在最近发表在《科学前沿》杂志上的一篇综述中，研究人员强调，需要根据2019年冠状病毒病(COVID-19)的经验教训，在医学领域开展多学科合作，特别是在传染病、精准/个性化医学、系统医学和数据科学方面。
背景
严重急性呼吸综合征冠状病毒2 (SARS-CoV-2)大流行引发了对疾病概念的重新思考，强调了身体特征、遗传、合并症、社会经济地位和环境暴露之间复杂的相互作用。感染SARS-CoV-2的患者对感染和临床结果的易感性不同，需要协调卫生保健和公共卫生措施。需要对健康有新的认识，协调生物系统和与健康有关的暴露。利益攸关方和研究人员必须开展合作，增进对传染性疾病和非传染性疾病之间联系的了解，并在健康的环境和社会经济决定因素背景下调查分子途径。
一个关于审查
在本综述中，研究人员提出了一种跨学科的医学方法，将传染病、系统医学、个性化医学、数据科学和公共卫生科学结合起来，同时利用COVID-19大流行的研究结果实施卫生政策。
2019冠状病毒病大流行引发了医学和健康科学出版物的总体增加，但不同领域之间存在差异。(A) 2016年至2023年期间，所有医学和卫生科学领域的实际和预期出版物，以及与covid -19相关的所有文章的比例。总体而言，与基于2009-2019年趋势的预期数量相比，2020-2022年“COVID-19年”期间发表的文章数量增加了约9%。在2020-2022年发表的所有文章中，约有7%涉及或包含SARS-CoV-2/COVID-19的参考。在医学和健康科学出版物在2020年至2022年期间增加之后，2023年的出版物数量有所减少。(B) 2016年至2023年间选定研究领域的实际和预期出版物。(C) 2020年至2023年选定研究领域的实际和预期发表数量之差(以预期发表数量的百分比表示)与所有实际与covid -19相关的文章的比例。2008年澳大利亚和新西兰标准研究分类(ANZSRC)应用于确定维度(截至2024年1月1日的数据)中“医学和健康科学”领域的出版物，使用机器学习将出版物分类为研究领域。2020-2022年的预期出版物数量是根据相关领域2009-2019年实际年度出版物数量拟合的指数趋势线计算得出的。使用2023年估计的总出版量来纠正出版物的索引滞后。
对抗传染性疾病的新方法
SARS-CoV-2大流行极大地影响了医学和卫生科学研究，加速了生物医学科学的进步。疫苗、单克隆抗体、抗菌剂、数学建模和多国合作已经改变了传染病控制的方法。疫苗有助于减少SARS-CoV-2等传染性生物造成的公共卫生和社会灾难。
结核病的卷土重来和低收入和中等收入国家的高疟疾负担使全球的注意力重新集中到防治被忽视疾病的斗争上。需要制定一项更全面的全球战略，以避免和减轻未来流行病的影响。新技术，包括合成生物学、辅助物、信使核糖核酸(mRNA)构建物和病毒载体，在大流行期间加速了疫苗的开发。主要支出将继续用于未来的疫苗，以限制病毒传播和免疫逃避。COVID-19疫苗开发的经验教训将有助于制定应对抗菌素耐药性、新发感染、慢性传染病和癌症的新策略。
针对SARS-CoV-2等病原体的精准医疗应用
随着基于组学的技术和数字医学的进步改善了临床治疗和卫生保健系统的复原力，此次大流行凸显了个性化精准医疗的必要性。了解宿主-病毒相互作用对于研究病毒的病因、治疗和预防至关重要。针对易感个体，已经开发了靶向治疗方法，如nirmatrelvir/ritonavir和抗sars - cov -2单克隆抗体(mab)。
然而，为了识别急性后COVID-19患者，需要精确的医学工具，如免疫分析和机器学习。慢性炎症性疾病的复杂性需要一种结合现代组学技术和系统生物学整合的新策略。大流行还在共生微生物和致病微生物之间复杂的相互作用中产生了新的问题，直接和间接地影响健康。SARS-CoV-2、全身性炎症、抗病毒免疫反应和药物都会影响肠道微生物群，将环境暴露与健康差异联系起来。
COVID-19大流行从根本上改变了疫苗开发过程。在大流行前，开发过程包括在15年左右的时间内发现、早期开发和I-III期临床试验的顺序阶段。对于COVID-19疫苗，新技术、免疫的新相关因素和早期公共投资使确定安全性和有效性的所有步骤能够在10个月内并行完成，并且降低了开发人员的财务风险。
在临床试验中使用数字医学、人工智能和创新设计
COVID-19凸显了对先进分析工具的需求，以解释复杂的数据，向政府通报信息，并获得重要的科学见解。人工智能和先进的计算机分析可以支持对环境毒素的个性化反应，使现有的医疗程序能够以个性化的方式继续进行。
系统医学可以为特定的个体量身定制现有的和新的测试和治疗方法，同时最大限度地减少失败和副作用。世界卫生组织(世卫组织)和经济合作与发展组织(经合组织)强调了人工智能(AI)，包括利用AI帮助诊断、评估预后、预测大流行病学、调查潜在药物和确定疫苗接种目标的研究。人工神经网络将在未来发现新的抗病毒药物和治疗候选药物方面发挥关键作用。
人工智能还通过挖掘科学文章使科学受益，鉴于信息的广泛可用性，这与COVID-19特别相关。远程医疗和数字疗法对于加强医疗保健系统、减少对面对面互动的依赖、降低医疗保健提供成本、改善健康结果和改善患者体验至关重要。
根据审查结果，医学科学的未来在于多学科合作，以解决复杂的临床、社会和遗传联系。创造性伙伴关系、开放科学和以患者为中心是成功的关键。此次大流行凸显了疫苗接种、远程医疗和数字医疗在卫生系统复原力和患者护理方面的重要性。新的研究方法，如分散试验，可以改善证据的创造和决策。促进未来卫生科学研究的跨学科需要多方利益攸关方的参与、机构间/资助者间的协调、研究项目的跨学科参与以及独特的部门间伙伴关系。
