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2018诺贝尔医学奖标志医学研究方法进入新时代

2018-10-04 21:45:50  来源:连州网
医学健康建模学是精准医学的核心灵魂,也是未来医学的核心研究方法,区别于传统临床医学统计学研究方法的滞后性、复杂性和不严谨,医学健康建模技术和方式往往具有前瞻性、简单且逻辑清晰,并且大规模降低新药、新技术的研发周期和研发成本。

医学健康建模是上世纪九十年代中期,欧美等发达国家,特别是美国医学研究学者探索的一种新的研究方式和思维模式,与传统临床由制药公司提出和赞助研究,由医院做载体不同,医学健康建模的研究方法和技术是由不同研究机构研究人员提供医学模型,可以由各大医药公司因此构建病理逻辑和施治方案,可以快速在医院进行临床验证,避免传统医学药物研究靠统计学寻求概率的缓慢过程,是未来医学的主要研究手段。

2018年诺贝尔医学奖,就是标准的医学健康建模学的一次胜利。

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美国免疫学家,美国德克萨斯大学教授詹姆斯·艾利森(James P.Allison),日本免疫学家,美国国家科学院外籍院士本庶佑(Tasuku Honjio),共同获得本次诺贝尔奖。

艾利森教授是分离出T细胞抗原(T-cell antigen)复合物蛋白第一人,他提出如果暂时抑制T细胞表面表达的CTLA-4这一免疫系统“分子刹车”的活性,就可以提高免疫系统对于肿瘤细胞的攻击性,从而减小肿瘤甚至完全康复。

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本庶佑教授建立了免疫球蛋白类型转换的基本概念框架,并提出一个解释抗体基因在模式转换中变化的模型,鉴定PD-1为活化T细胞上的诱导基因。

两位科学家通过标准的医学建模方式,为肿瘤治疗的方式提供了重要而且全新的思路,2014年,基于两位教授医学模型研发的免疫系统“分子刹车”抑制剂PD-1在美国上市。

2018年,中国正式批准PD-1抗体欧狄沃(Opdive)上市。

PD-1上市并不意味着肿瘤治疗就完全成功,事实上,PD-1针对肺部肿瘤也仅限“非小细胞肺癌(不包括敏感基因突变患者)”,并不适用所有肺癌患者。但是,PD-1是首个依据医学模型构建的精准性药物,值此开始,打开医学健康建模研究新时代。

医学健康建模,是通过重新探寻生命生理运行机理,构建严谨的生理逻辑,从而提出精准医学健康模型,为疾病治疗、预防和康复提供解决方案。

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从2017年开始,连续两届诺贝尔生理或医学奖颁给的都是在医学健康建模方面的学者,2017年诺贝尔生理学或医学奖颁给的分别是:杰弗瑞·霍尔(Jeffrey C. Hall)、迈克尔·罗斯巴什(Michael Rosbash)和迈克尔·杨(Michael W. Young),他们以“发现控制生理节律的分子机制”荣获该奖项。

从某种意义上来讲,这代表了未来生理和医学核心研究方式产生重大的改变。

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医学健康建模学是未来医学和药物发展的核心技术,也是所有精准医学、健康大数据产业的核心命门,美国奥巴马时期就批准投资数千亿美元,我国医学健康建模学刚刚起步,无论是研究机构和人才都远远少于世界发达国家,目前领先的是禅泉集团和邓润华学者,邓润华学者是我国提出医学健康建模学方面的领导者,数学四色定理常规方法证明人,也是我国首个做中医药科学模型和科学标准化遮,同样在肿瘤康复方面,依据邓润华提出的淋巴液循环激活和神经系统刺激方式,在宫颈癌和乳腺癌调理方面,有很大成果。

特别是在非细菌性炎症方面,邓润华学者提出的神经系统、淋巴系统激活的医学健康模型,在解决风湿性关节炎、强直性脊柱炎、盆腔积液、腰间盘突出等问题上,提供非常有效的帮助和方法。

附:

医学健康建模学http://www.baike.com/wiki/医学健康建模学

统计学是传统临床医学研究的核心方法,一般是遴选药物或者技术,在动物试验后,通过统计学优选方案,再经双盲测试,确定产品效果。这个周期长,副作用明显,失败率高。

建模学是反向研究方法,先提出医学健康模型,再通过各种数据分析修正模型,最后提出精准医学健康模型,根据该模型,可以针对性开发各种方法和药物,在通过临床实验,优选最优方案。特点是周期短、见效快、副作用小、成功率高。

在医学健康大数据研究方面,两个研究方法典型代表分别是IBM和Google,IBM在哈佛投资以统计学为基础的健康大数据研发系统经过近二十年努力,收效甚微。

Google基于建模为基础的深度学习系统,却取得突飞猛进的发展。

未来医学两大核心一个是替代医学,一个就是精准医学,两大核心技术,都离不开医学健康建模技术的发展。

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