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【重磅】科技部發布“精準醫學研究”重點專項 2016年度申報
時間:2016-03-11 09:44:18 來源:轉化醫學網 點擊:
精準醫學是生物技術和信息技術在醫學臨床實踐的交匯融合應用,是醫學科技發展的前沿方向。系統加強精準醫學研究布局,對于加快重大疾病防控技術突破、占據未來醫學及相關產業發展主導權、打造我國生命健康產業發展的新驅動力至關重要。   為全面落實《國家中長期科學和技術發展規劃綱要(2006---2020年)》的相關任務,按照國務院《關于深化中央財政科技計劃(專項、基金等)管理改革的方案》和《關于改進加強中央財政科研項目和資金管理的若干意見》的總體要求,經國家科技計劃(專項、基金等)戰略咨詢與綜合評審特邀委員會、部際聯席會議審議,“精準醫學研究”列為2016年優先啟動的重點專項之一,并正式進入實施階段。
  本專項的總體目標是:以我國常見高發、危害重大的疾病及若干流行率相對較高的罕見病為切入點,實施精準醫學研究的全創新鏈協同攻關,構建百萬人以上的自然人群國家大型健康隊列和重大疾病專病隊列,建立多層次精準醫學知識庫體系和安全穩定可操作的生物醫學大數據共享平臺,突破新一代生命組學臨床應用技術和生物醫學大數據分析技術,建立創新性的大規模研發疾病預警、診斷、治療與療效評價的生物標志物、靶標、制劑的實驗和分析技術體系。以臨床應用為導向,形成重大疾病的風險評估、預測預警、早期篩查、分型分類、個體化治療、療效和安全性預測及監控等精準防診治方案和臨床決策系統,形成可用于精準醫學應用全過程的生物醫學大數據參考咨詢、分析判斷、快速計算和精準決策的系列分類應用技術平臺,建設中國人群典型疾病精準醫學臨床方案的示范、應用和推廣體系,推動一批精準治療藥物和分子檢測技術產品進入國家醫保目錄,為顯著提升人口健康水平、減少無效和過度醫療、避免有害醫療、遏制醫療費用支出快速增長提供科技支撐,使精準醫學成為經濟社會發展新的增長點。

  本專項按照全鏈條部署、一體化實施的原則,部署新一代臨床用生命組學技術研發,大規模人群隊列研究,精準醫學大數據的資源整合、存儲、利用與共享平臺建設,疾病防診治方案的精準化研究,精準醫學集成應用示范體系建設等5個主要任務,專項實施周期為2016---2020年。

  1. 新一代臨床用生命組學技術的研發

  1.1 面向未來精準醫學應用的其他組學技術研發

1.1.1 臨床用單細胞組學技術研發研究內容:全面發展和完善單細胞基因組、轉錄組、表觀基因組高通量測序技術和方法;建立單細胞的快速分離、捕獲、提取、培養與精準表征系統;深入推進單細胞技術在癌癥血液檢測、腫瘤干細胞、腫瘤特定區域、特定功能細胞研究中的應用;深入推進單細胞技術在胚胎植入前診斷和篩查、生殖細胞研究中的應用。

  考核指標:建成單細胞捕獲或富集技術,單細胞基因組、轉錄組、表觀基因組、蛋白質組等高通量測序技術和方法;建成單個細胞基因組的均勻、無偏、精準擴增和高通量測序技術;建成整合的單細胞多組學高通量測序技術。形成標準操作規范10-20項,申請發明專利5-10項。
  支持年限:2016---2018年。
  擬支持項目數:1-2項。
  相關說明:本項目研發的技術需向本專項所有項目推廣、開放、共享。
  1.1.2 臨床用表觀基因組技術研發與應用
  研究內容:繪制中國人特有的生活方式和環境因素影響的人類正常細胞和組織表觀基因組圖譜;繪制復雜疾病的細胞和組織表觀基因組圖譜;繪制從胚胎到個體發育的各個階段的細胞和組織表觀基因組圖譜;開發用于表觀遺傳學研究的創新型工具和技術,包括DNA/RNA甲基化修飾的全新測序方法、組蛋白修飾和非編碼RNA等。
  考核指標:獲得不同民族和地域的中國人正常細胞和組織的表觀基因組圖譜1套;獲得多種復雜疾病的細胞和組織表觀基因組圖譜3-5套;獲得從胚胎到個體發育各個階段的細胞和組織表觀基因組圖譜2-3套。上述圖譜和數據必須提交本專項大數據平臺,對外開放共享。開發出具有自主知識產權并面向臨床應用的表觀基因組技術2-3種,以及配套的試劑和分析軟件。申請發明專利3-5項。
  支持年限:2016---2018年。
  擬支持項目數:1-2項。
  相關說明:本項目研發的技術需向本專項所有項目推廣、開放、共享。
  2. 大規模人群隊列研究
  2.1 百萬級自然人群國家大型健康隊列研究
  2.1.1 大型自然人群隊列示范研究
  研究內容:建立規范化操作流程,制定人群隊列的建設標準,在統一標準與信息化共享的基礎上,建立代表性人群的大型健康隊列,長期隨訪,構建代表人群的全維度、動態、定量生命組學數據庫和知識庫框架體系,并建立樣本和數據共享的機制。
  考核指標:形成人群隊列建設的行業標準,完成20萬人群的自然人群隊列建設,隨訪期超過5年,5年失訪率不高于10%。建立可推廣的技術、標準、規范,建立統一的數據資源共享平臺。建立高效的終點事件發生追蹤系統。隊列所建立的樣本和數據必須按照本專項的要求進行共享,數據必須及時提交本專項建立的精準醫學大數據平臺統一管理。隊列資源支撐不少于10項國家科研項目。制定國家標準草案3-5項。制定標準操作規程20-30項。申請專利5-10項。軟件著作權3-5項。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:1項,項目下設課題不超過5個,項目所含單位數不超過20家。
  有關說明:優先支持已有良好工作基礎的大型隊列,要求具有專業的研究隊伍,專門的數據與樣本管理場地與專職工作人員隊伍,且相對穩定,并已建立可推廣的技術、標準、規范和統一的數據資源共享平臺。優先支持前期工作中有良好的地方政府支撐和群眾基礎的隊列,并在項目執行期內能持續獲得地方政府在政策、經費和人力上的支撐。
  2.1.2 京津冀區域自然人群隊列研究
  研究內容:在統一標準與信息化共享的基礎上,建設京津冀地區(覆蓋北京、天津、河北兩市一?。┑膮^域自然人群隊列,進行長期隨訪。
  考核指標:完成10萬人群的自然人群隊列建設,隨訪期超過5年,5年失訪率不高于10%。所有隊列要求統一采用示范隊列提供的技術、標準和規范。建立高效的終點事件發生追蹤系統。隊列所建立的樣本和數據必須按照專項的要求進行共享,數據必須及時提交本專項建立的精準醫學大數據平臺統一管理。隊列資源支撐不少于5項國家科研項目。申請專利3-5項。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:1項,項目下設課題不超過5個,項目所含單位數不超過20家。
  有關說明:優先支持已有良好工作基礎的大型隊列,要求具有專業的研究隊伍,專門的數據與樣本管理場地與專職工作人員隊伍,且相對穩定。優先支持前期工作中有良好的地方政府支撐和群眾基礎的隊列,并在項目執行期內能持續獲得地方政府在政策、經費和人力上的支撐。本項目要求與代表性示范自然人群隊列使用統一的技術、標準、規范和數據資源共享平臺。
  2.1.3 華中區域自然人群隊列研究
  研究內容:在統一標準與信息化共享的基礎上,建設華中區域(覆蓋河南、湖北、湖南三?。┑淖匀蝗巳宏犃?,進行長期隨訪。
  考核指標:完成10萬人群的自然人群隊列建設,隨訪期超過5年,5年失訪率不高于10%。要求統一采用示范隊列提供的技術、標準和規范。建立高效的終點事件發生追蹤系統。隊列所建立的樣本和數據必須按照專項的要求進行共享,數據必須及時提交本專項建立的精準醫學大數據平臺統一管理。隊列資源支撐不少于5項國家科研項目。申請專利3-5項。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:1項,項目下設課題不超過5個,項目所含單位數不超過20家。
  有關說明:優先支持已有良好工作基礎的大型隊列,要求具有專業的研究隊伍,專門的數據與樣本管理場地與專職工作人員隊伍,且相對穩定。優先支持前期工作中有良好的地方政府支撐和群眾基礎的隊列,并在項目執行期內能持續獲得地方政府在政策、經費和人力上的支撐。本項目要求與代表性示范自然人群隊列使用統一的技術、標準、規范和數據資源共享平臺。
  2.2 重大疾病專病隊列研究
  2.2.1 心血管疾病專病隊列研究
  研究內容:統一標準和規范,在國家臨床醫學研究中心或疾病協同研究網絡的基礎上,針對心血管疾病,系統整合5萬人以上規模的大樣本人群社區隊列和臨床隊列,進行長期隨訪,建立樣本庫,整合臨床診療信息,建立可開展預后研究的隨訪數據庫體系。
  考核指標:完成不少于5萬人的心血管疾病人群社區隊列和臨床隊列的系統整合及隨訪,隨訪期超過5年,5年失訪率不高于10%。完成可共享的隊列樣本庫和臨床診療信息庫。建立高效的心血管疾病發病追蹤系統。隊列所建立的樣本和數據必須按照專項的要求進行共享,數據必須及時提交本專項建立的精準醫學大數據平臺統一管理,建立隊列資源開放應用機制,支撐不少于5項國家科研項目。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:1項,項目下設課題不超過5個,項目所含單位數不超過20家。
  有關說明:優先支持可同時支撐2個以上病種研究的隊列,優先支持前期已有較好研究基礎、資源可整合度高,特別是已經建立了較好精細表型及相關數據的疾病隊列。要求具有專業的臨床表型研究隊伍,專門的數據與樣本管理場地與專職工作人員隊伍,且相對穩定。本申報項目需承諾與相同病種的臨床樣本生命組學數據庫、分子分型、臨床診療方案精準化研究、個體化靶標發現、應用示范推廣項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。
  2.2.2 腦血管疾病專病隊列研究
  研究內容:統一標準和規范,在國家臨床醫學研究中心或疾病協同研究網絡的基礎上,針對腦血管疾病,系統整合5萬人以上規模的大樣本人群社區隊列和臨床隊列,進行長期隨訪,建立樣本庫,整合臨床診療信息,建立可開展預后研究的隨訪數據庫體系。
  考核指標:完成不少于5萬人的腦血管疾病人群社區隊列和臨床隊列的系統整合及隨訪,隨訪期超過5年,5年失訪率不高于10%。完成可共享的隊列樣本庫和臨床診療信息庫。建立高效的腦血管疾病發病追蹤系統。隊列所建立的樣本和數據必須按照專項的要求進行共享,數據必須及時提交本專項建立的精準醫學大數據平臺統一管理,隊列資源支撐不少于5項國家科研項目。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:1項,項目下設課題不超過5個,項目所含單位數不超過20家。
  有關說明:優先支持可同時支撐2個以上病種研究的隊列,優先支持前期已有較好研究基礎、資源可整合度高,特別是已經建立了較好精細表型及相關數據的疾病隊列。要求具有專業的臨床表型研究隊伍,專門的數據與樣本管理場地與專職工作人員隊伍,且相對穩定。本申報項目需承諾與相同病種的臨床樣本生命組學數據庫、分子分型、臨床診療方案精準化研究、個體化靶標發現、應用示范推廣項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。
  2.2.3 呼吸系統疾病專病隊列研究
  研究內容:統一標準和規范,在國家臨床醫學研究中心或疾病協同研究網絡的基礎上,針對呼吸系統疾病,系統整合5萬人以上規模的大樣本人群社區隊列和臨床隊列,進行長期隨訪,建立樣本庫,整合臨床診療信息,建立可開展預后研究的隨訪數據庫體系。
  考核指標:完成不少于5萬人的呼吸系統疾病人群社區隊列和臨床隊列的系統整合及隨訪,隨訪期超過5年,5年失訪率不高于10%。完成可共享的隊列樣本庫和臨床診療信息庫。建立高效的呼吸系統疾病發病追蹤系統。隊列所建立的樣本和數據必須按照專項的要求進行共享,數據必須及時提交本專項建立的精準醫學大數據平臺統一管理,隊列資源支撐不少于5項國家科研項目。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:1項,項目下設課題不超過5個,項目所含單位數不超過20家。
  有關說明:優先支持可同時支撐2個以上病種研究的隊列,優先支持前期已有較好研究基礎、資源可整合度高,特別是已經建立了較好精細表型及相關數據的疾病隊列。本申報項目需承諾與相同病種的臨床樣本生命組學數據庫、分子分型、臨床診療方案精準化研究、個體化靶標發現、應用示范推廣項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。
  2.2.4 代謝性疾病專病隊列研究
  研究內容:統一標準和規范,在國家臨床醫學研究中心或疾病協同研究網絡的基礎上,針對代謝性疾病,系統整合5萬人以上規模的大樣本人群社區隊列和臨床隊列,進行長期隨訪,建立樣本庫,整合臨床診療信息,建立可開展預后研究的隨訪數據庫體系。
  考核指標:完成不少于5萬人的代謝性疾病人群社區隊列和臨床隊列的系統整合及隨訪,隨訪期超過5年,5年失訪率不高于10%。完成可共享的隊列樣本庫和臨床診療信息庫。建立高效的代謝性疾病發病追蹤系統。隊列所建立的樣本和數據必須按照專項的要求進行共享,數據必須及時提交本專項建立的精準醫學大數據平臺統一管理,隊列資源支撐不少于5項國家科研項目。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:1項,項目下設課題不超過5個,項目所含單位數不超過20家。
  有關說明:優先支持可同時支撐2個以上病種研究的隊列,優先支持前期已有較好研究基礎、資源可整合度高,特別是已經建立了較好精細表型及相關數據的疾病隊列。要求具有專業的臨床表型研究隊伍,專門的數據與樣本管理場地與專職工作人員隊伍,且相對穩定。本申報項目需承諾與相同病種的臨床樣本生命組學數據庫、分子分型、臨床診療方案精準化研究、個體化靶標發現、應用示范推廣項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。
  2.2.5 乳腺癌專病隊列研究
  研究內容:統一標準和規范,在國家臨床醫學研究中心或疾病協同研究網絡的基礎上,針對乳腺癌,系統整合5萬人以上規模的大樣本人群社區隊列和臨床隊列,進行長期隨訪,建立樣本庫,整合臨床診療信息,建立可開展預后研究的隨訪數據庫體系。
  考核指標:完成不少于5萬人的乳腺癌人群社區隊列和臨床隊列的系統整合及隨訪,隨訪期超過5年,5年失訪率不高于10%。完成可共享的隊列樣本庫和臨床診療信息庫。建立高效的乳腺癌發病追蹤系統。隊列所建立的樣本和數據必須按照專項的要求進行共享,數據必須及時提交本專項建立的精準醫學大數據平臺統一管理,隊列資源支撐不少于5項國家科研項目。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:1項,項目下設課題不超過5個,項目所含單位數不超過20家。
  有關說明:優先支持前期已有較好研究基礎、資源可整合度高,特別是已經建立了較好精細表型及相關數據的疾病隊列。要求具有專業的臨床表型研究隊伍,專門的數據與樣本管理場地與專職工作人員隊伍,且相對穩定。本申報項目需承諾與相同病種的臨床樣本生命組學數據庫、分子分型、臨床診療方案精準化研究、個體化靶標發現、應用示范推廣項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。
  2.2.6 食管癌專病隊列研究
  研究內容:統一標準和規范,在國家臨床醫學研究中心或疾病協同研究網絡的基礎上,針對食管癌,系統整合5萬人以上規模的大樣本人群社區隊列和臨床隊列,進行長期隨訪,建立樣本庫,整合臨床診療信息,建立可開展預后研究的隨訪數據庫體系。
  考核指標:完成不少于5萬人的食管癌人群社區隊列和臨床隊列的系統整合及隨訪,隨訪期超過5年,5年失訪率不高于10%。完成可共享的隊列樣本庫和臨床診療信息庫。建立高效的食管癌發病追蹤系統。隊列所建立的樣本和數據必須按照專項的要求進行共享,數據必須及時提交本專項建立的精準醫學大數據平臺統一管理,隊列資源支撐不少于5項國家科研項目。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:1項,項目下設課題不超過5個,項目所含單位數不超過20家。
  有關說明:優先支持前期已有較好研究基礎、資源可整合度高,特別是已經建立了較好精細表型及相關數據的疾病隊列。要求具有專業的臨床表型研究隊伍,專門的數據與樣本管理場地與專職工作人員隊伍,且相對穩定。本申報項目需承諾與相同病種的臨床樣本生命組學數據庫、分子分型、臨床診療方案精準化研究、個體化靶標發現、應用示范推廣項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。
  2.3 罕見病的臨床隊列研究
  2.3.1 罕見病臨床隊列研究
  研究內容:系統整合50種以上流行率相對較高、有良好研究基礎的罕見病,特別是已經建立全國協作網絡、有良好隊列、注冊登記研究及標本庫、以及有多中心開展臨床研究的罕見病,統一標準和規范,建立全國統一的罕見病注冊登記系統,建立或完善可共享的臨床隊列,建立樣本庫,整合臨床診療信息,建立可開展預后研究的隨訪數據庫體系。
  考核指標:完成包含50種以上流行率較高的罕見病的臨床隊列的系統整合,隊列人群不低于5萬人;建立涵蓋臨床表型、生化檢測、影像資料、系譜和遺傳檢測等信息的罕見病注冊登記系統;完成可共享的隊列樣本庫和臨床診療信息庫,所建立的樣本和數據必須按照專項的要求進行共享,數據必須及時提交本專項建立的精準醫學大數據平臺統一管理。制定標準操作規程5-10項。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:1項,項目下設課題不超過5個,每個項目所含單位數不超過20家。
  有關說明:優先支持前期已有較好研究基礎、資源可整合度高,特別是已經建立了較好精細表型及相關數據的疾病隊列。隊列要求具有專業的臨床表型研究隊伍,專門的數據與樣本管理場地與專職工作人員隊伍,且相對穩定。本申報項目需承諾與罕見病精準診療技術研究、罕見病應用示范推廣形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。

  3. 精準醫學大數據的資源整合、存儲、利用與共享平臺建設

3.1 精準醫學大數據標準化體系與共享平臺建設

3.1.1 精準醫學大數據管理和共享技術平臺建設研究內容:建立生物本體與醫學本體融合的技術規范,研究精準醫學大數據表述、組織與整合的標準化體系,研究精準醫學大數據信息安全規范和技術架構,建立精準醫學大數據平臺的基礎架構和技術體系;建設多維、動態多層次生物醫學大數據匯交、管理、分析、共享和應用的技術平臺;研發管理、注釋、比較和展示PB以上量級組學數據與臨床信息的應用技術系統;開發面向精準醫學研究的大型數據庫檢索分析系統。

  考核指標:建成整合臨床信息和生命組學數據的精準醫學大數據中心;建立20個以上的國內外精準醫學研究相關重要數據庫的鏡像;建立5個以上面向重大疾病應用和轉化的精準醫學數據庫系統平臺,開發不少于10個數據查詢、整合與分析的標準工作流軟件系統;建立管理、注釋、比較、檢索和展示PB以上量級組學數據與臨床信息的應用技術系統,平臺具有長期穩定的PB級以上的云計算存儲與計算資源支持;建立精準醫學大數據管理和共享技術平臺的安全備份和鏡像系統;建立的技術系統保證7×24小時不間斷工作,可滿足1萬人次以上的穩定并發檢索和計算需求。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:1項,項目下設課題不超過5個,項目所含單位數不超過10家。
  有關說明:申請單位必須具備10PB以上的數據存儲與PB級以上的計算能力,相應的軟硬件設施及相關工作基礎,長期承擔國家指定的數據共享技術平臺建設項目。其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1:1。本項目所建立的技術體系需向本專項所有項目推廣、開放、共享3.1.2 精準醫學大數據處理和利用的標準化技術體系建設研究內容:研發建立大規模疾病臨床表型數據與生命組學數據整合的技術方法,研究建立以惡性腫瘤、代謝系統疾病、呼吸系統疾病、心腦血管疾病、免疫性疾病、神經精神類疾病等基因組數據為基礎的整合多組學大型數據庫體系及其綜合數據分析系統,建立群體和個人基因組數據與臨床信息和大數據整合、管理、搜索、分析與展示的應用技術系統,開發面向精準醫學研究和應用的大數據搜索引擎和跨庫檢索分析技術系統;研發基于開放式架構上的“標準元數據規范”,開發數據訪問、數據搜索、安全隱私、知識檢索、規則創建等共性服務組件,研究以API服務等方式的標準接口技術,實現建立在標準元數據上的廣泛數據源的互聯互通互操作。
  考核指標:建成符合倫理規范的、整合結構化臨床信息和生命組學數據的精準醫學大數據規范和標準化技術體系;建立群體和個人基因組數據與臨床信息整合與管理分析的應用技術系統,相應的工作流技術系統不少于10個;建立面向精準醫學的生物醫學大數據搜索引擎和跨庫檢索技術系統;建立醫學大數據處理和利用的開放標準與規范,構建開放開源的醫學大數據處理利用服務標準化技術平臺,利用成果整合100種以上的開源應用軟件與設備,提交5份以上的具體評價研究報告。申請2項發明專利。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:1項,項目下設課題不超過5個,項目所含單位數不超過10家。
  有關說明:申請單位必須具備10PB以上的數據存儲與PB級以上的計算能力,相應的軟硬件設施及相關工作基礎,長期承擔國家指定的數據共享技術平臺建設項目。其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1:1。本項目所建立的技術體系需向本專項所有項目推廣、開放、共享。
  3.2 精準醫學知識庫構建
  3.2.1 疾病研究精準醫學知識庫構建
  研究內容:針對惡性腫瘤、代謝系統疾病、呼吸系統疾病、心腦血管疾病、免疫性疾病、神經精神類疾病等重大疾病,開展基于本體和語義網絡的精準醫學知識建模研究。參照ICD-10分類法及UMLS、Mesh等語義庫,系統構建疾病相關組學本體元數據集,形成以結構化數據集組成的復雜本體和語義網絡;集成利用深層索引、相關性挖掘、重要性標注、新穎度分析等挖掘工具,實現精準醫學知識的抽提、注釋、聚類、關聯及分析;開展基于數據關聯和可視化的精準醫學知識利用技術研究,構建面向精準醫學的疾病相關生命組學知識庫體系。
  考核指標:建成基于生物醫學語義和本體的可實現全文檢索、文本識別、關鍵詞分析等功能,集大規模文獻整合分析與知識發現于一體,面向用戶定制的精準醫學研究知識庫體系及知識推送系統,文獻以及相關數據量不低于10TB;開發出以基因、蛋白等為核心,對標GeneGo和IPA兩大生物醫學知識庫系統,面向精準醫學知識發現的檢索與展示技術平臺;開發出不少于20個知識抽提、文本挖掘、信息展示和精細作圖的軟件工作流技術體系,建成的技術系統要求可實現自動化動態更新,可方便地部署在大型服務器以及云端,能夠穩定支持1000人以上并發使用。本項目所建立的知識庫系統必須及時部署在本專項建立的精準醫學大數據平臺上。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:--1項,項目下設課題不超過5個,項目所含單位數不超過10家。本項目所建立的技術體系需向本專項所有項目推廣、開放、共享。
  4. 疾病防診治方案的精準化研究
  4.1 基于組學特征譜的疾病分子分型研究
  4.1.1 基于組學特征譜的惡性腫瘤分子分型研究研究內容:以我國常見高發惡性腫瘤為主要對象,采用新一代實驗技術,以規?;呐R床樣本為基礎,以基因組學信息和臨床大數據為基石,根據病種的需要整合轉錄組學、表觀基因組學、蛋白組學、免疫組學及代謝組學等信息,形成生物醫學研究知識網絡,抽提出各個疾病的多組學圖譜。在多系統分子相互作用和網絡調控層次上深入分析挖掘,描繪出疾病分類體系框架,并結合患者臨床信息及現有對疾病的了解,尋找與疾病精準預測、早期診斷、分類分型及預后判斷相關的組學特征譜,并實現更為精確和精細的疾病分類、分型,同時對比國內外已有的研究結果,為我國患者精確診斷和精確治療的標準化提供依據。
  考核指標:制定基于組學特征譜的常見高發惡性腫瘤的分子分型理論,建立新的疾病分類體系框架,指導可用于臨床的精準診療方案的研發。針對不超過10個病種,每個病種發現并驗證至少2-3個惡性腫瘤分子分型的生物標志物,申請發明專利至少2-3項。
  支持年限:2016---2018年。
  擬支持項目數:不超過10項。
  有關說明:每個項目限申報1個病種。在病種的選取上需遵循以下三個原則:一是對中國人群危害重大的惡性腫瘤;二是有望實現精準醫學化,即已有充分證據支持該疾病可開展精準醫學研究;三是前期已有較好研究基礎、資源可整合度高。本申報項目需承諾與相同病種的疾病專病隊列、臨床樣本生命組學數據庫、臨床診療方案精準化研究、個體化靶標發現、應用示范推廣項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1:1。
  4.1.2 基于組學特征譜的心腦血管疾病分子分型研究研究內容:以我國常見高發心腦血管疾病為主要對象,采用新一代實驗技術,以規?;呐R床樣本為基礎,以基因組學信息和臨床大數據為基石,根據病種的需要整合轉錄組學、表觀基因組學、蛋白組學、免疫組學及代謝組學等信息,形成生物醫學研究知識網絡,抽提出各個疾病的多組學圖譜。在多系統分子相互作用和網絡調控層次上深入分析挖掘,描繪出疾病分類體系框架,并結合患者臨床信息及現有對疾病的了解,尋找與疾病精準預測、早期診斷、分類分型及預后判斷相關的組學特征譜,并實現更為精確和精細的疾病分類、分型,同時對比國內外已有的研究結果,為我國患者精確診斷和精確治療的標準化提供依據。
  考核指標:制定基于組學特征譜的心腦血管疾病的分子分型理論,建立新的疾病分類體系框架,指導可用于臨床的精準診療方案的研發。針對不超過3個病種,每個病種發現并驗證心腦血管疾病分子分型的生物標志物2-3個,申請發明專利2-3項。
  支持年限:2016---2018年。
  擬支持項目數:不超過3項。
  有關說明:每個項目申報限1個病種。在病種的選取上需遵循以下三個原則:一是對中國人群危害重大;二是有望實現精準醫學化,即已有充分證據支持該疾病可開展精準醫學研究;三是前期已有較好研究基礎、資源可整合度高。本申報項目需承諾與相同病種的疾病專病隊列、臨床樣本生命組學數據庫、臨床診療方案精準化研究、個體化靶標發現、應用示范推廣項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1:1。
  4.1.3 基于組學特征譜的代謝性疾病分子分型研究研究內容:以我國常見高發代謝性疾病為主要對象,采用新一代實驗技術,以規?;呐R床樣本為基礎,以基因組學信息和臨床大數據為基石,根據病種的需要整合轉錄組學、表觀基因組學、蛋白組學、免疫組學及代謝組學等信息,形成生物醫學研究知識網絡,抽提出各個疾病的多組學圖譜。在多系統分子相互作用和網絡調控層次上深入分析挖掘,描繪出疾病分類體系框架,并結合患者臨床信息及現有對疾病的了解,尋找與疾病精準預測、早期診斷、分類分型及預后判斷相關的組學特征譜,并實現更為精確和精細的疾病分類、分型,同時對比國內外已有的研究結果,為我國患者精確診斷和精確治療的標準化提供依據。
  考核指標:制定基于組學特征譜的代謝性疾病的分子分型理論,建立新的疾病分類體系框架,指導可用于臨床的精準診療方案的研發。針對不超過3個病種,每個病種發現并驗證代謝性疾病分子分型的生物標志物2-3個,申請發明專利2-3項。
  支持年限:2016---2018年。
  擬支持項目數:不超過3項。
  有關說明:每個項目申報限1個病種。在病種的選取上需遵循以下三個原則:一是對中國人群危害重大;二是有望實現精準醫學化,即已有充分證據支持該疾病可開展精準醫學研究;三是前期已有較好研究基礎、資源可整合度高。本申報項目需承諾與相同病種的疾病專病隊列、臨床樣本生命組學數據庫、臨床診療方案精準化研究、個體化靶標發現、應用示范推廣項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1:1。
  4.1.4 基于組學特征譜的呼吸系統疾病分子分型研究研究內容:以常見高發呼吸系統疾病為主要對象,采用新一代實驗技術,以規?;呐R床樣本為基礎,以基因組學信息和臨床大數據為基石,根據病種的需要整合轉錄組學、表觀基因組學、蛋白組學、免疫組學及代謝組學等信息,形成生物醫學研究知識網絡,抽提出各個疾病的多組學圖譜。在多系統分子相互作用和網絡調控層次上深入分析挖掘,描繪出疾病分類體系框架,并結合患者臨床信息及現有對疾病的了解,尋找與疾病精準預測、早期診斷、分類分型及預后判斷相關的組學特征譜,并實現更為精確和精細的疾病分類、分型,同時對比國內外已有的研究結果,為我國患者精確診斷和精確治療的標準化提供依據。
  考核指標:制定基于組學特征譜的呼吸系統疾病的分子分型理論,建立新的疾病分類體系框架,并在此基礎上研發出可用于臨床的精準診療方案。針對不超過3個病種,每個病種發現并驗證呼吸疾病分子分型的生物標志物2-3個,申請發明專利2-3項。
  支持年限:2016---2018年。
  擬支持項目數:不超過3項。
  有關說明:每個項目申報限1個病種。在病種的選取上需遵循以下三個原則:一是對中國人群危害重大;二是有望實現精準醫學化,即已有充分證據支持該疾病可開展精準醫學研究;三是前期已有較好研究基礎、資源可整合度高。本申報項目需承諾與相同病種的疾病專病隊列、臨床樣本生命組學數據庫、臨床診療方案精準化研究、個體化靶標發現、應用示范推廣項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1:1。
  4.1.5 基于組學特征譜的免疫性疾病分子分型研究研究內容:以常見高發免疫性疾病為主要對象,采用新一代實驗技術,以規?;呐R床樣本為基礎,以基因組學信息和臨床大數據為基石,根據病種的需要整合轉錄組學、表觀基因組學、蛋白組學、免疫組學及代謝組學等信息,形成生物醫學研究知識網絡,抽提出各個疾病的多組學圖譜。在多系統分子相互作用和網絡調控層次上深入分析挖掘,描繪出疾病分類體系框架,并結合患者臨床信息及現有對疾病的了解,尋找與疾病精準預測、早期診斷、分類分型及預后判斷相關的組學特征譜,并實現更為精確和精細的疾病分類、分型,同時對比國內外已有的研究結果,為我國患者精確診斷和精確治療的標準化提供依據。
  考核指標:制定基于組學特征譜的免疫性疾病的分子分型理論,建立新的疾病分類體系框架,指導可用于臨床的精準診療方案的研發。針對不超過3個病種,每個病種發現并驗證免疫性疾病分子分型的生物標志物2-3個,申請發明專利2-3項。
  支持年限:2016---2018年。
  擬支持項目數:不超過3項。
  有關說明:每個項目申報限1個病種。在病種的選取上需遵循以下三個原則:一是對中國人群危害重大;二是有望實現精準醫學化,即已有充分證據支持該疾病可開展精準醫學研究;三是前期已有較好研究基礎、資源可整合度高。本申報項目需承諾與相同病種的疾病專病隊列、臨床樣本生命組學數據庫、臨床診療方案精準化研究、個體化靶標發現、應用示范推廣項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1:1。
  4.1.6 基于組學特征譜的神經精神類疾病分子分型研究研究內容:以常見高發神經精神類疾病為主要對象,采用新一代實驗技術,以規?;呐R床樣本為基礎,以基因組學信息和臨床大數據為基石,根據病種的需要整合轉錄組學、表觀基因組學、蛋白組學、免疫組學及代謝組學等信息,形成生物醫學研究知識網絡,抽提出各個疾病的多組學圖譜。在多系統分子相互作用和網絡調控層次上深入分析挖掘,描繪出疾病分類體系框架,并結合患者臨床信息及現有對疾病的了解,尋找與疾病精準預測、早期診斷、分類分型及預后判斷相關的組學特征譜,并實現更為精確和精細的疾病分類、分型,同時對比國內外已有的研究結果,為我國患者精確診斷和精確治療的標準化提供依據。
  考核指標:制定基于組學特征譜的神經精神類疾病的分子分型理論,建立新的疾病分類體系框架,指導可用于臨床的精準診療方案的研發。針對不超過3個病種,每個病種發現并驗證神經精神疾病分子分型的生物標志物2-3個;申請發明專利2-3項。
  支持年限:2016---2018年。
  擬支持項目數:不超過3項。
  有關說明:每個項目申報限1個病種。在病種的選取上需遵循以下三個原則:一是對中國人群危害重大;二是有望實現精準醫學化,即已有充分證據支持該疾病可開展精準醫學研究;三是前期已有較好研究基礎、資源可整合度高。本申報項目需承諾與相同病種的疾病專病隊列、臨床樣本生命組學數據庫、臨床診療方案精準化研究、個體化靶標發現、應用示范推廣項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1:1。

 4.2 基于醫學分子影像技術的疾病精準診療方案研究

4.2.1 基于生物影像和生命組學特征譜的多線束精準放療臨床診療方案研究研究內容:針對具有不同生物功能影像表征的腫瘤細胞對光子、質子和重離子束的放射敏感性,研究各類放射線束最佳選擇,生物效應劑量及不同線束的優化組合。以不少于3種惡性腫瘤為主要對象,以規?;呐R床樣本為基礎,根據分子影像特征,結合各種生命組學信息,形成系統的放射敏感性研究知識網絡,建立更為精確和精細的放射敏感性分類體系框架,并提出基于生物影像和生命組學特征譜的多線束精準放療臨床診療方案。

  考核指標:形成界定腫瘤照射范圍的最佳成像組合;制定基于分子影像特征和組學特征譜的腫瘤放射敏感性的分型理論和分類體系框架,并在此基礎上建立基于腫瘤個性化生物表征的放射線束選擇標準及自適應放療優化體系,形成精準放射治療的標準規范流程。依據腫瘤不同分子影像特征和組學特征譜,建立光子、質子、重離子束照射的標準與方案5-10套;建立不同線束自適應放療優化體系和分子功能影像、組學特征譜指導的精準放射治療平臺。
  支持年限:2016---2018年。
  擬支持項目數:1-2項。
  有關說明:其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1:1。
  4.3 藥物個性化應用評價與臨床應用研究
  4.3.1 伴隨新藥臨床試驗的藥物基因組學與個體化精準用藥研究研究內容:針對原創新藥,開展伴隨新藥臨床試驗的藥物基因組學與個體化精準用藥研究,包括基于基因型或分子特征譜的復雜疾病亞型的藥效評估方法,針對相同致病基因或分子特征譜的多種疾病進行藥效評估的方法等;建立可在全國范圍內,規?;占R床試驗數據和信息,并可對其中療效/安全性顯著異常的患者采集臨床樣本,并進行多組學深入研究,發現相關機理與生物標志物,開發以患者臨床精準用藥為導向、整合臨床表型信息和生命組學數據的藥物基因組學集成分析引擎。
  考核指標:針對若干我國原創的重大疾病的創新藥物,選擇規?;呐R床試驗樣本5000例以上,開展藥物基因組學與個體化精準用藥研究,建立基于生命組學大數據的以藥物精準應用為導向的生物標志物/分子特征譜的數據分析流程。發現創新藥物精準應用的特異性臨床生物標志物/分子特征譜5-10個;為精準用藥的臨床風險與受益的綜合評估提供研究方法與數據支持。申請發明專利3-5項。
  支持年限:2016---2018年。
  擬支持項目數:1-2項。
  有關說明:其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1.5:1,所選新藥的臨床試驗要求在GCP認證機構進行。
  4.3.2 重大疾病的傳統藥物的藥物基因組學與個體化精準用藥研究研究內容:針對腫瘤、心腦血管疾病、呼吸系統疾病、代謝性疾病、免疫性疾病、神經精神類疾病等重大疾病及若干流行率相對較高的罕見病,建立藥物治療隨訪樣本與生命組學數據庫;針對臨床療效低但治療價值大的大分子或小分子藥物開展藥物基因組學與個體化精準用藥研究,一方面檢測、驗證國際權威藥物管理機構推薦的藥物相關基因在國人中的適用性,另一方面發掘新的中國人群個體化治療相關的生物標志物;促進現有藥物的個性化應用,提高臨床治療水平。
  考核指標:針對中國主要人群重大疾病,建立5000例以上藥物治療隨訪樣本與數據資源庫,建立藥物療效和安全性相關基因在中國各主要人群中的遺傳分布特征的數據并建立共享數據庫。規范化建立美國、歐盟、日本等發達國家權威藥物管理機構推薦的200余種個體化藥物(特別是已在我國上市的114種藥物)的相關基因檢測技術,評估這些基因對于指導國人用藥的適用性,建立國人藥物基因檢測推薦目錄和精準用藥方案。開發預測傳統藥物療效或安全性的生物標志物5-10個,確定臨床個性化用藥的依據和標準化規范化體系1-2個。申請發明專利5-10項。
  支持年限:2016---2018年。
  擬支持項目數:1-2項。
  有關說明:其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1.5:1。
  4.4 罕見病精準診療技術研究
  4.4.1 罕見病精準診療技術與臨床規范研究
  研究內容:針對約50種流行率相當較高、有良好研究基礎的罕見病,特別是已經建有協作網絡、有良好隊列、注冊登記研究、樣本庫、以及有單中心或多中心臨床研究開展的罕見病,建立全國罕見病研究中心網絡,以及罕見病檢測體系。開發針對罕見病的精準診斷技術,如基因診斷、蛋白/酶學診斷、分子影像等技術。開展罕見疾病診斷、治療、預后判斷的研究,制定罕見病診斷、治療及預后判斷的規范和指南;探索罕見病發病機制和精準治療新方法。優化罕見病的精準醫學多學科融合策略,研究高效、系統的臨床應用解決方案。強化、布局單病種臨床研究多中心協作網絡和轉化應用體系。
  考核指標:構建具有中國特色和國際標準的罕見病基因數據庫;建立由大型醫院和高水平研究機構組成的全國罕見病研究中心和診斷平臺網絡;開發15-30種罕見病診斷和治療的新方法;發現10-15個罕見病的新靶點或致病基因;制定約50項符合我國國情的罕見病診斷、治療、預后預測的新規范和新指南;制定15-30項可以推廣應用的罕見病精準化診治方案。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:1-2項。
  有關說明:本申報項目需承諾與罕見病專病隊列、罕見病應用示范推廣形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1:1。
  4.5 疾病診療規范及應用方案的精準化研究
  4.5.1 惡性腫瘤診療規范及應用方案的精準化研究研究內容:結合惡性腫瘤的生物標志物特征圖譜,開展疾病診斷、藥物治療和多學科綜合治療、預后判斷的研究,制定疾病診斷、治療、預后預測的新標準和新規范;針對惡性腫瘤,強化、布局單病種臨床研究多中心協作組和轉化中心,開展疾病人群預防、有效治療方案的大規模前瞻性臨床研究,創新重大疾病精準防診治方案。優化惡性腫瘤的精準醫學多學科融合策略,形成高效、系統的臨床應用解決方案。
  考核指標:針對不超過3個病種,每個病種制定生物標志物指導的常見惡性腫瘤診斷、治療、預后預測的新標準和新規范1-2項;研制出可推廣應用的疾病精準防診治方案;制定符合我國國情的精準化診治路徑或診療指南;探索性開展優化多學科融合策略,提升上述疾病的總體治療效果,節約醫療資源。
  支持年限:2016---2018年。
  擬支持項目數:不超過3項。
  有關說明:每個項目申報限1個病種。病種的選取上遵循以下三個原則:一是對中國人群危害重大;二是有望實現精準醫學化,即已有充分證據支持該疾病可開展精準醫學研究;三是前期已有較好研究基礎、資源可整合度高。本申報項目需承諾與相同病種的專病隊列、臨床樣本生命組學數據庫、分子分型、個體化靶標發現研究項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1:1。
  4.5.2 呼吸疾病診療規范及應用方案的精準化研究研究內容:結合呼吸系統疾病的生物標志物特征圖譜,開展疾病診斷、藥物治療、預后判斷的研究,制定疾病診斷、治療、預后預測的新標準和新規范;強化、布局單病種臨床研究多中心協作組和轉化中心,開展疾病人群預防、有效治療方案的大規模前瞻性臨床研究,創新重大疾病精準防診治方案。優化呼吸系統疾病的精準醫學多學科融合策略,形成高效、系統的臨床應用解決方案。
  考核指標:針對不超過3個病種,每個病種制定生物標志物指導的呼吸系統疾病的診斷、治療、預后預測的新標準和新規范1-2項;研制出可推廣應用的疾病精準防診治方案;制定符合我國國情的精準化診治路徑或診療指南。探索性開展優化多學科融合策略,提升上述疾病的總體治療效果,節約醫療資源。
  支持年限:2016---2018年。
  擬支持項目數:不超過3項。
  有關說明:每個項目申報限1個病種。病種的選取上遵循以下三個原則:一是對中國人群危害重大;二是有望實現精準醫學化,即已有充分證據支持該疾病可開展精準醫學研究;三是前期已有較好研究基礎、資源可整合度高。本申報項目需承諾與相同病種的專病隊列、臨床樣本生命組學數據庫、分子分型、個體化靶標發現研究項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1:1。
  4.6 個體化治療靶標發現與新技術研發
  4.6.1 惡性腫瘤個體化治療靶標發現與新技術研發研究內容:針對惡性腫瘤,采用多種生命組學以及生物醫學大數據分析等手段,建立從基因序列改變、表觀遺傳修飾、基因表達譜、分子調控網絡等多級水平的特征譜,找出關鍵驅動基因及信號通路并進行功能確證研究,最終識別出有潛在臨床應用價值、可用于疾病的預防、診斷、治療和預后判斷的生物標志物和藥物作用靶點,并針對現有藥物靶點開發新的適應癥。
  考核指標:開發有潛在臨床應用價值的惡性腫瘤的臨床防診治生物標志物和藥物作用靶點10個以上,發現個性化的組合藥物靶標5-10個,為個體化藥物研發提供理論依據。獲得 5-10個擁有自主知識產權的惡性腫瘤生物標志物和藥物作用靶點;申請發明專利10-20項。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:1-2項。
  有關說明:本申報項目需承諾與相同病種的專病隊列、臨床樣本生命組學數據庫、分子分型、臨床診療方案精準化研究項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1:1。
  4.6.2 免疫性疾病個體化治療靶標發現與新技術研發研究內容:針對免疫性疾病,采用多種生命組學以及生物醫學大數據分析等手段,建立從基因序列改變、表觀遺傳修飾、基因表達譜、分子調控網絡等多級水平的特征譜,找出關鍵驅動基因及信號通路并進行功能確證研究,最終識別出有潛在臨床應用價值、可用于疾病的預防、診斷、治療和預后判斷的生物標志物和藥物作用靶點,并針對現有藥物靶點開發新的適應癥。
  考核指標:開發有潛在臨床應用價值的免疫性疾病的臨床防診治生物標志物和藥物作用靶點10個以上,發現個性化的組合藥物靶標5-10個,為個體化藥物研發提供理論依據。獲得5-10個擁有自主知識產權的免疫性疾病生物標志物和藥物作用靶點;申請發明專利5-10項。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:1-2項。
  有關說明:本申報項目需承諾與相同病種的專病隊列、臨床樣本生命組學數據庫、分子分型、臨床診療方案精準化研究項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1:1。
  4.6.3 精神神經類疾病個體化治療靶標發現與新技術研發研究內容:針對精神神經類疾病,采用多種生命組學以及生物醫學大數據分析等手段,建立從基因序列改變、表觀遺傳修飾、基因表達譜、分子調控網絡等多級水平的特征譜,找出關鍵驅動基因及信號通路并進行功能確證研究,最終識別出有潛在臨床應用價值的、可用于疾病的預防、診斷、治療和預后判斷的生物標志物和藥物作用靶點,并針對現有藥物靶點開發新的適應癥。
  考核指標:開發有潛在臨床應用價值的精神神經類疾病的臨床防診治生物標志物和藥物作用靶點10個以上,發現個性化的組合藥物靶標5-10個,為個體化藥物研發提供理論依據。獲得若5-10個擁有自主知識產權的精神神經類疾病生物標志物和藥物作用靶點;申請發明專利5-10項。
  支持年限:2016---2020年。
  擬支持項目數:1-2項。
  有關說明:本申報項目需承諾與相同病種的專病隊列、臨床樣本生命組學數據庫、分子分型、臨床診療方案精準化研究項目形成全鏈條創新聯盟,促進資源和數據共享。其他經費(包括地方財政經費、單位出資及社會渠道資金等)與中央財政經費比例不低于1:1。
  
  申報要求
  1. 本專項除有特殊要求外,所有項目均應整體申報,須覆蓋全部考核指標。除有特殊要求外,每個項目下設課題不超過3個,每個項目所含單位數不超過6家。
  2. 本專項鼓勵打破具體任務間的界限,要求各主要任務、各重點方向間開展全方位協作與隊列、樣本、數據等資源的有效共享。在組織實施過程中,將按照疾病領域,建立貫穿自然人群隊列研究、疾病專病隊列研究,疾病分子分型、藥物基因組學與個體化精準用藥、疾病臨床應用方案的精準化、個體化治療靶標發現與新技術研發、示范性應用及臨床示范基地建設的全鏈條研究體系和協同創新體系,申請人需承諾按照專項的總體部署參與上述全鏈條研究體系和協同創新體系的構建,共同推進專項任務的整體實施,圓滿完成專項目標。
  3. 申報單位和個人必須簽署具有法律約束力的協議,承諾本專項產生的相關隊列大數據、樣本信息庫、臨床病例信息等科學數據協同共享到本專項建立的“精準醫學大數據平臺”,并無條件、按期遞交到科技部指定的平臺。遞交數據的質量評估、數據安全、標準化和共享技術由本專項重點方向“精準醫學大數據標準化體系與共享平臺建設”提供保證。如不簽署數據共享和遞交協議,則不具備承擔精準醫學專項項目的資格;簽署數據共享和遞交協議后而不在商定的期限內履行數據遞交和共享責任的,則由專項責令整改;拒絕整改者,則由專項追回項目資金,并予以通報。
  4. 本專項研究涉及人類遺傳資源采集、收集、買賣、出口、出境等須遵照《人類遺傳資源管理暫行辦法》相關規定執行。涉及實驗動物和動物實驗,要遵守國家實驗動物管理的法律、法規、技術標準及有關規定,使用合格實驗動物,在合格設施內進行動物實驗,保證實驗過程合法,實驗結果真實、有效,并通過實驗動物福利和倫理審查。
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