新闻特稿 | Nature Medicine报道专家们分享2021年生物医学界6大趋势-2021：大流行后世界的研究和医学趋势
编译：茗溪，编辑：小菌菌、江舜尧。
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再见2020，今年对世界来说无疑是充满了太多挑战的一年。尽管人们很想把今年抛在脑后，但这场大流行永远地改变了生物医学界，而其他的一切照常进行。展望新的一年，专家们分享了2021年生物医学界的6大趋势。
COVID-19基因组英国联盟主任Sharon Peacock总结2020年，她说，我们已经看到了一些来自学术界、工业界和医疗保健部门的优秀例子……我希望2021年也能保持这种状态。她说，尽管如此，我们在非COVID研究方面已经失去了优势和动力。这可能会对我们未来研究其他领域的能力产生深远影响。
冠状病毒SARS-CoV-2已经暴露了医学研究和临床能力的弱点以及机遇。虽然现在讨论世界各国何时能控制COVID-19大流行还为时过早，但目前已经有很多东西需要我们学习。为了探讨2021年的趋势，我们采访了来自世界各地专攻医学研究的专家，分为新标准、开放知识库、免疫学、神经退行性病变、数码前沿和新的医疗口号6个方面。
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http://dx.doi.org/10.1038/s41591-020-01146-z
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Erasmus MC病毒学部门的负责人Marion Koopman预测，至少在未来一年，新兴疾病专家将压倒性地继续关注SARS-CoV-2。Koopman说：“我真的希望我们不会像过去那样活下去，因为这将意味着新出现疾病的风险和一个暂时搁置的宏伟的预防研究议程。” “这不会发生，科学家必须做好准备，因为病毒一直在变化。” “我们已经看到了 (SARS-CoV-2) 在我国的持续爆发，并随着突峰和基因组其他部分突变的积累而持续循环。“鉴于代谢疾病的生理机制的专家Juleen R. Zierath（哥本哈根大学和瑞典医学院）指出大流行引起了人们对代谢性疾病 (包括肥胖和2型糖尿病) 的有害健康后果的关注。“因为这些障碍患者不成比例地受到COVID-19的影响。她指出，“总体而言，更多的关注免疫系统与新陈代谢的结合是有必要的。”
SARS-CoV-2的传播速度改变了科学家传播信息的方式。谷歌Health UK的研究主管Alan Karthikesalingam说：“像bioRxiv和medRxiv这样的开放知识库的使用越来越多，使得研究和试验结果能够更快地传播。为了确保严格性和质量，它们与互补但显然较慢的同行评审方法相结合，这种方式可以加速创新。”“我怀疑，我们交流实验室正在进行的科学发展的方式将会改变”，Zierath
说：“这种情况已经发生了，许多会议都采用了虚拟形式。”Deborah Johnson，细胞生物学分子和化学研讨会的会长兼CEO指出，尽管虚拟形式不能完全取代面对面会议所建立的社交机会，但虚拟活动使参加生物医学研究会议的机会更加民主化，以便年轻研究人员和中低收入国家的研究人员更多地参与进来。她说，“即使面对面的会议又回来了，继续提供吸引更广泛受众的虚拟组件也很重要。”
由于今年COVID- 19疫情的爆发，免疫系统的基础研究得到了更多的关注，该领域的更多研究可能会带来巨大的回报。耶鲁大学医学院的免疫生物学家Akiko Iwasaki希望大流行将推动免疫学的转变。“经过几十年的研究，我们已经非常清楚，在阻击入侵的病原体时，抵抗呼吸道、胃肠道和性传播感染的粘膜免疫比系统免疫更有效。”她说，“然而，绝大多数疫苗接种都是注射肠外疫苗。” 她认为，现在已经是免疫学领域深入了解粘膜表面保护的基本机制以及允许免疫反应针对粘膜表面的发展策略的时机了。Johnson说：“我们发现免疫细胞的作用远远超出了之前的设想，从癌症到心理健康，免疫细胞在所有人类系统的健康和疾病中扮演着潜在的角色。”她认为这一知识将导致更多的工程免疫细胞用于治疗疾病。“癌症免疫疗法很可能成为免疫介导疗法的试验场，而我们只是开始从免疫系统的角度来看待其他疾病。”
隆德大学临床记忆研究小组负责人Oskar Hansson预计，在广泛的神经退行性病变甚至在症状出现之前，尝试干预神经退行性疾病的方法已经显示出其潜力，该方法将在明年有长期使用的趋势。他说，“针对阿尔茨海默氏病的几种有前景的疾病修饰疗法现在计划在症状前的早期阶段进行评估，我认为我们在其他领域也会有类似的进展，比如帕金森病和肌萎缩性脊髓侧索硬化症”。“要想深入研究这种治疗方法，就必须更好地了解神经退化是如何发展的”。Hansson指出，来自世界各地的队列研究的持续发展将帮助科学家研究不同的基因，发育，生活方式等因素是如何影响疾病的开始和进化，甚至是症状早干预的，这很可能会深化对疾病的理解，帮助发现新的药物靶点。
“随着世界各地的人工智能算法开始在规范的医疗设备软件中更普遍地发布，我认为在现实医疗环境中对算法的健壮性、安全性、可信性和公平性进行前瞻性研究的趋势将会越来越大”，Karthikesalingam说，“在这种情况下，临床和机器学习研究改善患者预后的机会是巨大的。”然而，还需要更多的试验来证明在医学上人工智能哪些有效，哪些无效。Scripps研究所的心脏病学家Eric Topol将基因组学和数字医学结合在一起。他说，“在扫描等方面并没有太多带注释的大型数据集，你需要大数据集来训练新的算法。否则，只能使用无监督学习算法，这就更棘手了。”
尽管目前在推进数字健康方面存在一些瓶颈，Topol仍然非常乐观。他说：“随着时间的推移，我们将会看到所有模式—各种成像、语音和文本数据—通过患者测试、研究文章或回顾患者聊天来收集重要信息方面的巨大进步。”他设想，语音识别软件可以记录医生和病人之间的对话，并将其转化为笔记。他说，“医生会喜欢这个，病人也可以直视医生的眼睛，这加强了双方的联系。”
每一位受访专家都强调的一个趋势是：准备的必要性。香港大学公共卫生医学专家Gabriel Leung说道，“我们需要做好准备，不仅在技术层面还是在疫苗和疗法方面，这样我们就不会在流感大流行的中期急于寻找一些解决方案。而在危机前建立社会适应能力也很重要。”“SARS-CoV-2和随之而来的大爆发构成了医疗保健最重要的分水岭”，Leung解释说：“围绕感染风险、获得检测和治疗——从而获得结果——的司法问题已经构成上世纪最严重的卫生不平等”。Peacock希望在不久的将来能有一个改变，那就是对病原体进行定位排序，而不是更集中地排序。她解释说，“对于病原体测序，你需要能够在正在调查的问题发生的地方应用它。在英国，COVID-19成为我们发展高度协作、分布式测序能力网络的催化剂。”
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