摘要：与高门槛的全基因组测序相比，基因分型芯片（array） 以标准化、通量高、成本稳定的特性，正在成为一种更易嵌入健康体系的基础工具。它的优势不只是“检测”，而在于“一次分型、长期复用”的能力——使人群风险识别、临床干预和健康随访可以在同一数据体系中持续演进。

科技创新政策

过去十年，基因组学的研究边界不断拓展，从疾病机制到风险预测、从科研项目到真实世界队列，技术能力的增长可谓前所未有。

但当“测得更多”成为常态，新的问题随之出现——如何让这些高维度的遗传信息，在可负担的成本下真正服务于健康管理与临床实践？

与高门槛的全基因组测序相比，基因分型芯片（array） 以标准化、通量高、成本稳定的特性，正在成为一种更易嵌入健康体系的基础工具。它的优势不只是“检测”，而在于“一次分型、长期复用”的能力——使人群风险识别、临床干预和健康随访可以在同一数据体系中持续演进。

在国际上，已有国家开始尝试将这一思路落地。英国在《Genome UK: 2022–2025 实施计划》和 NHS 十年规划中提出，通过“Genomic Population Health Service”评估将多基因风险评分（Polygenic Risk Score, PRS）用于疾病预防与早期筛查的路径[1,2]；芬兰则以FinnGen项目为基础，将约 50 万名参与者的基因分型结果与全国健康登记、处方与住院数据进行整合，用于支持公共卫生研究和健康政策制定[3,4]。

本文将聚焦可行性与卫生经济学两个层面，探讨基因分型芯片如何在公共卫生与医院两端协同发力，并以“人群风险分层—临床用药优化—慢病管理”三条路径展开，尝试回答一个正在发生的问题——从科研走向健康管理的过程中，基因分型芯片究竟在改变什么？

要理解基因分型芯片的价值，首先要明确它的核心优势——低成本、高通量、可复用、技术标准化。

超高的性价比与通量：基因分型芯片通过固定的探针阵列，可同时检测数十万个与疾病风险、药物代谢相关的关键位点，单次检测成本远低于全基因组测序，且流程标准化程度高，适合万人级甚至十万级的人群队列研究（如UK Biobank和“All of Us”计划）[5,6]，这在公共卫生项目中是决定性因素。

数据的可持续复用：这是芯片最核心的优势。一旦完成基因分型，产生的数据就成为一份稳定的、可终身使用的“遗传底图”。未来有新的多基因风险评分（PRS）模型或药物基因组学（PGx）指南发布，无需再次采样，仅需通过计算重新解读，即可更新个体的风险信息或用药建议。这意味着今天的检测投资，能在未来持续产生新的健康洞察。

技术标准化：围绕芯片数据，已经形成了非常成熟的质控、插补、PRS计算和PGx解读流程，易于在不同机构间推广和复制，保证结果的一致性和可靠性。

基因分型芯片的特性完美契合健康管理“长期、动态、个性化”需求，可作为公共卫生和临床实践的“底层数据支撑”，持续输出价值。

人群风险分层（PRS）→ 优化早筛与随访资源

在公共卫生与体检领域，传统风险评估主要依赖临床指标，难以精准识别“看似健康但遗传风险高”的个体，导致筛查资源分配不均。基因分型芯片+ PRS正成为破解这一困境的关键工具。利用PRS结合传统危险因素（如年龄、性别、血脂、血压等），可以更精准地识别出那些隐藏在“平均风险”人群中的真正高危个体[7]。

《Journal of the American College of Cardiology》上一项研究基于UK Biobank 48万成年人的数据，开发了一个包含170万个遗传变异的冠心病基因组风险评分（metaGRS）。结果显示metaGRS每增加一个标准差，冠心病风险增加1.71倍；风险最高的20%人群患病风险是最低20%的4.17倍。该评分预测能力（C-index = 0.623）优于吸烟、糖尿病等传统风险因素（图1），对于处于metaGRS最高20%且拥有超过2个常规风险因素的男性，其在48岁时冠心病累积风险即达到10%。有助于早期识别高危人群并进行一级预防[8]。

图1 冠心病的基因组风险评分

Lewis和Vassos指出，基于300多个位点的乳腺癌PRS虽整体判别能力（AUC）看似一般，但能有效分层人群风险。处于PRS最高1%的女性，其患病风险是中等风险女性的4倍。可据此建议将乳腺X光筛查年龄从常规47岁提前到40岁，而对低风险女性则可能适当延后或拉长筛查间隔，从而实现筛查资源的优化配置[7]。此外，FinnGen研究发现了多个在芬兰人群中富集的低频、高影响基因变异，这些发现未来可以整合进针对特定人群的改良PRS中，提升预测精度。此时，无需对人群进行重测，只需用新的模型对已有的芯片数据进行重算，即可获得更精准的风险评估[9]。

在此路径中，芯片以其低单价、高通量和流程标准化的优势，成为万人级筛查的不二之选。PRS模型可随证据更新而迭代重算，持续优化风险分层策略。特别地，PRS应用并非“拿来即用”：不同人群遗传背景有差异，如欧洲PRS模型用于亚洲人群准确性会衰减，需针对本地人群“再校准”；还需用AUC、NRI/IDI等指标评估其实际预测价值，确保早发现收益大于筛查成本。

用药优化（PGx）→ 降低不良与无效用药

医院场景中用药安全是临床决策的重中之重。我国每年超250万人因药物不良反应住院，部分与遗传因素直接相关，个体基因差异致药物疗效、副作用不同，基因分型芯片+PGx是解决此问题的关键工具。

一张芯片即可同步检测多个与药物代谢、转运和作用靶点相关的关键基因位点。国际临床药物基因组学实施联盟（美国CPIC、荷兰DPWG）等机构已为大量“基因－药物对”提供了清晰的用药指南[10,11]。通过基因分型芯片提前了解患者的遗传信息，可根据这些指南将结果直接转化为报告要素（基因型–证据等级–建议–备选药），实现“量体裁衣”式用药，从源头上降低药物不良反应率，提高处方精准度与疗效。

此外，从系统视角来看，这类基于芯片的药物反应预测模式，也展现出“可复用、可扩展”的经济学价值——一次分型、长期复用的特性，使其在成本–效果比上具备明显优势。相关卫生经济学分析将在后文进一步讨论。

专病管理（慢病/肿瘤）→ 预后分层与个性化随访

对于高血压、糖尿病、肿瘤等需要长期管理的慢性病，基因分型芯片可作为 “风险锚点”，与临床指标（如血糖、血脂、肿瘤标志物）、生活方式数据结合，构建更精准的“分层—干预—复评”循环。

以心血管代谢疾病为例，冠心病PRS结合高血压、吸烟等传统风险因素，可提升预测准确性：高PRS且多传统风险的男性48岁冠心病风险达10%，低PRS无风险女性75岁风险仍低（图2）[8]。医生依此制定随访计划，高风险者每3个月复查，中低风险者6-12个月复查，兼顾风险与避免过度医疗。

图2 在评估中使用降脂或降血压药物的不同性别个体发生冠心病的累积风险

类似地，在肿瘤领域，基因分型芯片的价值同样显著。BRCA1/2基因突变携带者的乳腺癌风险可通过PRS进一步分层——PRS高的携带者，乳腺癌发病年龄更早，风险更高，临床可建议这类人群更早启动乳腺MRI筛查，甚至考虑预防性治疗[12]。此外，对于晚期肿瘤患者，通过基因分型芯片检测与药物疗效相关的位点（如EGFR、ALK、KRAS），可快速筛选适合靶向治疗的患者，避免“试错式”用药。UK Biobank已将基因分型数据与肿瘤登记数据整合，为肿瘤预后分层与个性化治疗研究提供了丰富资源。

在任何医疗技术的大规模推广中，“成本”都是绕不开的核心问题。而基因分型芯片的优势，在卫生经济学层面体现得尤为突出。与其他基因检测技术相比，它在成本结构、数据复用性和长期投资回报率上都展现出独特优势，使其成为最“算得过”的健康管理工具之一。

成本结构与复用性：一次投入，长期受益

芯片方案的初始成本主要集中于采样、分型实验和初代解读。一旦数据生成，其最大的魅力在于边际成本递减和长期复用性。

当新的PRS模型发布？——无需重新采样，重新计算即可。

当PGx指南更新或纳入新药？——无需重新实验，重新解读即可。

当人群覆盖扩大至十万、百万级？——规模化效应将使单位检测成本持续下降。

新增的成本主要为计算和生物信息学解读，这远低于重复采样和湿实验的费用。对于卫生系统而言，这意味着可以实现一次检测、长期使用、跨疾病复用的可持续成本结构，为公共卫生投资提供了长期的成本确定性。

三类可量化指标：从成本节约到健康效益在卫生经济学研究中，评估基因分型芯片带来的收益通常可量化为以下三类指标：

1.每新增发现病例的成本（Cost per additional case detected）

基因分型芯片 + PRS 提升了早筛命中率，从而降低了单位新增病例的平均检测成本。

2.避免不良事件的成本（Cost per adverse event avoided）

PGx减少用药不良与无效处方，体现在再入院率、急诊率与住院天数的下降。

3.增量成本－效果比（ICER）

这是卫生经济学的金标准指标。用质量调整生命年（QALY） 的提升或重大不良心血管事件（MACE）等作为效果指标，评估芯片方案相比于标准方案，是否处于社会或医保可承受的阈值之内。

这些模型化指标已在国际多项研究中被验证。例如，Zhu等（2021）在对心血管疾病管理的成本–效果模型分析中发现，基于芯片的组合PGx检测策略（CYP2C19–氯吡格雷、CYP2C9/VKORC1–华法林、SLCO1B1–他汀）在多数情境下均具有经济可行性[13]。

国际卫生经济学评价与政策前景

在政策层面，英国国家健康与护理卓越研究所（NICE）已将基因组检测与药物反应检测纳入部分技术评估体系，对其ICER值的容忍区间与传统公共卫生干预（如心血管筛查）持平[14]。

这一趋势意味着，未来基因分型芯片不仅是科研或临床的单点工具，更可能成为医保与公共卫生预算中的长期资产。其“可复用、可解释、可计算ROI”的特性，为精准医学在群体健康管理中的可持续发展提供了现实路径。

芯片 vs. 测序：在健康管理中的定位

在人群与健康管理场景中，芯片的三大优势使其成为当前的最优解：

1.更低单价与更高通量：是实现全民覆盖的首要条件。

2.方法生态成熟：从QC、插补到PRS/PGx分析，有全球公认的标准流程。

3.报告可解释性强：聚焦于已知的、有明确指南或强证据的位点，便于医生沟通与公众理解。

相比之下，测序更适合探索：它是高分辨率的科研工具，用于识别新的遗传位点、构建模型、发现稀有变异。二者并非竞争关系，而是共同推动精准健康管理从科研走向公共实践的“双引擎”。未来的理想模式，是芯片先行、测序深化、模型互补、数据共建——实现健康风险预测与临床干预的闭环。

任何新技术在进入健康管理体系时，都需要面对现实约束。

基因分型芯片虽具备显著优势，但在推广过程中仍需关注以下三个关键边界：

1.祖源差异与本地化校准

PRS模型跨人群迁移性有限。直接套用欧洲人群模型可能导致风险估计偏差，甚至加剧健康不平等。解决之道是开展本地化校准、开发多族裔PRS算法，并利用本土队列不断验证。

2.数据安全与伦理治理

遗传信息是最敏感的个人数据。必须建立全流程数据治理体系，遵循“最小可识别”与“知情同意”原则，明确数据使用边界和监管责任，确保科学使用与公众信任并行。

3.科研与临床边界的衔接

目前PRS主要用于研究和高危人群的辅助筛查，尚未成为独立的诊断依据。需要推动更多前瞻性、真实世界研究，验证其临床效用与性价比，并逐步形成指南化路径。面对这些现实挑战，更稳健的路径应是：“小规模示范 → 循证评估 → 分期扩围”。

优先从证据最充分、经济学价值最明确的场景切入（如PGx、心血管风险管理），形成“检测–干预–结局–复盘”的闭环，用数据驱动决策，在验证成功后再推广扩展。

基因分型芯片并非万能，但它正成为连接科研、公共卫生与临床实践的“底层基础设施”。它以可负担、可解释、可复用的特性，帮助构建一个更可持续的健康管理体系：既能支持政府在人群层面进行科学的风险分层与资源优化，也能在医院端落地精准用药和个性化随访。

随着国际多队列研究与国内应用试点的不断深入，从群体风险识别到个体干预的精准健康闭环，正在从理念走向现实。

参考文献

1.Genome UK: 2022 to 2025 implementation plan for England. UK Department of Health and Social Care. 2022. https://www.gov.uk/government/publications/genome-uk-2022-to-2025-implementation-plan-for-england

2. Genomics welcomes the new Genomic Population Health Management Service announced in the government’s NHS 10-year plan. Genomics plc, 2023. https://www.genomics.com/newsroom/genomics-welcomes-the-new-genomic-population-health-management-service-announced-in-the-governments-nhs-10-year-plan

3.Kurki M I, Karjalainen J, Palta P, et al. FinnGen provides genetic insights from a well-phenotyped isolated population. Nature. 2023;613(7944):508-518. doi:10.1038/s41586-022-05473-8

4. Gyllenberg A, Ripatti S, Palotie A, et al. Reaching for precision healthcare in Finland via use of genomic data. Frontiers in Genetics. 2022;13:861421.doi:10.3389/fgene.2022.861421

5.Bycroft C, Freeman C, Petkova D, et al. The UK Biobank resource with deep phenotyping and genomic data. Nature. 2018;562(7726):203-209. doi:10.1038/s41586-018-0579-z. Link

6.Denny JC, Rutter JL, Goldstein DB, et al. The “All of Us” Research Program. N Engl J Med. 2019;381(7):668-676. doi:10.1056/NEJMsr1809937. Link

7.Lewis CM, Vassos E. Polygenic risk scores: from research tools to clinical instruments. Nat Med. 2020;26(10):1439-1450. doi:10.1038/s41591-020-1041-6.

8.Inouye M, Abraham G, Nelson CP, et al. Genomic risk prediction of coronary artery disease in 480,000 adults: implications for primary prevention. J Am Coll Cardiol. 2018;39(42):3898-3906. doi:10.1093/eurheartj/ehy565

9.Kurki MI, Karjalainen J, Palta P, et al. FinnGen provides genetic insights from a well-phenotyped isolated population. Nature. 2023;613(7944):508-518. doi:10.1038/s41586-022-05473-8. Link

10.Johnson JA, Roden DM, Van Driest SL, et al. CPIC Guideline for CYP2C19 and clopidogrel—2022 update. Clin Pharmacol Ther. 2023;113(4):597-604. doi:10.1002/cpt.2786. Link

11.Ramsey LB, Johnson SG, Caudle KE, et al. CPIC Guideline for SLCO1B1/ABCG2/CYP2C9 and statin-associated musculoskeletal symptoms—2022 update. Clin Pharmacol Ther. 2023;114(1):120-131. doi:10.1002/cpt.2853. Link

12.王红霞，殷咏梅，胡夕春. 中国乳腺癌患者BRCA1/2基因检测与临床应用专家共识（2025年版）［J］. 中国癌症杂志, 2025, 35 (7): 710-734.

13.Zhu Y, Swanson K M, et al. A model-based cost-effectiveness analysis of preemptive pharmacogenomic panel testing in cardiovascular disease management. Genet Med. 2021;23(4):772–781. doi:10.1038/s41436-020-00995-w

14.NICE. Genomic testing and precision medicine: policy and cost-effectiveness framework. National Institute for Health and Care Excellence, 2024.

来源：长安号