如果有一天，医生诊断出你得了晚期癌症，消息或许会让你感到晴天霹雳。但是，如果医生这时再告诉你，可以结合新颖的标靶药物和传统化疗提高存活率，这或许能给你带来一丝慰藉。
11月中旬，人在纽约的新加坡国立癌症中心副总裁（策略协作）、肿瘤内科高级顾问杜汉忠教授，与《联合早报》约好进行专访，比原定时间晚了半小时才出现。
连上线后，杜汉忠解释，他正与一名在印度的病人通话，耽误了时间。在没透露病人姓名的情况下，杜汉忠告诉记者，这名病人得了第四期胃癌，已扩散到肝脏。
病人有意到美国著名的医疗机构妙佑医疗国际（Mayo Clinic）接受治疗，但朋友建议他考虑新加坡，并向他引荐杜汉忠。
“他问我还有多少时间，我说我不知道。但我告诉他，按照钟形曲线（bell curve）的常态分布来看，大多数病患可以活两年，也有少数活了三年、四年，甚至五年。”
“他今年只有50岁，还有两名女儿在读书。病人很清楚，治疗第四期胃癌可以结合靶向药物和化疗，提高存活率。谁知道呢，他也许就是那个超级幸运的人，可以多活五年。我们能给病人的时间越多，他们怀抱着希望活下去的动力就越大。”
靶向疗法，是一种癌症治疗方法，它通过干扰与癌症有关的特定分子来阻止癌细胞生长，是精准医疗发展的重要趋势之一。
新加坡政府大力推动的“研究、创新与企业2025计划”（RIE2025）即涵盖了精准医疗。政府在2017年启动为期10年的全国精准医学计划（National Precision Medicine），就是为全国推行相关医疗，建立框架和基础设施。
全球精准医疗市场 六年后料达3400亿元
有别于过去一体适用的治疗方法，精准医疗根据检测结果，结合病人的病史和生活习惯，为患者量身打造最适合的治疗和预防计划。著名例子包括好莱坞影星安吉丽娜卓莉（Angelina Jolie）和美国前总统卡特。
安吉丽娜卓莉在37岁那一年，通过基因检测，发现自己是乳腺癌突变基因携带者，决定切除双乳；卡特在91岁时，被诊断黑色素瘤转移到脑部，结合免疫疗法和放射性治疗，他两个多月前刚庆祝100岁生日。
免疫疗法，是一种利用人体自身免疫系统对抗癌症的治疗方法，也是精准医疗的重要发展趋势。
美国市场分析公司Grand View Research估计，全球精准医疗市场于2024年至2030年的复合年增率为16.3％，到了2030年，估计达到大约2492亿美元（约3366亿新元）。
基因学的进步和基因检测费用大幅减少、个人化的治疗需求增加以及诊断技术的不断创新，都是市场进一步增长的驱动力。
除了癌症，精准医疗也用在罕见基因疾病和常见的慢性病，例如糖尿病。杜汉忠指出，基本上，任何针对特定蛋白的药物，都可以被视为是精准医疗的一环。
这两年在全球引发热潮的胰高血糖素样肽-1（GLP-1），正是一个例子。最初为糖尿病治疗研发，却意外被发现可以抑制食欲，成了“减肥神药”，带动丹麦制药公司诺和诺德（Novo Nordisk）和美国制药公司礼来（Eli Lilly）股价翻倍。
由于过去到现在，精准医疗的许多基础都来自肿瘤学，而癌症依然是全世界致死原因最高的疾病之一，大部分研发资源仍投入了癌症治疗。
世界卫生组织今年2月发布的统计显示，2022年全球大约新增2000万起癌症病例，死亡病例970万起。癌症确诊后五年内存活的人数估计为5350万。大约五分之一的人一生中会罹患癌症。
肺癌是最常见的癌症，2022年新增病例250万起，占新增病例总数的12.4％。女性乳癌位居第二（230万例，占11.6％），接着是结肠直肠癌（190万例，占9.6％）、前列腺癌（150万例，占7.3％）和胃癌（97万例，占4.9％）。
肺癌也是癌症病人的最大杀手（180万人死亡，占癌症死亡总人数的18.7％），接着是结肠直肠癌（90万人，占 9.3％）、肝癌（76万人，占7.8％）、乳癌（67万人，占6.9％）和胃癌（66万人，占6.8％）。
新加坡方面，新增病例有2万5250起，死亡病例1万3277起。最常见的是结肠直肠癌（4007例，占15.9％）、乳癌（3569例，占14.1％）和肺癌（2940例，占11.6％）。
令人担忧的是，预计到2050年，全球新增癌症病例将超过3500万起，比2022年增加77％。
世卫指出，病例快速增加既反映了人口老龄化，也反映了人们接触到的风险因素变化，其中一些与社会经济发展有关，例如烟草、酒精和肥胖，而空气污染依然是主要的环境风险因素。
多国际药企来新投资设厂
全球逐渐转向精准医疗，为新加坡带来了技术创新、产品制造和商业化的机会。近年，新加坡就吸引不少国际制药公司前来投资和设厂。
新加坡经济发展局生物医药产业高级副总裁吴婉仪受访时说：“领先的医疗科技、生物科技和制药公司都希望抓住精准医疗的机遇，纷纷投入开发和商业化创新产品和解决方案。
“这些产品和解决方案包括、但不限于能够早期检测和更好地诊断疾病的工具和试剂，以及具有针对性并能改善治疗效果的精准疗法。”
例如，来自美国的赛默飞世尔科技（Thermo Fisher Scientific）与新加坡起步公司觅瑞（Mirxes）及新加坡国立大学医院合作，发展和临床验证先进的下一代基因测序（next-generation sequencing），希望开发出东南亚社会负担得起的早期癌症检测。
另外，美国生物科技公司英美纳（Illumina）在新加坡的生产设施供应它在全球90%以上的微阵列（微晶片大小的基因检测工具），并生产60%以上的基因测序耗材，包括试剂和试剂盒。
吴婉仪说：“英美纳的产品出口到全球的医学研究中心，用于诊断和研究各种疾病。”
英国制药公司阿斯利康（AstraZeneca）今年5月宣布一项规模15亿美元的项目，在新加坡打造全球首个端对端（end-to-end）、生产抗体偶联药物（antibody drug conjugates，简称ADC）的设施。
抗体偶联药物是新一代治疗方法，可通过靶向抗体，直接向癌细胞输送高效药物，杀死癌细胞，因而被称为“魔法子弹”。
更早之前，葛兰素史克（GSK）在新加坡设立一座高活性药物生产设施和实验室，生产抗体偶联药物的一种关键成份。
信息服务公司Fitch Solutions旗下研究机构BMI的一份分析报告指出，新加坡强大的研发实力和跨国制药公司的投资，将支持我国在精准医疗领域的蓬勃发展。
报告写道：“制药公司增加投资将加速精准医疗解决方案的开发和商业化，我们预计这些投资将提升新加坡的创新能力，并反映新加坡在研发方面的地位日益突出。”
新加坡有60多家生物制药厂，去年生产价值总值187亿元的产品，雇用超过9500名员工，在过去10年增加78％。
包括生物制药和医疗科技在内的生物医疗科学产业，去年占新加坡国内生产总值2.6％，为全球市场生产价值近380亿元的产品。
我国起步公司研发新药 被美药企看中有望商业生产
除了国际制药公司，新加坡不少起步公司也投入精准医疗领域，希望能创造出救人一命的新药物。
在我国约有100名员工的蜂鸟生物医药（Hummingbird Bioscience），去年10月成功将公司首个抗体偶联药物授权给美国的Endeavor BioMedicines，授权金额高达4亿3000万美元。
从全球150药物中脱颖而出
蜂鸟生物医药首席营运官黄安琪接受《联合早报》访问时说：“据我们所知，这可能是新加坡生物科技业历来规模最大的其中一笔交易。Endeavor曾公开透露，向我们取得授权之前，他们评估了150个ADC，才决定采用我们的。这证明新加坡有能力发展出媲美世界其他地方的技术。”
蜂鸟研发的这项抗体偶联药物，主要针对人类表皮生长因子受体3（Human epidermal growth factor receptor 3，简称HER3）。在肺癌、大肠癌、胃癌和卵巢癌等患者体内，通常会出现过多的HER3蛋白。
Endeavor今年4月宣布完成1亿3250万美元的C轮融资后，有意在年底展开HER3抗体偶联药物的第一期和第二期临床实验。如果成功商业化，蜂鸟将可赚取专利费。
但黄安琪提醒：“一项新药物进入市场，可能需要五年至10年的时间，这是一个历时多年的过程。”
新加坡起步公司的研发实力，也得到了医疗巨头和风险投资的重视。
去年10月，美国强生公司（Johnson & Johnson）宣布与经发局合作，协助以新加坡为基地的起步公司，更快的将它们的早期研发结果，发展成创新药物、医疗技术和解决方案。
合作项目由强生旗下的生命科学孵化器和加速器JLABS执行。
强生发言人回复早报询问时说：“一年来，我们取得了不错的进展。JLABS在新加坡的投资组合有35家公司，其中53％位于新加坡，88％的公司专注于精准医疗。”
强生发言人认为，新加坡的生命科学领域正处于上升期。“新加坡有大约300家生命科学起步公司，这个领域还得到了大量研发投资和政府的大力支持。”
精准医疗下一步？AI辅助创新药
若要知道精准医疗的下个浪潮，可以从今年的诺贝尔化学奖，一窥端倪。
今年的奖项由三位科学家贝克（David Baker）、哈萨比斯（Demis Hassabis）和江珀（John M. Jumper ）一同获得。
哈萨比斯和江珀开发的AlphaFold2，利用人工智能（AI）预测蛋白结构，解决了半世纪来的难题，而得到表彰。
哈萨比斯和江珀分别是谷歌旗下AI公司Deepmind的总裁和高级研究科学家。
杜汉忠不否认，AlphaFold2是一项非常令人振奋的发展。“有了这项技术，我们可以预测蛋白质的立体形状，并发展出针对特定蛋白质的药物。但我还是要提醒大家别期望过高。”
本身的研究专长是免疫疗法，杜汉忠正在利用人工智能，开发癌症疫苗。他以交友软件为譬喻：“你可以设定理想交往对象的所有条件，并找到适合的配对，但不保证你们约会时一定有‘化学反应’。换句话说，你能设计出针对特定蛋白质的药物，但它未必能发挥应有的作用。”
精准医疗仍缺乏数据训练AI
美国医药协会近期也撰文指出，人工智能在精准医疗领域虽有巨大潜力，但在数据方面仍面临不少挑战。
其一是缺乏多元和具代表性的数据，因为可以用来训练模型的高素质数据有限，这些数据包括种族、民族、性别和地域等。其二是隐私问题，如何保护数据不被滥用，以免对患者造成伤害。
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