劉旭暉 盧水華

?

·專家筆跡·

精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)與結(jié)核病臨床診治

劉旭暉 盧水華

結(jié)核分枝桿菌無疑是達(dá)爾文進(jìn)化論的成功實(shí)踐者，其在千萬年的適應(yīng)性進(jìn)化過程中獲得了獨(dú)特的生存能力。至今，人類尚無能力在世界范圍內(nèi)消滅結(jié)核病。為了達(dá)到消滅結(jié)核病的目的，需要從更深層次來認(rèn)識我們的老對手?！熬珳?zhǔn)醫(yī)學(xué)”的出現(xiàn)給我們提供了機(jī)遇。精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)意味著我們對疾病的認(rèn)識已經(jīng)從“群體共性”進(jìn)化到“個體特性”的水平，它依靠的科學(xué)背景包括人類基因組學(xué)、數(shù)據(jù)科學(xué)、計算機(jī)信息技術(shù)等。由此，我們能從更宏觀和更微觀的角度來了解結(jié)核分枝桿菌的發(fā)病模式、結(jié)核分枝桿菌與人類基因的相互關(guān)系，以及結(jié)核分枝桿菌菌株的突變耐藥機(jī)制。筆者對精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)在結(jié)核病診治領(lǐng)域的應(yīng)用做初步探討。

結(jié)核； 診斷； 個體化醫(yī)學(xué)

2011年，美國國家科學(xué)院、美國國家工程院、美國國立衛(wèi)生研究院及美國國家科學(xué)委員會共同發(fā)表《邁向精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)：建立生物醫(yī)學(xué)與疾病新分類學(xué)的知識網(wǎng)絡(luò)》。這篇報告提出了通過遺傳關(guān)聯(lián)研究與臨床醫(yī)學(xué)緊密接軌，來實(shí)現(xiàn)人類疾病精準(zhǔn)治療和有效預(yù)警。2015年1月20日，奧巴馬在國情咨文演講中提出了“精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)(precision medicine)計劃”，呼吁美國要增加醫(yī)學(xué)研究經(jīng)費(fèi)，推動個體化基因組學(xué)研究，依據(jù)個人基因信息為癌癥及其他疾病患者制定個體醫(yī)療方案。隨后，正式推出“精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)計劃”。從此，基因組生物學(xué)的研究領(lǐng)域升華到精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的境界。簡單來說，“精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)”就是指根據(jù)患者的個人特征量體裁衣式地制定個體化治療方案。這不僅代表了醫(yī)療形式的發(fā)展潮流，更代表了醫(yī)學(xué)“生產(chǎn)力”的發(fā)展和突破。作為后基因組時代的必然產(chǎn)物，精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的發(fā)展離不開其生長的土壤——基因組學(xué)的發(fā)展、數(shù)據(jù)科學(xué)的突破、計算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速進(jìn)步。

結(jié)核分枝桿菌無疑是達(dá)爾文進(jìn)化論的成功實(shí)踐者，其在千萬年的適應(yīng)性進(jìn)化過程中獲得了獨(dú)特的生存能力。至今，人類尚無能力在世界范圍內(nèi)消滅結(jié)核病。為了達(dá)到消滅結(jié)核病的目的，需要從更深層次來認(rèn)識我們的老對手。“精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)”最早是為解決癌癥及基因疾病而生，主要研究人體基因組的變化。而結(jié)核病與癌癥不同，是一種由細(xì)菌導(dǎo)致的傳染性疾病。大部分患者的基因狀態(tài)對于結(jié)核病發(fā)病及預(yù)后的意義并非起決定性作用，而公共衛(wèi)生防控及病原學(xué)的檢測往往具有更重要的現(xiàn)實(shí)意義。現(xiàn)階段，我國結(jié)核病患者中病原學(xué)證據(jù)僅占30%左右。從循證醫(yī)學(xué)角度來看，結(jié)核病的診斷水平低于艾滋病、肝炎、瘧疾等傳染病，現(xiàn)實(shí)很骨感。然而，這并不代表結(jié)核病診療和防控?zé)o法踏上新時代的帆船。結(jié)核病學(xué)正從以下幾個方面快速發(fā)展自身的“精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)之路”，即：(1)結(jié)核病易感基因的篩查和干預(yù)；(2)早期結(jié)核病的精確預(yù)測和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用；(3)病原菌的精確分型與細(xì)菌的基因組學(xué)研究；(4)藥物的人體適應(yīng)性檢測。

一、易感基因與發(fā)病

如今，已有充足的證據(jù)表明，固有免疫系統(tǒng)的工作狀態(tài)很大程度上決定了機(jī)體是否易感結(jié)核病。因此，與固有免疫通路相關(guān)的基因多態(tài)性是決定機(jī)體易感與否的關(guān)鍵[1-4]。通過基因組測序及人群對照分析，已發(fā)現(xiàn)超過30個基因位點(diǎn)與結(jié)核發(fā)病有確切關(guān)系，相關(guān)的研究文獻(xiàn)數(shù)以千計。這些基因編碼的區(qū)域包括：(1)巨噬細(xì)胞受體：如甘露糖受體基因(MR，CD206)、樹突狀細(xì)胞特異性細(xì)胞間黏附分子-3結(jié)合非整合素因子(DC-SIGN，CD209)、樹突狀細(xì)胞相關(guān)性C型植物血凝素1(Dectin-1)；(2)可溶性C型凝集素：如表面活性蛋白A(SP-A)、甘露糖結(jié)合凝集素(MBL)；(3)吞噬因子：如腫瘤壞死因子(TNF)、白細(xì)胞介素1β(IL-1β)、IL-6、IL-10；(4)趨化因子：如IL-8、單核細(xì)胞趨化蛋白1(MCP-1)；(5)固有免疫分子：如誘導(dǎo)型一氧化氮合酶(iNOS)、溶質(zhì)轉(zhuǎn)運(yùn)蛋白11AC(SLC11A1)[4]。

盡管眾多研究闡明了基因位點(diǎn)與結(jié)核易感性的關(guān)系，但未有相關(guān)性研究達(dá)到臨床實(shí)用價值。原因之一，在于這種對結(jié)核易感性的影響是多基因聯(lián)合作用的結(jié)果，不僅受到基因多態(tài)性影響，也受到基因與基因之間的相互影響。如果將單基因分析擴(kuò)展到多基因聯(lián)合分析，工作量將呈指數(shù)增長。此外，目前對結(jié)核易感性基因多態(tài)性的研究還僅局限于結(jié)核病本身，并未充分考慮機(jī)體的整體調(diào)節(jié)機(jī)制。在人類族群面臨進(jìn)化選擇壓力時，某些基因的表達(dá)可能不利于減少結(jié)核感染，但卻有利于族群的適應(yīng)和延續(xù)。比如，女性懷孕期間表現(xiàn)出的Th1細(xì)胞抑制狀態(tài)使得孕婦對于結(jié)核分枝桿菌易感，但卻降低了胎兒受到免疫攻擊的風(fēng)險[5-7]。這種調(diào)節(jié)機(jī)制對整個種族的延續(xù)更有利。因此，不能根據(jù)單個基因的分析結(jié)果說明某種基因是“好的”或者“不好的”，更不能盲目地對基因進(jìn)行所謂的修復(fù)和改造。因?yàn)椤矮@得”的同時必然會付出“代價”。目前，我們對基因相互作用機(jī)制的研究多數(shù)還處于管中窺豹的階段，此后的發(fā)展需要依賴計算機(jī)技術(shù)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速進(jìn)步。鑒于單個計算機(jī)的計算能力有限，科學(xué)家便建立了“云計算”體系，利用網(wǎng)絡(luò)獲取更多的計算力資源，解決以往無法完成的數(shù)學(xué)模型運(yùn)算，使得我們終將有能力對更多的基因相關(guān)性進(jìn)行分析，使我們對結(jié)核易感性的認(rèn)識從理論過渡至實(shí)踐。隨著人類基因組計劃的逐漸完善，結(jié)核病相關(guān)基因的系統(tǒng)進(jìn)化樹圖譜也即將呈現(xiàn)。隨之，我們將看到人體對于結(jié)核分枝桿菌的易感性或耐受性在不同時期、不同地域、不同人種間的進(jìn)化變遷；在整個人群的基因背景下，我們可以充分理解個體基因多態(tài)性的意義，進(jìn)而識別其中真正易感的人群[8-10]。

二、結(jié)核病的早期預(yù)測和大數(shù)據(jù)的應(yīng)用

結(jié)核病診斷技術(shù)的改進(jìn)始終沒有停下腳步。過去幾十年，世界衛(wèi)生組織及各種抗結(jié)核病組織都致力于研發(fā)快速準(zhǔn)確的結(jié)核病診斷技術(shù)。隨著顯微鏡觀察藥物敏感度檢測技術(shù)(MODS)、核酸擴(kuò)增技術(shù)(NAA)，以及結(jié)核分枝桿菌快速培養(yǎng)系統(tǒng)(如BACTEC MGIT 960)的推廣和改進(jìn)，全球結(jié)核病疫情切實(shí)得到了控制。盡管如此，全球結(jié)核病負(fù)擔(dān)仍舊沉重，每年仍有140萬例患者死于結(jié)核病。目前，在結(jié)核病的早期診斷領(lǐng)域，全球公共衛(wèi)生系統(tǒng)主要致力于開展以下3個方面的工作：(1)改進(jìn)傳統(tǒng)的診斷方法，如推廣顯微鏡觀察藥物敏感度檢測技術(shù)、采用Xpert Mtb/RIF系統(tǒng)代替?zhèn)鹘y(tǒng)核酸檢測方法、對高負(fù)擔(dān)地區(qū)工作人員進(jìn)行結(jié)核病檢測技術(shù)培訓(xùn)；(2)強(qiáng)化醫(yī)療系統(tǒng)對結(jié)核病的早期癥狀識別意識，如開展社區(qū)宣傳活動；(3)通過疾病預(yù)防控制中心跟蹤監(jiān)測，發(fā)現(xiàn)結(jié)核病接觸者及感染者，并進(jìn)行早期干預(yù)。這些方法對于結(jié)核病的早期診斷均有重要意義，但仍不能滿足控制結(jié)核病的需求。

我國政府非常重視大數(shù)據(jù)工作。2015年9月，國務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動綱要》，系統(tǒng)部署大數(shù)據(jù)發(fā)展工作，在未來5～10年打造精準(zhǔn)治理、多方協(xié)作的社會治理新模式，形成大數(shù)據(jù)產(chǎn)品體系，完善大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈?！搬t(yī)學(xué)大數(shù)據(jù)”概念是指不僅僅使用循證醫(yī)學(xué)范疇中廣泛應(yīng)用的隨機(jī)分析法(抽樣調(diào)查)的捷徑，而采用所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。簡單來說，在互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)處理能力極其發(fā)達(dá)的今天，隨著數(shù)據(jù)科學(xué)的發(fā)展及數(shù)據(jù)體系的逐漸完善，海量的患者數(shù)據(jù)將會被收集、存儲。這些數(shù)據(jù)可以包括患者的基因狀態(tài)、生物標(biāo)記物、代謝狀況等信息，也可以包括患者的生活習(xí)慣、工作情況、個人嗜好等信息。通過特定的數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，使數(shù)據(jù)信息得到合理的儲存。這些以往無法建立聯(lián)系并進(jìn)行分析的數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)時代都可以進(jìn)行分析，并得到其與結(jié)核病發(fā)病的相關(guān)性。大數(shù)據(jù)對于疾病診斷的意義不止于數(shù)據(jù)量本身，更在于其中的實(shí)用性。醫(yī)學(xué)從最早的經(jīng)驗(yàn)醫(yī)學(xué)發(fā)展為循證醫(yī)學(xué)，是建立在對于大樣本病例研究統(tǒng)計的基礎(chǔ)上的；從單中心研究到全國多中心研究，再到全球多中心研究，所獲得的信息不同，得到的數(shù)據(jù)價值也不同。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用即是將這種研究規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)大，甚至可能達(dá)到全人類資料的研究。這樣得到的信息將會在最大程度上實(shí)現(xiàn)“精準(zhǔn)”。超大樣本、超多變量的數(shù)據(jù)分析方法包括維數(shù)縮減、分類并歸、分級、回歸分析。維數(shù)縮減的常用算法是主分量分析法(PCA)，它把給定的一組相關(guān)變量通過線性變換轉(zhuǎn)成另一組不相關(guān)的變量，通過用較少的變量去解釋原來資料中的大部分變量?；貧w分析用以分析數(shù)據(jù)內(nèi)在規(guī)律，進(jìn)而可以判斷已知數(shù)據(jù)(患者的臨床資料)與特定事件(發(fā)生結(jié)核病)的相關(guān)性。這種分析方法需要基于高通量數(shù)據(jù)流，以及巨大的運(yùn)算能力才能建立；有效數(shù)據(jù)越多越詳細(xì)，預(yù)測的準(zhǔn)確性就越好[9，11]。結(jié)核病防治工作中大數(shù)據(jù)的管理與研究，縱向上需要整合從社區(qū)衛(wèi)生中心到三級結(jié)核病定點(diǎn)醫(yī)院，從結(jié)核病專科醫(yī)院到綜合醫(yī)院，從縣級疾病預(yù)防控制中心到國家級疾病預(yù)防控制中心的資源；橫向上要聯(lián)合并共享各國甚至全球結(jié)核病資源，在點(diǎn)的層次上要切實(shí)收集每一例患者的癥狀、體征、實(shí)驗(yàn)室標(biāo)本及檢測結(jié)果、診療方案、療效收集、預(yù)后隨訪等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，在面的層次上要做到對于結(jié)核病相關(guān)工作的大樣本、多變量數(shù)據(jù)的管理和分析，才能為結(jié)核病控制工作更大程度地實(shí)現(xiàn)“精準(zhǔn)”。

三、病原菌的精確分型

在精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)的研究方向上，結(jié)核病與癌癥有明顯不同。后者僅關(guān)注人體基因組，而前者需要同時關(guān)注人體基因組及細(xì)菌基因組的變化，甚至可以說現(xiàn)階段對細(xì)菌基因組的研究比對人體基因組的研究更有臨床價值。在結(jié)核病的治療上，病原菌的鑒定及基因多態(tài)性研究意義重大。因?yàn)椴≡姆蛛x和藥物敏感性試驗(yàn)(簡稱“藥敏試驗(yàn)”)結(jié)果是制定合理治療方案的基礎(chǔ)(尤其是耐藥結(jié)核病)。所幸，結(jié)核分枝桿菌基因組測序沒有人體基因組測序那么復(fù)雜。目前，已經(jīng)在結(jié)核病基因組學(xué)的研究上取得了一定的成果，我們可以通過全基因組測序來發(fā)現(xiàn)結(jié)核分枝桿菌的耐藥位點(diǎn)，并且這種檢測可以預(yù)測大部分的表型耐藥[12-13]。目前，主要的問題是如何促進(jìn)精準(zhǔn)檢測手段的廣泛應(yīng)用。

我國目前常用的結(jié)核分枝桿菌的分離鑒定主要依賴于羅氏培養(yǎng)基固體培養(yǎng)及基于BACTEC MGIT 960或BacT/Alert 3D的液體培養(yǎng)系統(tǒng)，部分實(shí)驗(yàn)室還可以開展核酸擴(kuò)增檢測。盡管我們可以培養(yǎng)出病原菌并進(jìn)行藥敏試驗(yàn)，但對病原菌的判斷方面仍未達(dá)到“精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)”的要求。舉例來說，研究已表明大多數(shù)結(jié)核病患者受到結(jié)核分枝桿菌復(fù)合群的混合感染，其臨床表現(xiàn)取決于優(yōu)勢菌群或毒力較強(qiáng)的菌群。這些菌群同時存在于人體，但一般臨床實(shí)驗(yàn)室僅能分離到其中優(yōu)勢菌株。這些非優(yōu)勢菌株中可能有耐藥菌存在(但在復(fù)合群中生長受到抑制)，如果優(yōu)勢菌株為非耐藥菌，而患者接受了一線抗結(jié)核治療，那么有可能導(dǎo)致耐藥菌被篩選出來，出現(xiàn)耐藥結(jié)核病。此外，結(jié)核分枝桿菌亞種之間很可能存在協(xié)同作用。研究發(fā)現(xiàn)，卡介苗的接種可能會促使既往有結(jié)核病史的患者出現(xiàn)復(fù)發(fā)[14]；也有學(xué)者發(fā)現(xiàn)結(jié)核分枝桿菌菌株之間存在“復(fù)蘇促進(jìn)因子”[15-16]，使得結(jié)核病復(fù)發(fā)。面對這種情況，明確菌群的實(shí)際生長情況對于臨床診治非常必要，這是精確治療的基礎(chǔ)。目前，國際通行的檢測手段并不能取得良好的敏感度。針對這種情況，我們可以采用結(jié)核分枝桿菌散在分布重復(fù)單位和多位點(diǎn)串聯(lián)重復(fù)序列(MIRU-VNTR)分析法，IS6110限制性片段多態(tài)性分析(RFLP)，以及全基因組測序等方法。其中，全基因組測序是最為精準(zhǔn)的病原菌分型方法，理論上只要是已知菌株都可以測出。隨著基因組技術(shù)的發(fā)展、檢測成本的降低，這類技術(shù)必定會造?；颊?。

四、藥物的人體適應(yīng)性

不同的個體對于藥物的耐受性不同，同一個體在不同時期、不同環(huán)境下對于藥物的耐受性也不同。在長療程的抗結(jié)核藥物治療方案中，需要考慮患者對于藥物的耐受性。個體化調(diào)整藥物劑量以達(dá)到適當(dāng)?shù)乃幬镏委煗舛葹槟康?，既達(dá)到治療效果，也要預(yù)防藥物不良反應(yīng)。機(jī)體對于藥物的耐受性基于一系列作用機(jī)制，既存在個體基因多態(tài)性的差異，也受到環(huán)境因素、營養(yǎng)狀況、飲食習(xí)慣等影響。因此，不能通過單一作用通路來解釋或預(yù)測，但是通過基因或生物標(biāo)記物的檢測可以幫助患者避開高風(fēng)險的藥物，提高用藥安全性，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)治療。以氨基糖苷類抗生素的耳毒性為例，研究表明線粒體核糖體的某些變異與氨基糖苷類抗生素發(fā)生耳毒性有關(guān)。其中，最有名的基因就是線粒體MT-RNR1基因中的A1555G位點(diǎn)變異[17]。對于需要長期使用氨基糖苷類抗生素的結(jié)核病患者，如果基因檢測不存在此位點(diǎn)，那么氨基糖苷類抗生素產(chǎn)生耳毒性的風(fēng)險會大大降低，反之，則應(yīng)避免使用氨基糖苷類抗生素。再如，在抗結(jié)核治療的過程中，肝功能損傷是最常見的不良反應(yīng)，然而尚無有效方法避免其發(fā)生。肝損傷不僅影響藥物耐受性，也影響患者的依從性，導(dǎo)致治療失敗，甚至出現(xiàn)生命危險。藥物誘發(fā)的肝損傷是一種異質(zhì)性的疾病，沒有特定的基因能與特定的肝損傷表型建立確切聯(lián)系。這提示藥物誘導(dǎo)的肝損傷可能是多因素聯(lián)合作用的結(jié)果[18]。目前，已知風(fēng)險因素包括基因、免疫及代謝因素。在未來的10年里，人類全基因組分析可能會為我們帶來答案。

綜上所述，精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)不是一個孤立的醫(yī)學(xué)口號，它是人類科學(xué)技術(shù)發(fā)展到一定階段的必然成果。在基因技術(shù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、計算機(jī)及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的基礎(chǔ)上，精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)必將會走得更遠(yuǎn)，為醫(yī)療領(lǐng)域帶來變革。人類與結(jié)核病已經(jīng)斗爭了上千年，在這個過程中，人類通過對科學(xué)技術(shù)的掌握獲得了越來越多的優(yōu)勢。筆者拋磚引玉，僅就結(jié)核病臨床診治中某些方面的內(nèi)容闡述了一些粗淺的認(rèn)識，希望引起更多同道的廣泛關(guān)注。在如今的革新大潮中，我們更需要抓住機(jī)會，更深入地了解我們的對手，了解我們自己，從而為這場戰(zhàn)爭畫上完整的句號。

[1] Png E, Alisjahbana B, Sahiratmadja E, et al. A genome wide association study of pulmonary tuberculosis susceptibility in Indonesians. BMC Med Genet, 2012, 13:5.

[2] M?ller M, de Wit E, Hoal EG. Past, present and future directions in human genetic susceptibility to tuberculosis. FEMS Immunol Med Microbiol, 2010, 58(1): 3-26.

[3] Rajaram MV, Ni B, Dodd CE, et al. Macrophage immunoregulatory pathways in tuberculosis. Semin Immunol, 2014, 26(6): 471-485.

[4] Azad AK, Sadee W, Schlesinger LS. Innate immune gene polymorphisms in tuberculosis. Infect Immun, 2012, 80(10): 3343-3359.

[5] Singh N, Perfect JR. Immune reconstitution syndrome and exacerbation of infections after pregnancy. Clin Infect Dis, 2007, 45(9): 1192-1199.

[6] Piccinni MP. T cell tolerance towards the fetal allograft. J Reprod Immunol, 2010, 85(1):7175.

[7] Mathad JS, Gupta A. Tuberculosis in pregnant and postpartum women: epidemiology, management, and research gaps. Clin Infect Dis, 2012, 55(11): 1532-1549.

[8] 張興旺,李晨暉, 秦曉珠. 云計算環(huán)境下大規(guī)模數(shù)據(jù)處理的研究與初步實(shí)現(xiàn). 現(xiàn)代圖書情報技術(shù)， 2011,(4)：17-23.

[9] 李國棟. 大數(shù)據(jù)時代背景下的醫(yī)學(xué)信息化發(fā)展前景. 硅谷，2013,(19)：7-8.

[10] Donkor ES. Sequencing of bacterial genomes: principles and insights into pathogenesis and development of antibiotics. Genes (Basel), 2013,4(4):556-572.

[11] 耿直. 大數(shù)據(jù)時代統(tǒng)計學(xué)面臨的機(jī)遇與挑戰(zhàn). 統(tǒng)計研究，2014，31(1)：5-9.

[12] Coll F, McNemey R, Preston MD, et al. Rapid determination of anti-tuberculosis drug resistance from whole-genome sequences. Genome Med, 2015, 7(1):51.

[13] Coll F, Preston M, Guerra-Assun??o JA, et al. PolyTB: a genomic variation map forMycobacteriumtuberculosis. Tuberculosis (Edinb), 2014, 94(3):346-354.

[14] McShane H, Jacobs WR, Fine PE，et al. BCG: myths, realities, and the need for alternative vaccine strategies. Tuberculosis (Edinb), 2012, 92(3):283-288.

[15] Biketov S, Potapov V, Ganina E, et al. The role of resuscitation promoting factors in pathogenesis and reactivation ofMycobacteriumtuberculosisduring intra-peritoneal infection in mice. BMC Infect Dis, 2007, 7: 146.

[16] Davies AP, Dhillon AP, Young M, et al. Resuscitation-promoting factors are expressed inMycobacteriumtuberculosis-infected human tissue. Tuberculosis (Edinb), 2008, 88(5):462-468.

[17] Fischel-Ghodsian N, Prezant TR, Bu X, et al. Mitochondrial ribosomal RNA gene mutation in a patient with sporadic aminoglycoside ototoxicity. Am J Otolaryngol, 1993, 14(6):399-403.

[18] Daly AK, Day CP. Genetic association studies in drug-induced liver injury. Drug Metab Rev, 2012, 44(1):116-126.

(本文編輯：李敬文)

Precision medicine on tuberculosis diagnosis and treatment

LIUXu-hui,LUShui-hua.

DivisionofTuberculosis,ShanghaiPublicHealthClinicalCenter,Shanghai201508,China

LUShui-hua,Email:tubercle@shaphc.org

There is no doubt thatMycobacteriumtuberculosis, which acquired unique features and viability to survive under evolutionary selection for thousands of years, is the best practitioner of Darwinian evolution. Until now, humankind still can’t eliminate tuberculosis worldwide. For this purpose, we require a more thorough understanding of our old enemy. ‘Precision medicine’ comes along with the right opportunity for us to comprehend the mechanism of tuberculosis from more precise perspective, which is based on the development of genomics, data science and advanced information technology. This paper will discuss the applications of precision medicine concept in tuberculosis management.

Tuberculosis; Diagnosis; Individualized medicine

10.3969/j.issn.1000-6621.2016.03.002

201508 上海市公共衛(wèi)生臨床中心結(jié)核科

盧水華，Email: tubercle@shaphc.org

2016-01-10)