西耶恩·李（Siyeon Rhee），约瑟夫·C·吴（Joseph C. Wu）*
美国加利福尼亚州斯坦福市斯坦福大学医学院斯坦福心血管研究所
《Frontiers in Science》主篇论文的编辑评论
《精准心血管医学：转变创新范式》
关键要点
- 精准心血管医学将疾病异质性从障碍重新定义为可利用的信号，从为大多数患者效果中等的治疗方法转变为为分子定义亚群效果卓越的治疗方法。
- 系统生物学、人工智能和新兴治疗方式（包括RNA药物、基因编辑和生物制剂）的融合，现在使得可以通过上游分子干预而非仅通过下游蛋白抑制来靶向曾经被认为是"难治靶点"的机制。
- 实现精准医学的潜力需要跨学科合作和积极的公平策略，因为除非从药物发现开始就纳入多样化人群，否则复杂诊断的使用可能会加剧健康不平等。
尽管数十年来取得了进展，心血管疾病（CVDs）仍然是全球死亡的主要原因(1)。在他们的主篇论文中，Aikawa等人(2)概述了精准心血管医学的路线图，该路线图认识并利用了分子、细胞和临床尺度上疾病机制和患者反应的基本异质性。
重新定义异质性：从障碍到机遇
心血管医学长期以来一直受到"平均值谬误"的困扰，即假设为人群平均值优化的治疗方法会在个体间均匀有效(3)。这种"一刀切"范式已经取得了重要成功，从他汀类药物到前蛋白转化酶枯草杆菌蛋白酶/kexin 9型（PCSK9）抑制剂，但仍给许多患者留下显著的残余风险。Aikawa等人在主篇论文中的核心见解是将异质性从挑战重新定义为可能性，将患者间的差异视为需要剖析的信号，而非需要平均化的噪声。
这种范式转变可能代表了自认识到胆固醇是可改变的风险因素以来，心血管治疗领域最重要的概念进步之一。作者记录了异质性如何在多个尺度上表现（图1A）：分子水平上的基因组变异和暴露组差异；尖端单细胞技术揭示的多样化细胞反应；以及患者水平上的临床表现和治疗反应差异。精准医学不将这种复杂性视为治疗开发的障碍，而是将其视为有价值的洞察，解释为什么当前策略对某些患者有效而对其他患者无效。
这种重新定义的影响不仅超越了治疗开发，还涉及临床试验设计、监管批准和临床实践的基本问题。精准方法不是寻找对大多数患者"足够有效"的治疗方法，而是旨在识别对特定患者亚群效果卓越的治疗方法，从而惠及对传统疗法反应不佳的患者。这种转变需要新的患者分层方法、生物标志物发现以及衡量不同类型结果的方式，以反映分子异质性如何转化为临床益处。
作者对系统生物学和网络医学的强调反映了对心血管疾病不能简化为单一通路或靶点的成熟理解。考虑到遗传易感性、环境暴露、生物体内的细胞环境以及心血管疾病的复杂性，需要能够管理多维数据并寻找系统级交互产生的新兴特性的新方法。系统级视角不仅管理复杂性，还有效组织它，允许识别疾病模块和治疗机会，而这些可能是还原论方法所忽视的。
技术融合推动变革
精准医学革命在恰当时机发生，因为前所未有的技术进步汇聚在一起，允许对心血管疾病进行系统级理解（图1B）。高通量组学平台能够同时在基因组、转录组、蛋白质组和代谢组维度进行采样，以帮助生成综合分子快照。单细胞技术提供了对整体分析所掩盖的细胞异质性的洞察，而空间组学方法可以提供对理解疾病机制至关重要的组织环境信息。人工智能（AI）算法从人类单独解释过于复杂的数据集中提取模式，而网络医学方法利用计算框架来寻找疾病模块和可能的药物靶点(4)。
这种技术革命在治疗方式的扩展方面表现得尤为明显，超越了传统的小分子药物。Aikawa等人对RNA治疗的讨论突显了一个特别具有变革性的前沿领域。利用反义寡核苷酸、小干扰RNA（siRNAs）和成簇规律间隔短回文重复序列（CRISPR）等工具，研究人员现在可以调节以前被认为是"难治靶点"的靶标。英克司兰（inclisiran）用于PCSK9抑制(5)和培拉卡森（pelacarsen）用于脂蛋白(a)降低的近期成功，是产生临床有意义结果的有前景的RNA治疗方法的例证，同时也有可能缓解与给药频率和患者依从性相关的传统担忧(6)。
可用治疗选择的扩展不仅仅是拥有更多选项；它也是在疾病源头靶向疾病机制的重大进步。RNA治疗不是在蛋白质产生后抑制它们，而是通过阻止有害蛋白质的翻译进行早期干预，提供更持久的效果和更少的给药频率，从根本上重塑了慢性心血管疾病的效益-风险评估。
人工智能集成到这一技术生态系统中既代表着巨大的希望，也代表着重大的责任。人工智能应用涵盖诊断成像、风险预测、药物发现和患者分层，但最强大的应用将增强人类管理复杂性的能力，而不是取代临床判断。Aikawa等人(2)正确指出，人工智能的成功将取决于数据的质量、代表性以及算法的透明度。如果算法在同质人群中训练，它们可能会强化而非解决差异。多样性既是道德要求，也是开发严谨、可推广方法的科学要求。
新冠疫情展示了当技术能力支持紧急临床需求并配备充足资源时的可能性(7, 8)。信使RNA（mRNA）疫苗令人印象深刻的快速和大规模部署表明，治疗开发的时间线可以从数年缩短到数月，当监管灵活性、充足资金和历史性的利益相关者合作都指向一个共同的拯救生命目标时。心血管医学的挑战是为造成更大累积负担的疾病保持这种集成紧迫性，尽管这些疾病的发展时间尺度较长，而非急性爆发。
实施的必要性：合作、公平和全球影响
精准心血管医学面临的最大挑战可能不是技术性的，而是组织性和社会性的（图1C）。基于系统的方法本质上是复杂的，需要跨学科的前所未有的合作，而这些学科历史上相对孤立地运作。分子生物学家必须与数据科学家密切合作，临床医生必须与工程师合作，制药公司必须与学术研究人员进行富有成效的接触。Aikawa等人倡导打破研究中的"信息孤岛"反映了来之不易的经验，表明精准医学不能从传统的学科隔离中形成。
作者讨论的学术-产业合作范式代表了一种特别重要的演变。标准学术研究通常擅长探索新机制和追求高风险、高回报的方法，而产业则在药物开发、监管导航和制造规模扩大方面拥有专业知识。精准心血管医学将需要利用各自优势的新合作模式，同时满足科学严谨性并适当披露潜在利益冲突。Aikawa等人强调了几个成功的合作伙伴关系例子，但在研究企业中大规模扩展这些模式将需要学术和产业组织如何衡量其成功和分配资源的机构调整。
或许最具挑战性的挑战是确保精准治疗的全球公平获取。如果复杂分子诊断和个人化治疗仅限于富裕人群，它们的影响将微乎其微。新冠疫情暴露了疫苗和治疗获取方面的巨大全球不平等，突显了精准医学可能加深不平等的风险，除非主动解决这一问题。作者准确地揭示了支持公平获取的政策框架的重要性，同时为创新开辟新的获取途径。
除了获取之外，公平挑战还包括研究本身的代表性。定义疾病亚型的分子特征可能在具有不同遗传背景和环境暴露的人群中有所不同。主要在欧洲血统人群中开发的精准医学模型可能不适用于其他人群，可能扩大而非缩小健康差异(9)。解决这一挑战不仅需要在低收入和中等收入国家进行技术转让和能力建设，还需要从一开始就注意将多样化人群纳入药物发现和开发的协作研究伙伴关系。
精准心血管医学的监管影响也需要仔细考虑。传统的药物开发和批准流程依赖于患者群体同质性和二元疗效终点的假设。精准方法可能需要新的监管策略来评估针对分子定义亚群的治疗、指导治疗选择的伴随诊断，以及通过多条通路同时解决疾病的联合疗法。作者注意到精准肿瘤学中的令人鼓舞的先例，但心血管疾病在终点选择、患者分层和长期安全性监测方面提出了独特的挑战，可能需要监管适应和新的评估框架。
展望未来，精准心血管医学的成功最终将不是通过所用技术的复杂性来评估，而是通过临床影响的视角来评估。Aikawa等人提供了令人信服的证据，表明转型所需的工具和知识要么已经存在，要么正在快速发展。现在需要的是集体勇气和意愿，在保持科学严谨性的同时接受更大的复杂性，在尊重个人贡献的同时跨越传统界限进行创造性合作，在开发复杂治疗方法的同时实现公平获取。从"一刀切"到精准心血管医学的道路不会轻松或快速，但鉴于到2030年全球心血管疾病死亡率预计将达到2600万，我们不能等待完美的解决方案。我们必须利用我们已经掌握的知识采取行动，同时推进Aikawa及其同事概述的前沿。
向精准心血管医学的转变正在进行中。关键挑战在于如何有效和快速地实施它。考虑到全球疾病负担，持续和协调的努力对于最大化其影响至关重要。
声明
作者贡献
SR：撰写初稿，审阅和编辑。
JCW：撰写初稿，审阅和编辑。
资金支持
作者声明本工作和/或其出版获得了财务支持。本研究得到了美国心脏协会（编号25CDA1449493给SR）和美国国立卫生研究院（编号R01 HL150693、R01 HL163680和UG3 AG097135给JCW）的研究资助。
利益冲突
作者声明本工作是在不存在可能被视为潜在利益冲突的财务关系的情况下进行的。
作者JCW声明他在提交时是Frontiers的编辑委员会成员。这并未影响审查过程和最终决定。
生成式AI声明
作者声明在本手稿的创作中未使用生成式AI。
出版商说明
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关键词：精准医学，心血管疾病，疾病异质性，系统生物学，网络医学，医疗公平，临床转化，全球健康政策
引用：Rhee S and Wu JC. From one-size-fits-all to precision cardiovascular medicine. Front Sci (2025) 3:1703653.
收到日期：2025年9月11日；接受日期：2025年9月19日；
发表日期：2025年10月7日。
编辑：Frontiers in Science编辑办公室，瑞士
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