在日前的Fast Company Innovation Festival活動(dòng)上，醫(yī)療行業(yè)的一批專家就精準(zhǔn)醫(yī)療這種個(gè)性化、有針對(duì)性的醫(yī)療保健新模式的發(fā)展?jié)摿σ约按嬖趩栴}進(jìn)行了深入探討。

生物制藥公司伯格健康首席執(zhí)行官Niven R. Narain與來自西奈山以及哥倫比亞大學(xué)的行業(yè)專家進(jìn)行了交流。事實(shí)上，精準(zhǔn)醫(yī)療是一個(gè)包羅萬象的術(shù)語，廣義上是指通過更為個(gè)性化、有針對(duì)性的方式對(duì)患者進(jìn)行治療，而不再采用以往那種傳統(tǒng)一刀切的方法治療疾病。今年早些時(shí)候，美國(guó)聯(lián)邦政府宣布投資2.15億美元投資精準(zhǔn)醫(yī)療。

Narain指出，“這是一個(gè)前所未有的變化。但存在的悖論是，在生物醫(yī)學(xué)研究不斷轉(zhuǎn)型進(jìn)步的同時(shí)，患者所面臨的經(jīng)濟(jì)壓力卻在加劇。”

生物制藥公司伯格健康位于波士頓，其背后金主是硅谷房地產(chǎn)商、億萬富翁卡爾·伯格（Carl Berg）。該公司希望通過融合基因組學(xué)技術(shù)，降低藥物研發(fā)的資金成本和時(shí)間。公司對(duì)這一項(xiàng)目的研發(fā)已經(jīng)進(jìn)行了十年，耗資超過30億美元，采用基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)以及人工智能方法的結(jié)合來尋找新的藥物靶點(diǎn)。伯格健康希望將這些工具結(jié)合使用，能夠?yàn)榛颊咛峁﹥r(jià)格合理的新藥。

對(duì)于伯格健康來說，潛在的障礙似乎永無止境：在現(xiàn)有的醫(yī)療保健中，將不同類型的數(shù)據(jù)匯集在一起非常困難，而監(jiān)管協(xié)議也是一個(gè)繞不過去的障礙。大多數(shù)醫(yī)院依舊是按服務(wù)而不是按診療效果收費(fèi)，這意味著醫(yī)院的檢查昂貴繁瑣。

關(guān)于精準(zhǔn)醫(yī)療的發(fā)展和潛在的障礙，與會(huì)專家進(jìn)行了以下討論：

數(shù)據(jù)收集

所有與會(huì)專家都認(rèn)同，通過基因組學(xué)所收集到的患者數(shù)據(jù)并不完全有用。

西奈山伊坎基因組學(xué)和多尺度生物學(xué)研究所所長(zhǎng)埃里克·夏特(Eric Schadt)認(rèn)為醫(yī)學(xué)研究部門應(yīng)當(dāng)找到與患者接觸的更好方法。為了開發(fā)藥效預(yù)測(cè)模型，他認(rèn)為研究人員需要從患者電子病歷、實(shí)驗(yàn)室中獲取相關(guān)的檢查以及用藥數(shù)據(jù)。他們也應(yīng)當(dāng)可以通過諸如蘋果HealthKit服務(wù)接入用戶設(shè)備，獲取其健康數(shù)據(jù)。

獲取患者數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于要為其提供一定的價(jià)值，以換取對(duì)其健康數(shù)據(jù)的訪問。夏特指出，我們大多數(shù)人愿意將個(gè)人信息交換給谷歌，以換取搜索引擎以及電子郵件服務(wù)。夏特稱，“我們Gmail中的內(nèi)容要比病歷中的內(nèi)容更加個(gè)性化。因此在醫(yī)學(xué)上我們也必須找出一個(gè)平衡，為患者提供更為準(zhǔn)確的服務(wù)價(jià)值，以便使他們同意交換個(gè)人的醫(yī)療數(shù)據(jù)。

獲取患者數(shù)據(jù)在政策上的優(yōu)勢(shì)在于，目前機(jī)構(gòu)審查委員會(huì)以及監(jiān)管機(jī)構(gòu)在同意數(shù)據(jù)共享方面的意見更為明確，但這方面還有很多工作要做。西奈山神經(jīng)科學(xué)教授?？怂?middot;西斯特勒（Eric Nestler）指出，我們還需要更多的實(shí)質(zhì)性法律政策來保護(hù)患者免受歧視。譬如數(shù)據(jù)共享要避免患者在醫(yī)療保險(xiǎn)、長(zhǎng)期護(hù)理等方面遭到歧視。

我們需要更多的新藥嗎？

與會(huì)專家提出的另一個(gè)問題關(guān)于新藥的研發(fā)：我們是需要用新的治療方法對(duì)付疾病，還是應(yīng)當(dāng)集中精力利用現(xiàn)有的藥物。

哥倫比亞大學(xué)系統(tǒng)生物學(xué)系主任安德里亞·加里法諾（Andrea Califano）指出，那些以最佳藥物治療匹配患者腫瘤的新算法正在被研究人員更多地采用。他稱，“我們收集了數(shù)千種各類研究性化合物，并通過這一算法進(jìn)行匹配。”

加里法諾表示，一些腫瘤患者僅需要單一的藥物治療便可見效。這也是他所認(rèn)為的精準(zhǔn)醫(yī)療的近期發(fā)展方向。他表示，“我們不需要開發(fā)過多的新藥，我們就能夠治療不同的癌癥。”

但是Narain則認(rèn)為，我們需要對(duì)現(xiàn)有的藥物進(jìn)行重新審視并研發(fā)新藥物。他的公司正在努力通過差異化方法尋求新的療法，他稱之為“生物第一”。其新藥研發(fā)過程首先要從腫瘤樣本以及健康組織樣本中提取生物數(shù)據(jù)，然后使用人工智能算法進(jìn)行藥物實(shí)驗(yàn)。

數(shù)據(jù)的可操作性

與會(huì)專家認(rèn)同，將患者數(shù)據(jù)收集整理是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。以各種形式存儲(chǔ)在醫(yī)療文件中的數(shù)據(jù)并不容易存儲(chǔ)或共享。對(duì)于醫(yī)療研究部門的人來說，這是一種噩夢(mèng)。其存在的部分原因是醫(yī)院等醫(yī)療機(jī)構(gòu)在利益驅(qū)動(dòng)下不想讓患者流動(dòng)到其他醫(yī)療機(jī)構(gòu)就醫(yī)。

當(dāng)被問及這一現(xiàn)狀是否能夠在不遠(yuǎn)的將來得到解決，或者說從而使健康信息能否標(biāo)準(zhǔn)化時(shí)，與會(huì)專家沒有表現(xiàn)出應(yīng)有的樂觀。沙特指出，“看起來相當(dāng)遙遠(yuǎn)。”同時(shí)專家還認(rèn)為，人工智能并不是快速解決問題的首要方法，我們所需要的依舊是利用現(xiàn)有工具整合數(shù)據(jù)，然后才是發(fā)揮人工智能的強(qiáng)大作用。