未来，基于人工智能指导腹膜透析患者管理

中国工程院院士陈香美

“未来，我们将基于人工智能指导腹膜透析患者管理。”中国工程院院士陈香美院士表示，基于机器学习模型，利用83例腹膜透析患者腹膜透出液中的细胞表型和可溶性指标，建立腹膜透析患者急性腹膜炎的诊断、预测模型，进而指导腹膜透析的诊断和治疗。

陈院士介绍，ACM是一种用于指导血液透析治疗贫血患者的人工智能软件。一项多中心研究中用752例血液透析患者，对比ACM指导治疗和标准贫血治疗之间的结果差异。结果显示，ACM可显著减少血红蛋白波动，改善血液透析患者的贫血结局。并可以减少促红细胞生成药物的使用。

陈院士强调，临床医学大数据可促进“产、学、研、用”联动，提升临床医学的转化能力。她详细介绍，临床医学大数据可以向政府部门提供数据，以此获得政府支持；向基础医学提出问题，实现其研究成果应用；向企业公司等提出需求，推动其加速研发，提供产品；向普通人群提供健康指导，提高疾病知晓率。

我国预计尿毒症患者超过150万，每年医疗费用超过1000亿元，如此高的支出，患者生存质量仍然很差，死亡率很高。因此，创建全国血液净化病例信息大数据登记势在必行。

2010年，在国家卫生部门的领导下，设计、建立中国第一个全国范围的血液净化病例信息登记网络系统，实现了中国肾病领域30年的梦想，对医疗质控具有重大意义。通过该系统，掌握了全国血液净化基本数据，据此作的研究成果，向全世界发布了中国血液净化患者数量和变化趋势，2017年，共收集血透患者约52万、腹透患者约8.6万、2000余万条数据、血液透析中心数量达5479家、腹透中心为981家。

2012年，尿毒症救治获国家政府的高度重视，全面推开尿毒症等8类大病入医保，从根本上解决了中国尿毒症患者因病返贫的状况，现在没有一例尿毒症患者因为无钱透析而等待死亡。陈院士说，再也不会有母亲带着生病的儿子无奈离去；没有贫穷的农民束手无策，只能回家等待死亡。有了政府的保障，使中国的尿毒症患者，无论是来自城市还是农村，再也不会为没钱而无法透析。

肾癌药物研究有新进展

中国科学院上海药物研究所蒋华良院士

中国科学院上海药物研究所蒋华良院士指出，近年来肾癌发病率上升幅度在恶性肿瘤中排名第一，发现并确证治疗肾癌特异性药物作用新靶标是一项十分紧迫并意义重大的任务。

蒋院士强调，SPOP是泛素连接酶E3家族成员Cul3结合底物蛋白的接头蛋白（adaptor），介导许多核蛋白的泛素化修饰，导致蛋白降解，从而调控细胞的多种功能。

蒋院士团队开展以SPOP与蛋白质相互作用为靶标，根据SPOP识别底物多肽的复合物晶体结构的特点，综合应用基于结构的药物设计方法、药物化学合成优化等技术手段，获得能够与SPOP结合的小分子化合物，该化合物能抑制SPOP与底物蛋白质的结合，干预SPOP介 导 的 调 控PTEN、 DUSP7等抑癌蛋白的泛素化修饰的信号转导通路，最终抑制肾癌细胞在体内外的生长。该项研究为SPOP能否作为透明细胞肾癌药物靶标进行了药理功能确证，为SPOP抑制剂的发现并运用于治疗肾癌指明了不同于激酶抑制剂的新方向。