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2011 年,著名基因組學家Maynard V.Olson博士起草的美國國家智庫報告“走向精準醫學”正式發表,提出通過遺傳關聯研究和與臨床醫學緊密接軌,來實現人類疾病精準治療和有效預警。美國總統奧巴馬于2015年1月宣布的精準醫學計劃,是通過分析盡可能多的志愿者的基因信息及其與疾病之間的聯系,更好地理解疾病形成機理,從而研發相應藥物,實現精準預防疾病。這一計劃引起全世界醫學界科研工作者對精準醫學的高度關注[1-2]。在推行精準醫學的過程中,醫療服務的思想和方法都將發生前所未有的變化,醫院查新也將面臨著新的機遇和挑戰。
隨著我國科學技術的快速發展,醫學研究越來越精深,對查新的要求越來越高。因此,查新工作需要精準查新的理念,并將這種理念灌輸于整個查新過程中,即查新點精準、檢索過程精準、查新結論精準[3]。
查新工作的核心目標是判定委托人提供的科學技術內容是否具有新穎性,查新點是體現查新項目新穎性的技術創新點。查新點精準取決于查新委托方對課題創新的理解,并能夠提煉歸納出查新點,除了要求查新員具備較強的信息素養外,還要求其要有一定委托人課題相關的背景知識。為此,查新站應制定一系列的人才培養計劃以提升查新人員的素質和能力。
在掌握課題精要的基礎上,選擇合適的數據庫,制定精準的檢索策略,包括檢索途徑的選擇、檢索詞的考量、檢索式的設計等,檢索結果的全部或者是一部分內容將成為查新報告的參考文獻,用來與委托人課題的查新點比較。對應一個查新點,參考文獻以10-20篇為宜,稱為理想參考文獻數量。如果檢索結果略多于理想狀態,則須逐條比較,通過選擇典型文獻并去掉重復文獻,選擇不同時期的文獻,最終完成查新報告撰寫。
查新結論精準來源于查新員委托內容相關專業背景、分析能力、文筆等,以及審核員的經驗、職業素養等。查新結論的精準直接影響整個委托項目是否有研究的意義。
20世紀80年代初,美國、日本、歐洲分別建立了美國國家生物技術信息中心(NCBI)、日本DNA數據庫(DDBJ)和歐洲生物信息研究所[4]。隨著醫學的快速發展,醫學領域的數據呈現幾何級數的增長。如何精確利用這些數據來服務醫院臨床人員成為當前擺在醫院面前的難題。而醫院查新站查新人員熟悉各數據庫的編目規則,了解這些數據庫主要收錄期刊類型以及檢索的方式和方法,通過數據精確的挖掘與分析,可以為臨床醫生提供疾病基因診斷、基因治療和預防的基因信息支持。醫院查新站可以通過基因檢索,將實驗室中測出的基因數據與臨床癥狀之間的互相聯系系統地推送給臨床醫師,推進醫學的發展。
Genebank是美國國家生物技術信息中心建立的DNA序列數據庫,序列數據主要由科研人員直接提供或來源于大規模基因組測序計劃。如某位醫師需要了解發表于CELL上的一篇文章“Regulation of T Cell Receptor Signaling by DENND1B in TH2 Cells and Allergic Disease”中DENND1B基因的相關信息。查新人員首先制定精確檢索策略,在Genebank數據庫中檢索出DENND1B相關基因全稱、相關基因ID,得到對該基因的描述DENN domain containing 1B [Homo sapiens (human)]、該基因的位置Chromosome 1, NC_000001.11 (197504748..197782175, complement)、該基因的來源C1ORF18, C1orf218, FAM31B以及在PUBMED數據庫里的文獻ID 613292。DENND1B基因相關信息見圖1。

圖1 DENND1B基因相關信息
通過進一步查閱該基因相關綜述文獻獲知目前國內外該基因的研究進展,撰寫精確查新結論:DENN基因編碼一段400個氨基酸大小不一的蛋白多肽,是在所有真核細胞中十分保守的一個蛋白結構域,它和Rab家庭成員(GTP酶)相互作用,作為這些GTP酶的鳥嘌呤轉移因子,DENND1B突變和慢性空洞性肺曲菌病有關。最后解決了臨床醫師的問題,用戶很滿意。
利用PubMed Clinical Queries中Medical Genetics檢索“腦血管病(cerebrovascular disorders)”得到關于腦血管病診斷文獻8 663篇,綜述文獻7 166篇,不同主題引用該基因的文獻11 168篇。
通過精準檢索與腦血管病有關基因之間的文獻,幫助醫生重新將疾病準確分類,并在此基礎上開展循證醫學研究。臨床醫師可以根據患者癥狀,通過實驗室檢測出志愿者攜帶的可疑致病基因,在PubMed中搜索到國內外學者引用該基因的相關文獻,并在查新站分析數據的支持下,了解該基因相對應的癥狀,進而對這種基因的研究進展進行分析和解讀,實現精準的疾病分類及診斷[5]。
例如,某醫師想了解新生兒糖尿病患者致病基因的測序情況。我們通過檢索發現,近期《柳葉刀》雜志發表過一篇針對新生兒糖尿病患者14年跟蹤的研究[6]。研究表明,每種癌癥都有其對應的遺傳基因、腫瘤特異性標志物,各種類型腫瘤也有共同特點[7]。我們通過建立基因與癥狀的對應關系,可以幫助醫師制定相應的臨床診療方案。
查新專家在生物數據中心的大數據保障下實現了一定程度的精準查新,通過基因檢索技術精確檢出單個基因,輔助臨床科室在動物水平和臨床水平多維度驗證疾病的診斷、預防和治療,實現了多學科、多領域間的協作,達到了臨床與基礎的雙向循環。
美國科學院為基礎研究和臨床醫學發展建立起一個共同的生物學信息數據庫(網絡)[8]。建立精準醫學所需的疾病知識數據庫數據是一項非常浩大的前期工程。因此,精準醫學的實施要通過多部門甚至多學科之間的協作才能完成。但無論是建立生物數據庫,還是搭建精準檢索平臺,都需要復合型查新人才,尤其需要符合精準醫學發展要求的跨學科人才團隊。因此要改進查新人才培養方式,培養出既精通醫療又懂情報的復合型人才。醫院可以在各科精選業務能力強的醫師,對其進行情報、檢索知識培訓,由各科培養的兼職專業查新人員提供相應情報服務和分析研究,充當“智庫”的作用。
精準查新對查新人員要求更高,而且醫學發展很快,特別是精準醫學發展,更需要查新人員專業能力的提升。如基因組序列信息中所用技術不同,不同查新人員對某一基因進行分析識別的結果會大相徑庭 ,需要為其開展相關精準醫學專業知識的培訓,提高其精確查新水平和能力[9-10]。
隨著精準醫學的深入發展,保護委托人隱私問題成為首要的職業道德問題。對查新數據使用的權限、范圍、方法應進行嚴格的規定,避免數據泄露給患者造成困擾,格守倫理精神,并保持良好的職業道德,保證精準查新的開展[11-12]。
精準醫學的發展使基因檢測進入臨床實踐,對精準檢索和個體化查新是巨大的促進,也是巨大的挑戰。醫院查新人員要充當好臨床工作人員的“智庫”角色,幫助臨床醫師根據檢索出的基因信息,分析相關基因可致疾病的發展,對治療進行精準預測,推動臨床醫學的發展。