著名科学家、美国科学院院士埃里克托普教授每年都会回顾去年成为头条新闻的十大科技进步。这些技术有望在未来一年给医学带来革命性的变化。这个列表没有特定的顺序。
美国科学院院士埃里克托普教授(图片来源：斯克里普斯健康)
1和2. 基因疗法和基因编辑
这两种生物技术正处于临床试验阶段，用于治疗曾经被认为无法治愈的疾病。现在，由于这些重要的新工具，我们相信这些疾病有一天会被治愈。首先，我们来区分一下这两者，因为它们的含义比较重叠和混乱。
基因治疗在过去经历了20年的“寒冬”，惨淡的前景让一些倡导者担心基因治疗可能一去不复返。然而，在刚刚过去的秋天里，它接连获得了成功。2017年12月19日，FDA批准了首个针对特定基因突变导致的疾病的基因疗法——Voretigene Neparvovec-RZYL(Luxturna；Spark Therapeutics)疗法通过在视网膜下注射来治疗一种罕见的遗传性视力丧失，这种疾病可能导致失明。
至于基因组编辑，用于治疗白血病和艾滋病病毒的T细胞体外操作已经使用了多年，但在去年11月，这是第一次对44岁的亨特氏综合征男性患者进行体内编辑。我们还不知道结果。
3. 使用深度学习（Deep Learning）诊断皮肤癌
斯坦福大学的Esteva和他的同事创建了一个深度学习算法来诊断皮肤癌，然后与21名认证的皮肤科医生进行比较。正如他们在期刊《自然》中报道的那样，这种算法相当于临床医生正确识别恶性和良性病变的能力。
这代表了生物过程的“计算机”演示。但是，仍然需要对患者进行前瞻性的现实研究，以确保深度学习算法的高准确率能够得到临床验证。如果是这样，开发者希望这项技术可以转移到移动设备上，视觉诊断技术也将用于其他领域。
4. “全景”癌症评估
去年，我们参观了Tempus Labs，这是一家总部位于芝加哥的企业，由Groupon的联合创始人EricLefkofsky经营。他在2015年创立了Tempus，因为他的妻子得了乳腺癌后，他找不到地方让她进行全面的评估。
现在，Tempus正在与美国国家癌症研究所的大多数综合癌症中心合作，提供全面的癌症检测：患者肿瘤和生殖细胞的DNA测序，无细胞DNA液体活检，肿瘤的RNA测序，肿瘤和患者免疫系统的表征，肿瘤细胞样器官培养的药物测试，所有电子病历、病理报告和所有医学成像的机器学习。
此前，一些公司提供了一些测试，但这是第一家完成所有测试的公司。我们正在等待发表的论文解释这种严格的多级信息方法是否会改变患者的治疗结果。
5. 智能手表诊断房颤
2017年11月，AliveCor宣布FDA批准了该公司的一种算法。KardiaBand是一款内置心电图传感器的表带，可以与Apple Watch配合使用，它可以通过几天的数据采集来跟踪个人的心率和身体活动的速率。当获得超出人的预期活动的异常心率值时，他/她将通过ECG记录得到警告。可读的PDF文档也可以通过个人智能手机发送出去。这是首个获得FDA批准的人工智能算法，可以帮助消费者获得医疗诊断数据。
6. 病原体测序
现在，技术进步使得使用工具成为可能(比如MinION；牛津纳米孔技术)可以快速测序病原体基因组。这些工具可以在疫情爆发期间部署在任何地方，从而促进更快的公共卫生反应。其他测序方法也用于败血症患者。使用测序技术进行早期诊断，可能有一天会取代需要等待两天(或更长时间)的血培养结果。
7. 更好的连续葡萄糖传感器
雅培和Dexcom都推出了FDA新批准的葡萄糖传感器。这款雅培FreeStyleLibre闪光灯无需手指校准即可轻松应用于手臂。Dexcom传感器通常应用于腹部或手臂，将血糖值发送到智能手表和智能手机，而Libre有一个小型专用接收器。随着最近FDA的批准，这些传感器读数现在可以直接用于胰岛素给药，而不是依赖于过去的指尖给药。
8. CAR-T癌症免疫疗法
第一批基于嵌合抗原受体(CAR)T细胞的产品于去年秋天获得批准，这彻底转变了恶性血液肿瘤的治疗方法。FDA批准axicabtagencelucel(yes carta；Gilead的子公司Kite Pharma)用于治疗不适合自体干细胞移植的复发性或难治性侵袭性B细胞非霍奇金淋巴瘤患者。FDA批准tisagenleculecel-t(kymriah；诺华)用于患有复发性或难治性急性淋巴细胞白血病的儿童和年轻成人患者(3-25岁)。
这种个体化的治疗设计是让患者的T细胞表达CAR，然后靶向B细胞淋巴瘤和白血病细胞表面表达的抗原CD19，再重定向细胞杀死癌细胞。这种治疗方法对部分患者的选择非常有限，甚至对不治疗的患者也有显著效果。目前，正在进行的工作是在实体瘤中延长这种有益作用，同时试图防止细胞因子释放综合征，并使T细胞对个体癌症更具特异性和有效性。
9. 血压表
欧姆龙是美国最受欢迎的家用血压设备制造商，首款通过短期桡动脉闭塞读取血压的智能手表获得FDA批准。该设备的最新版本刚刚在内华达州拉斯维加斯举行的年度电子工业展CES2018上亮相。
欧姆龙依靠其传感技术和临床数据计算方法，保证了医疗产品的高精度。(来源：欧姆龙官网)
10. 诊断眼疾的人工智能
新的计算机程序使用大量的视网膜图像数据集来筛查糖尿病视网膜病变和其他眼部疾病，这些“深度学习程序”自谷歌一年前发布以来一直在不断改进。在深度学习系统中，计算机不知道图像的哪些特征是重要的。而是因为它接触了更多的注释图像，形成了自己的规则。这些系统的开发者认为，它们将比临床医生更准确，最终将更便宜、更有效地检测眼部疾病。
参考资料：
[1]埃里克托普塑造医学的十大技术进步
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