創新時代下的生物醫學科技與保險

趙國屏 中國科學院

本文的主題是關于創新時代下的生物醫學科技與保險。首先需要說明的是，這里的保險指的是醫療保險，人壽保險可能與此相關，但并沒有那么重要。本文將與大家探討三個話題：首先，討論生物醫學科技與保險，尤其是醫療保險，這兩者之間的相關關系。其次，分享一些生物醫學科技的新發展情況，一是從“組學”到（4P醫學）；二是精準醫療和生物醫學大數據；三是生物醫學治療的新思路，即更長壽和更健康的生活。顯然，這三點都與醫學和保險的相互作用有關。最后，強調了醫療保險事關人類健康，所以筆者真誠地希望保險公司能夠承擔起支持生物醫學研究的責任。

一、生物醫學科技與保險的關系

談及生物醫學科技與保險的關系，首先，生物醫學科技為保險精算提供了理論基礎，而保險精算則是保險政策制定的重要依據。這是因為，第一，生物醫學為疾病的發現和檢驗提供知識和技術，例如疾病的稟性、診斷和預測；第二，生物醫學為治療疾病提供知識和技術，例如疾病的預后和結果。本文認為，這兩點對于精算實務來說非常重要，而精算實務是保險決策的基礎。其次，保險政策影響著生物醫學的研究方向。因為，由誰來承擔生物醫學的研究費用非常重要，如果生物醫學的研究成果沒有人愿意購買，那么為什么還要從事相關的研究呢？因此，從醫藥和臨床設備到試劑行業都會受到購買方的直接影響。同時，與生物醫學科學相關的研究和開發，如基礎醫學研究，也會受到間接的影響。雖然這種間接影響并不大，因為它還受到了政府政策的緩沖，政府機構會支持較為長期的醫學研究工作，但是這種間接影響最終還是會波及生物醫學研究，因為政府政策仍然會受到市場和社會的影響。

二、生物醫學科技的新發展

第二個部分是關于醫學科學和技術的新發展，以及與現狀的對比。先來看看什么是從“組學”到（4P醫學）。在個體的整個生命周期中，或者說從基因到終點（一個生命的終結）這個過程中，個體會受到基因和環境的相互作用。所以，個體的健康與否是基因和環境相互作用的結果。在某些情況下，基因起著非常重要的作用。例如，像囊性纖維化這樣的疾病，幾乎100%由基因突變所引發。雖然有些死亡原因與基因無關，例如車禍，但是在基因和環境這兩者之間有一個人類從誕生、成長到死亡的過程，在這個過程中，從生理學到病理學，從整個身體到單個細胞，它們會在人的一生中發生變化，這些變化仍與基因學有關。但它不是基因遺傳，而是體細胞突變和異常表達，這是導致癌癥的最重要因素。對于一部分疾病，基因起著更重要的作用；而對于另一部分疾病，可能環境因素起著更重要的作用，但無論如何，疾病都在不同程度上與基因有關。

下文分析了研究人類基因組學項目的原因及取得的學術成果。人類基因組學項目是一個非常重要的國際項目，它開始于上個世紀90年代，到目前為止，項目研究取得了優異的成果。這項研究最重要的有利條件在于課題組擁有了大量的患者樣本，這完全改變了研究方法、研究系統和研究策略。如今，組學研究從基因組學發展到許多其他組學，為學術界提供了大量的研究數據，大數據的背景支持了系統生物學的建立，并使醫學研究系統化，產生了很多學術成果。

（一）臨床研究的成果

第一個成果是在臨床研究方面，學者們擁有了分子標記物以及檢測這些標記物的技術，從而可以對患病前和患病后的個體進行檢測。因此，可以對健康或亞健康人群進行易感性研究和篩查，也可以研究分析臨床患者的疾病預后、藥物基因組學、監測和疾病結果。通過在癌癥研究、癌癥實踐和治療實踐中使用這些方法，可以在不同層面上檢測這些分子標記物，從組織到器官，甚至血液循環和DNA，這是個性化醫療的基礎。在本世紀初所有學者的共同研究下，有關轉化醫學的概念產生了。它是將基礎研究與臨床實踐聯系起來，并形成所謂的“4P醫學”。

“4P醫學”的前面兩個P，是指預見性（Predictive）和預防性（Preemptive），均與疾病前和疾病初始階段的問題有關。預見性是預測正在發生的病況以及對早期篩查的風險評估；預防性取決于是什么樣的疾病，例如，可以預防傳染性疾病，但對于一些非傳染性疾病，可以在個體病發前為其提供治療，從而預防其真正患病因素。當患者患病時，可以采用第三個P，即個性化治療（Personalized）。最 后 一 個P，即 參 與 性（Participatory），在4P醫學中非常重要。當今的醫學不僅是醫生的實踐，而且是患者的實踐，項目研究需要患者的支持，要讓患者參與到研究和實踐當中。因此，“4P醫學”是基因組學研究的一個非常重要的成果。

（二）精準醫療和生物醫學大數據

第二個成果是精準醫療和生物醫學大數據。個性化醫學或者說“4P醫學”逐漸收集和整合了越來越多的數據，這是一個非常大的變化。DNA測序技術的變化發生在本世紀初（2003年發生SARS后），出現了下一代測序的新技術。基因組學和其他測序相關組學的數據增長速度非常快，成本變得越來越低，數據規模急劇增加，到2007年已經接近PB級。在之后的幾年間，基因組學研究的數據基本上是TB級，又比2007年高了大約3個數量級。轉化醫學和“4P醫學”的研究涵蓋范圍廣闊，從DNA到RNA，從蛋白質到代謝組學，甚至到人類表型。到2015年，數據量達到了EB級（1018）。此后，它真正奠定了醫學大數據時代，擁有所有大數據的特性。

同時，數據量巨大并且增長速度很快。生物醫學數據的多樣性和準確性，是與其他大數據相比較而言最為顯著的區別。由于系統非常復雜且用于研究的數據沒有很好地標準化，導致我們對來自臨床數據的真實性存疑，經常發生偏差異常，因此，如何使用醫學大數據就成為巨大的挑戰。例如，研究層次的多樣性，數據的異質性、復雜性，數據的動態化且很少被標準化，以及數據量的龐大等，這些都是使用醫學大數據的難點。此外，如果考慮表型和基因組的功能，那就更為復雜了。在精準醫療時代強調來自個體的數據，而且不僅是個體的數據，還有組學數據，甚至來自個體及其生命周期的多組學數據。如果將所有數據歸攏起來，相信在未來會達到ZB級的水平。與此同時，現代分析工具能幫助我們獲得更為精確的數據。大數據分析技術也正在發展進步，全國健康協會（NIH）提出要向精準醫療努力，這是生物醫學研究和臨床實踐創新的新時代。

圖1進一步說明了數據的復雜程度。四個象限包括了醫藥數據、生物數據、生態環境科學數據和社會科學數據。以新冠肺炎為例，在醫藥數據部分，需要臨床和藥物方面的努力，同時還需要了解病毒的結構和功能，如SARS病毒的基因組學。在生態環境科學數據部分，需要了解病毒的起源及其分子進化。在社會科學數據部分，需要了解更多關于環境、分子生態學以及特殊社會治理和流行病學的知識。所以，僅以新冠肺炎為例，信息系統中所需要的數據就非常復雜。

圖1 數據的復雜程度

中國的學者們正在全世界收集測序數據，實際上已經有數百萬個序列了。然而，只有序列不能說明任何問題，還需要來自其他方面的數據，包括生物學、社會學和環境相關的數據，然后才可以從中了解到一些詳細情況。

基因組學提供了TB級的數據，并建立起一個生物醫學研究系統。轉化醫學和多組學研究提供了PB級的數據，從而建立了研究平臺，使得我們可以進行轉化醫學和“4P醫學”的研究，EB級數據使得范例成為現實。精準醫療（對個體的研究）、個體生命周期研究醫學和多組學，提供了ZB級的數據。現在，我們有了將數據轉化為信息的系統。數據和信息的區別在于，數據的概念強調的是原始數據；而信息的概念則強調的是數據之間的聯系。信息構建出一個結構系統，表示因果關系，給我們提供了科學知識。然而，只有科學知識是不夠的，必須將它轉化為醫院工程和醫生可以使用的數據，才可以在測試、治療、臨床試驗和大數據存儲分析中加以使用，這樣就可以實現精確治療。

然而，這是一項非常艱巨的任務。大概在五六年前，英國建立了一個名為英國健康數據研究（HDR UK）的系統。現在，英國在全國范圍內努力整合國家健康研究所的數據，這些數據包含了英國所有人的醫療信息，其中一個數據來源是英國醫學研究理事會（MRC），這是英國支持醫學研究的最大機構；另一個是由EMBL-EDI支持的英國Welcome基金會，它收集并整合了大部分生物生命科學數據；還包括英國工程和自然科學研究理事會（EPSRC），該理事會有大量的數據工程人員和技術人員。他們認為，生命科學研究如果只有生物學研究人員、醫生和醫學研究人員是遠遠不夠的，還需要大量的數據工程人員來整合和使用這些數據，所以，他們建立了六個站點，包括22所大學和許多醫院。

最近幾年，筆者團隊在中國嘗試基于國際經驗建立適合中國國情的數據系統。首先，試圖建立一個數據流，其中首要的事情也是最重要的就是對數據進行標準化，生物醫學數據的最大挑戰是標準化程度非常低，這對于分享和使用數據來說非常困難。然后是數據存儲，這是一個集成的分析系統，具有良好的挖掘技術，可以將數據轉化為信息，再轉化為科學知識。其次，要用生物醫學數據為社會作貢獻，也就是工程應用于服務。為了讓集成的分析系統運轉起來，可以建立一個系統中心。它應該有三大功能，一是高質量的大數據，能夠基本完成數據流；二是具備高效計算的能力；三是可以整合數據和知識檔案以執行智能分析，特別是人工智能技術。為了讓所有人都能夠使用這些數據，必須建立一個擁有開源、可操作系統的中心，幫助不同的醫院、機構甚至個人使用該系統來維護健康。該系統的成功運行是科學、工程、社會和政府共同努力的結果。因此，通過所有這些努力，可以讓該系統在國家層面和社會層面，甚至在個人層面發揮作用。

（三）生物醫學治療的新思路

第三項成果是生物醫學治療的新思路，讓人們可以更長壽和更健康地生活。下文介紹了過去10年里使醫療狀況發生變化的一些新發展。

第一是靶向治療。靶向治療最初是一種針對癌癥的治療方法，現在也在許多其他疾病治療領域中使用，包括一些代謝疾病。免疫療法成為一種新的治療工具，從抗體到所謂的合成生物技術，例如，CAR-T療法在某種程度上就使用了合成生物技術的概念和方法。還有基因治療，該療法在上世紀90年代非常風靡，但由于知識和技術匱乏，基本上都失敗了；現在有了CRISPR-Cas技術，可以真正地改寫基因組。因此，對于一些眾所周知的遺傳疾病，已經能夠使用基因療法來治愈。

第二是基于干細胞的再生醫學。從多能干細胞（IPS）起，人們第一次能夠讀取身體細胞，進而把它改變成不同種類的細胞來重建一些受損的系統、器官或組織。雖然這項技術很困難，但許多學者、機構、公司仍致力于此，因為這確實是一個重要的工具，可以幫助治療一些基因療法無法治愈的疾病，讓新的細胞修復病體。

第三是越來越多和越來越好的臨床設備。用于診斷和手術的臨床儀器和設備已經為醫學實踐作出了巨大貢獻，如CT、MRI等儀器。這些儀器在10年或20年前是沒有的，但它們現在運行得如此之好，在手術中也要運用這些儀器設備。

第四點則很有中國特色，是中藥的現代化。我們正在實踐從中藥到天然復合藥物的先導，希望利用新技術、新概念和新研究策略來真正實現中藥的現代化，從而幫助人們解決一些非常困難的問題，如衰老。比如對人參的研究，眾所周知，人參是幾千年來非常重要的中藥，但實際上人們可能不知道人參究竟是如何進行保健的。研究者使用合成生物學工具，通過酵母細胞人工合成非常罕見的人參皂苷，而且純度高、產量也很高。通過這種方式，不僅可以從人參中獲得人參皂苷，而且還可以人工合成大量人參皂苷。這些人工合成的人參皂苷是由人體腸道中的細菌加工而成，也是真正的人參皂苷。在得到了大量的人參皂苷之后，學者們可以對其進行研究，從而了解人參對人體保健的作用機制。每一種人參皂苷都可能有不同的功能，可以用于治療不同的疾病或嚴重的健康問題。

目前，在傳染病方面，我們學習采用越來越多的方法去預防、控制和治療，包括免疫接種。在這三個方面的共同努力下，現在我們應對新冠肺炎比20年前遇到SARS時的情形要好得多，所以非常肯定的是人類能夠在這場對抗病毒的重要戰役中再次獲勝。然而，病毒和人類之間的戰斗是無休止的。因為雙方都想要存活下去并且繁衍生息，所以人類和病毒必須要學會共存。

綜上所述，從科學知識到臨床實踐，從轉化醫學到精準醫療，從個體生命周期研究醫學到生物醫學大數據，所有這些努力都使醫學圍繞著三個涉及“人類”的概念而發展。首先是關于人類的研究（Of the People），對于人類基因組計劃，人類是最佳的研究對象；其次是由人類進行的研究（By the People），人們參與研究并基于科學建議對疾病進行預防；最后是為了人類的研究（For the People），患者和亞健康人群從研究和轉化實踐中快速、持續地受益。醫學不僅是為了治療疾病，也是為了健康，故才稱之為健康醫學。

三、醫療保險是一項關乎人類健康的事業

第一，醫療保險有助于人們在患病時解決財務問題，也有助于指導、帶領和支持良好的生物醫學研究和實踐。本文建議，應該鼓勵人們參與轉化醫學的研究，尤其是數據共享或研究。數據共享是一項非常重要的社會工作，必須讓每個人都同意共享數據。醫療保險可能會幫助人們理解醫療數據共享的重要性。這不僅對社會有益，而且直接對個體自身有益。

第二，醫療保險能鼓勵預防醫學及其研究和臨床實踐，特別是健康檢查和相關的咨詢實踐。一方面，這將為保險提供非常好的基礎數據；另一方面，這將幫助人們活得更久、更健康，最終降低風險。

第三，醫療保險能努力扭轉過度治療的趨勢，支持真正有用的新技術實施。這可能會受到保險條款和保險公司投資等因素的影響。

第四，醫療保險有利于在保險實踐中積極采用新的生物醫學技術。大約20年前，中國組織了第一次探討新的醫學技術在保險公司應用的會議，討論新的人類健康測試是否合法、如何使用這些技術等。目前，中國擁有了越來越多的生物醫學技術，必須讓這些技術對各方都有好處，讓人們更加了解健康和疾病，了解它們之間的關系，以及如何在現實生活中應用這些知識，這是“4P醫學”的初衷，這不單是為了醫學進步，也是為了個體自身的健康。

關于醫學和保險業之間的合作，可以借鑒美國國家癌癥研究基金會主席富蘭克林·薩利（Franklin Saliabury）的“三C”觀點。他認為，首先必須進行交流（Communication），醫學和保險業之間需要學會互相了解；其次是協作（Collaboration），醫學和保險業需要一起工作；最后是信譽（Credit），醫學和保險業之間的合作是一種共贏關系，目標都是要建立一個和諧的社會。