，个体化医学是目标，而遗传咨询是纽带，贯穿始终。在血液学肿瘤的研究和学习中，个体化治疗的理念由来已久，新的靶向药物甚至对传统化疗以及移植提出挑战，有望取代传统治疗，进一步改善疗效。随着国内医学发展与国际的迅速接轨，相信未来基于靶向药物的个体化治疗策略将使更多肿瘤患者获益。

参考文献：

[1]Handelsman J. Precision medicine： improving health and treating disease. http：//whitehouse.gov/blog/2015/01/21/

precision-medicine-improving-health-and-treating-disease. Published January 21， 2015. Accessed January 21， 2015.

[2]Saret CJ， Winn AN， Shah G， et al. Value of innovation in hematologic malignancies： a systematic review of published cost-effectiveness analyses. Blood. 2015；125（12）：1866-9.

[3]Slosberg ED， Kang B， Beck JT， et al. The Signature program， a series of tissue-agnostic， mutation-specific signal finding trials. J Clin Oncol. 2014；32：5s（suppl；abstr TPS2646）.

[4]Memorial Sloan Kettering Cancer Center. 2013 Annual report： traditional clinical trials versus basket trials. http：//

/annual-report/2013/traditional-clinical-trials-versus-basket-trials. Published February 2014. Accessed January 22， 2015.

精准医疗范文第5篇

舌咽神经、迷走神经属于后组颅神经。由于二者在咽部的功能密不可分，因此通常将该两组神经合并讨论。

舌咽神经主要分布于咽腭弓、悬壅垂、软腭、咽腔、舌后1/3、鼓室、茎突咽肌、腮腺；迷走神经主要分布在后颅窝的硬脑膜、外耳道、耳甲腔、环甲肌、会厌、声门裂、舌根、梨状隐窝、大部分喉肌和声门裂以下黏膜、食管气管以下内脏管腔黏膜和平滑肌（迷走神经）。舌咽和迷走神经是吞咽动作的主要支配神经，舌咽神经的部分或全部麻痹，表现为轻度饮水呛咳、吞咽困难、咽腔和舌后1/3味觉减退等。如果同时伴随迷走神经、舌下神经的损伤，则同时出现中到重度吞咽障碍，构音障碍或失音，少涎或多涎，舌咽神经痛。

舌咽神经的损伤分核上、核性、核下。单侧的核上损伤不构成吞咽障碍。双侧核上、单侧和/或双侧核性、核下均可引起吞咽相关的、不同程度的功能障碍。

有关吞咽障碍的分级评定标准较多，广泛地指导吞咽困难的临床诊断和治疗，单独讨论严重吞咽障碍，所涉及颅神经和全身疾病、精神状态较为复杂。本标准围绕舌咽、迷走神经常见病变的实际情况，制定形态和功能相结合的分级评定标准和疗效标准。

1舌咽神经痛

桥脑小脑脚、颈静脉孔、颅底、鼻咽部、扁桃体的肿瘤，蛛网膜炎、动脉瘤压迫均可导致舌咽神经痛。疼痛的部位在舌根或扁桃体区附近咽壁，可放射至鼻咽部或耳深处。可因吞咽、讲话、咳嗽、哈欠而诱发，部分患者的疼痛可在咽后、舌根、扁桃体窝等区域有疼痛触发点。疼痛如闪电样，持续时间较短是其特点。但应注意与咽腔、扁桃体的急慢性炎症相鉴别，后二者常有咽或扁桃体炎性体征。但舌咽神经痛不如三叉神经痛多见。

1.1咽神经痛的分级评定1级：无规律的咽后、舌根、或扁桃体窝区域1处或2处闪电样刺痛，疼痛可以忍受或被忽略。 2级：上述区域的疼痛间断发作，进食硬物时容易诱发疼痛，持续时间短，但已影响患者日常生活。3级：疼痛发作的程度已引起患者足够重视，常规消炎止痛药或局部治疗不能缓解发作性疼痛，严重影响患者日常生活。辅助检查已可发现可能的致病因素。

1.2舌咽神经痛的疗效标准治愈：疼痛消失，至少1年以上未发作；好转：疼痛症状不同程度改善。在原基础上至少进步1级以上；无效：以上症状、体征无改善。

3中医辨证分型

舌咽神经痛、吞咽障碍的原因不同，轻重不同，治疗后的结果不同。舌咽神经痛多归于咽痛。吞咽障碍古代医家只是根据不同表现轻重，归于“关格”，“喉喑”，“多涎”等范畴，早期病变配合中医辨证分型。咽喉为肺胃之门户，又是多条经脉经过之处，因此，其病变多与肺、脾、肝、肾有关。基本辨证分型如下。

3.1风火上扰，咽喉不利咽喉疼痛，时作时至，或如针刺，或如刀割，舌红苔薄白，脉沉弦。

3.2气虚血瘀，肝胃气逆咽喉疼痛，或吞咽不利，时欲呛咳，气短神疲，心烦易怒，稍急进食水则呛，舌淡红，边尖或有瘀点，或有齿痕，苔薄白 ，脉缓，或沉细。

3.3气阴两虚，阴津亏乏进食水呛咳，吞咽困难，气短神疲，口干欲饮，形瘦肉萎，唇舌色红，舌面口唇干燥，苔薄或少苔，脉细数。

3.4肺脾气虚，阳虚内寒进食水呛咳，吞咽困难，气短神疲，口多涎沫，时时欲唾，四肢不温，肌肉萎软，舌淡暗，多齿痕，舌苔水滑，脉沉弱、细数。

4疗效评定标准

痊愈：吞咽障碍完全恢复经口进食，正常饮水无呛咳；显效： 吞咽障碍明显改善，临床分级缓解达2级；有效：吞咽障碍有改善，吞咽分级提高1级；无效：治疗前后无变化。

附注：临床实践中由于缺乏对颅神经和上下肢周围神经病损程度进行客观分级评定的标准或指南，以致临床效果评价亦缺乏较为准确的参照，更无法分析判断治疗方法是否恰当。为了弥补这方面的缺憾，我们根据多年临床实践，对常见颅神经病损和周围神经损伤的程度和范围进行评估，按病损轻重进行分级，其目的是提供一个临床可以参照的标准。多年来这些标准指导我们临床实践，并作了一定范围的效度、信度回顾和前瞻研究，同时在各类相关研讨会、继续教育学习班上公开交流，广泛征求意见，反复修改，今仍以草案形式发表，目的是抛砖引玉，征求批评意见，以期更加完善，成为临床应用效果评价共同参照的依据。