Coffin-Siris综合征患者的困境：罕见病无药可用的现状与挑战

“既然是一种疾病，可以使用哪种药物治愈它？”

这是赫比人陈·利威（Chen Liwei）的第一个问题，当他的女儿不到一岁的女儿被诊断出患有棺材 - 西里斯综合症（CSS，一种罕见的多重发育障碍）时，他的女儿就会养育给医生。当时，医生的回答是“没有有效的治疗方法，它主要集中于有症状的治疗和康复。”现在他们的女儿已经7岁了，他们仍然没有等待有效的治疗计划。

像陈·利威（Chen Liwei）的女儿这样的罕见患者面临“无药”的困境并不是一个孤立的病例。罕见疾病是指发病率极低且总人口少的疾病。目前，我国家的两个稀有病目录的两个版本包括207种罕见疾病。公共数据显示，在全球范围内发现了7,000多种罕见疾病，但只有5％的治疗计划清晰。

如何使罕见疾病的患者摆脱“无药物”的阴影？每年2月的最后一天是国际稀有疾病日。该论文的一名记者采访了医生，患者，制药公司，行业专家以及各行各业的其他人。通常，在该行业中，解决稀有疾病不仅是研发中的问题，而且需要整个系统的支持。值得注意的是，流行的人工智能（人工智能）现在在帮助稀有药物和患者发现的开发方面备受期待。

几乎没有基本信息，很难招募患者。发展稀有疾病有多困难？

对于罕见疾病或其家人的患者，“信息短缺”通常是第一个障碍。在陈·利威（Chen Liwei）的女儿被诊断出患有CSS之后，她可以从互联网上搜索的信息“只有两三行”，到目前为止，相关公共信息的增加并没有太大增加。他很焦虑，但他也了解其背后的困难：CSS包括12种基因，哪种特殊，我不知道哪个基因很特别。 “即使您必须花钱在研发上，您也需要有一个方向。现在的问题是，该方向尚不清楚。”

自2018年底与第一批国内CSS患者联系以来，陈利威多年来一直在努力建立和维护CSS患者社区，目前约有300人。除了结合在一起以保持温暖和互相鼓励外，他还希望，如果任何医生或研究人员希望将来研究这种罕见疾病，他们还可以共享多年来收集的第一手信息，然后促进毒品的发展。

不仅患者或家庭对罕见疾病的了解很少，而且对临床医生也了解。 Zhejiang大学医学院第一附属医院心脏病学首席医师Yan Hui已在医学上执业超过20年。她告诉记者，在教科书中只有在罕见的遗传性溶酶体储存疾病之前出现了一种罕见的遗传性溶酶体储存疾病。由于缺乏酶和基因检测，医生认为这种疾病远非他们的临床工作很长时间。直到2021年诊断出Fabre病的第一位患者之前，她开始意识到这种罕见疾病并不是那么罕见，并且可能只是散布在心脏病的常见症状中，而不是医生鉴定的。

与其他药物一样，稀有病毒在发射之前需要进行一系列临床试验，但是由于患者数量少，很难找到患者，招募患者已成为现实的阈值。 Yan Hui和她的团队近年来正在对一些罕见疾病进行创新疗法进行临床试验。仅在省省招募患者绝对不足，因此需要全国招募。这样，对罕见疾病的临床研究不仅困难，而且昂贵。但是每次招募时，我都会收到全国患者的积极反应。

“即使目前有一些罕见的疾病，从医生的角度来看，我也永远不会认为有很多治愈疾病并拯救人们的工具。我希望将开发越来越有效的罕见疾病药物，以使医生更多的选择和患者更多的希望。” Yan Hui说。

AI如何帮助患有罕见疾病的患者？

在过去的两年中，AI一直在影响数千个行业，并为罕见疾病带来了新的想象力。

AI有望加速稀有疾病的药物的发展。 Sullivan大中国的高级咨询经理Wang Peng告诉该论文的记者，首先，AI可以快速分析大量化合物，预测其与目标的相互作用，并加速药物筛查。其次，通过深度学习，AI优化了药物的分子结构，提高了功效并降低了副作用。此外，AI分析了基因组和蛋白质组学数据，以帮助发现新的药物靶标和生物标志物。此外，AI模拟了临床试验，以预测药物疗效和安全性并降低失败的风险。这些应用不仅提高了研发效率，还提高了药物的安全性和有效性。

对于已经有药物的罕见疾病，它们可能面临“公司找不到患者患有药物”或“患者诊断出患者无法找到药物”的矛盾。在这方面，AI也显示出某些潜力。根据《科学与技术日报》，美国宾夕法尼亚大学的科学家开发了一种新的AI工具。在整理了4,000种现有药物后，该AI工具为患有特发性多中性骑员疾病的患者找到了救生药。

从临床医生的角度来看，至关重要的是要更准确地发现患有罕见疾病的患者。最近，由北京联合医学院医院和中国科学院自动化协会共同开发的“ Concord Taichu”稀有疾病AI模型已正式进入临床申请阶段。在我国罕见的疾病知识库和中国人口基因测试数据的支持下，该模型是世界上第一个符合中国人口特征的稀有疾病模型。它可以帮助医生更准确，更快地识别和诊断稀有疾病，并解决稀有疾病诊断和治疗中同质性差的问题。

Yan Hui认为AI不能完全取代医生，但是它在临床工作中确实具有某些辅助作用。例如，第一个针对淀粉样蛋白病患者的患者不一定是心脏病学部门，而是其他部门，例如胃肠病学，骨科和神经病学。如果医院有AI系统，它可以提醒医生通过某些指标接收医生。如果患者有某些罕见疾病的可能性，他或她可以考虑与其他部门的医生进行咨询，这将有助于早期发现该疾病。关于罕见疾病的基础研究，“我们正在与科学研究团队合作研究Fabre病的发病机理，并参与了AI。”借助AI算法，可以通过分析Fabre病患者的基因数据库来锁定潜在的治疗靶标，并且可以在3到5年内完成药物发育。

应当指出，AI不是通用工具。王彭指出，很难检测到靶标：80％的罕见疾病是遗传性疾病，基础研究相对较弱，许多疾病缺乏成熟的动物模型和研究数据，致病机制是复杂且异构性的，这使得目标发现和验证的成本非常高。尽管诸如基因测序和AI辅助分析之类的新技术取得了突破，但它们的应用仍处于早期阶段，尚未得到广泛普及。

解决罕见疾病需要多个政党之间的合作

除了直接鼓励药物研究和开发外，稀有疾病的药物研究和开发还需要多种联系。

上海健康与健康发展研究中心主任金·春林（Jin Chunlin）认为，可以从三个方面总结稀有疾病的治疗：一个是“疾病患有医疗”，第二个是“医学有医学”，第三个是“医学有保护”。稀有疾病的保护系统极大地促进了企业的投资。

金·春林（Jin Chunlin）分析了罕见疾病患者的数量不如慢性疾病或肿瘤患者大。一旦投资，如何确保回收是一个重要问题。目前的情况是，如果不受医疗保险或商业保险涵盖的罕见疾病的高价药物，人口将非常有限。有很多证据表明，最终接受治疗的稀有患者人数与实际患者数量之间存在很大差异，这主要是因为许多患者缺乏薪水能力，因此未接受治疗。支付系统的覆盖范围对企业的投资决策有重要影响。如果在投资稀有疾病药物后才支付相关的沉没成本，则只有在最大程度上申请这些药物才能真正实现其最大价值。

王彭还指出，近年来，全球稀有疾病的全球药物研发政策表明了系统化，差异化和多维支持的特征，平衡公司研发动机与患者的可及性以及促进该特殊领域的发展。政策创新正在重建用于开发罕见疾病药物的经济模型，将来它将实现患者的目标，企业可持续性和医疗保险负担能力，为征服罕见疾病提供机构保证。

可以看出，在政策的指导下，国内和外国制药公司已经增加了对稀有疾病轨道的投资。金·丘林（Jin Chunlin）告诉论文记者，过去的传统概念认为，患有罕见疾病的患者较少，投资较慢，制药公司不愿投资，但近年来发生了一些变化。例如，在美国FDA批准的新药中，将近50％的首次启动适应症是罕见疾病。罕见疾病的审查和批准条件已经放松。在没有严格的随机对照试验的情况下，可以在通过单臂试验中批准许多药物，这可以节省时间和成本。

Jin Chunlin进一步提出，在批准了许多稀有疾病药物后，这些迹象将扩大，并且公司的利润通常来自迹象后的市场扩张，而不是稀有疾病本身。即使最初的收入来自罕见疾病的患者，随后的利润也将从更广泛的适应症中得到补偿。这也是为什么在企业中越来越受欢迎的稀有病毒研发投资的原因之一。

意大利制药公司Casey China的总裁兼总经理Deng Haoqing表示，由于发病率和多种罕见疾病，他们面临诸如诊断困难，有限的治疗方法，高药物开发成本以及数据收集难度等问题。因此，在整个患者入学链，治疗和管理甚至商业化的链条中，稀有疾病药物的研究和开发面临着各种挑战。感谢该国对稀有疾病的强烈关注和政策支持，它为加速在中国加速实施凯西稀有疾病产品并更快地使患者受益。

一些制药公司还告诉记者，制药公司通常选择与其现有管道有关的区域进入罕见病领域。稀有疾病的数量很大，这还不足以让一家或几家公司投资，但需要专家和学者在基础科学研究，临床和政策研究以及制药公司，信息系统公司，诊断公司等方面的共同努力。