2016年美国“指数医学”会议精华摘要

当你在医院排队四个小时等候专家门诊的时候，是否想象过可以舒舒服服地在家里用全息影像跟医生交流，随后你的药物会被飞行器送到家门口。在小区的医疗室里，智能机器人正在为你的邻居进行盲肠切除手术。你的手机不仅仅在运动时监测你的速度和心跳、计算你消耗的卡路里，还会监测可能的癌症病变的信号。而当你购买医疗保险的时候，保险公司会根据你的基因序列而定价。

未来的医疗保健会是什么样？上周在美国加州圣迭哥举办的“指数医学”（Exponential Medicine）会议或许能给我们一些启示。

“指数医学”是奇点大学（Singularity University）主办的“指数”系列会议之一。“指数”是奇点大学一贯强调的思维方式——当计算机的计算能力按摩尔定律指数型增长时，社会发展的其它方面包括金融、制造业、医疗健康事业等也应该随着这样的趋势发展。今年的Exponential Medicine邀请了70多位在医疗、科技、制药相关行业中的领头人物以及500位与会者，旨在交流医疗事业的最新发展和勾画医疗健康事业的未来版图。

奇点大学创始人Ray Kurzweil

在不远的未来，医疗将从被动的有病治病（sickcare）转变为积极主动地预防疾病、关注健康（healthcare）。作为人类基因组计划的倡导者之一和系统生物学（Systems Biology）的开拓者，Leroy Hood将系统生物学的思维与医学相结合，提出了“P4医学”的概念。随着生物科技的发展以及医疗网络的完善，未来的医疗将具有预测性（Predictive）、预防性（preventive）、个体化（Personalized）、参与性（participatory）的特征。会议的其他演讲者所介绍的最新科技、医疗社区网络建设等内容所也预示着与之相似的发展趋势。

Leroy Hood在Exponential Medicine会议上发表主题演讲

一、疾病的预测

随着2000年人类基因组计划（Human Genome Project, 简称HGP）的完成，医学进入了基因时代。基因组全测序的花费也由HGP时代的3百万美元降至1000美元。近些年，商业化的基因测序服务在美国大量出现，它们之间的竞争也将使测序花费迅速降至100美元。这些公司基于大量人类基因数据和临床信息的分析也将为剖析基因与癌症、抑郁症等各种疾病的关系做出巨大贡献。奇点大学的科学家Raymond Mccauley预计，到2022年，基因组全测序的成本将比“冲一次马桶”还便宜。可以想见，在不远的将来，基因测序可能会像血型化验一样普遍。本次会议上，ORIG3N公司提供了免费基因测序服务，并在会议最后一天展示了460多位与会者的测序结果的相关分析。比如，对咖啡因不敏感的人会喝更多的咖啡。当然，平日不碰咖啡的笔者

Raymond Mccauley在Exponential Medicine会议上发表演讲“个体基因组学（Personal Genomics）”

我国市场也紧紧跟随着这样的趋势。曾参与人类基因组计划的华大基因（BGI）仍主导着中国市场，更多提供疾病相关的基因测序服务的公司也如雨后春笋般出现。目前，我国市场基因测序的主要业务有产前无创疾病筛查、病原菌监测和肿瘤诊断。其中，产前无创筛查仍停留在检测染色体异常的阶段，日后可能会增加基因突变相关疾病的筛查，然而想通过基因了解胎儿的性格、智商、长相、适合的职业等则是不太可能的。肿瘤基因检测可以协助医生为肿瘤患者制定有效的个体化治疗方案，是目前基因测序最接近个体化医疗的方向的应用。另外，随着基因和临床数据的积累，更多的疾病（比如心血管疾病）将被纳入基因诊断的范围中。

从分子生物学的角度来看，我们的机体需要基因组、转录组、蛋白组、代谢组等系统组合成有机的整体才能正常运转。到目前为止，除了基因组学，其它组学（`Omics）的信息体量仍停留在统计学阶段。当我们掌握了更多的组学信息，系统生物学（Systems Biology）会将所有组学信息有机地整合在一起。这样庞大的信息量和复杂性，已远远超出了人类可以掌握的范围，必须借助于超级计算机和机器学习，才能一解其中奥妙－－这是未来生物学的发展方向。系统生物学的进展也将为系统医学（Systems Medicine）提供基础。当人们可以将自身所有组学进行检测、得到身体健康状况的动态信息，那么见微知著、未雨绸缪的疾病预测则将成为可能。

除了自体系统，我们身体也和环境产生密切的关系。我们每个人口腔、皮肤、和肠道中寄生的微生物，数量远远超出宇宙中星体的总和，它们与人体组成有机的整体，与我们的疾病和健康息息相关。来自加利福尼亚大学圣迭戈分校的Larry Smarr教授，多年来致力于研究人体中的微生物组。LarrySmarr教授通过深度测序识别菌群，利用IBM Watson人工智能系统来分析菌群变化和疾病的关系。这是应用机器学习处理生物系统庞大数据的一个范例。

Larry Smarr教授在Exponential Medicine会议上发表演讲 “从组学到行动（From `Omics to Action）”

会议期间，笔者有幸与LarrySmarr教授同桌共进晚餐。其间，他分享了把自己当作研究对象的一些体验。LarrySmarr教授每天都会保留自己的粪便样品并检测其中的肠道菌群。他发现了一些菌群的变化与自己的炎症性肠炎的病程发展有很强的相关性。另外，LarrySmarr教授表示对机器学习和人工智能帮助医疗事业的发展持乐观态度。同时，他也安抚同桌的几位医生，他们这一代的医生不太可能被拥有人工智能的机器人医生所取代。

当然，目前机器学习只停留在分析数据相关性的阶段。但是，随着系统生物学信息的积累和机器学习甚至人工智能的发展，我们对生物的认知和基于此的系统医学将迎来指数级的发展。

另外，科学家们已不满足于简单的读取基因序列。在科学家和未来学家Andrew Hessel领导下的新人类基因组计划将致力于人工书写基因组(HGP-write)。在此计划中，科学家们将把组成DNA的基本元素－－A、T、G、C－－编译称为1和0的代码，以便更好的解码DNA如何编译完整的生命体，并为人工编辑新的生命提供基础。Andrew Hessel预计，在2020年HGP-write将完成书写三至六百万个碱基对，占人类基因组的1～2%。笔者认为，编写基因创造生命这样的想法或许听起来比在80年代想象读取人类基因更为疯狂，但这或许会成为未来硅基的人工智能理解炭基的自然生命的一块基石。

Andrew Hessel在Exponential Medicine会议上发表演讲“纳米医学和合成生物学(NanoMedicine +Synthetic Biology)”

二、疾病的预防与治疗

在疾病出现的最早阶段作出诊断，能够大大提高治愈疾病的几率。近年来，生物学家们发现了很多可能标识癌症等疾病的生物分子，提供了早期无创检验的手段。另一方面，越来越多的便携或是搭载于智能手机平台的科技产品致力于实时检测人们身体健康状况。会议期间，迈欧公司（MIO）展示了采用心电图技术能够准确测定心率的手环，搭配安装智能手机应用--pai（个人活动智能—Personal Activity Intellengence），可以在人们运动时检测运动强度并提供运动指导。在疾病监测的可穿戴设备方面，去年Google推出的可以监控糖尿病患者血糖的隐形眼镜可称为先驱。

迈欧公司在会议期间展示的心率手环和手机应用pai

除了疾病的早期诊断，疫苗也是预防疾病的有效手段。例如最近在中国获准上市的子宫颈癌疫苗可以有效降低75%的子宫颈癌发病率。来自亚利桑那州大学的George Poste教授在会议的演讲中称他们的团队希望通过研究病毒的通用抗原的结构，研制出针对某一类病毒（例如流感病毒）的全效性疫苗。他也提出了设计出一种可以防御未来流行性疾病大爆发的X试剂（Agent X）的概念。

 George Poste教授

在手术治疗方面，机器人的发展也取得了长足进步。虽然直觉外科（intuitivesurgical）的达芬奇微创外科手术系统仍然在垄断着市场，但欧洲已有多家公司推出了自己的微创手术机器人，希望分一杯羹。此次会议上，直觉外科的副总裁Dr. Catherine Mohr介绍了直觉外科在癌症外科手术上的新进展，它们可以通过荧光染色识别肿瘤，并利用微创机器人精确地切除肿瘤组织。直觉外科也放眼中国市场，它们于九月刚刚宣布与复星医药的合作，致力于研发、生产和销售针对肺癌的早期诊断和治疗的产品。另外，搭载AI的手术机器人独立进行外科手术也将会是一个大趋势。Dr. Amir Szold在会议上展示了智能机器人已经可以自行缝合手术伤口。笔者认为，至少在未来的二十年里，机器人还不会取代外科手术医生，他们更可能是合作互助的关系。

Dr. Catherine Mohr在会议上展示达芬奇系统及以荧光染色辅助癌变组织切除的技术

Dr. Amir Szold会议上介绍医疗机器人大最新发展

除此之外，VR技术将会对远程医疗提供技术支持。而3D打印器官等还停留在概念和基础研发的阶段。

三、个体化与精准医疗

目前，每一种药物和疗法的批准都要经过上千人的临床实验以确定其疗效和副作用。然而，这种为了确定药物的效用和安全性的方法，却忽视了个体差异这个事实。在基因和组学测试都成为可能的今天，针对个体特性的精准医疗就成为了迫切的需求。

精准医疗建立在大数据的基础上。对基因、各种组学与疾病和药物反应性相关性的分析，将成为了解个体差异的基础知识。通过互联网，医生们可以更加快速、系统地互通有无、了解相关疾病的新资讯。Dr. Marty Tenanbaum创建的Cancer Commons收集并分析真实的癌症案例，用以建立知识网络并与医生及时互动，以帮助医生决定更适合每个癌症病人的治疗方案。笔者认为，随着病例的数字化，建立这样的能够收集并分析病例的智能数据库将会在十年内普及。届时，智能系统就会分析并整合大量真实病例的数据，为医生提供药物、剂量、甚至手术的参考。

Dr. Marty Tenanbaum

另一方面，为每个病人合成针对性药物，或是利用RNA干扰、Crispr/Cas9等生物技术，也会在十年内成为可能。

四、医生与病人之间互动的新生态

从第一代iphone发布至今天短短不到十年的时间里，智能手机已经彻底地改变了人们的生活。现在的智能手机和可穿戴设备不仅可以测量你的心跳、监测你的睡眠质量，还可以将你的健康状况实时同步给你的医生。随着与医疗相关的传感器和软件的爆发式增长，智能手机将会成为便携的医疗设备，这使得病人自己产生的数据（patient-generated date）成为重要的健康活医疗记录，也使得未来医疗的中心由医院、医生转移到病人身上（patient-centered）。另外一些app平台则可以让医生更方便地了解病人离开医院后（off-hospital）的用药及恢复情况，减少到医院的复诊次数。对于一些慢性疾病（如糖尿病）的病人，医生也可以开给他们相应的app，提醒服药时间，以及帮助病人改变不良的生活习惯，过上更为健康、对疾病治疗有益的生活。与会的大多数医生表示目前还没有广泛使用这类app，但他们相信在未来的三五年，当这些app更加完善，他们会更倾向于采取这样的方式帮助病人治疗疾病、改善健康。

… … … … … … … …

指数式的增长在最初阶段很难看到明显的变化，甚至低于线性增长。正如系统生物学的概念已经提出十来年，但是目前并没有什么重大突破，这正是其处在其最初的迟缓期。如果系统生物学按众多与会者所预期的呈指数式增长，那么随着信息的不断积累和运算能力的升级，系统生物学会将我们对人体和疾病的理解带入一个分子级别但却十分宏观的层面。相应而生的系统医学，则会彻底了解人体生理的所有奥秘，为我们的健康进行全方位的指导和关照。可以说，指数医学的最终目标是消除医学本身，即未来的人们只有“健康学”，再也不用求医问药。这听起来或许有些乌托邦，但笔者觉得这是值得期待的未来。

参考资料：

https://exponential.singularityu.org/medicine/

https://exponential.singularityu.org/medicine/singularityhub-resources/

http://singularityhub.com/2016/08/22/exponential-medicine-2016-the-future-of-health-care-is-coming-faster-than-you-think/

http://www.digitaltrends.com/features/as-tech-trickles-in-medicine-is-about-to-hit-warp-speed/

https://www.natureasia.com/zh-cn/nature/chinafocus/china-s-bid-to-be-a-dna-superpower

招聘

编辑、视觉设计、实习生（编译）

地点：北京

联系：[email protected]