澳科大在iMeta发表多组学驱动精准医疗系统性框架
人体是一个复杂的系统，但过去，医疗和药品研发往往只能凭借少量信号（例如某个化验指标）来推测病情、进行治疗。2026年8月25日，澳门科技大学副校长、药学院院长、讲座教授朱依谆院士团队联合北京大学第三医院、清华大学等17家机构，在国际顶级学术期刊 iMeta（IF=44.4）发表了题为 Multi-omics–driven precision medicine 的长篇综述（共93印刷页）。该论文系统性地提出了一个名为「多组学驱动精准医疗（MODPM）」 的全新框架，展示了它在药物研发全链条、抗癌、自身免疫病等领域的巨大潜力，并深刻剖析了精准医疗面临的多重挑战。
朱依谆团队于顶刊发表多组学精准医疗综述
所谓「多组学」，简而言之，是对生命资讯的全面扫描，涵盖遗传资讯表现的多个层面和体内菌群的生态状况，揭示疾病的全貌。MODPM框架的突破在于用人工智能作为「分析师」，打通从从诊断到治疗的各个环节。论文强调：多组学的真正价值，不是获取更多数据，而是为医生和药品研发人员直接提供可行的方案。
AI整合数据辅助决策，并从回馈中持续进化
当前新药研发面临高投入、低产出的困境，平均耗资达 22 亿美元，成功率却不足 10%。多组学正系统性地应对这一挑战：在治疗途径探索阶段，多组学能帮研究人员确定真正的病因；在药物设计阶段，多组学能提供多层次的立体资料，优化药物的化学结构；在临床评价阶段，多组学能实现疗效的动态监控，提前发现耐药或毒性讯号。药品上市后，多组学能结合真实世界资料，让药物安全从被动报告走向主动预警，也为老药新用提供依据。
在重大疾病领域，MODPM已初显身手。肿瘤治疗方面，多组学结合癌细胞的多样性，为每位患者订制免疫治疗和标靶药的组合方案，不再仅凭穿刺切片判断癌症类型。对于自体免疫病，如类风湿关节炎、红斑狼疮，多组学在分子层面定义疾病类型，让治疗更加精确。在心血管与肾脏代谢疾病方面，多组学揭示了从肠道菌群等因素到器官损伤的疾病调控网路，为尽早诊断、适时调节治疗方案提供了方法。
尽管前景广阔，论文也坦然指出 MODPM 的落地仍面临多重障碍。技术层面上，不同机构、不同批次的数据存在差异，人工智慧的决策也需要更加可解释才能让医生放心采纳。成本与效益方面，目前，多组学检测费用不菲，对于常见慢性病，其经济效益还需进一步验证。更关键的是，高度个人化的生命数据所有权和医疗责任归属等都亟需法律和伦理框架同步更新。
归纳技术、成本、伦理、监管四挑战，吁协力突破
朱依谆院士团队提出，MODPM的下一阶段需要多方协同进化：建设更高品质、更多样化的人群数据库，发展既有预测精度又能讲清「为什么」的人工智慧模型，并推动监管政策适配个性化医疗需求。如果这些挑战能够克服，MODPM将不仅完善现有精准医学，更有望建立一套能根据临床反馈持续自我修正、自我进化的全新智慧医疗体系。
本研究获得国家自然科学基金、国家重点研发计划及澳门科学技术发展基金等多个项目联合资助。研究成果学术论文以澳门科技大学为第一署名单位，我校优秀博士毕业生李慧博、在读博士研究生张逸帆为共同第一作者。
澳门科技大学药学院将持续聚焦多组学驱动的靶点发现与天然产物创新，推动理论框架向临床实践转化，为全球精准医学贡献澳门智慧。