文/张楠
导语：精准医疗研究中，生物标志物（Biomarker）是最直接快速有效的诊断手段，其筛选与获得可在疾病诊断、发展、治疗及疗效监测等方面发挥重要作用。寻找和发现有价值的生物标志物已成为目前研究的重要热点，国际上也将生物标志物的发现与应用列入较高的战略地位。2016年，美国国家癌症研究所（NCI）拨款550万美元资助多家实验室，以加快生物标志物的研究和开发，加速乳腺癌、前列腺癌、肺癌、泌尿生殖器官癌等重大疾病的临床应用。然而尴尬地是，虽然已发现和定义了大量生物标志物，但只有小部分被证实具有临床意义。所以需要研究者换种思维，挖掘全新标志物，以更好地诊断疾病，甚至预测疾病。
2017年5月20日，在中国人民解放军海军总医院主办的“生物标志物与液体活检论坛”上，中国科学院上海生命科学研究院陈洛南教授，分享了基于动态网络标志物检测“未病”的创新理论，通过关联分析，构建动态网络，区分人体健康和疾病前的不同状态，有助于疾病的早期筛查和诊断。贝壳社（iBio4P）作为媒体支持全程参与论坛。
目前人们在基因组学、转录组学、蛋白组学和代谢组学中，对样本进行了大量测序并获得各种基因数据和其他高纬数据，然而这些样本值都是基于一个时间点，一个状态下的绝对值，随着时间和条件变化，这些数值可能发生变化，所以并不是很好的表征特征的稳定分析值。
文献报道，疾病的发生发展并非一个细胞、一个基因或一个蛋白的功能异常，而是一群相关性分子或网络相互作用的结果，比如基因的调控网络，当某基因发生突变时，调控关系就消失了，所以需要在网络中，研究该基因和其他相关生物标志物的交互作用，这就提出网络生物标志物的概念，由于它考虑到生物分子间的联系，所以比传统疾病检测方法更准确。实际上，这种交互网络并不局限于基因调节网络，也包含蛋白交互网络、RNA网络、信号通路网络和代谢网络等。
陈洛南教授提出，检测一个样本，甚至是单个细胞，也能构建网络诊断疾病。举例说明，先为N个正常样本测量数据，通过生物软件做出一个包含若干基因和若干条映射关系的标准网络。类似方法，将疾病样本和N个正常样本一起，对N+1个样本再构建新的相关性网络，用新网络和标准网络进行对比，研究两者间差异，就得出疾病的网络标志物。所以在原先对照基础上，只要有一个新样本，对它重做一次参照物映射，就可以得到一个新网络。该相关性数据稳定，不会随着状态或条件发生变化。陈洛南教授说，“联想到傅里叶变换，一个随着时间不断变化的东西，一旦变化到频域空间，就显示出非常稳定的特征，在频域空间进行分析，就得到非常重要的信息。”
以乳腺癌实验为例，对50个正常样本构建参照物网络，再对1000个实验样本分别进行映射，虽然都是乳腺癌疾病，但每个人的网络特征都不同，最后发现在96%的疾病样本网络中，有3个基因的表达全部上调。这表明，对个体只测量3个基因表达量，变换成网络再分析，检测精度可达96%，所以从网络层面能找到更强的关联性。该理论在肾癌、胃癌、脑癌中都有相关实验验证。
论坛上，陈洛南教授阐述理论的重要意义，首先对单个细胞的测序结果能做分析，实现单个样本的网络分析；不用做基因差异性表达分析，即可发现疾病关键基因或驱动基因；有望代替生物标志物，形成精准医疗领域新的网络标志物。“从网络层面能诊断疾病，我想把所有医学上的生物标志物，都换成网络标志物，由医生来择优选择采用哪一类，我相信比分子标志物更好。”
上述的静态网络标志物能诊断疾病，而动态网络标志物（dynamical network biomarker，DNB）能用于疾病早期诊断和筛查。对此，陈洛南教授提出对疾病前兆——未病做定量诊断。
疾病的发生发展是从正常状态缓慢变化到快速恶化的过程，由内因外因的共同参与，内因有随机突变的累积，外因有PM2.5，食物，情绪等各种因素。
他认为，传统生物标志物能静态地研究疾病样本和对照之间的差异，但在非线性和动态的疾病发展过程中就不再重要。许多复杂生物过程存在一种普遍临界现象，即由一个相对稳定状态，经过一个临界点后在很短的时间内快速地进入另一个稳定状态。如许多复杂疾病的恶性转化就是这样的一种普遍现象，从正常状态进一步发展，经历快速不可逆的关键节点，也是临界点，最后发生疾病。
《黄帝内经》记载“上医治未病，中医治愈病，下医治已病”，古人两千年前就提出未病概念，但一直无法定量判断。陈洛南教授表示，根据数学理论，一个人测量三次样本，就能得出是否处于临界状态，但从统计学上讲，需要测五个以上样本。所以，现代医学是一年体检一次，体检一次的结果是告诉你是否得病，但要想知道是不是要得病，一年需要体检至少五次，数学上是只需三次。
他进一步解释，判断一个人是否处于疾病临界状态的标准，必须同时满足以下三个条件：第一，在相关性数据网络中，临界时关系会发生奇特变化，一些基因或蛋白相关性极具升高；第二，和其他分子相比，一些分子的相关性临界时全部消失；第三，一群分子会不一样，一会高一会低，出现很大波动；这表明样本已经到了临界状态，进一步发生发展就会演变为疾病。
该理论已在肺损伤、肝癌的癌前转移、糖尿病等实验研究中都得到证实，均发现了信号很强的临界状态，表明临界点是确实存在的。
陈洛南教授指出，DNB有诸多优点，首先，不需要建立任何模型，是一个model-free的方法；第二，DNB可以在小样本条件下获得疾病突变前的预警信号；第三，是突破稳定状态，首先进入疾病状态的主导分子群或生物分子的子网络，能主导疾病发展，而不是受疾病影响的分子群，所以具有重要生物学意义。“所以是DNB推动疾病过程，最终由下游差异基因实现生物功能。”
陈洛南教授介绍，实际上临界理论在社会、经济学、生态学中都有广泛的预测应用。著名的例子有股市中的羊群效应；网络传播学中引爆热点；通过银行现金流预测纽约市场崩盘；云南洱海富养状态，预测藻类繁衍成灾等等。
今年4月，Nature杂志发文，题目是捕捉癌症临界点正成为新热点（Hunt for cancer ‘tipping point’ heats up），表明该理论在国际上越发得到认可。“去年在一次答辩时，还有专家质疑这个理论是算命。但今年已成为新的热点，在药物反应方面也有DNB的应用，现在没有人说是算命了，临界点研究将成为癌症研究的下一个大方向。”陈洛南教授说。
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