北京天坛医院院长王拥军教授

大家好！非常荣幸能够有机会参加这样一个会议，但是非常抱歉由于北京临时出现一点小的情况，所以临时取消了去温州的行程，也只能通过这样的视频方式跟大家沟通有关我要跟大家分享的数据。我跟大家汇报的题目是《用大数据和多组学技术解决脑血管病参与风险》，我是来自首都医科大学，是神经内科的医生。这两天美国的总统大选每天都非常热闹，我想从一个总统的画像开始。

这位总统是1945年去世的一位总统，是罗斯福总统，这在小白宫悬挂的画像叫《未完成的总统画像》，他死于中风。中国的卒中的发病率是最高的国家，与全世界其他国家比较起来，我们国家有非常明显的特点是高复发率、高致残率、高死亡率。所以抑制卒中的复发是过去几年全球研究的热点，也是我的团队在过去几年重要的一项研究。

在抑制复发方面目前研究最火热的是抗血管药物，我们从抗血管药物，从1997年开始使用阿司匹林，到2013年开始使用阿司匹林的P2Y12抑制剂。所以在2008年我们团队第一次使用大数据的技术来推算出阿司匹林叠加P2Y12抑制剂，这是国际上9万例研究病例进行大数据分析，最终找到三个规律，有合适的试剂、合适的时机、合适的人群、合适的治疗方案，到2013年国际上发表的CHANCE研究，CHANCE这个方案在2013年用一个大型的临床实验来对它的疗效做了验证。按照这个新的治疗方案可以看到卒中的复发风险降低32%。

所以这个研究从2013年发表的时候，2014年被写入美国指南，到去年的10月30号进入国家最高指南。也就是成为从2019年10月30号成为国际最高治疗标准，后来被Marc Fisher教授评价是过去十年来卒中最突出的进展和成就。

不同的种族对药物的基因抵抗，比例是完全不一样的，中国人大概有58%。所以基于这个研究，从2016年开始我们采用绕性基因的方式，在今年7月份，我们团队和美国团队、法国团队、西班牙团队做了实验，验证了这个方法是可行的。

尽管这些研究已经取得很大的成绩，基于基因的临床实验还在进行，但是问题没有完成解决，我们用这张图来给大家归纳一下。在没有2013年这个新的治疗方案之前，双抗治疗方案每年减少31万中国患者复发，之后精准方案每年减少23万中国患者复发，减少全球每年58万卒中患者复发。所以我们把这个残余6%的复发称为残余风险。

残余风险如何解决？就是寻找新的二级预防靶点，先分析这些中国人复发的主要机制是什么。我们用中国的一个数据给大家看一看，中国的残余复发风险有多少，如果我们不用任何干预方式的话，红颜色是所有已知的方式，绿颜色是有可能降低的。残余风险的机制是什么？这些机制有可能是某一个个体在先天和发育的时候出现和别人不一样的基础，这需要我们了解每个人在脑血管发育过程中出了什么问题。更重要的是体内的基因和蛋白有可能某些标准跟其他人有所区别。

所以为了验证这个想法，我们从中国201家医院开始解决这个问题，选择了有复发风险和没有复发风险的患者，这些患者都是急性发病在一周之内。我们对这些病人除了采集临床数据之外，把每个人从基线，3个月、1年的数据都采集到国家中心。这个研究整体的方案已经在去年CNSR杂志发表，大家都可以从这本杂志上找到详细的描述。

最终进入我们真正研究的是15166例，我们下一步就要去用新的方式去寻找残余风险到底是什么机制，我们建立一个队列，开始使用多组学和大数据技术，开始分析残余复发风险的风险，我们需要对这些患者的热点基因、蛋白、基因组学、蛋白组学进行多组学分析，用影像学的方式和临床数据教会在一起，最后用大数据的平台、人工智能平台找到残余风险有可能新的分子标志物、新的靶点，再到实验室去验证这些新的分子标志物是可以说得通的，之后再研发这些药物。

通过临床多组学和队列的数据来先从临床找到队列，找临床数据，经过大数据找新的干预靶点再回到实验室找我们有可能干预的，比如说是小分子、大分子还是干扰RNA，这种方式开始进入临床前研究，推向临床，这就是国际上先要研发一个新的思路。这个思路是是真的能够找到残余风险呢？我们对这15000例病人做了全基因的测序，在前期的分析里面已经找到了某些可能干预的靶点，比如说现在已经看到其中三个基因靶点有可能跟中国的高复发有关系。其中一个最重要的复发靶点是PDE3A，去年我们正在阻断这个干预的方式来找到，尤其是针对小血管病的发病，明年会进入临床一期。

利用蛋白的方式也可以同时找到有可能的靶点，这个蛋白的方式，我们把这些病例里面的血中的蛋白的表达用我们现在通用的蛋白组学做了复发、不复发病人的对照，目前已经找到61个蛋白表达，有可能和中国的高复发有关系。这61个表达的蛋白分别是在血栓形成、炎症以及斑块扩大。在这四种通路中，我的团队正在一个一个验证这61个蛋白到底在血管病整个形成过程中起到什么样的作用。其中现在比较集中的是在这些通路，目前正在做一些在体外或者体内的实验。其中现在进展比较快的是甲酰肽受体。

这是我跟大家介绍的在我们用传统的方式，在不能解决残余风险的时候到底如何使用现在的大数据技术、人工智能技术以及多组学技术来解决这些残余风险，再次感谢大会安排的时间，也非常抱歉，因为特殊的原因不能到现场跟大家聆听其他同事的报告，谢谢大家！

（根据录音整理，未经本人审阅）