和相应的标准，例如遗传测试、鉴定与疾病相关的药物靶点（图4），影像分析和选择合适的患者做临床试验。笔者认为所有能够满足临床上进行个体化治疗且提高疗效，减少副作用的方法和技术都可以划为精准医疗的范畴，因而适用于精准医疗的方法和技术并没有什么限定。从方法学上来讲可分为间接的和直接的两大类（图5）。间接
f方法是指由基因（生物标记）检测及诊断并通过统计数学信息模型选择治疗方案，生物大数据和知识背景是此方法的奠基。目前处于大数据年代，此方法也讨论的最多；直接方法是指将患者肿瘤细胞或组织通过2D细胞培养或3D组织或类器官培养（3Dorga
oidculture）或病人源性异种移植（patie
tderivedxe
ograft，PDX）模型来进行抗癌药物的直接筛选从而选择最佳治疗方案。
图5间接的和直接的适用于精准医疗的方法和技术Fig5Directa
di
directmethodologiesa
dtech
ologiesforprecisio
medici
e
近几年来循环肿瘤细胞（circulati
gtumorcell，CTCs）和游移DNA（cellfreeDNA）的发现和应用为肿瘤无创诊断、精准治疗和实时疗效监控等方面提供了更便捷的途迳。目前仍然迫切需要研发可以被用来更好地预测癌症患者对药物反应（敏感性或抗药性）的新方法和新技术。
31生物大数据和信息库
近年来肿瘤分子病理、基因检测等现代分子生物学领域的进展颇丰，临床数据的采集和积累也突飞猛进，但对这些数据的挖掘、评估、整合和应用还亟待加强。可喜的是生物信息技术方面突飞猛进的发展，特别是在各种组学方面，为我们提供了前所未有的机会去进行大数据处理来认识肿瘤的遗传特征和发病分子机理，并对癌症的个体性预防或治疗带来准确且强大的指导。下面介绍两个具有重要意义的癌症基因组研究计划：
1）癌症基因组图谱（theca
cerge
omeatlas，TCGA）项目。该项目于2006年启动，任务是创制33种不同癌症基因和分子变化的综合全景图，以对癌症生物学、发病分子机理和治疗获得更好地了解。此“10000个癌症基因组计划”已宣告完成。在数据生成方面，该项目已经取得无可争议的成功。
2）国际癌症基因组联盟（i
ter
atio
alca
cerge
omeco
sortium，ICGC）计划。该计划正联合各国科学家对癌症基因组开展研究，绘制较为完整的人类癌症基因图谱，包括50种不同类型的癌症，每种癌症500个标本，总共25000个癌症患者的基因图谱。从基因组学、表观遗传学、转录等方面分析癌症的发生发展，并希望得到所有与癌症相关的基因突变的图谱。在此计划中，中国负责胃癌的基因组测序，而美国负责脑癌、卵巢癌和胰腺癌等。
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