过去几年中，精准医疗已成为医疗领域最热门的话题之一，即根据患者的异质性采取个性化治疗；其精髓在于，“一种医疗”并不适用于“所有人”。2015年1月底，美国总统奥巴马宣布开展精准医疗计划，推进利用“大数据”实现个性化医疗，使精准医疗不再遥远。
精神科领域的精准医疗同样值得期待。DeLisi LE等针对近期精神分裂症精准医疗的进展进行了回顾，文章发表于3月《Current Opinion in Psychiatry》。
遗传标记物
近期全基因组关联研究（GWAS）发现，精神分裂症患者家族内的若干遗传变异可在一定程度上升高精神分裂症的发生风险，相关独立位点的数目已多达108个。尽管每个单独位点的变异仅会轻度升高风险（最高2%），但若同时发生，叠加后的风险升高则较为可观（约7-9%，数据来自2015年世界精神病学遗传学大会）。最近，上述计算方式已被开发为多基因遗传风险评分，用于检测那些可作为生物标记物的疾病特征，如脑结构及功能。
然而对于精神分裂症而言，这种预测却不够敏感，假阳性率过高使其无法成为有效的预测手段。最近，补体C4分子等位基因的结构多样性被证实与精神分裂症具有强关联性，这也证明了精神分裂症发病机制与免疫系统的潜在关联。
遗传标记物也可用于预测药物治疗应答及可能出现的副作用。若预测提示应答率可能不佳，则可避免使用该药物。该方面研究还包括细胞色素P450同工酶对抗精神病药物代谢的影响，研究发现，CYP2D6基因多样性与抗精神病药的代谢速度有关，对CYP2D6基因的检测已被FDA批准用于识别某些抗精神病药（包括氯氮平、阿立哌唑、利培酮、奋乃静等）治疗后副作用较大的人群，因为此基因型的抗精神病药代谢较慢，血药浓度较高，导致副作用较明显。目前针对CYP3A4/2C19与抗精神病药物治疗相关性的研究正在进行，尚未应用于临床。
脑影像标记
研究显示，数目众多的脑结构改变与精神分裂症有关，可能在疾病发生前既已存在，或者可以预测个体是否存在转变为精神病的高风险，但并无特异性。这些改变包括额叶及颞叶皮质、整体皮质厚度及白质完整性。与基因学改变类似，多重脑改变比单独改变更可能预示脑功能的异常。基于MRI下的脑结构识别精神分裂症及重性抑郁已实现相当的准确性，可正确识别80%的抑郁症患者及72%的精神分裂症患者。高风险人群也存在某些脑功能改变，如语言处理、工作记忆活动及静息状态活动的变化。
在分子水平上，疾病前驱期表现为多巴胺传递的改变，可在早期识别高危人群。此外，质子磁共振波谱研究发现，扣带谷氨酸水平升高可预示精神分裂症患者对抗精神病药物无应答。尽管有趣的研究频现，但脑影像异常对精神分裂症的特异性尚存疑问，需要更多试验结果佐证。
聚焦精准医疗的药物发展
基于分子靶点的研究进展，许多医学领域内药物研发进展迅猛，最具代表性的是肿瘤学；尽管如此，精神病学领域内的尝试却并不那么顺利。对于Ⅱ期及Ⅲ期临床试验的招募仍完全依赖于临床描述。若患者基于基因或代谢特征进一步细分，则试验结局可能完全不同。药物研发领域长期奉行忽视疾病异质性的“一刀切”原则，使得真正创新的抗精神病药物研发之路重重受阻。一项回顾性研究发现，超过1600项抗精神病药试验中，仅有18项涉及将生物标记物作为结局预测因子。该领域内药物研究的空缺预示未来大有可为。
启示
精神病领域内的精准医疗仍处于萌芽阶段。然而在这个令人振奋的时代，基于生物标记物预测治疗结局、选择治疗手段，从而引导个性化治疗，最终将从梦想照进现实。
文献索引：DeLisi LE,et al. How precise is precision medicine for schizophrenia? Curr Opin Psychiatry. 2016 May;29(3):187-9. doi: 10.1097/YCO.0000000000000245.
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