队列研究的设计与实施课件.pptx

队列研究的设计与实施队列研究的设计与实施- -以京津冀地区以京津冀地区1010万超大规模自然人群对队列研究为例万超大规模自然人群对队列研究为例2020/9/2612u 提议在2016财年向该计划投入2.15亿美元，以推动个性化医疗的发展u 建立生物样本库：收集100万人的医疗记录，基因和生活方式等数据uu 推出一百万以上的美国全国队列研究推出一百万以上的美国全国队列研究以推动健康和疾病的认识以推动健康和疾病的认识美国精准医疗计划美国精准医疗计划u2016年，中科院、科技部、国家发改委、国家卫计委等部门公布有关重大科研计划和政策举措，中国吹响了进军“精准医学”乃至生物经济时代的号角u“精准医学研究”列为2016年优先启动的重点专项之一u构建百万人以上的自然人群国家大型健康队列和重大疾病专病队列，建立多层次精准医学知识库体系和安全稳定可操作的生物医学大数据共享平台精准医学时代到来，中国加快部署攻坚精准医学时代到来，中国加快部署攻坚中国精准医学研究的目标与核心任务中国精准医学研究的目标与核心任务n n目标目标：根据“患者个体”在基因型、表型、环境和生活方式等各方面的特异性，制定个性化精准预防、精准诊断和精准治疗方案。

4核心任务核心任务实现“从大数据获取到临床诊疗应用”的全过程研究临床应用临床应用立足国情，健康保障技术研发技术研发关键技术、大数据平台、大规模群体队列基础研究基础研究前瞻性布局体现未来医学发展方向中国精准医学研究的实施方案中国精准医学研究的实施方案疾病防、诊、治方案的精准化研究临床应用：应用一批前瞻布局：发展一批、储备一批任务任务4 4任务任务2 2大规模队列大规模队列研究研究任务任务3 3精准医疗大数据的资源整合、储存、利用与共享平台建设任务任务1 1新一代临床用生命组学技术研发任务任务5 5精准医疗集成应用示范体系建设技术样本数据平台临床应用和推广2020/9/266“精准医学研究精准医学研究”重点专项目的重点专项目的u 新一代生命组学和生物医学大数据：建立疾病预警、诊断、治疗与疗效评价的生物标志物、靶标、制剂的实验和分析技术体系u 中国人群典型疾病精准医疗体系：形成重大疾病的风险评估、预测预警、早期筛查、分型分类、个体化治疗、疗效和安全性预测及监控等精准防诊治方案和临床决策系统u 使精准医学成为经济社会发展新的增长点：提升人口健康水平、减少无效和过度医疗、避免有害医疗、遏制医疗费用支出快速增长提供科技支撑。

科技部重点研发项目科技部重点研发项目“精准医学专项精准医学专项”获批百万人群队列获批百万人群队列序号项目编号项目名称项目牵头单位项目负责人中央财政经费（万元）12016YFC0900500大型自然人群队列示范研究中国医学科学院郭彧251622016YFC0900600京津冀区域自然人群队列研究中国医学科学院基础医学研究所单广良283832016YFC0900800华中区域常见慢性非传染性疾病前瞻性队列研究华中科技大学邬堂春53314SQ2017YFSF090080华东区域自然人群队列研究复旦大学赵根明19835SQ2017YFSF090036华南区域自然人群慢性病前瞻性队列研究中山大学夏敏19516SQ2017YFSF090013西北区域自然人群队列研究西安交通大学颜虹17347SQ2017YFSF090144西南区域自然人群队列研究四川大学李晓松15578SQ2017YFSF090121东北区域自然人群队列研究中国医科大学附属盛京医院赵玉虹1957项目项目 SQ2016YFSF090278SQ2016YFSF090278京津冀区域自然人群队列研究京津冀区域自然人群队列研究项目负责人：单广良项目负责人：单广良项目负责单位：中国医学科学院基础医学研究所项目负责单位：中国医学科学院基础医学研究所5 5个课题牵头单位：个课题牵头单位：中国医学科学院基础医学研究所中国医学科学院基础医学研究所 天津市妇女儿童保健中心天津市妇女儿童保健中心 首都医科大学首都医科大学 南开大学南开大学 华北理工大学华北理工大学京津冀区域自然人群大型队列研究京津冀区域自然人群大型队列研究n n研究内容研究内容：在统一标准与信息化共享的基础上，建设京津冀地区（覆盖北京、天津、河北两市一省）的区域自然人群队列，进行长期随访。

n n考核指标考核指标：完成10万人群的自然人群队列建设，随访期超过5年，5年失访率不高于10%所有队列要求统一采用示范队列提供的技术、标准和规范建立高效的终点事件发生追踪系统队列所建立的样本和数据必须按照专项的要求进行共享，数据必须及时提交本专项建立的精准医学大数据平台统一管理队列资源支撑不少于5项国家科研项目申请专利3-5项911研究目标研究目标l 有效地整合京津冀自然人群队列资源，建立三地队列研究协作网络l 应用现代生命组学等多学科技术和方法，系统研究生命全程中多种暴露于疾病发生发展的关系l 简历数据和样品资源共享平台，为国家精准医学大数据平台及国家科研项目提供数据支撑12孕前孕期婴幼儿儿童青少年成人覆盖完整生命过程的自然人群队列京津冀区域自然人群队列研究京津冀区域自然人群队列研究1010万人万人2020/9/2614队列研究（队列研究（cohortcohort studystudy）l 是指将人群按是否暴露于某可疑因素及其暴露程度分为不同的亚组，追踪其各自的结局，比较不同亚组之间结局频率的差异，从而判定暴露因子与结局之间有无因果关联及关联大小的一种观察性研究方法流行病学第七版特定人群范围内的研究对象暴露出现某种结局（疾病）不出现某种结局出现某种结局（疾病）不出现某种结局暴露组非暴露组研究开始前瞻性地收集结局时间发生的资料前瞻性队列研究结构模式图15l 大型队列研究是一种针对数十万以上人群，在数十年内持续对疾病尤其是慢性病进行追踪、随访调查和相关研究，以揭示疾病发生、发展和转归的病因学研究方法体系。

l 超大规模队列研究是基于人类复杂性疾病病因研究的客观需求，在理论、实践、信息科技、生物医学技术、资金人力及其他可利用资源都相对成熟的条件下，形成的一种开放、友好且可持续发展的大规模综合平台包括研究工具平台、生物资源平台和数据信息平台等孙点剑一,吕筠,李立明.流行病学超大规模队列研究开启21世纪人类复杂性疾病病因研究的钥匙J.中华疾病控制杂志,2013,(01):66-71.2020/9/2616超大规模队列研究（超大规模队列研究（MegaMega CohortCohort）2020/9/2617u样本量巨大；u随访时间长；u常用来研究发生频率不是特别高的慢性病；u研究设计阶段不必将研究目的局限于少数几个明确的假说；u重视通过以个体身份识别信息进行关联分析从更多途径获取结局信息；u同时建立生物样本库；u利用现代IT技术加强质量控制、提高研究效率；u全面的社区参与；u研究人群的多样性；u高度重视成本控制超大规模队列研究的特点超大规模队列研究的特点建立超大规模队列研究的原因建立超大规模队列研究的原因18n超大的样本规模可以有效提高研究效能；n弥补传统队列研究在罕见疾病研究中难以获取足够病例的劣势；n满足人类复杂性疾病的“基因-环境交互作用”病因研究的客观需求；n符合大数据时代背景下组学技术不断成熟的必然趋势；n推动统计分析方法的不断发展。

PubMedPubMed搜索搜索“ “MegaMega CohortCohort” ”结果结果2020/9/2619124124篇文献篇文献2003-2017年文献量呈上升趋势，发表相关文献最多的国家为美国，中国排在第4位https:/ The European Prospective Investigation into Cancer and Nutrition;AARP: The NIH-AARP Diet and Health Study; MVP: Million Veteran Program; Millennium Cohort Study; The Guangzhou Biobank Study;ENGAGE: European Network for genetic and Genomic Epidemiology.这些研究经过不断的创新和发展，完善了整个队列的实施和管理体系，逐渐成为21世纪开展人类复杂性疾病病因研究最有利的工具和平台之一33万52万56万22万51万60万60万100万50万全球部分超大规模全球部分超大规模( ( 样本量样本量20 20 万万) ) 队列研究列举队列研究列举超大队列在精准医学中的作用http:/www.ckbiobank.org/site/CKBiobank主要研究项目 中国慢性病前瞻性研究项目，简称CKB通过建立基于血液的基础健康数据库，从遗传、环境和生活方式等多个环节深入研究危害中国人群健康的各类重大慢性病的致病因素、发病机制及流行规律和趋势，为有效地制定慢性病预防和控制策略，开发新的治疗和干预手段提供科学依据。

李立明,吕筠.大型前瞻性人群队列研究进展.中华流行病学杂志. 2015;36(11):1187-1189.2020/9/262350万人 4069岁 20062010年 收集血液、尿液和唾液样本 、扫描影像资料遗传、生活方式、环境http:/www.ukbiobank.ac.uk2020/9/2624120万欧洲人 随访5年 2008.12012.12 13个国家，39个队列研究中的对象WORK PACKAGES发表文章数量超过250篇1.Loci influencing lipid levels and coronary heart disease risk in 16 European population cohorts. Nature Genetics, 2009 .2.Common variant in MTNR1B associated with increased risk of type 2 diabetes and impaired early insulin secretion. Nature Genetics, 2009.3.Variants in MTNR1B influence fasting glucose levels. Nature Genetics, 2009. 4.Genome-wide association yields new sequence variants at seven loci that associate with measures of obesity. Nature Genetics, 2009.2020/9/2625 病因学研究 分子标志物研究精准预防 病因学研究环境、行为危险因素遗传：DNA、RNA交互作用：基因-基因、基因-环境表观遗传：甲基化、组蛋白修饰 药物基因组学研究 构建疾病预测模型精准预测精准诊断精准治疗超大规模队列研究超大规模队列研究在精准医学中的作用在精准医学中的作用超大队列研究在疾病危险因素分析中的作用超大队列研究在疾病危险因素分析中的作用Consumptionofspicyfoodsandtotalandcausespecificmortality:populationbasedcohortstudy研究对象：199293名男性和288082名女性，年龄30-79周岁，排除癌症、心脏病和脑卒中研究方法：前瞻性队列研究研究结果：食用辣食与总死亡率呈负相关，与食用辣食的频率少于1次/周的人相比，食用频率在1-2次/周、3-5次/周、6-7次/周的总死亡OR值分别为0.90(95%CI0.84-0.96),0.86(0.80-0.92)和0.86(0.82-0.90)。

BMJ.2015Aug4;351:h3942.2020/9/2627CKB2015年发表的有关吃辣和总死亡率关系的研究Consumptionofspicyfoodsandtotalandcausespecificmortality:。