精准医疗时代的病理学发展

协和医学杂志MedicalJour^ialofPekingUnionMedicalCollegeHospital•专家论坛•精准医疗时代的病理学发展张波北京大学医学部病理学系北京大学第三医院病理科，北京100191电话：[phone]，E-mail:zhangl)o@l)jmu.edu.cn【摘要】精准医学的发展已成为当今世界医疗领域的主题。在新兴生物与信息技术的推动下，病理学正在经历学科重新布局和改造：即从器官、组织、细胞到亚细胞器以及分子复合体的各层次整合，且与放射、磁共振成像、超声等影像学结合进而诞生形态组学，同时与基因组等分子组学建立关联性，实现形态与功能的确实联系；并与环境、社会及人文因素整合，实现基于医疗大数据的分子病理流行病学。这些发展将重新定义病理学在精准医学时代中的桥梁作用。【关键词】精准医学；病理学；形态组学；分子病理流行病学【中图分类号】R-1;R36【文献标志码】A【文章编号】1674-9081(2017)03-0117-05DOI：10.3969/j.issn.1674-9081.2017.03.007DevelopmentofPathologyinComingEraofPrecisionMedicineZHANGBoDepartmentofPathology，HealthScienceofPekingUniversity，PekingUniversityThirdHospital，Beijing100191，ChinaTel：010-82802627，E-mail：[e-mail]【Abstract]Thedevelopmentofprecisionmedicinehasheenthefocusofmedicalfieldintheworld.Withthepromotionofemerginghiotechnologyandinformationtechnology，pathologyisexperiencingsuhjectredistributionandreconstruction.Withtheintegratationoforgan，tissue，cell，suhcellularorganelleandmolecularcomplex，andwiththecombinationofradiology，magneticresonanceandultrasonicimaging，morphomicsisestablished.Atthesametime，morphomicshasestahlishedrelevancewithgenomicsandothermolecularhiologytoestahlishconnectionbetweenmorphologyandfunction，andhasintegratedwithenvironmental，socialandhumanfactorstoachievemo­lecularpathologicepidemiologybasedonlargemedicaldataanalysis.Itisbelievedthatthesedevelopmentswillre­definethebridgeroleofthepathologyinthecomingeraofprecisionmedicine.【Keywords]precisionmedicine;pathology;moiphomics；molecularpathologicepidemiologyMedJPUMCH，2017,8(2-3)：117-121随着人类基因组计划的完成，后基因组时代来临，高通量和高敏感性分析技术、信息和人工智能技术及纳米技术等新兴技术向医学各领域渗透，促使医学进入了飞速发展时期，而新的医学模式也不断被提出和定义。个体化医疗及精准医学的提出旨在为人类健康提供成本更低、更有效的疾病诊断、治疗和预防。在肿瘤分子靶向治疗的推动下，分子病理学的诞生使病理学从单纯的疾病诊断延伸到临床治疗过程，重新定义了病理学在现代医学中基础研究与临床之间的桥梁作用，而传统病理学的诸多领域，包括解剖、组织、细胞以及超微病理在整合性、系统性、智能化、大数据化的指导下，正在经历学科的重新布局和改造，迎接精准病理学的建立。在疾病诊治过程中要求病理诊断工作符合循证医学原则，病理诊断不仅要定性、定量，且对诊断的可比性与重复性提出了更高的要求。病理学正从经验科学向客Vol.8No.2-3117协和医学杂志观性强，可重复性高、可比对性好的方向转化。传统病理向形态组学的发展病理学，尤其是解剖病理学主要是形态学，即肉眼观察的大体病理或显微镜下的细胞/组织病理学，以及电子显微镜的超微病理学。近年来随着计算机、各种新型成像技术的发展，形态组学被提出：包括从传统放射、超声、磁共振成像（megneticresonanceim-aging，MRI)，到大体器官改变的宏观形态组、组织病理为核心的微观形态组以及超高分辨显微技术和电子显微技术为支持的纳米形态组，以接近连续的方式实现从器官、组织、细胞、亚细胞/细胞器及分子水平的形态展示[1-2]。为实现形态组学，临床医师做了多方面努力：首先通过关联显微技术实现不同观察尺度下视野一致;其次，以超高分辨显微技术弥补光学显微镜到电子显微镜之间的由于光衍射限度所造成的分辨空白区域，即实现对亚细胞器、分子复合体或大分子的直接观察，超高分辨显微镜将弥补电子显微技术缺乏的多种分子、形态、以及活细胞状态下的动态观察，目前超高分辨结构光显微镜(structuredilluminationmicroscopy，SIM)及受激发射损耗显微技术（stimulatedemissiondepletionmicroscopy，STED)已经进入实验室，光活化定位显微镜(photoactivatedlocalizationmicroscopyP，ALM)和随机光学重构显微镜（stochasticopticalreconstructionmicroscopy，STORM)技术已有商品化的产品。另外，多重标记或高通量的标记技术，如利用计算机技术辅助实现电子显微镜的多重标记以不同大小的胶体金颗粒、不同直径量子点，不同存在形式（如膜结合、游离等状态）为区分的成像差异实现电子显微技术的多参数检测[3]或新的质谱免疫组化（利用金属元素标记抗体，然后进行质谱分析，可以同时运用上百种抗体检测，较荧光素、金属元素具有更好的光谱区分度）[4-6]。新型生物成像技术的不断涌现，可以实现无标记或无染色成像，如组织透明技术。普通光学显微镜外，双光子显微镜、多光谱显微镜、拉曼光谱显微镜等多种原理显微技术，以及上述技术的3D成像重建也进入实际应用。同时，计算机化辅助下的数字显微成像，可以实现不同图像之间的模拟转换：如荧光图像、明场图像、相差、HE图像之间的自由转换，大大方便了不同领域工作者所习惯的图像形式。尤其重要的是，形态组学的发展将实现对疾病改变在不同观察层面的整合性认识：即从影像学到病理学，从器官-组织-细胞-分子的集合观察。最近，Ward等[2]将前列腺MRI图像与病理数字切片图像进行关联分析，实现对前列腺癌的分析，同时也是实现图像与其内在分子改变的基础，即图像的功能化。只有这样才能从根本上揭示不同尺度下图像之间的有机联系。多模式成像的概念已经被提出，旨在将放射、超声、光学显微镜、MRI等图像与质谱、分子检测相结合，以获得有关疾病的全面形态及相关分子和功能信息。分子病理学的不断拓展分子病理学是近十年来病理学的一个最具活力和最重要的发展领域之一。它的发展使病理学登上了肿瘤靶向治疗、个体化医疗及精准医疗的领域。在新技术的不断引进和渗透下，分子病理学将会从以下三个方面进展。由单一分子靶点到分子组学治疗靶点检测：石蜡组织或细胞学样本分析HER-2、C-KIT、PDGFRA、EGFR、BRAF、ALK、ROS1、VEGF、CD20、BCR-ABL等基因突变已经成为常规的病理检测项目；而新的靶点正不断被确定[7]。通过对治疗靶点、分子分型、组织病理学分级及病理临床分期等方面的深入分析，病理学检查为确定肿瘤分类与分层治疗提供依据。然而多数肿瘤分子分型或预后因素涉及多个基因改变，这既是驱动基因突变带来信号通路激活的结果，也是由肿瘤普遍存在的异质性所致。另外，部分肿瘤发生具有背景基因突变，如BRCA1/2、MMRs、P53、PTEN、RB等。肿瘤组织学分级、临床分期也反映基因改变的差异。因此，分子谱、分子组的检测将成为必然。尤其近年来，以二代测序技术为标志的高通量检测技术的普及，标志着生命科学进入了一个崭新的时代[M]。二代测序、基因芯片、蛋白质组、代谢组、NanoString等咼通量分子检测技术使生物医学研究得以进行大量分子同时检测，结合分子间功能调节的网络效应信息，促使生物医学进入了组学时代，即分别包括基因组学、蛋白质组学、转录组学、外显子组学、微小RNA组学、代谢组学、表观遗传组学的全基因组分析的大数据时代。分子组学的兴起催生了生物学领域系统生物学的诞生。病理学界也提出建立系统118May，2017精准医疗时代的病理学发展病理学这一新的方向：即基于病理形态变化，以新一代测序技术等高通量分析技术为基础，整合定性与定量、动态与静态信息，建立起具有连贯性的模式来阐明疾病和可重复性预测疾病过程以及服务于不同的治疗选择[|0]。由静态到动态/由诊断到全程监测由于非侵入性检查理念和分子病理的进展及高敏感性检测技术的诞生，如数字PCR技术、超深度二代测序技术等，病理学分析材料正不断从依赖活检、切除标本，向更多利用脱落细胞学和针吸细胞学，尤其是血液、尿液、脑脊液等体液分子检测，即液体活检(liquidbiopsy)方面发展。在肿瘤治疗过程中靶向分子的治疗反应、耐药性、继发突变确定，以及肿瘤转移与肿瘤形成平行发生新理论的要求，液体活检正在迅速开展，其检测内容也在不断更新，从循环肿瘤细胞、循环肿瘤DNA到最近确立的肿瘤外泌体、肿瘤修饰血小板的检测，以及单细胞分析等相关技术也将是病理学发展的一个新的生长点，期待被广泛应用于疾病的诊断、预后判断、治疗反应预测与疗效评估乃至疾病的易感性评估[11—12]。分子检测与病理图像整合疾病通常涉及多种组织或者多种类型细胞，即使肿瘤也通常由形态各异的肿瘤细胞排列成多种组织构象，其反映了疾病中细胞间的相互作用以及肿瘤细胞分化程度、演进的差异等等。有机联系分子改变与组织图像是当下正在发展的领域。一方面通过对于分子检测和图像相关性进行的海量数据分析而实现；另一方面，通过在保留图像的原位分子分析技术而实现。与之相关的技术包括目前正在兴起的单细胞测序、组织原位高通量测序、原位蛋白质组学或质谱图像技术。无论是对大量数据分析，或是通过这些所谓原位技术的成果将促进分子病理学与传统病理学的融合，即分子组学与形态组学的融合，从而解决肿瘤异质性、肿瘤演进、致病基因突变与组织发生、分化途径的关系等重要问题[13—14]。从数字切片到计算病理学、智能化病理学本世纪初，信息技术渗透到常规病理检查实践，产生了最初的远程显微镜以及虚拟切片技术，为病理图像交流提供了便利。经过多年发展，全数字切片得以实现，不仅运用于远程病理诊断，也正在逐步改变着病理诊断的工作模式。同时，包括语言、文字等多种方式的人机交流系统也进入病理诊断辅助系统[15]。数字切片技术的发展使图像的定量分析成为可能，即计算病理学逐渐兴起。基于手工指导性或非指导性特征的定量分析均成为计算病理学的分析途径。目前全数字切片技术已经尝试运用于移植病理等常规病理学的定量化分析[16—17]。计算病理学的发展使人工智能技术正进入病理领域，以机器学习或深度学习的方式建立自动人工智能系统可以实现计算机辅助诊断，即服务于病理医师的辅助诊断系统，实现诊断的客观性、均质化、标准化。目前，国际病理学、相关学术机构及有关企业正在利用深度学习开发智能化的图像分析与识别：