五、多基因疾病距离精准医疗最远
多基因疾病是多基因与环境因素共同作用的结果。如原发性高血压和冠心病。以基因型为基础的临床试验结果，将成为未来临床指南制定的依据。目前几乎所有临床指南都是根据随机对照临床试验结果制定，由于此类研究自身的局限性，造成相应指南较为粗燥，因此我们需要更加精确、更加个体化的临床试验，指导可以预测疗效与不良反应的治疗。
目前已知至少有200多种环境因素可以增加动脉硬化风险。20多万人的GWAS研究结果以及基因组1000的数据发现大约60个常见单核苷酸多态性(SNP)与冠心病风险相关，另外109个位点中的202个信号达到错误发现率(FDR)统计要求，可解释28%的冠心病遗传度。因此，有学者对精准医疗能否预测多基因疾病的发病风险，持怀疑态度。
怀疑论者认为，这么多的因素，这么复杂的相互作用，不可能预测高血压与冠心病的风险。需要理论创新与方法学创新。我们的观点是，多基因疾病，如原发性高血压，环境因素的作用不容忽视。
因为中国1958年高血压患病粗率5.1%，而2002年达到18.8%，2010年上海城区高血压患病率达到31.15%，不可能人群的基因都突变了，然而人群赖以生存的社会环境及生活方式变化很大，因此有可能是我们高估了复杂疾病的遗传度。我们需要找出环境变化与基因改变的联系，到底是通过表观遗传调控还是代谢组学，甚至肠道微生物组调控？有待证实。
六、心血管疾病精准医疗的未来
精准医疗给很多疾病的治疗带来了希望。我们的责任是把科学成果带来的希望带给患者。心血管疾病病因、环境因素和个体差异均十分突出。目前大多数心血管疾病的治疗还是''一揽子方法''。
精准医疗展示了个体化精准诊断、预防和治疗的前景。但是，除了单基因心血管疾病以外，大多数心血管疾病还有很多问题需要探索。把精准治疗转变为多基因疾病的临床常规，还有很长的路要走。我们必须以创新、创造、负责任的姿态，在精准医疗的道路上谨慎前行。
复杂心血管疾病精准医疗成功的要素：
(1)创建交流与战略合作平台：AHA为落实美国精准医疗计划，采取组织措施，成立了AHA心血管疾病精准医疗研究所(AHA Institute for Precision Cardiovascular Medicine)，以推动心血管疾病精准医疗普及。该组织承担收集、连接和促进利用一切可以利用的信息，改善健康，促进科学知识的集成、整合、传播与推广，其是一个知识整合与交流平台、战略合作平台，创造机会让社会各界参与设计医学的未来，力图在知识创造与传播方面探索出一条新路。这值得我们借鉴。
(2)医生与大众教育：虽然我们坚信精准医疗迟早会成为临床实践的重要组成部分，对临床预测、诊断和治疗的影响会越来越大，特别是靶向治疗或个体化治疗。未来的医生，如果不懂遗传与基因组学如何提供给患者最好的医疗服务？但是精准医疗不会自然而然转变为临床常规。
医生与大众的信心、信任是精准医疗成败的关键。目前临床一线的大多数医生，没有接受过精准医疗的特别训练，解读既存的遗传测试结果存在困难。另外海量数据，包含不同来源的数据集给本来已经十分繁忙的医生带来新的学习与工作压力。
这样基因变异信息的收集只会增加医生的苦恼。创立合适的数据模式与普通医疗实践者的沟通势在必行。如建立二维临床与分子数据链接，使结果有清晰的出口，如果不教会医生如何使用这些结果，可能会与精准医疗的初衷背道而驰。基因风险标记物未必能提高患者避免风险行为的依从性。
(3)全面整合丰富且动态变化的表型与基因型(包括微生物组学数据)：医生一定要用遗传学与基因组学的知识武装头脑，制定准确的表型定义和收集家族史与临床表型的标准。现实是目前还没有多少数据库能够满足精准医疗的需要——完成深度测序的患者数目有限，测序结果与临床表型记录差距很大。
从医疗记录中抽取表型数据，体量大，十分困难，而获取资料丰富，表型定义清楚的临床表型数据则更加困难。可穿戴监测设备有助于收集动态表型数据，但是仅为尝试。因此，数据的质量与广泛性尚需时日。
(4)建设全组学数据集(panomic′ data sets)、研究新的数据分析方法：数据如何整合？没有现成的答案。整合基因组、转录组、代谢组、表观遗传组学和微生物组等组学数据，以及临床表现、家族史、暴露的环境因素等数据。使用复杂的分析方法，如层序聚类分析(hierarchical cluster analysis),可以发现新的疾病识别信号，提供新的危险分层算法或开发新的诊断方法。
基因组数据、个体水平的遗传数据、个体组织的基因组数据，临床实践过程中的其他研究与治疗数据(如实验室数据、生活方式、环境数据和可穿戴式设施获得的生理数据)，可能会加速精准医疗转化为临床常规的步伐。
(5)开通更好的医患交流路径、改善医患沟通：医生应考虑患者的整体感受，而不仅是关注疾病和治疗结果。应给患者一个平台，表达偏好与顾虑。不能仅限于临床工作，还应把改善医患交流整合到临床研究设计中，采集精准的临床表型(亚临床表现、拟表型)、家族史和暴露环境等因素。医生应尽最大努力，尤其是要更加有效地倾听患者，给予患者最好的医疗服务。
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