2018第三届国际精准医疗大会 P4 China

-会议内容-

集结号-中国的精准医学计划在行动！

------P4 China第三届精准医疗年会携精彩话题载誉归来，期待您的参与！

从2016年国家启动了精准医学研究的重点专项至今已达两年，第一批第一阶段的项目验收已经结束，翘首以盼的研究进展与阶段性成果也呼之欲出、等待揭晓。

主题为通过大队列、大数据与多组学技术研究突破，革新肿瘤防诊治的全周期，P4 China2018第三届国际精准医疗大会将于12月1-2日再度于北京盛大开启！两天三大会场精彩设置：队列与多组学转化研究论坛、精准医疗产业技术开发论坛，以及肿瘤精准诊断与用药研究论坛，分别围绕科研转化、技术开发、以及应用探索进行深入分享与探讨。

首批精彩议题与嘉宾抢先看

2016年、2017年 “精准医学研究”重点专项从代涛主任、到指南编制专家、到具体项目负责人等政策及科研代表，带来队列与多组学转化的最新成果与转化突破：

在队列与多组学转化研究论坛，您将收获学习到

中国精准医疗计划实施的最新进展与审评监管要点

国内万人大队列研究的最新成果与数据转化

如何将生物样本库与多组学科研向临床转化，加快应用

多组学研究的最新成果转化与应用突破

生信分析在多组学研究中的最佳实践

临床肿瘤专家、分子医学诊断专家，以及肿瘤学科科研PI汇聚，分享从肿瘤精准诊断到精准免疫治疗、靶向，与综合治疗联合用药的最新研究与应用实践：

在肿瘤精准诊断与用药研究论坛，您将收获学习到：

学习前沿技术（液体活检、人工智能、大数据挖掘与集成等）在临床肿瘤诊治的应用策略、医学解读与领先实践

追踪肿瘤免疫治疗的精准诊断与个体化用药的领先临床实践

学习肠道微生态基因与检测对于肿瘤治疗的作用与前沿应用

掌握新型生物标志物在肿瘤早筛、诊断、个体化用药、预后与复发监测中的发现与应用研究

大数据、液态活检、人工智能等技术开发领先企业技术与开发精英荟萃，畅聊产业开发的战略布局、开发进展以及技术难点解析：

在精准医疗产业技术开发论坛，您将收获学习到：

分子诊断试剂盒注册报证的政策法规追踪

突破蓝海，学习优秀企业临床级与消费级商业模式、市场趋势

掌握样本前处理及核酸提取的前沿技术、质控标准与规范

创新液体活检技术的突破与开发、转化进展

临床级与消费级基因测序的大数据发现与转化布局

中国精准医学研究专项进展

美国、英国、我国政府先后启动了精准医学相关科研项目的规划与部署。我国精准医疗计划更是被列入国家“十三五”科技发展重大专项，并上升为国家战略。

由于中国的国情、种族、发病病种等与英美国家的巨大的差异，中国在精准医疗领域有着“本土需求”。美国主要是围绕着基因组、蛋白组等方面的检测，也就是围绕分子生物学的特性，针对个体化的病理特征进行治疗；而中国所关注的是系统化的，全过程、全要素、全局性的对医疗过程和临床实践进行优化。

代涛

国家卫生健康委医药科技发展研究中心副主任

第一批第一阶段的项目验收已经结束，翘首以盼的研究进展与阶段性成果也呼之欲出、等待揭晓。专项工作也有了新的认识和发展计划。分管“精准医学研究”重点专项；负责政策与战略研究，成果转化相关工作的代涛主任，将在本届P4 China大会上，为大家带来“中国精准医学研究专项进展”，也可以探讨申报等问题。

大人群，大队列研究

当前医学面临的重大问题是复杂疾病，被称为“慢性病”的复杂性疾病如肿瘤、心脑血管疾病等威胁着人类健康。因为经济发展和生活方式差异，疾病谱发生改变，同一疾患不同病人的病理和疗效存在很大的差异，导致全球范围存在着治疗低效甚至无效的情况。

中国拥有丰富的患者资源，对于大队列研究具有得天独厚的优势。各种计划与研究项目正在开展：

1.  中国人群精准医学研究计划

精准医学针对个体的基因组和表型特点进行疾病防治，在形成基于个体基因组信息和疾病分子机制之后，可以进行准确预警和治疗。在大规模人群的多组数据基础上，对大量临床表型进行长期动态检测和分析确定。

中国首个人群深入研究重点部署项目——“中国人群精准医学研究计划”，在2016年于中国科学院正式启动，计划在4年内完成4000名志愿者的DNA样本和多种表现型数据的采集，并对其中2000人进行深入的精准医学研究。研究包括全基因组序列分析、建立基因组健康档案及针对重要慢性病的遗传信号开展预警和干预研究等。

曾长青

中国科学院北京基因研究所精准基因组医学重点实验室主任

创立于2014年的中科院精准基因组医学重点实验室是中国首个深入进行这方面研究的重点实验室。在本届P4 China大会上，该实验室主任、“中国人群精准医学研究计划”首席科学家曾长青主任将发表“CASPMI:中国人群精准医学计划实施进展”的演讲，细说中国人群精准医学计划实施进展的情况。

2.  肿瘤队列研究

随着精准医学在医药领域的不断升温，肿瘤精准医学也成为肿瘤研究的主要目标之一。

在我国，目前恶性肿瘤年新发病例达400多万，每年死亡人数约280万，因此通过精准医学应对恶性肿瘤是我国学者面临的重大挑战。而在临床诊疗上“粗线条模式”的时代正在终结，只有更加深入地了解肿瘤，并精准进行治疗，才是未来提高整体疗效的关键。而为了实现精准治疗，就需要大队列研究提供基础数据。

乔友林

中国医学科学院&北京协和医学院肿瘤研究所流行病学研究室主任

作为世界卫生组织（WHO）总干事癌症防治专家委员会中唯一的中国专家，中国的肿瘤流行病与预防学家、来自中国医学科学院/北京协和医学院肿瘤研究所流行病学研究室主任乔友林教授，将介绍中国肿瘤队列研究策略以及其工作的最新进展。

3.  罕见病临床队列研究

罕见病具有发病率低、种类繁多、难诊难治的特点,是当今医学的重大瓶颈问题。受限于患者人数少,罕见病的知识积累缓慢,科研和诊疗技术往往落后于常见疾病。我国是罕见病资源丰富的国家，但长期以来，罕见病研究资源分散,研究能力总体薄弱，临床诊治能力很不均衡，未能将罕见病资源有效转化为科研优势。

在2016精准医疗专项中，系统整合50种以上流行率相对较高、有良好研究基础的罕见病，特别是已经建立全国协作网络。通过建立全国统一的罕见病注册登记系统与样本库，整合临床诊疗信息，推动新时代环境下我国的罕见病诊疗与研究水平快速提升至国际一流水平。

张抒扬

中国医学科学院北京协和医院副院长兼临床药理研究中心主任

北京协和医院副院长张抒扬教授就是国家重点研发计划“罕见病临床队列研究”项目负责人。通过这次项目，张教授建立了150余种罕见病临床病例报告标准，针对80余种罕见病采集临床信息超过1.5万例。在本届P4 China大会上，张教授将发表罕见病疾病队列研究的最新进展的演讲报告，来探讨她在研究中的发现与成果。

4.  自然人群与临床队列研究

在精准医学和大数据时代的今天，大型人群队列研究成为流行病学研究的主旋律之一。人群队列研究由传统小样本队列发展到了当前的大型队列, 而构建大型人群队列的模式也在不断地演化。各组学、大数据科学、分子影像等新技术不断被纳入到人群队列研究中以回答不断产生的广泛科学问题，服务于疾病精准的预防、诊断和治疗。

自2016年首批精准医学研究专项启动至今，作为最早开展的重点专项“京津冀区域自然人群队列研究”受到万众瞩目。该研究计划由北京市、天津市、河北省多家体检中心合作完成，系统评估健康状况与常见高发慢性病如高血压、糖尿病、恶性肿瘤等的动态变化趋势，从而评估多种暴露因素对其发生发展的作用。

单广良

中国医学科学院基础医学研究所&中国协和医科大学基础医学院流行病学与卫生统计学系教授

此项研究的首席科学家，来自中国医学科学院基础医学研究所&中国协和医科大学基础医学院流行病学与卫生统计学系的单广良主任，将在本届P4 China大会上，针对自然人群与临床队列研究的最新进展与阶段性成果，分享他在研究中的设计思路与最新实践发现。

大数据的整合

队列研究是一种基于大数据的一种研究方式。在这个生命科学迈入大数据的时代，先进的、安全的大数据平台建设能够促进队列研究、支撑国家的精准医学计划，进而助力精准医疗的临床应用与普及。

1.  多组学数据库的建设

近几年来，以新一代测序仪和质谱仪等为代表的大型仪器设备，在基因组学和蛋白质组学分析中得到了广泛的应用，通过生成大规模数据实现了真正意义上的“组学”研究，并对学科发展产生着极其深远的影响。而数据库地建设，能将这类组学研究能更好地分类、分析疾病的原因与特征，从而系统地实现精诊疗。

赵方庆

中国科学院北京生命科学研究院“百人计划”研究员

随着2017国家自然科学基金申请项目评审结果公布，来自中国科学院北京生命科学研究所 “百人计划”、计算基因组学研究组组长赵方庆研究员的“生物信息学”项目成功入选。近年来，围绕着“计算基因学”研究方向，他建立了一系列原创性的生物信息学算法和工具。他将在P4 China大会分享“中国精准医学多组学的数据库平台建设”的研究报告，细说在数据库平台建设中的机遇与挑战。

2.  精准医疗大数据的中心建设

目前国内对临床研究数据规范化、标准化处理的经验在不断地积累，并依据和参考一系列的国际化标准。但目前仍然存在着数据标准不一致、各医院或研究单位数据不能集成共享等问题。高质量、大数量、良好结构化的医疗数据，才会对科研效率的提升和科研成果的产出有重要价值。

在2016精准医疗专项中，由伯晓晨教授所负责的精准医疗大数据中心的建设及其应用项目设立了中国第一个联合平台。它是在一个现有的基础平台之上增加了两个数据库，一个是疾病的数据库群，一个是基础组学的数据库群。通过所谓的数据汇交系统，实现数据的检索、展示、挖掘等等。

伯晓晨

军事科学院军事医学研究院研究员、博士生导师、科技处处长

在本届P4 China大会上，来自军事科学院军事医学研究院的伯晓晨研究员将发表精准医疗大数据的整合、分析与数据库建设演讲，将详细介绍为启动2016年精准医学专项而专门搭建的精准医学大数据管理和共享技术平台的建设的最新进展与应用。

高质量的科研级数据会对整个医疗行业将带来如下价值：支撑从RCT到RWS的扩展、推动中国指南的建设、辅助医生的诊疗、加速新药的研发等等，从而赋能临床医学与医疗。

其中，不可忽略临床生物样本库的规范化建设。生物样本库将为基因组学/表观型、代谢组学、蛋白质组学等领域提供丰富多样的生物样本信息和个人数据，使得科研活动中收集样本的时间大大缩短、成本节约，将在医学研究中发挥越来越重要的作用。其生成的大量数据，将对于临床资源的大数据挖掘与医学转化带来无限的潜力与应用可能。

应用研究突破

建立创新性的大规模研发疾病预警、诊断、治疗与疗效评价的生物标志物、靶标、制剂的实验和分析技术体系，作为本专项的目标之一，已有一些研究成果取得了可喜的进展。

1. 液体活检助力早筛

较高早期癌症治愈率激发早期诊断需求，早期筛查成为了所有人都想攻克的难题，也是目前还没法彻底解决的一个挑战。

DNA甲基化异常是肿瘤发生最常见的表观遗传变化之一，因其可能是肿瘤从癌前向癌症突变临界点转变的指标，能够解决其他任何一个技术没有办法解决的问题——器官的溯源，最终能解决癌症早筛面临的局限，成为行业研究的热点重点：

徐瑞华

中山大学肿瘤防治中心院长、所长

所以通过检测DNA特定位点甲基化水平，可以实现了对肝癌进行早期诊断及疗效和预后预测。这种方法能将肝癌的漏诊率降低一半以上，帮助医生发现更多的早期肝癌患者。徐瑞华作为中山大学肿瘤防治中心的院长，在这次P4大会上将发表关于“DNA甲基化液态活检的应用开发进展”，探讨如何通过检测DNA甲基化来早诊癌症。

2. 新型生物标志物的发现与应用

2型糖尿病实际上是一组“不明原因的”慢性高血糖综合症，表现为高度异质性的表型差异。可归纳为以“胰岛素分泌和作用降低”为特征的机理表型差异，以“糖脂代谢紊乱”为特征的代谢表型差异，以发生各种慢性并发症为特征的结局表型差异。

因此，每个糖尿病人的发病机理、代谢异常及各种并发症的发生情况不一致，对药物治疗的效果也不一样。与异质性的表型差异相关的生物标志物已成为疾病精准诊断和治疗的基础，被视为个体化诊疗靶标的关键。

杨金奎

首都医科大学附属北京同仁医院内分泌科主任

所以，应当从发病机理、代谢异常及并发症发生相关的分子标志物入手，探索糖尿病个体化诊疗靶标。杨金奎作为首都医科大学附属北京同仁医院内分泌科主任，负责2016精准医疗专项中“糖尿病个体化诊疗靶标的发现与应用”，将在本次大会上发表项目的最新进展。

-主办方介绍-