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          基因檢測吹起產業化號角

          作者:《支點》記者 袁陽平 特約記者 肖晶 實習生 翟千千點擊次數:210   發布日期:2016-09-06

          核心提示:將大數據引入基因診療,翻開了醫療行業的新篇章。但囿于數據的龐大和復雜,數據存儲、解讀以及共享是整個行業面臨的最大難題。

           

           

          一個人的基因編碼“數據庫”不僅是遺傳密碼,而且是未來的金礦。

          隨著基因測序技術越來越完善,所花費的成本將會越來越低。今后,患者以及普通人都可以方便快捷地進行DNA基因全測序,了解自己的身體健康狀況和預測“生命的未來”。

          在技術的變革下,未來醫學是看“基因”下藥。

          不過,我們也看到基因大數據帶來的問題不容樂觀,業界對倫理、監管的邊界不明晰而感到擔憂。對企業而言,當前要想從基因大數據中掘金,耗資巨大,且盈利尚需時日。

          那么,我們將如何看待當前熱潮下的基因大數據,以及技術變革帶來的產業變革?本期《支點》雜志專訪基因大數據領域相關企業界代表,聽聽他們對基因產業發展的聲音。

           

          基因診斷存在局限性

           

          《支點》:生物科技、基因測序,作為新型的產業受到了國家的鼓勵支持。如何看待這一產業的發展態勢?

          許鵬:從上世紀50年代發現DNA以來,基因檢測一直是醫學界的熱點。最近幾年,基因檢測已得到廣泛應用,比如目前比較成熟的產前篩查,以及還在探索階段的個性化腫瘤治療等。

          科學研究者發現,很多疾病都與基因有關,隨著基于基因診斷的數據越來越龐大,基因診療的準確度也開始提升。過去我們要想對人體進行全基因組測序,費用高昂,動輒上百萬美元。而現在我們只需花上千元,就可以做簡單的基因檢測。

          可以說,基因技術的發展,對醫療產業的發展帶來了更多的機會。

          張增金:隨著分子生物學研究的日益深入,我們迎來了生物大數據時代,動輒就是數百GB的測序數據,還有龐大的生物序列數據,以及復雜的蛋白質結構數據等等。

          生物信息分析軟件和數據庫,配以精悍的服務器硬件,只要你手上有自己的基因數據,我們就能提供專業的數據分析服務。

          《支點》:我們看到,越來越多醫療領域相關公司加入到大數據的掘金中來。如何看待大數據對醫療產業帶來的變革以及目前存在的問題?

          許鵬:基因檢測和大數據的結合,給生命科學帶來不少變革,如對海量基因數據的分析,或許能找出疾病基因的規律。同時,數據就是金錢,目前不少公司收集數據,并從中不斷嘗試,提煉出有價值的數據。

          不過,在疾病的診斷和治療方面,我認為基因指導診斷目前還存在一些局限性。

          現在對基因大數據的運用,很多還停留在炒作概念的階段。比如,有的機構聲稱,通過采集DNA樣本進行基因測序,就可以確定孩子的天賦特長和未來的發展。甚至,有的公司宣稱利用基因測序,能夠確定人的性格。這無疑是種誤導。

          張增金:當前,我們看到基因大數據還存在不少問題,比如數據種類繁多,比較分散;缺乏存放標準、難以共享;數據分析缺乏有效工具等等。這些都需要我們逐步去解決。

          目前,基因大數據的挖掘才剛剛開始,可挖掘的價值較多,需要參與者去開發更好用的工具,更好地去組織數據,從根本上去推動生命科學領域的發展。

          我們離真正理解基因科學還有很長的路要走,人類當前對基因組的理解尚不到3%。這個領域才剛剛開始,要發掘的內容是很多的,而且是一個長期的工作。

          董鳴雁:基因大數據受到各路資本的青睞,是未來醫療產業發展的方向。

          但是從企業的角度來看,對基因大數據的采集、分析需要花費大量的研究成本,何時收回成本短期沒有時間表。同時,在實際生活中,讓市場能夠為基因大數據買單,我覺得尚需時日。

           

          打通數據“孤島”

           

          《支點》:由于醫療機構之間的壁壘、檢測標準、試劑選取等原因,數據口徑和相關指標無法直接使用的情況依舊存在。我們又將如何打通這些數據“孤島”呢?

          張增金:一是可以對存儲和管理的基因大數據進行整合,并保證數據的安全性和合規性;二是可以用方便快捷,且經濟的方式去分析基因組大數據,生成可靠易讀的科研報告和可視化的圖表;三是與業界同行進行安全、無縫對接,實現科研合作。

          目前,有上百家科研院校在我們的云平臺上進行基因大數據的挖掘。

          董鳴雁:在醫療運用領域,大數據與醫療行業兩者間的業務結合還不夠緊密。最近三年以來,不少大型醫院、醫療機構對系統做了大量改造。我們看到,在數據醫療領域,有的醫療機構已展開與國內外同行間的交流學習。

          目前,這種交流是點對點的展開。如何將各個數據“孤島”整合起來,我認為還需要國家建立區域衛生平臺,讓區域衛生數據在一個平臺上通聯起來,形成匯聚點。

          《支點》:我們看到醫療大數據的市場容量呈爆發式增長,基因大數據的擴展價值主要在哪些領域?

          張增金:基因大數據+精準醫療,一定是未來的發展方向。精準醫療離不開基因大數據的分析,目前研究和應用的熱點是單基因遺傳病,復雜疾病以及腫瘤。我們目前布局精準醫療領域主要從兩方面入手:一是成立了百邁客醫學檢驗所,為實驗和數據做儲備;二是利用百邁客云的平臺來進行數據分析。

          在精準醫療領域,基因大數據將摒棄過去的“經驗”診斷,實現更加精準的診斷;在大眾健康領域,基因大數據將實現由預防到治療的轉變。同時,利用基因大數據,我們可以在農作物育種領域大有作為。

          如果算上大健康領域、農業育種、工業微生物領域的基因大數據,其市場規模將達到萬億元。若單就基因檢測領域來看,國內基因大數據規模將超過千億元,市場發展潛力巨大。

          許鵬:當前,國內醫療大數據市場的發展仍處于起步階段,商業模式尚未成熟。國內醫療大數據企業的盈利方式主要有以下幾種:數據收入、搭建系統收入、軟件收入、提供服務的收入、免費提供服務換取流量之后靠流量變現。

          雖然行業尚未形成穩定成熟的商業模式,但健康醫療大數據市場未來的發展仍然值得期待。

          醫療大數據的收集與分析,是精準醫療攻克其主要技術難題的關鍵環節,是其成功路上的重要“螺絲釘”。

           

          隱私邊界不明

           

          《支點》:我們在基因數據化的同時如何保證基因數據的安全性?

          董鳴雁:大數據醫療行業的安全性分為兩個層面,一是技術上的安全性,二是觀念上的安全性。在技術安全性領域,目前技術對數據的保存本身并不太難,且有一定社會認可度。但是在觀念上,我們對醫療大數據的隱私保護等,還存在一定的安全憂慮。

          我們要讓醫療大數據走出“院墻”,讓患者沒有顧慮地去醫院看病,放心填寫個人的病歷、病情、親友電話,以及家族是否有遺傳病例史等,醫院要做到妥善保存。這些數據,除去個人的敏感信息外,病情、病理、病歷等這些信息大量匯聚以后,才可能進行數據提煉、分析或抽取,并提供給醫療機構。

          我們可以引入第三方機構,如專業的醫療云等,讓其提供數據醫療的整理、分析等報告。同時,作為數據收集的點來說,醫療云為大數據做出基礎、物理準備,是大數據醫療產業鏈條上的重要一環。

          張增金:針對基因大數據的安全性,涉及的問題比較多。在數據存放、傳輸、加密,以及數據共享和科研等層面,均面臨著不少挑戰。

          實際上,在我國,基因檢測服務也僅僅是局部放開,或者是在有條件的實驗室進行試驗。市場上所謂基因全序列的監測分析,大多都是以打擦邊球的形式存在。而相較于技術問題以及昂貴的檢測費用,基因檢測更多的問題出現在倫理和監管上,隱私的邊界并不明晰。(支點雜志2016年9月刊)

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