本次会议由中国医学科学院肿瘤医院吴令英教授、北京协和医院潘凌亚教授共同担任会议主席，四川大学华西第二医院尹如铁教授、北京协和医院吴鸣教授、中山大学肿瘤防治中心李俊东教授、普瑞基准联合创始人梁晗教授担任演讲嘉宾，围绕妇科肿瘤的精准诊疗、大数据挖掘等热点话题进行深入探讨，吸引了众多专家学者和临床医生的高度关注，会议全程气氛活跃、专家们的分享多次获得参会同道的热烈掌声。

吴令英教授为本次卫星会作开场致辞：“妇科肿瘤已进入精准医疗的新时代，以PARP抑制剂为代表的精准治疗药物研究在妇科肿瘤，尤其是卵巢癌中，取得了突破性的进展。随着基因检测技术的成熟、组学大数据时代的到来，以及PARP抑制剂、免疫检查点抑制剂等药物研究不断突破，精准治疗在卵巢癌、子宫内膜癌、宫颈癌等妇科肿瘤领域已遍地开花。”普瑞基准基于领先的生物信息和生物统计能力，在癌症多组学数据挖掘方面具备雄厚实力，吴令英教授表示，“在过去，我们往往更多专注于临床工作，而在精准医疗时代，我们更愿意与普瑞基准这样的高水平技术团队合作，将妇科肿瘤的医疗工作做得更好。”

中国医学科学院肿瘤医院吴令英教授

北京协和医院潘凌亚教授

尹如铁教授分享了“遗传性妇科肿瘤相关综合征的基因检测和风险管理“。尹教授首先介绍了不同基因检测方法在四种常见妇科肿瘤相关的遗传性综合征中的应用，包括遗传性乳腺癌-卵巢癌综合征（HBOC）、林奇综合征、Cowden综合征和黑斑息肉综合征。尹教授强调，“对于林奇综合征的检测，使用免疫组化（IHC）方法检测错配修复缺陷（MMR）基因或PCR方法检测微卫星不稳定（MSI）均存在5-10%的假阴性率，综合考虑，无论对于患者还是健康人的林奇综合征筛查，二代测序（NGS）Panel都是最优的检测方法。”尹教授还指出，“HBOC不仅与BRCA1/2突变有关，也与很多其它基因有关，相比BRCA1/2突变检测，多基因Panel检测能更好地明确遗传性肿瘤的致病原因。但并不是基因越多越好，需要结合证据等级和数据库综合考虑性价比。”普瑞基准推出的昂可迪®36基因检测产品， 基于NCCN、SGO、ASCO等权威指南，拥有权威而丰富的数据库支持，可准确评估多种妇科肿瘤的遗传风险，并为后续治疗提供精准建议。

四川大学华西第二医院尹如铁教授

普瑞基准联合创始人梁晗教授作了《大数据挖掘驱动中国肿瘤转化医学的发展》主题报告。梁教授作为TCGA项目最核心的科学家之一，从TCGA开始介绍其在肿瘤多组学数据挖掘的工作。The Cancer Genome Atlas（TCGA）是一个里程碑式的肿瘤多组学研究项目，通过对涵盖33种癌症、超过11000名病人的全方位信息采集和全景式组学描述，使人类对于肿瘤的认识迈上了新的台阶。2018年，梁晗教授接受《Cell》杂志邀请对TCGA项目13年的工作做了总结性的点评。梁晗教授提出，“生物信息学已经不再只是支持性的工作，未来，生物信息学与临床医学的结合，将在癌症研究和癌症治疗的深化中发挥更多的主导作用，得到丰硕的结果。”

梁晗教授基于自己最近2年已发表的工作，从不同层面阐释，如何通过组学研究和海量组学数据的挖掘，推动临床精准医疗的发展。首先，在DNA层面，对于具体的基因，不同的突变具有不同的功能，尚有很多突变意义未明，给临床治疗带来了很大的不确定性，甚至包括EGFR、BRAF这样已经多年研究的基因，也有大量突变的意义未知。对此，梁晗教授建立了功能化的实验体系，在此基础上，完成了对超过1000个体细胞突变的功能注释，并对EGFR、BRAF等重要基因都进行了超过100个突变的全方位注释，这些结论对于相关靶向药物在临床的精准使用，具有重大意义。其次，梁教授提出，应该重视蛋白质组，“超越DNA和RNA，用蛋白质信息精准建模，优化临床决策”梁教授基于高通量的蛋白质芯片和生物信息学技术，建立了多个精准模型，如早期子宫内膜癌的生存预测模型，可以很好地对子宫内膜癌患者进行分类，临床意义显著。依托这些研究， TCGA建立了成熟的数据建模系统，使多种组学的数据得以整合分析，产生可靠的模型。再进一步，梁教授提出：“能否超越基因表达的层面，依靠基因调控信息建立新的治疗策略？”基于该思路，梁教授通过对于海量数据的挖掘，发现PD-L1基因的增强子，该增强子可调控PD-L1的表达。这一结果使得新的免疫治疗策略成为可能。最后，梁教授提出一个更有趣、也更加具有挑战性的问题： “能否超越基因层面，用细胞整体性质作为新的生物标志物？”梁晗教授发现了细胞的氨基酸耗能规律，并提出了每个基因或细胞的氨基酸能耗（ECPA）的新概念，发现其可作为免疫治疗的疗效预测标志物。从基因组向“多组学”的不断拓展，再到从基因表达到基因调控，最后到细胞整体性质层面的探索，梁晗教授认为，精准医学的未来，在于不断突破固有思维，挖掘海量组学数据中蕴藏的重要信息，开创新的理念和实践。

梁晗教授表示，普瑞基准基于生物信息和数据挖掘的优势，将多种组学数据整合分析，转化为具有临床价值的信息，最终使患者受益。为此，普瑞基准建立了整合海量、多维度、异构数据的知识挖掘平台AIBERT，通过对数据的深度挖掘，可以助力对药物靶点、生物标志物、耐药机制研究与药物联用方案的探索，创新的转化医学研究手段，与创新的临床试验设计结合，强力助推临床医疗和药物研发，携手实现肿瘤精准医学的进步，最终使患者受益。

普瑞基准联合创始人梁晗教授

吴鸣教授介绍了“PARP抑制剂在卵巢癌中的应用前景及预测性标志物的探索”。“PARP抑制剂转变了卵巢癌的治疗模式，然而，并非所有铂敏感患者都对PARP抑制剂有效，如何让患者达到最好的获益是需要关注的问题。”吴教授提出了三个策略，并强调了预测标志物的重要性，“除了BRCA1/2突变，其它HRR基因突变、或未知原因导致的同源重组修复缺陷（HRD），也能影响PARP抑制剂的敏感性。以卵巢癌为例，已有多项PARP抑制剂临床试验表明，通过多基因panel检测HRR基因突变状态，或使用‘基因组伤痕’作为标志物评估HRD表型，HRD阳性患者比HRD阴性患者获益更明显。”作为国内最早深入研究HRD的团队，普瑞基准已推出相应的昂可迪®系列检测产品，不仅能够评估妇科肿瘤患者的遗传性和复发风险，更能够对PARP抑制剂、免疫检查点抑制剂（PD-1/L1单抗等）等创新的妇科肿瘤精准用药提供建议。在此基础上，普瑞基准进一步开发了HRD Score模型，用于评估HRD，可将PARP抑制剂的获益人群尽可能地筛选出来，相较仅依靠BRCA检测，理论上可将药物受益人群扩大3倍。

北京协和医院吴鸣教授

李俊东教授分享了“靶向DNA损伤应答（DDR）通路的妇科肿瘤精准医疗”。“DDR系统的异常与肿瘤发生密切相关，其中同源重组修复（HRR）和错配修复（MMR）的缺陷在卵巢癌、子宫内膜癌等妇科肿瘤中较为常见，相应的靶向治疗药物PARP抑制剂、免疫检查点抑制剂，目前已广泛应用于临床。”李教授指出，“未经选择的妇科肿瘤患者，使用免疫治疗疗效非常有限，需要使用合适的生物标志物进行预测。以子宫内膜癌使用PD-1单抗治疗为例，PD-L1阳性患者的客观缓解率（ORR）为13%，错配修复缺陷（dMMR）患者的ORR高达56%。” 李俊东教授还列举了多种免疫治疗标志物，包括TMB、POLE、TP53/KRAS、HLA-I分型、PD-L1蛋白表达等疗效相关指标，此外还有耐药性和风险性相关指标，有些标志物之间相互独立，因此，需要联合多种标志物，才能更准确地评估患者对免疫检查点抑制剂的适用性。普瑞基准推出的昂可星®、昂可清®等产品，基于领先的多组学平台，可检测肿瘤的免疫治疗、靶向治疗和化疗相关的多个生物标志物，综合评估患者对各类治疗方案的适用性。

中山大学肿瘤防治中心李俊东教授

吴令英教授在总结发言中表示，以往临床药物使用，只能根据传统病理结果和临床分期来给药，但只有部分患者有效。通过寻找生物标志物，将获益人群筛选出来，意义重大。因此，与普瑞基准团队合作，将临床数据与多种组学大数据结合起来，将是我们战胜肿瘤的一个基石，是我们的希望。吴令英教授号召大家，突破固有思维，挑战未来，共同战胜妇科肿瘤。潘凌亚教授在总结发言中强调对于PARP抑制剂等妇瘤新药的使用要充分考虑生物标志物来识别获益人群，建立基于中国人群数据的疗效预测模型将是未来妇瘤精准医学要努力的方向。

时间已过晚上9点，400人会场座无虚席，医学同道汲取新知、砥砺奋进的精神令人感佩。作为国内领先的肿瘤转化医学公司，普瑞基准在生物信息、生物统计/机器学习/组学数据挖掘方面具备独特的优势，在多组学分析、数据挖掘、生物标志物探索、生存预测模型构建方面已取得非常积极的成果。相信随着医生和药企以及类似普瑞基准这样的转化医学公司之间开展更多更深入的合作，未来会有更多新药、新的预测模型在妇瘤中运用，推动中国的妇科肿瘤学更快地进入精准医疗全新时代，最终让肿瘤患者受益。

会议现场