精准医学和大数据时代对肝癌临床研究的认识_沈锋_程张军
沈锋 精准打击癌中之王
精准打击癌中之王沈锋沈锋荣获2020年度何梁何利基金“科学与技术进步奖”。
|人物|◎编辑|任红雨肝癌被称为“癌中之王”。
沈锋带队建立了国际首个肝内胆管癌的个体化预后评分体系，并将其做成列线图。
借助此图，只需知道患者的7个参数，就能算出其术后的生存概率，用以指导个体化治疗。
“如果能做到预测一小类甚至每一位病人的疗效，就可以有针对性地为病人选择手术或者比手术更合理、更有效的治疗方法。
”我国是肝癌高发国，全世界超过一半的肝癌发生在中国。
肝癌的恶性程度高、预后差，被称为“癌中之王”。
“我该怎么办？”从医35年，无数肝癌患者问过沈锋这个问题，这位海军军医大学第三附属医院主任医师、教授也回答了无数次。
信心，是沈锋最想传递给患者的。
支撑这份信心的，是他独到的治疗理念：因病而医。
多年来，沈锋在中国科学院院士吴孟超的悉心指导下，创建了行之有效的个体化肝癌治疗决策方法，对肝癌实施“精准打击”，有效推动了肝癌治疗的进步。
近日，沈锋荣获2020年度何梁何利基金“科学与技术进步奖”。
“经过几代研究者的不懈努力，我国肝癌外科治疗技术取得了长足的进步。
不过近年来，虽然外科技术发展很快，但疗效的提升却不如预期。
未来，我们仍将继续努力。
”走下颁奖台，沈锋对记者说。
随着精准医学理念的兴起，医学界逐渐认识到，患者的个体差异是导致同一种治疗方式，疗效差异巨大的原因之一。
如果能在合适的时机，给予患者“量体裁衣”式的个体化治疗，就能取得更好的效果。
“如果把肝癌治疗的全过程比作马拉松，后半程我们已经跑得非常快了，但整体速度还是提不上去，那么是否可以从起跑阶段找找原因？”沈锋说。
一般治疗肿瘤是依照“分期治疗”的原则来选择治疗方法的，比如国际经典的TNM分期（国际上最通用的肿瘤分期系统）。
不过，这些分期只能预测某种治疗方式对某一大类病人可能的疗效，而实际上同一大类患者之间，其疗效存在着较大的个体差异。
“如果能将分期细化，做到预测一小类甚至每一位病人的疗效，就可以有针对性地为病人选择手术或者比手术更合理、更有效的治疗方法。
用大数据理清肝癌诊疗研究思路
用大数据理清肝癌诊疗研究思路原发性肝癌（primary liver cancer，PLC）简称肝癌，是全世界范围内常见的消化系统恶性肿瘤。
根据 GLOBOCAN 2018 公布的新数据，全球肝癌的年新发病例数达到 84.1 万人，居于恶性肿瘤第 6 位，死亡 78.2 万人，居于恶性肿瘤的第 2 位。
原发性肝癌在我国尤其高发，是第4 位的常见恶性肿瘤和第 2 位的肿瘤致死病因。
我国人口仅占全球的 18.4%，可是肝癌年新发病例达到46.6 万人，死亡 42.2 万人，分别达到全球的 55.4% 和 53.9%。
总体上讲，肝癌的预后很差，发病率与死亡率之比达到 1：0.9；在北美国家和地区 5 年生存率 15%~19%，而在我国仅为 12.1%；肝癌严重地威胁我国人民的生命和健康。
肝癌常常起病隐匿，临床症状不典型，大多数肝癌患者确诊时已经达到中晚期，肝癌的诊疗应是多学科和多种方法共存，而现有的以治疗手段的分科诊疗体制与按照病种或机体系统实现有序规范的治疗之间存在矛盾，虽然目前强调的多学科诊疗团队（MDT）模式让患者更好地受益，但仍不能完全满足肝癌的诊疗需求，还有医疗资源不足、分布不均、患者数量大等问题，也使部分患者失去了好的治疗时机和机会。
随着当今科技的高速发展，大数据、人工智能在肝癌诊疗中逐渐兴起，基于大数据、人工智能的肝癌临床决策支持系统让更多患者更好地受益。
临床决策支持系统（CDSS）是一种利用人机交互方式改善和提高临床决策质量和效率的系统，可提供高质量、规范化、个性化的医疗决策辅助功能，从而提高医院的疾病治疗水平、缓解医疗资源的失衡问题。
大数据技术将使临床决策系统更加智能。
1.大数据在未来肝癌筛查、诊断中的作用肝癌常常起病隐匿，临床症状不突出、不典型，大多数肝癌患者确诊时已经达到中晚期，早发现、早治疗显得尤为重要。
目前大家公认的肝癌高危人群主要有乙型肝炎病毒（hepatitis B virus，HBV）和/或丙型肝炎病毒（hepatitis C virus，HCV）感染、长期酗酒（酒精性肝病）、非酒精脂肪性肝炎、食用黄曲霉毒素污染的食物、血吸虫病等多种原因引起的慢性肝病以及有肝癌家族史的人群。
精准医学在癌症治疗中的应用
精准医学在癌症治疗中的应用随着生物科技快速发展，精准医疗逐渐成为癌症治疗的一大趋势。
精准医疗是一种个性化治疗方法，它能够根据患者的基因信息来制定个性化的治疗方案，让每位患者都能得到最适合自己的治疗。
一、什么是精准医疗精准医疗是以患者个体的遗传变异为基础，结合大数据分析和人工智能等技术，实现个性化预防、诊断和治疗的新型医疗模式。
它与传统的“一刀切”治疗方法相比，能够更加精细地定位病变，制订出更加个性化的治疗方案，可以大大提高治疗的效果和减少治疗的副作用。
二、精准医疗在癌症诊断中的应用在癌症的早期诊断中，精准医疗有着重要的作用。
传统的癌症诊断方法主要是通过临床观察和影像学检查来进行诊断，但是这种方法存在局限性。
因为一些肿瘤的病灶比较小，容易被忽略，导致误诊或漏诊。
而且，癌症本身的异质性很高，不同患者之间也存在很大的差异。
如果能够结合分子和基因分析等方面的信息，制定出更加个性化的诊断方案，就可以更好地提高诊断的准确性。
三、精准医疗在癌症治疗中的应用精准医疗在癌症治疗中广泛应用于基因突变与药物的关联、分子标记物的筛选、肿瘤免疫治疗等方面。
基因突变与药物的关联是精准医疗在癌症治疗中的核心。
在过去，患者的癌症治疗主要是通过化疗、放疗等方法，这些治疗方法不仅毒副作用大，而且疗效不尽如人意。
精准医疗可以通过对患者的肿瘤进行切片检测，找到癌症发展的特异性基因，通过基因治疗来实现治疗的效果。
目前，精准医疗已经应用在治疗乳腺癌、肺癌、淋巴瘤、结直肠癌等多种癌症中，取得了显著的疗效。
分子标记物的筛选通过分析癌症细胞的分子特性，筛选出与肿瘤相关的分子，在治疗中起到了非常重要的作用。
例如，HER2基因在乳腺癌中的高表达与预后密切相关，而针对HER2的药物三阳霉胺可以极大地提高治疗效果；EGFR突变在肺癌患者中的表现也颇为显著，一些针对EGFR的靶向药物如格列卫、厄洛替尼等在治疗中也取得了不错的效果。
这些分子标记物的筛选和定位，为癌症的治疗提供了精准而有效的依据。
基于大数据的恶性肿瘤研究挖掘潜在治疗机会
基于大数据的恶性肿瘤研究挖掘潜在治疗机会近年来，恶性肿瘤成为世界范围内的一大健康难题。
随着科技的不断发展和大数据的广泛应用，基于大数据的恶性肿瘤研究成为了一个备受关注的领域。
本文将探讨大数据在恶性肿瘤研究中的应用，以及如何通过挖掘大数据来发现潜在的治疗机会。
一、大数据在恶性肿瘤研究中的应用1.病例数据的整合和分析大数据技术使得病例数据的整合和分析变得更加高效和准确。
通过整合多个医疗机构和研究机构的数据，可以构建一个庞大的数据库，包含了大量的患者信息、病理检测结果、药物治疗方案等数据。
研究人员可以利用这些数据来研究不同类型的恶性肿瘤，了解其发病机制、疾病进展规律等重要信息。
2.基因组数据的分析恶性肿瘤的发生与基因组异常密切相关。
大数据分析可以帮助研究人员快速而准确地分析大规模的基因组数据，识别出与肿瘤发生、发展相关的关键基因和突变。
这些关键基因和突变的发现有助于揭示肿瘤的生物学特征和分子机制，为新药开发提供指导。
3.临床试验数据的挖掘临床试验是评估新治疗方法或新药物疗效和安全性的重要手段。
大数据分析可以帮助研究人员挖掘已有的临床试验数据，发现隐藏在数据中的潜在治疗机会。
通过对大量病例的纵向观察和统计分析，可以发现特定患者亚群体在某种治疗方案下有更好的预后效果，进而为精准医疗和个体化治疗提供依据。
二、通过大数据挖掘潜在的治疗机会1.个体化治疗策略的制定恶性肿瘤的类型繁多，不同肿瘤的治疗效果存在差异。
大数据分析可以通过对大量病例的深入挖掘，找出特定肿瘤亚型在某种治疗策略下的显著疗效。
通过建立预测模型，可以根据患者的基因组信息和临床特征，为每个患者制定个体化的治疗策略，提高治疗效果。
2.新药发现和药物再定位大数据分析可以帮助研究人员发现新的治疗目标和筛选具有潜在疗效的药物。
通过分析大规模的基因组数据和药物相关性信息，可以找到与恶性肿瘤相关的潜在靶点，并寻找已有的药物中有潜力的复合物或分子，用于新的药物开发或药物再定位。
精准医学在肿瘤诊疗中的应用
精准医学在肿瘤诊疗中的应用近年来，精准医学在肿瘤诊疗中的应用越来越广泛。
精准医学是指通过基因检测、大数据分析等手段，对个体的疾病进行精准诊断和治疗。
在肿瘤领域，精准医学的应用已经从理论阶段进入了实践阶段，为肿瘤患者提供了更加个性化、精准化的治疗方案。
一、基因检测在肿瘤精准医学中的应用基因检测是肿瘤精准医学中的重要手段之一。
通过对肿瘤患者的基因组进行检测，可以了解患者的基因突变情况，预测患者的肿瘤发展趋势，制定更加个性化的治疗方案。
不同的基因突变对肿瘤治疗的影响不同，有些基因突变甚至能够决定某些药物的疗效。
因此，基因检测在肿瘤精准医学中的应用非常重要。
二、肿瘤大数据在精准医学中的应用除了基因检测外，肿瘤大数据也是肿瘤精准医学中的重要手段之一。
随着科技的不断发展，医疗领域的数据也在不断积累。
这些数据可以通过大数据分析技术，结合人工智能技术，对肿瘤患者进行精准诊疗。
医疗领域的大数据可以包括患者的基因信息、病理报告、影像资料、化验报告等多种数据类型，这些数据的综合分析可以为肿瘤患者提供更加精准的诊疗方案。
三、肿瘤精准医学在临床中的应用在临床应用中，肿瘤精准医学可以帮助医生更加精准地判断患者的病情，制定更加个性化的治疗方案。
例如，对于一些突变基因表达异常的患者，可以针对性地选择相应的靶向药物进行治疗。
同时，对于肿瘤的手术、化疗、放疗等治疗方案的选择也可以更加个性化、精准。
此外，肿瘤精准医学在肿瘤预后和转归方面也有着重要的应用价值。
通过对患者的基因信息、临床表现、病理学等多方面的信息进行综合分析，可以预测患者的肿瘤发展趋势、预后情况。
这样可以帮助医生更加精准地制定治疗方案，同时也可以帮助患者更好地面对肿瘤治疗的挑战。
四、肿瘤精准医学的未来发展作为医学领域的一大热点，肿瘤精准医学的未来发展前景非常广阔。
随着科技的不断进步，将会有越来越多的技术进入肿瘤精准医学领域。
同时，人工智能、大数据、基因编辑等技术的发展也将进一步推动肿瘤精准医学的发展。
理解大数据促进医疗与健康——数据决策
4.3.2 曲面立体表面的点
① 点 N 的水平投影n 与最左素线AB 的水平投影a(b) 重合, 点 N 的侧面投影n″在 最左素线AB 的侧面投影a″b″ (即轴线) 上。由于点N 在左圆柱面上, 所以n″为可 见, 如图4-8 (c) 所示。
② 作出素线CD 的三面投影, 根据直线上取点的 方法求得m 和m″, 并可判定半圆柱 面上 M 点的侧面投影m″为可见, 如图4-8 (c) 所示。
4.3.2 曲面立体表面的点
③ 如图(b)所示, 在圆锥表面 上, 过点 L 作圆 (过 L 的纬 圆)。 在正面投影中,过点 (1') 作水平线, 与转向轮廓 线交于点2'、3', 则2'3'为辅 助水平圆的正面投影。 在水 平投影上, 以r 为圆心, r2为 半径画圆, 此圆为辅助圆的水 平投影, 由 (1') 求得水平投 影1, 同时求得1″。 侧面投 影1″为不可见。
Big Data
一、精准医疗
手术 放疗化疗 靶向免疫治疗
找到基因突变靶标 药物精确打击 精确追踪效果
Big Data
传统方式与精准医疗治疗方式
二、 超级大数据的最佳伙伴——搜索
循证医学运动之前的医学实践受到了医学研究成果缓慢低效的传导机制 的束缚。据美国医学协会的估计，“一项经过随机控制试验产生的新成果应 用到医疗实践中，平均需要17年，而且这种应用还非常参差不齐。”
Big Data
一、精准医疗
Big Data
一、精准医疗
Big Data
癌症：按照平均 寿命74岁计算， 每一个人一生中
患恶性肿瘤的机 率是22％。
一、精准医疗
精准医疗应用于癌症:
精准诊断
基于大数据的恶性肿瘤研究从信息中挖掘新知识
基于大数据的恶性肿瘤研究从信息中挖掘新知识近年来，随着大数据技术的发展和应用，它已经在各个领域展现出巨大的潜力和价值。
在医学领域，大数据的应用也逐渐得到重视，特别是在恶性肿瘤研究中，大数据技术为挖掘新知识和提供更精确的患者管理方案提供了新的途径。
本文将探讨基于大数据的恶性肿瘤研究如何从信息中挖掘新知识，以提升临床治疗和预后评估的水平。
一、大数据在恶性肿瘤研究中的应用大数据是指规模庞大、类型多样且指标复杂的数据集合，采用计算机技术和算法来快速处理和分析这些数据，从中挖掘出有用的信息和知识。
在恶性肿瘤研究中，大数据可以应用于以下几个方面：1. 患者基因组学数据分析大数据技术可以帮助研究人员对恶性肿瘤患者的基因组数据进行高效分析。
通过对大量患者基因组数据的整合和比对，可以发现恶性肿瘤相关的突变基因和通路，进一步了解肿瘤发生发展的机制，并为个体化治疗提供依据。
2. 病理学数据挖掘恶性肿瘤的病理学数据包括病理报告、组织切片图像等。
利用大数据技术，研究人员可以对大量的病理学数据进行自动化处理和分析，提取出有用的特征信息。
这些特征信息可以用于肿瘤分型和分级，为医生制定治疗方案和评估预后提供参考。
3. 医学影像数据处理医学影像数据在恶性肿瘤的诊断和治疗中起到至关重要的作用。
大数据技术可以帮助医生对大量的医学影像数据进行自动化的处理和分析，提取出恶性肿瘤的形态学、结构和功能特征，辅助医生做出准确的诊断和治疗决策。
二、基于大数据的恶性肿瘤新知识挖掘1. 突变基因发现通过对大规模基因组数据的分析，可以发现恶性肿瘤中的突变基因。
这些突变基因对于肿瘤的发生、发展和转移具有重要的影响。
利用大数据技术，可以从海量的基因组数据中挖掘出潜在的突变基因，为肿瘤研究和治疗提供新的靶点和策略。
2. 肿瘤异常信号通路分析恶性肿瘤的发生发展与许多异常的信号通路密切相关。
大数据技术可以帮助研究人员对大规模的信号通路数据进行分析和挖掘，发现肿瘤相关的异常信号通路，为肿瘤治疗和预后评估提供指导。
基于医学大数据的肝癌智能预警模型设计
基于医学大数据的肝癌智能预警模型设计随着医疗技术的快速发展和数据采集与存储能力的增强，利用医学大数据进行肝癌智能预警已经成为可能。
肝癌是一种常见的恶性肿瘤，早期诊断和治疗对于提高患者生存率至关重要。
因此，设计一种基于医学大数据的肝癌智能预警模型对于肝癌的早期识别和干预具有重要意义。
为了构建可靠的肝癌智能预警模型，首先需要收集大规模的医学数据。
这些数据包括患者的基本信息、病史、影像学检查结果、实验室检查结果、遗传信息等。
这些数据将成为训练模型的基础，通过分析这些数据来寻找与肝癌相关的特征和模式。
在数据预处理阶段，需要对收集到的数据进行清洗和整理。
这包括处理缺失值、异常值和重复值，同时对数据进行归一化或标准化，以确保数据的可靠性和一致性。
在清洗完毕后，还需要对数据进行特征选择和降维操作，以减少模型的复杂性和冗余信息。
接下来，需要根据清洗后的数据构建合适的预测模型。
常用的预测模型包括逻辑回归、支持向量机、决策树和随机森林等。
这些模型可以用来寻找与肝癌相关的特征和模式，并从中提取有价值的信息。
在模型构建完成后，需要对模型进行评估和优化。
评估模型的性能可以通过各种指标如准确率、召回率、精确度和F1-score等来衡量。
通过交叉验证等方法，可以提高模型的稳定性和泛化能力。
如果模型的性能不理想，可以通过调整模型参数、增加训练样本数量或使用其他算法来进行优化。
除了预测模型，还可以利用人工智能技术，如深度学习和神经网络等，构建更复杂和高效的肝癌智能预警模型。
这些模型可以通过学习大规模医学数据中的特征和模式来提高肝癌的识别准确性和预测能力。
在模型的实际应用中，为了提高肝癌智能预警模型的可用性和实用性，还需要与临床实践相结合。
这意味着将设计的模型与医生的专业知识和经验相结合，以确保预警结果的可靠性和准确性。
同时，还可以将预警模型与电子病历系统等医疗信息系统进行集成，以提供更便捷和即时的预警服务。
总结而言，基于医学大数据的肝癌智能预警模型设计具有重要的临床意义。
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述评文章编号：1005-2208（2016）06-0599-04DOI:10.7504/CJPS.ISSN1005-2208.2016.06.03精准医学和大数据时代对肝癌临床研究的认识沈锋，程张军【摘要】肝细胞癌（HCC）是严重危害我国人民身体健康的重大恶性疾病。
为提高疗效和改善预后，需要以精准医学为理念、以大数据为支撑，更加全面深入地认识HCC的分子本质，揭示HCC的驱动基因和分子，实现HCC的精准诊断和分子分型，全面评价现有的治疗方案，推动制定新的分期方案和临床实践指南，探索出适合国人特点的HCC规范化、个体化综合治疗新策略。
【关键词】精准医学；大数据；肝细胞癌；临床研究中图分类号：R6文献标志码：CClinical research for hepatocellular carcinoma：opportunities and challenges in the age of precision medicine and big data SHEN Feng，CHENG Zhang-jun. Department of Hepatic Surgery，the Eastern Hepatobiliary Surgery Hospital，the Second Military Medical University，Shanghai200438，ChinaCorresponding author：SHEN Feng，E-mail：shenfengehbh@ Abstract Hepatocellular carcinoma(HCC)is one of the most common malignancy in China.In the age of precision medicine and big data，to improve the treatment and prognosis of HCC，the clinical research must aim to reveal the molecular nature of HCC，characterize drive genes involved in the carcinogenesis of HCC，and achieve precise diagnosis and molecular subtyping of HCC.Further more，the present treatment protocols for HCC should be evaluated fully and staging system as well as clinical practice guideline should be updated to develop new standardized，individualized and comprehensive therapy strategies for HCC patients in China. Keywords precision medicine;big data;hepatocelluar carcinoma;clinical research肝细胞癌（hepatocellular carcinoma，HCC）是严重危害我国人民身体健康的重大恶性疾病，每年新发例数和死亡例数均占全球的50%以上［1］。
近20年来，尽管HCC的总体诊疗水平明显提高，但病人总体存活率的改善却不尽人意。
究其原因，早期诊断困难、复发和转移以及肿瘤异质性等是阻碍预后进一步提高的瓶颈。
随着人类基因组的初步解读和大数据分析工具的出现，精准医学的理念应运而生。
按照美国国家卫生研究院（NIH）的解释［2］，精准医学是考虑到每个人遗传背景、环境因素和生活方式等个体化差异的新兴医疗方式，其实质是通过全面认识疾病的本质实现“量体裁衣”式的个体化医疗；精髓在于合适的时间给予合适的治疗并实现数据共享和治疗个体化；要义在于对罹患风险的精准预测、对疾病的精准诊断和分类、及时精准的治疗、对疗效和预后的精准评估和预测。
精准医学理念的提出，对我国HCC的防控提出了更高的要求，也为我国未来肝癌的临床研究指明了目标和方向。
1HCC的精准预防迄今为止，人们对于HCC发生的遗传学背景以及触发“炎-癌”转换的始动因素知之甚少。
因此，如何有效地预防HCC仍然是困扰肝脏外科医生的一大难题。
目前，已知的HCC主要流行病学危险因素包括乙型肝炎病毒（HBV）和丙型肝炎病毒（HCV）感染、肝硬化、黄曲霉素暴露、老年、男性等，对此类易感人群的筛查主要依赖B超检查以及甲胎蛋白（AFP）、AFP-L3、异常凝血酶原(DCP)、高尔基体糖蛋白73（GP73）等血清标记物的监测等，但对于导致HCC发生的内在遗传学背景则缺乏了解，因而无法做到真正意义上的预防。
新近的一项研究利用全基因组测序技术发现，HBV相关性HCC病人中Wnt/β-catenin和JAK/STAT信号通路存在高频突变，可能是发生HCC的重要驱动因素［3］，但要想达到BRCA1/2基因突变那样之于乳腺癌易感人群的早期预警作用［4］，仍需要广泛而深入的研究。
实际上，肿瘤的发生和发展是一个多基 本文摘自实用中医药杂志因、多因素、多步骤的复杂过程，这就需要我们对可能导致HCC 发生的每一个环节包括分子诱因、易感因素、环境因素、生活方式以及个体的精神心理状态等进行综合考量和个性化评估，进而对不同个体的HCC 罹患风险进行精准的预测。
目前，还没有针对HCC 高危人群进行有效早期预警和早期诊断的系统方案。
未来，利用基因组学、转录组学、蛋白组学或代谢组学等组学技术，通过大样本临床验证，绘制出HCC 的基因组图谱，将使我们更加深入地了解HCC 的本质。
结合大数据的分析方法，鉴定出有效的HCC 发病驱动基因和分子，揭示HCC 发生发展过程中的重要分子事件，筛选出潜在的治疗靶标，对具有家族史、HBV 感染、高发地区生活史等易感人群进行筛查，从而及时地制定相关的干预措施，并开发出有效的预防药物，阻断HCC 发生和发展的进程。
2HCC 的精准诊断和分型HCC 治疗方法的精确选择有赖于HCC 的精准诊断，尤其是结合了分子分型、环境和生活方式等个体因素的诊断信息。
随着医学影像学技术的发展，利用超声、CT、MRI 等检查，结合AFP 等分子标记物检测，必要时辅以细针穿刺细胞学检查，现阶段对HCC 的临床诊断并不困难。
然而，不同个体的HCC 具有不同的遗传背景、病理类型、分化状态和基因表达谱，即使是同一个体HCC 内部也存在不同生物学行为的细胞亚群。
这种高度异质性决定了不同个体HCC 生物学行为和对同一治疗的反应性的差异，进一步造成了预后的不同。
不仅如此，笔者单位通过对1996—2010年前来就诊的近5000例HCC 病人的临床资料进行回顾性研究发现，我国HCC 的分布具有明显的地域特征，东部沿海地区明显高发且预后较差，提示除上述因素外，环境因素及生活方式的不同也会影响HCC 的预后。
因而对所有临床分期相同的HCC 进行“一刀切”式的治疗和监测策略将难以收到令人满意的疗效。
新形势下，需要建立系统的HCC 分子分型，同时根据分子分型制定个性化治疗方案，避免无效治疗。
美国癌症基因组图谱（TCGA ）项目组对295例胃癌病人的生物样本进行基因芯片、全外显子组测序和microRNA 测序等，通过对所获得的生物信息学的数据进行聚类分析，根据不同的分子特征将胃癌分为包括EB 病毒（EBV ）感染型、基因组稳定（GS ）型、微卫星不稳定（MSI ）型和染色体不稳定（CIN ）型等4个亚型［5］。
这些亚型表现出显著差异的基因组特征，加深了人们对胃癌分子基础的认识，结合其相应的组织病理学特征，将有助于指导靶向药物的研发和针对这些特定胃癌亚型进行个体化治疗。
该项研究对HCC 的精准诊断和分型具有良好的启示作用。
为达到个体化医疗的目标，今后必须通过结合临床分型、组织病理学分型和分子分型，结合病人的病因学、环境因素及生活方式等大数据，对HCC 进行更为精准的诊断和分型，将有助于精确选择合适的治疗决策，提高个体化靶向治疗的反应性和降低耐药性。
3HCC 的精准治疗现阶段，HCC 的治疗手段主要依靠外科手术如肝移植和肝切除等，辅以消融、经导管动脉化疗栓塞（TACE ）、放化疗以及生物治疗等综合治疗。
临床用来指导肝癌治疗的分期系统较多，如奥田邦雄（Okuda ）、意大利肿瘤计划（CLIP ）、巴塞罗纳（BCLC ）及TNM 分期等，这些分期系统对治疗方法的选择和预后预测具有一定的指导作用。
但每一种分期系统都有各自的优缺点，尚没有一种分期系统能综合考虑肿瘤部位、肿瘤生长速度、细胞形态、分化情况及病人的年龄、免疫状态及背景肝病等因素，从而不能做到对每一例病人精确分期。
这些都是影响治疗决策和HCC 预后的重要因素。
更为关键的是，上述分期指南系统都是基于各自国家和地区大样本人群随访的结果，考虑到我国大多数病人具有慢性乙型病毒性肝炎背景，且遗传背景、环境因素和生活方式也有所不同，故不能全盘套用。
以目前采用较为广泛的BCLC 分期为例，在中国的应用表明其仍有诸多亟待完善之处。
首先，BCLC 没有考虑肿瘤的位置，这是判断HCC 可切除性的基本要素，临床实践证明，即使肿瘤较大，若位置合适仍能保证R0切除而提高存活率；其次，BCLC 建议只对极早期或部分早期HCC 行肝切除，但笔者单位的资料显示，选择性地对某些中晚期HCC 病人行肝切除也有良好的存活率［6］；此外，BCLC 等指南没有考虑到序贯治疗及联合治疗策略，例如对于某些预计残肝体积不足的巨块型HCC，实施序贯TACE 及门静脉栓塞（PVE ），使健··600syzyaozz@实用中医药杂志投稿邮箱侧肝脏代偿性增生，达到肝切除的目的，提高了HCC切除率，取得了令人满意的疗效。
除手术治疗外，BCLC指南对于一些新的治疗方法也没有加入，比如研究显示90Y微球和125I粒子植入对某些难以切除的HCC也能起到较为理想的疗效。
上述分期系统的种种缺陷不一而足。
新形势下，当务之急是国内同道通力合作，通过多中心、大样本、长期随访研究获得的大数据，按照循证医学的要求，客观全面地评价治疗方案，尽快制定出中国自己的HCC分期系统和临床实践指南。
在此基础上，将个体化的分子生物学信息、流行病学危险因素与临床病理学因素相结合，进而探索出适合国人特点的规范化、个体化综合治疗新策略，实现对HCC的精准治疗。
4HCC预后的精准预测HCC的预后预测非常重要，它不仅影响医生的治疗决策，还影响病人的未来规划。