美國提精準醫療，我們跟不跟？

奧巴馬提出的精準醫療，會是下一個風口行業嗎？或者，這只不過又是老美的一個“噱頭”而已？面對海外企業高調布局精準醫療，中國是否應該跟進？

美國總統奧巴馬今年2月份公布的精準醫療計劃，被業界認為是人類醫療即將迎來巨大變革的風向標。在美國政府公布的“21世紀經濟布局”中，精準醫療列在互聯網之前，列在基礎設施和擴大出口之后，可見其重要性。在美國政府的推動下，蘋果、IBM、羅氏等IT界或醫療界的巨頭們紛紛制定相應戰略，涉足這片藍海領域。而在中國，中國版精準醫療計劃也在醞釀，市場傳言，相關部門計劃在2030年前投入600億元，推進中國式精準醫療。

然而，對于精準醫療，在中國國內也不乏質疑之聲。有觀點認為，這只不過又是老美的一個“噱頭”而已。或者說，這只是奧巴馬團隊為了緩解國內醫療矛盾，搬出來的一套“應景”的方案。就目前而言，精準醫療的時機尚未成熟。大規模測序基因組的巨額投入且不論，由此帶來的倫理、數據安全等一系列重大難題，仍有待攻克。

什么是精準醫療？

醫療體系改革一直是奧巴馬執政時期的一個痛點。不過，與舉步維艱的移民改革、財政預算案相比，奧巴馬的醫療改革卻取得了不錯的成效。“平價醫療法案”獲得認可之外，奧巴馬今年推出的精準醫療也大出風頭。精準醫療被認為是“一個希望無限的領域”，得到民主、共和兩黨的共同支持，這在美國政界非常少見。

何謂精準醫療？美國國立衛生研究院（NIH）現任主任弗朗西斯·柯林斯（Francis Collins）在其發表的文章中認為，所謂精準醫療計劃，就是根據個體基因特征、環境及生活習慣進行疾病干預以及治療的最佳方法。精準醫療條件的成熟，是基于如下三個方面：人類基因組測序技術的革新、生物醫學分析技術的進步、大數據分析工具的出現。換而言之，精準醫療計劃，就是將遺傳和基因組的信息作為臨床治療出發點的一個行動計劃。

或者，用奧巴馬的話定義精準醫療，就是“要在正確的時間，給正確的人以正確的治療。而且要次次如此。”在奧巴馬的咨文中，他羅列了精準醫療的四個要素：精確（the right treatment）、準時（at the right time）、共享（give all of us access）、個體化（personalized information）。

咨文公布不久，奧巴馬又宣布了精準醫學計劃的具體內容：

（1）啟動“百萬人基因組計劃”（資助NIH 1.38億美元）。建立與臨床有關的“史無前例的大數據”，收集基因組數據與臨床信息。

（2）尋找引發癌癥的遺傳因素（資助NCI 78萬美元），即繼續美國的已經開始的癌癥基因組研究計劃，即TCGA（The Cancer Genome Altas）計劃。

（3）建立評估基因檢測的新方法（資助FDA 1000萬美元），特別是對新一代測序技術的評估和審批通道，以及保護知識產權與有關版權的管理，以保證精準醫學和相關創新的需求。

（4）制定一系列的相關標準和政策（資助ONC 500萬美元）。從第一天開始，就要努力保護個人隱私和各種數據的安全。

（5）PPP（Public-Private-Partnership，公私合作）。“我邀請企業家和非盈利組織來幫助我們”。

中外企業的“精準”布局

精準醫療被認為是一個尚未開發的藍海領域。有研究報告稱，2015年全球精準醫療市場規模近600億美元，今后5年年增速預計為15%，是醫藥行業整體增速的3至4倍，其中，基因測序行業增速將超過20%。

巨大的市場機會吸引著IT領域以及醫療領域的企業涉足精準醫療。制藥巨頭們紛紛把基于分子分型的個性化診療作為研發的方向。分子診斷領域的領袖羅氏掀起了一股在組學和分子診斷領域的收購熱潮，2014年羅氏收購了第四代測序公司Genia、快速分子診斷公司Iquum、信息學公司Bina、無創產前檢測公司Ariosa；同時羅氏從AbVitro并購了下一代測序樣品制備技術，并投資了下一代測序公司StratosGenomics。

除了制藥巨頭們外，像以Google、IBM、微軟、蘋果為代表的一些科技界巨頭也開始布局個性化醫療。IBM利用其最領先的大數據技術，推出了超計算機Watson，助力像MD安德森、梅奧這些全美頂尖的醫院開展癌癥的個性化治療。

蘋果也正在與美國多家研究機構合作開發應用，收集并整理用戶的基因數據。這些新應用將基于蘋果的ResearchKit。這一數據整合平臺可以收集來自用戶設備的信息，以及收集用戶的基因數據。醫院和其他研究人員可以連接至ResearchKit平臺，從而迅速獲得大量的研究樣本。

精準醫療在中國內地的市場競爭也在加劇。達安基因、貝瑞和康、華大都已經紛紛開始布局。不過，就目前而言，精準醫療在中國內地尚處于概念炒作階段。精準醫療除了有賴于生物技術的進步之外，還依賴于基于大數據上的數據庫。企業如何采集足夠的疾病樣本量，如何構建企業自身的疾病基因數據庫，是中國企業面臨的一大難題。

精準醫療離我們有多遠

精準醫療在美國似乎得到較為普遍的認可。迄今為止，鮮有企業對奧巴馬精準醫療提出異議。即便是美國科學界的Craig Venter，也只是對奧巴馬所說的“公私合作分享信息”有些微詞，卻未見其他刻薄之語。

美國各界對精準醫療批評甚少，這與美國在這方面的長期沉淀密不可分。提出精準醫療并非是奧巴馬心血來潮，而是美國醫療界、IT界長期積累的結果。美國的生物技術近年來突飛猛進，“千元基因組”已經實現，大數據和云計算等支撐醫療領域的技術能力也在迅速發展。更重要的是，美國對于個人隱私保護的法律及保險體系也開始完善。2014年3月，美國夏威夷一些民眾對一家制藥企業發起訴訟，原因是這家企業隱瞞了心血管疾病藥物“波立維”對該人群無效的信息。外界認為，這意味著美國民眾已經意識到，自己的遺傳信息在臨床上的使用權利。

反觀中國，精準醫療雖然也引起了巨大的反響，被不少人士認為是下一個風口行業。但質疑之聲也接踵而來：中國現在的醫療水平能達到精準醫療的要求嗎？畢竟，黃種人的基因組與白種人存在差異，黃種人需要擁有自己的大型基因組學數據，而大規模的基因組測序工作花費巨大。除此之外，在中國推行精準醫療，還面臨著諸多難題：

（1）如何面對中西醫療的差異？中西醫的爭論在中國依舊未能平息，在這樣的環境下，建立在西方醫療體系之上的精準醫療，到了中國可能會“水土不服”。正因此，在中國不少醫學界人士的眼中，中國版精準醫療的定義、目標、方法都有別于美國版。例如清華大學相關學者提出：精準醫學是集合現代科技手段與傳統醫學方法，科學認知人體機能和疾病本質，以最有效、最安全、最經濟的醫療服務獲取個體和社會健康效益最大化的新型醫學范疇。顯然，這比美國版精準醫療的定義寬泛多了。調和中西醫學之爭的意味濃厚。

（2）精準醫療參與方的利益如何分配？在精準醫療剛剛起步、企業共享機制尚未建立的條件下，政府主導精準醫療的推動似乎順理成章。比如，政府需要引導企業、醫療機構建立信息的共享平臺。在新型治療、診斷技術的應用和產業化中，政府的法律法規必須跟上。然而，在政府觀念沒有轉變、醫療體系改革滯后的情況下，怎樣能夠保證政府、企業、醫療機構、患者，這些參與方的利益分配能夠公平、公正、合理呢？

（3）樣本量如何采集及共享？目前中國醫療體系IT系統所提供的服務，基本上無法滿足存儲、管理、分析這些精準醫療數據的能力。此外，標準化是實現精準醫療的重要條件，也是醫療機構、企業實現數據共享的重要基礎。但是在目前，中國的精準醫療疾病診療標準、疾病預防和阻斷標準，仍是一個有待填補的空白領域。

（4）數據安全如何保證？精準醫療需要對患者的大量數據進行收集、分類、存儲、分析及整合。在未來，患者信息的共享將不可避免。那么，對于自己的健康數據，患者擁有哪些權利呢？這些數據能在國際上共享嗎？由誰來管理和維護該中央數據庫呢？由誰來支付相關費用呢？可見，精準醫療的推進，需要政府規范監管制度，以確保數據的安全與共享。

（5）精準醫療從業人員的標準如何提升？為了推進精準醫療，美國做了精心的準備，這不僅包括技術、法律、社會保障等方面，還包括醫療人員的培訓。比如，美國在護理相關的學科或專業中建立了遺傳和基因組的基本信息，其中規定護士必須具備的能力包括：將遺傳和基因組信息應用于臨床實踐，向服務對象示范遺傳和基因組信息和服務的重要性。而中國在人才培訓方面與美國存在不小的差距。

由此看來，精準醫療在中國仍處在起步階段。中國版精準醫療的推進，需要政府、企業、醫療機構、學界人士的深入研究。但更重要的，是別忘記民眾的參與。因為他們是精準醫療體系的信息來源，他們對個人信息的使用擁有無可置疑的知情權。

業界人士談精準醫療

美國國立衛生研究院（NIH）主任弗朗西斯·柯林斯（Francis Collins）

像（精準醫療）這樣前瞻性的動議往往是不能全盤計劃的，它將會隨著科學和醫學發現而發展。它的實施需要大量的新思維、新方法，需要生物學家、醫生、技術開發、數據科學家、患者團體以及其他各方的積極參與和真知灼見。我們也希望該項目不局限于美國，而是應該吸引全世界各行各業的優秀科學家參與進來。

中國工程院院士、清華大學生物醫學工程系長江特聘教授程京

我們目前想極力弄清楚美國為什么要這么做（指推動精準醫療）？我們應該怎么做？美國有自己的打算，但中國要有自信，我們應該有我們自己的思考，想清楚應該做些什么。如果看不清楚方向、盲目跟從，最后的結果會讓人哭笑不得。

中國科學院院士、中科院生物物理研究所研究員陳潤生

奧巴馬在美國國情咨文里提出了精準醫學這個詞兒。隨后，我們老在講，是不是又在跟著美國人跑了？實際上我不那么認為。因為精準醫學大家早有共識，只不過奧巴馬說的話影響比較大，這個不能說奧巴馬說了精準醫學，就是我們跟著他跑。實際上，這是國際上在這個領域大家的共識。

東軟集團董事長兼CEO劉積仁

我認為醫學的最大的改進在大數據的時代，是個性化和精準治療時代的到來，就是說將來吃的藥不應該是按照說明書每6小時吃一片，每個人的消化不一樣。當然我是瞎說，我認為未來藥廠要給不同的人制造不同的藥，看病方法也不同。譬如看病不能一個病有五六個醫生一起看嗎？這樣看更準確，這個過程就是大數據。