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2015年1月20日美国总统贝拉克·奥巴马在2015年美国国情咨文演讲中宣布美国启动一项名为精准医学（医疗）的计划，要义是，基于患者的基因或生理特征来定制治疗方案，也即个性化医疗。
精准医疗不精准？
但是，最近的两项研究对精准医疗提出了严重质疑，无疑是泼向精准医疗的一盆凉水。美国俄勒冈州奈特癌症研究所的普拉萨德在2016年9月8日的《自然》杂志发表一篇文章称，“精准策略没有给大多数肿瘤病人带来好处”，“肿瘤的精准治疗仅仅是一个有待证明的假说”。得出这个结论的根据是对美国MD安德森癌症中心登记的2600名癌症病人和美国国家癌症研究院登记的795名癌症病人的两项研究。
前者显示，只有6.4%的病人能获得针对特定基因突变的靶向药物治疗效果，后者则更可怜，只有2%的病人能获得疗效。因此，精准医疗，如癌症精准治疗的前景不容乐观。
另一些研究人员提出类似的问题。加拿大安大略多伦多大学玛格丽特公主癌症中心的坦诺克和赫克曼发表在2016年9月29日《新英格兰医学杂志》上的文章指出，个性化抗癌药物的研究依然是一条漫长的道路，而是否存在能改善癌症患者病情的个性化的治疗方法也是一个值得深思的问题。
作者分析精准医疗难以获得较好效果的原因在于，现有的靶向治疗药物多半只能部分地阻断细胞增生途径，而完全阻断肿瘤恶性增生要靠联合用药或者加大剂量，但两者都会增强副作用。同时，肿瘤异质性（同一病人的肿瘤细胞有多个突变株）会导致抑制了一部分癌细胞，但另一部分癌细胞又长出来了，并且肿瘤异质性也会导致另外一株癌细胞在后来对最初有效的药物产生耐药性。
從这些情况来看，至少在癌症的治疗上，精准医疗还只是一种想象或假说。
不过，反过来，这两篇文章提出的精准医疗还只是一种假说的结论也只是一种假说，因为，文章得出的结论所依据的基础既存在病例数量较少的问题，也还需要其他研究来证实。并且，这两篇论文所援引的试验也有严格的条件。如第一篇文章中的一项研究是美国国家癌症研究院（NCI）的NCI-MATCH项目，在试验设计上，每一组试验招募一种特定基因变异或过度表达的志愿者，且不论肿瘤的起源，并提供相应的靶向药。
NCI-MATCH项目自2015年8月开始招募首批795名志愿者，预先设计了10种基因变异和对应的靶向治疗方案。经过层层筛选，9%的志愿者的基因突变可以匹配10种试验组的治疗方案之一。后来因某些病人不满足治疗条件，最终只有2.5%进入最终试验，并取得疗效。这说明针对特定基因（变异和过度表达）的病人的精准治疗是有效的。
癌症领域的精准医疗
在癌症的诊断、治疗和预防方面比较能体现精准医疗的重大意义。最新数据表明，癌症导致的死亡人数在所有疾病中是最多的。每年全球1410万人患癌，死亡820万；中国每年新发癌症病例约337万，死亡约211万，死亡人数占全球癌症死亡人数的四分之一。
因此，征服癌症成为人类共同的理想。对此，美国捷足先登。美国总统奥巴马于2016年1月28日签署总统备忘录，设立以副总统拜登为首的“白宫癌症登月计划特别小组”，计划的目标是加快治愈癌症的研究进度，争取在5年内完成在癌症预防、诊断、治疗和护理方面需要10年才能完成的进展。为此，美国国家卫生研究院在2016年拿出1.95亿美元用于癌症研究，2017财政年度白宫将要求国会批准在这一领域投入7.55亿美元。
2016年4月4日，美国癌症登月计划又发布六大主攻方向，包括癌症疫苗、高灵敏度癌症早期检测、免疫疗法及组合疗法、癌细胞和肿瘤微环境细胞的单细胞基因组分析、儿童癌症的新治疗方法、加强数据共享等。
在这些主攻方向中，有几个方面都与精准医疗有关。一是美国能源部（DOE）与美国国家癌症研究院建立战略合作关系，推动精准肿瘤学发展。能源部与国家癌症研究院合作运用美国最先进的超级计算机，通过分析从临床前癌症模型中获得的数据、RAS蛋白（大鼠肉瘤的英文缩写，RAS蛋白是原癌基因C-RAS的表达产物）的分子相互作用数据和癌症监测数据，进一步深化对致癌机制的理解，从而加快开发出更有效并且毒性更小的疗法。
同时，建立癌症数据的开放式共享平台也与精准医疗有关。美国国家癌症研究院将与药明康德合作伙伴基金医药公司合作，扩充美国国家癌症研究院的公共基因组数据库中存储的癌症患者基因组信息，使之成为一个可被广泛利用的癌症基因组信息库。另外，癌症登月计划也特别希望通过精准医疗改善老兵健康。美国退伍军人事务部（DVA）将与能源部合作，采用最先进的计算技术，对50多万退伍军人的医疗档案进行分析。通过整合并分析其中丰富的临床、环境以及基因组数据，深化对癌症防护、诊断和治疗的理解。
同时，运用基因组学和蛋白组学领域最前沿的研究手段，来加快发现癌症相关的靶点和信号通路，从而提升癌症的诊断和治疗水平，这些也都是精准医疗的内容。
不过，在上述方方面面的抗癌计划中，利用癌症大数据进行精准医疗显然有了初步的成果，证明精准医疗是值得探索和深化的。美国麻省理工学院（MIT）的数学家迪米特里斯·伯特西马斯教授就是利用癌症大数据获得了治癌的相对精准而高效的方法，让其患癌的父亲多活了两年。
2007年，伯特西马斯的父亲经诊断患有非转移性胃癌，已经无法手术，唯一的治疗方案是化疗。为了让父亲尽可能延长生命和提高生活质量，伯特西马斯研究了全美五大医院的常规化疗方案，意外地发现，每家医院使用的化疗方法都不同。
数学家的天性让伯特西马斯产生一个想法，对医院的临床试验数据进行计算，以确定哪一种方法治疗自己的父亲能产生更好的效果。他画了一张简单的图，横坐标代表药物毒性，纵坐标代表患者的生存率。根据这一曲线，伯特西马斯选取一个他认为的最优策略对其父亲治疗。结果他的父亲在确诊胃癌后存活了两年，比医生的预期翻了一番。
精准医疗不精准？
但是，最近的两项研究对精准医疗提出了严重质疑，无疑是泼向精准医疗的一盆凉水。美国俄勒冈州奈特癌症研究所的普拉萨德在2016年9月8日的《自然》杂志发表一篇文章称，“精准策略没有给大多数肿瘤病人带来好处”，“肿瘤的精准治疗仅仅是一个有待证明的假说”。得出这个结论的根据是对美国MD安德森癌症中心登记的2600名癌症病人和美国国家癌症研究院登记的795名癌症病人的两项研究。
前者显示，只有6.4%的病人能获得针对特定基因突变的靶向药物治疗效果，后者则更可怜，只有2%的病人能获得疗效。因此，精准医疗，如癌症精准治疗的前景不容乐观。
另一些研究人员提出类似的问题。加拿大安大略多伦多大学玛格丽特公主癌症中心的坦诺克和赫克曼发表在2016年9月29日《新英格兰医学杂志》上的文章指出，个性化抗癌药物的研究依然是一条漫长的道路，而是否存在能改善癌症患者病情的个性化的治疗方法也是一个值得深思的问题。
作者分析精准医疗难以获得较好效果的原因在于，现有的靶向治疗药物多半只能部分地阻断细胞增生途径，而完全阻断肿瘤恶性增生要靠联合用药或者加大剂量，但两者都会增强副作用。同时，肿瘤异质性（同一病人的肿瘤细胞有多个突变株）会导致抑制了一部分癌细胞，但另一部分癌细胞又长出来了，并且肿瘤异质性也会导致另外一株癌细胞在后来对最初有效的药物产生耐药性。
從这些情况来看，至少在癌症的治疗上，精准医疗还只是一种想象或假说。
不过，反过来，这两篇文章提出的精准医疗还只是一种假说的结论也只是一种假说，因为，文章得出的结论所依据的基础既存在病例数量较少的问题，也还需要其他研究来证实。并且，这两篇论文所援引的试验也有严格的条件。如第一篇文章中的一项研究是美国国家癌症研究院（NCI）的NCI-MATCH项目，在试验设计上，每一组试验招募一种特定基因变异或过度表达的志愿者，且不论肿瘤的起源，并提供相应的靶向药。
NCI-MATCH项目自2015年8月开始招募首批795名志愿者，预先设计了10种基因变异和对应的靶向治疗方案。经过层层筛选，9%的志愿者的基因突变可以匹配10种试验组的治疗方案之一。后来因某些病人不满足治疗条件，最终只有2.5%进入最终试验，并取得疗效。这说明针对特定基因（变异和过度表达）的病人的精准治疗是有效的。
癌症领域的精准医疗
在癌症的诊断、治疗和预防方面比较能体现精准医疗的重大意义。最新数据表明，癌症导致的死亡人数在所有疾病中是最多的。每年全球1410万人患癌，死亡820万；中国每年新发癌症病例约337万，死亡约211万，死亡人数占全球癌症死亡人数的四分之一。
因此，征服癌症成为人类共同的理想。对此，美国捷足先登。美国总统奥巴马于2016年1月28日签署总统备忘录，设立以副总统拜登为首的“白宫癌症登月计划特别小组”，计划的目标是加快治愈癌症的研究进度，争取在5年内完成在癌症预防、诊断、治疗和护理方面需要10年才能完成的进展。为此，美国国家卫生研究院在2016年拿出1.95亿美元用于癌症研究，2017财政年度白宫将要求国会批准在这一领域投入7.55亿美元。
2016年4月4日，美国癌症登月计划又发布六大主攻方向，包括癌症疫苗、高灵敏度癌症早期检测、免疫疗法及组合疗法、癌细胞和肿瘤微环境细胞的单细胞基因组分析、儿童癌症的新治疗方法、加强数据共享等。
在这些主攻方向中，有几个方面都与精准医疗有关。一是美国能源部（DOE）与美国国家癌症研究院建立战略合作关系，推动精准肿瘤学发展。能源部与国家癌症研究院合作运用美国最先进的超级计算机，通过分析从临床前癌症模型中获得的数据、RAS蛋白（大鼠肉瘤的英文缩写，RAS蛋白是原癌基因C-RAS的表达产物）的分子相互作用数据和癌症监测数据，进一步深化对致癌机制的理解，从而加快开发出更有效并且毒性更小的疗法。
同时，建立癌症数据的开放式共享平台也与精准医疗有关。美国国家癌症研究院将与药明康德合作伙伴基金医药公司合作，扩充美国国家癌症研究院的公共基因组数据库中存储的癌症患者基因组信息，使之成为一个可被广泛利用的癌症基因组信息库。另外，癌症登月计划也特别希望通过精准医疗改善老兵健康。美国退伍军人事务部（DVA）将与能源部合作，采用最先进的计算技术，对50多万退伍军人的医疗档案进行分析。通过整合并分析其中丰富的临床、环境以及基因组数据，深化对癌症防护、诊断和治疗的理解。
同时，运用基因组学和蛋白组学领域最前沿的研究手段，来加快发现癌症相关的靶点和信号通路，从而提升癌症的诊断和治疗水平，这些也都是精准医疗的内容。
不过，在上述方方面面的抗癌计划中，利用癌症大数据进行精准医疗显然有了初步的成果，证明精准医疗是值得探索和深化的。美国麻省理工学院（MIT）的数学家迪米特里斯·伯特西马斯教授就是利用癌症大数据获得了治癌的相对精准而高效的方法，让其患癌的父亲多活了两年。
2007年，伯特西马斯的父亲经诊断患有非转移性胃癌，已经无法手术，唯一的治疗方案是化疗。为了让父亲尽可能延长生命和提高生活质量，伯特西马斯研究了全美五大医院的常规化疗方案，意外地发现，每家医院使用的化疗方法都不同。
数学家的天性让伯特西马斯产生一个想法，对医院的临床试验数据进行计算，以确定哪一种方法治疗自己的父亲能产生更好的效果。他画了一张简单的图，横坐标代表药物毒性，纵坐标代表患者的生存率。根据这一曲线，伯特西马斯选取一个他认为的最优策略对其父亲治疗。结果他的父亲在确诊胃癌后存活了两年，比医生的预期翻了一番。