科技界与医疗界经过50多年来的努力，为很多心血管疾病患者带来了希望，特别是单基因心血管疾病，有望精准预测、精准诊断、靶向治疗。
精准医疗之争有人认为，目前无论肿瘤还是其他疾病的精准医疗，仅仅解决了极少部分患者的需求，而且价格昂贵。精准医疗是我们美好的愿望，现阶段推广扩大了医疗的不公平，浪费了本来就紧缺的公共医疗资源。
精准医疗学界面临的挑战：如何说服医生与患者加入精准医疗事业？从哪儿开始？如何通过精准医疗增加传统医疗体系的价值？
心血管疾病精准医疗现状哪些心血管疾病可以进行精准医疗？心血管精准医疗从何处入手？最成功且没有争议的是多种单基因心血管疾病，其中多种已经找到致病基因。估计单基因心血管疾病的患病率约为1%(不包括单基因高血压)，中国至少有万单基因心血管疾病患者。由于致病基因外显率与表达性的差异，单基因疾病也存在遗传与临床异质性，即相同的基因突变导致不同的临床表现，不同的致病基因可以导致相似的临床表现(拟表型)。可根据基因检查，找出致病基因，鉴别拟表型，做出胎前诊断，临床前诊断，病因治疗，选择性生育(防止疾病传给后代)，但是基因检查的阳性率并非%(如肥厚型心肌病最高达70%)。
表面健康的青年人致命性心律失常、心脏性猝死的基因诊断最具临床意义。不少青年致命性心律失常患者(包括心脏停搏、心脏性猝死)心脏结构正常，基因诊断可以找到致命性心律失常的致病基因。心脏性猝死的主要原因与构成比为成年人冠心病占75%(日本报道占50%～60%)、瓣膜性心脏病占1%～5%、遗传性心律失常占1%～2%[日本报道占10%，包括长QT综合征(LQTS)、短QT综合征、Brugada综合征、儿茶酚胺敏感的多形性室性心动过速、早复极综合征]。10%～15%的心脏性猝死(日本占30%～35%)由心肌疾病所致。中国每年心脏性猝死的患者约54.4万(30岁以上，其中冠心病占80%)。相当一部分心脏性猝死患者，无明显的心脏结构异常，只有基因检查可以发现部分患者的遗传病因。短QT综合征：已发现致病基因5个，患病率不清楚。18%的患者发生房颤，33%发生心脏性猝死。Brugada综合征：已发现致病基因23个，仅SCN5A确定。患病率0.%～1%，全国预计9万患者。心脏性猝死率(7.7～10.2)%/年。激发因素常见发烧及使用钠通道阻滞剂。有效治疗包括植入植入型心律转复除颤器(ICD)，急性心律失常可以采用异丙肾、奎尼丁治疗。儿茶酚胺敏感的多形性室性心动过速：已发现致病基因5个，活动或兴奋性猝死。早复极综合征：已发现致病基因6个，患病率1%～13%，中国患者万。
特别以LQTS为例，阐述精准医疗的魅力所在。目前已经发现导致LQTS的致病基因15个。90%的LQTS患者由3个基因即KCNQ1(导致LQT1)、KCNH2(导致LQT2)、SCN5A(导致LQT3)突变所致。LQTS的人群患病率为1/(0～)，估计中国有68万患者。基因检查阳性率40%(外显率20%～%)。约6%的正常人隐藏着这3个导致LQT的主要致病基因改变蛋白的错义突变，这些人没有晕厥，没有猝死家族史，全外显子测序后意外发现致病基因突变，造成临床诊断困难。(1)基因诊断发现无临床表型的隐蔽型患者：据报道多达50%的LQTS患者心电图没有明显的矫正的QT间期(QTc)延长。仅凭心电图无法做出准确诊断。遗传受累而没有临床表现的患者称为静默致病基因携带者。休息QTc正常的患者在LQT1中占36%，LQT2中占19%，LQT3中占10%。携带致病基因突变，但是休息心电图QTc正常的患者，猝死风险比不携带致病基因突变且临床无LQTS表现的正常人高10倍，基因诊断可以准确地找到此类患者，弥补了心电图诊断的不足。(2)分子尸体解剖：青年运动员猝死，尸解心脏无异常发现，再按候选基因策略，做分子尸体解剖，发现了3个离子通道病基因突变，即KCNQ1、KCNH2和SCN5A，占青年人猝死的20%～30%。全外显子测序发现雷尼丁受体RYR2相关的儿茶酚胺敏感性室性心动过速，占青年人猝死的44%。分子尸体解剖的结果，也可用以指导家系成员筛查，确定是否携带特定的危险等位基因。(3)根据基因型指导治疗：虽然β受体阻滞剂是先天性LQTS的主要治疗药物，但是每种LQTS亚型对其反应不同。β受体阻滞剂治疗LQTS患者随访5年心脏事件(晕厥与心脏停跳)发生率，LQT1为10%,LQT2为23%，LQT3为32%，提示β受体阻滞剂治疗对LQT1最有效，而对于LQT3疗效最差。而钠通道晚电流阻滞剂，可能对钠通道基因SCN5A突变导致的LQT3患者有效。(4)根据基因型指导精准预防：钾通道基因KCNQ1突变所致的LQT1心脏事件多发生于运动时，很少发生于睡眠状态。而钠通道基因SCN5A突变导致的LQT3，心脏事件最常发于夜间睡眠过程中，很少发生在运动时。(5)基因以外的相关因素：LQTS存在异质性，LQTS致病基因临床外显率平均为40%，范围为25%～%。QTcms是临床事件的独立预测因素。另外年龄也是影响LQTS发生心律失常事件的重要因素，婴儿期即出现第一次事件，未来心律失常风险非常高。
单基因高血压病的精准诊断与靶向治疗。与高血压相关的基因已经找到个，据此开发出13种降压药。25种类型的单基因高血压，已经克隆到51个致病基因，可以进行基因诊断与靶向治疗。特别是顽固性高血压，其中隐藏的单基因高血压患者比率更高，应注意筛查这个群体的高血压致病基因。30%～40%的嗜铬细胞瘤由基因突变所致，此类患者即使手术切除嗜铬细胞瘤，也要终生随访，其复发风险一直存在。
已发现至少43个致病基因与肥厚型心肌病有关，可解释50%(散发病例)和70%(家系)患者的病因。且基因突变数量与不良心血管事件相关。有25%～30%的扩张型心肌病患者可找到致病基因，另外右心室致心律失常心肌病、左心室致密化不全均在致病基因方面有所斩获。
总之，单基因心血管疾病具有精准医疗的优势。首先，可以早期发现，在未出现临床表型之前就可确诊，有利于及早采取预防措施。第二，可根据基因型进行精准治疗与精准预防。如任何LQTS亚型患者，即使平时无心电图QTc延长，均禁忌使用延长QT间期的药物。第三，筛查家系成员，未携带致病基因者可正常生活与生育，而对于携带致病基因者则可及早采取预防措施。最后，可进行选择性生育，使遗传受累家族成员不再生育携带致病基因的后代。
药物遗传学与药物基因组学预测药物疗效与不良反应药物遗传学与药物基因组学指导的个体化治疗，是肿瘤精准医疗应用于临床实践的范例。已经接受药物基因组指导的心血管疾病治疗的药物包括他汀类、抗血小板药、抗凝药、降压药、降胆固醇药、治疗心衰的药物及抗栓药。近年美国食品和药品监督管理局(FDA)已经要求将至少6种心血管常用药物附加基因信息。该领域充满希望、极具吸引力，但尚不成熟。在心血管疾病领域，尚缺乏前瞻性研究结果支持基因型指导用药优于传统用药。即根据年龄、性别、并存疾病以及肝肾功能等选择药物种类及剂量。基因型指导抗凝药使用是一经典案例，根据患者的基因型决定华法林的剂量，但也有研究提示基因型指导下的华法林治疗其疗效并不优于传统方法。期待最大华法林剂量的药物基因组试验结果(ClinicalTrials.govIdentifier:NCT06733)。年美国心脏病学会(ACC)/美国心脏协会(AHA)心血管疾病风险预防指南中，提倡按患者基因型进行他汀治疗，以减少不良反应，但仍有争议。药物基因组学指导心血管疾病用药转变为临床常规尚需时日。
PCSK9功能获得性突变是家族性高胆固醇血症的原因之一，人群研究发现功能丧失性突变与低密度脂蛋白胆固醇和低冠心病风险相关(保护作用)，基于这些发现开发出PCSK9抑制剂，用以预防动脉硬化。
多基因疾病距离精准医疗最远多基因疾病是多基因与环境因素共同作用的结果。如原发性高血压和冠心病。以基因型为基础的临床试验结果，将成为未来临床指南制定的依据。目前几乎所有临床指南都是根据随机对照临床试验结果制定，由于此类研究自身的局限性，造成相应指南较为粗燥，因此我们需要更加精确、更加个体化的临床试验，指导可以预测疗效与不良反应的治疗。
目前已知至少有多种环境因素可以增加动脉硬化风险。20多万人的GWAS研究结果以及基因组0的数据发现大约60个常见单核苷酸多态性(SNP)与冠心病风险相关，另外个位点中的个信号达到错误发现率(FDR)统计要求，可解释28%的冠心病遗传度。因此，有学者对精准医疗能否预测多基因疾病的发病风险，持怀疑态度。怀疑论者认为，这么多的因素，这么复杂的相互作用，不可能预测高血压与冠心病的风险。需要理论创新与方法学创新。我们的观点是，多基因疾病，如原发性高血压，环境因素的作用不容忽视。因为中国年高血压患病粗率5.1%，而2年达到18.8%，年上海城区高血压患病率达到31.15%，不可能人群的基因都突变了，然而人群赖以生存的社会环境及生活方式变化很大，因此有可能是我们高估了复杂疾病的遗传度。我们需要找出环境变化与基因改变的联系，到底是通过表观遗传调控还是代谢组学，甚至肠道微生物组调控？有待证实。
心血管疾病精准医疗的未来精准医疗给很多疾病的治疗带来了希望。我们的责任是把科学成果带来的希望带给患者。心血管疾病病因、环境因素和个体差异均十分突出。目前大多数心血管疾病的治疗还是"一揽子方法"。精准医疗展示了个体化精准诊断、预防和治疗的前景。但是，除了单基因心血管疾病以外，大多数心血管疾病还有很多问题需要探索。把精准治疗转变为多基因疾病的临床常规，还有很长的路要走。我们必须以创新、创造、负责任的姿态，在精准医疗的道路上谨慎前行。
复杂心血管疾病精准医疗成功的要素：(1)创建交流与战略合作平台：AHA为落实美国精准医疗计划，采取组织措施，成立了AHA心血管疾病精准医疗研究所(AHAInstituteforPrecisionCardiovascularMedicine)，以推动心血管疾病精准医疗普及。该组织承担收集、连接和促进利用一切可以利用的信息，改善健康，促进科学知识的集成、整合、传播与推广，其是一个知识整合与交流平台、战略合作平台，创造机会让社会各界参与设计医学的未来，力图在知识创造与传播方面探索出一条新路。这值得我们借鉴。(2)医生与大众教育：虽然我们坚信精准医疗迟早会成为临床实践的重要组成部分，对临床预测、诊断和治疗的影响会越来越大，特别是靶向治疗或个体化治疗。未来的医生，如果不懂遗传与基因组学如何提供给患者最好的医疗服务？但是精准医疗不会自然而然转变为临床常规。医生与大众的信心、信任是精准医疗成败的关键。目前临床一线的大多数医生，没有接受过精准医疗的特别训练，解读既存的遗传测试结果存在困难。另外海量数据，包含不同来源的数据集给本来已经十分繁忙的医生带来新的学习与工作压力。这样基因变异信息的收集只会增加医生的苦恼。创立合适的数据模式与普通医疗实践者的沟通势在必行。如建立二维临床与分子数据链接，使结果有清晰的出口，如果不教会医生如何使用这些结果，可能会与精准医疗的初衷背道而驰。基因风险标记物未必能提高患者避免风险行为的依从性。(3)全面整合丰富且动态变化的表型与基因型(包括微生物组学数据)：医生一定要用遗传学与基因组学的知识武装头脑，制定准确的表型定义和收集家族史与临床表型的标准。现实是目前还没有多少数据库能够满足精准医疗的需要——完成深度测序的患者数目有限，测序结果与临床表型记录差距很大。从医疗记录中抽取表型数据，体量大，十分困难，而获取资料丰富，表型定义清楚的临床表型数据则更加困难。可穿戴监测设备有助于收集动态表型数据，但是仅为尝试。因此，数据的质量与广泛性尚需时日。(4)建设全组学数据集(panomic′datasets)、研究新的数据分析方法：数据如何整合？没有现成的答案。整合基因组、转录组、代谢组、表观遗传组学和微生物组等组学数据，以及临床表现、家族史、暴露的环境因素等数据。使用复杂的分析方法，如层序聚类分析(hierarchicalclusteranalysis),可以发现新的疾病识别信号，提供新的危险分层算法或开发新的诊断方法。基因组数据、个体水平的遗传数据、个体组织的基因组数据，临床实践过程中的其他研究与治疗数据(如实验室数据、生活方式、环境数据和可穿戴式设施获得的生理数据)，可能会加速精准医疗转化为临床常规的步伐。(5)开通更好的医患交流路径、改善医患沟通：医生应考虑患者的整体感受，而不仅是盖博士盖百霖白癜风光疗是怎么回事
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