□ 本报记者 王 甜
遗传风险、环境暴露与疾病有怎样的关系？队列研究可以给你答案。9月16日，2023队列研究及精准医学转化学术论坛暨第三届因美纳NGS大会在南京召开。会议由南京医科大学、基因测序和芯片技术的领导者因美纳与Nature Research Custom Media等共同举办，超过30名国内外主要队列研究学者、院士聚焦国际前沿的队列研究及精准医学转化实践经验，探索我国队列研究的发展路径。
我国具有开展大规模人群队列研究的独特优势
队列指具有共同经历、共同暴露于某因素或共同具有某特征的一组人群，如职业队列、吸烟队列、学生队列等，在流行病学中，用以表示一个特定的研究人群。队列研究是一种常用的探讨疾病病因的观察性分析性流行病学研究方法，由因溯果，主要集中在生物医学与临床科学、健康科学、心理学等研究领域。
自本世纪初美、英、日、法、德、中等6国科学家共同协作完成人类基因组计划以来，以发达国家为代表的全球主要经济体持续加大对大规模人群队列研究的投入和支持。与此同时，过去25年间基因测序技术的高速发展，以及与大数据科学的交叉应用，使大规模生物信息数据分析研究成为可能。
中国是全球最早启动精准医学和队列研究的国家之一，“十三五”以来，中央以及各省市持续投入推动中国队列研究以及精准医学发展，包括推动了百万量级的健康人群队列研究以及众多重大疾病专项队列研究。南京医科大学校长胡志斌教授介绍，“我国人口基数大，民族多样性丰富，地区差异明显，疾病谱复杂，具有开展大规模人群队列研究的独特优势。”
随着中国队列研究的发展，当前学界对多学科多中心协作、标准体系统一、生物样本数据共享等下一阶段问题给予了更多关注。以中国慢性病前瞻性队列、泰州队列、江苏出生队列等为代表的大规模人群队列研究项目均取得了重要进展，这为制定符合我国国情的疾病防控对策提供了新思路与科学依据，也为全球队列研究提供了“中国样本”。
服务“一老一小”，为健康命题提供科学证据
当前，出生缺陷已成为我国新生儿死亡的首要因素，不仅严重危害新生儿健康，也给无数家庭和社会造成巨大负担。为提升出生人口质量并为相关策略的制定提供科学依据，国内出生队列研究在过去10年间陆续兴起。
在新生儿出生缺陷中可明确遗传诊断的约占30%。危重症患儿遗传病表型可能在早期还没出现，或者并不典型，还有可能被其他临床症状所掩盖，这些都给遗传病因的明确诊断带来阻碍。作为“新生儿基因组计划”的发起人，复旦大学附属儿科医院副院长周文浩教授表示：“在实践中，我们尤为关注整合多维度表型和基因型数据，争取在‘多组学’模式的遗传病诊断研究方面取得突破。表型特征的精细挖掘和潜在遗传致病位点的明确可提高遗传病诊断的概率，并最终可推动临床诊断水平的提升和治疗方案的完善。”
中国科学院上海营养与健康研究所研究员汪思佳解释了如发旋和指纹等一系列表型差异背后的相关研究，“我们知道，先天性遗传病患者的外貌特征可能会不太一样，其中面部特征是最受关注的，这或许可以帮助临床医生实现疾病诊断。目前，我们也正另辟蹊径在做肤纹研究。希望能够通过以基因检测为代表的技术手段，通过外貌特征的表型、分子表型等来完成辅助诊断、辅助筛查。”
应对人口老龄化已成为医学健康问题的重大命题。与会专家表示，基于队列研究的成果将为应对人口老龄化和慢性疾病带来的健康挑战提供重要价值，同时也能够科学保障可持续的医疗保健支出。
作为中国老年健康生物标志物队列项目的带头人，中国疾病预防控制中心副主任施小明研究员坦言：“当前，我国人口老龄化形势突出，且老年人口多种慢性病共存比例达75%，为社会和公共服务带来一系列挑战。老龄人群健康问题的研究需要深入探究遗传学机制，希望通过对全国代表性队列和重点地区数据的分析研究，为健康老龄化的推进提供科学证据。”
多组学大数据为队列研究指引新的方向
近年来，多组学大数据极大地推动了健康和疾病研究领域新的发现和突破，如何更好地将前沿技术和临床问题结合起来，开展基于队列的前瞻性组学研究，将队列研究最新研究成果快速转化服务精准医学，成为亟待解决的问题。
“队列研究的暴露因素从过去的职业、环境、饮食等因素扩大到包括遗传、行为、心理、社会、生态等，随访方法从传统的招募个体常规登记，发展到与现代医疗、社会保险体系、公共安全体系以及生命统计和疾病监测体系的联网。”南京医科大学公共卫生学院流行病学系戴俊程教授介绍，此外，随访的内容不断丰富，由早期简单的问卷发展到包括临床体检和生化指标检测，近年已发展到分子水平乃至基因水平检测，而最新提出的以大型队列为基础建立“生物银行”的概念，已成为目前国际上伴随队列研究的流行趋势。
英国生物样本库作为全球启动最早、规模最大、样本最全、开放程度最高的“典型范本”，已实现深度分析、数据共享，成功对接医学研发。英国剑桥大学Emanuele Di Angelantonio教授在精准医学和队列研究领域拥有长达10年的丰富经验，他表示：“英国生物样本库集合了来自政府资助、科研机构和产业基金等各方的力量，其特有的开放性，为研究人员提供了独特的价值——既能提供数据来指导实践，又能促成新的病因学见解，使得科研‘大数据’被不断刷新。”在他看来，对于学术界和产业界而言，产学研全链路、全体系的合作是非常重要的，其中离不开信息和数据的共享，“期待中国的队列研究能够与其他国家的生物样本库进行合作，这也可能是当前推动精准医学、推动价值转化的一个大趋势。”
与会的国内外研究学者表示，身处学科交叉、技术融合和平台共享等理念实践的前沿，以队列研究为代表的科研项目将进一步增进国际交流与合作，不断驱动生物医学领域更深层次的科学进步。