李·胡德 | 医学的未来是什么模样？

▎药明 康德/报道

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今天，我想和大家分享我在过去40年里对于医学的思考，聊聊医学在未来的10到15年里会出现什么样的变化。

我认为医学会出现四个“P” ，他们分别代表 “预测（predictive）”、“预防（preventive）”、“个体化（personalized）”、“人人参与（participatory）” 。我举一个例子。10年内，我们每一个人，都会有大量、数以十亿计的健康数据，并且会从这些数据里得到关于健康与疾病的信息。

也许你会问，为什么我们需要那么多数据？为什么医学需要那么多数据？我的简单回答是，因为生物学和疾病复杂得令人难以置信。达尔文的进化论告诉我们， 生物的演化不是直接的，而是杂乱、随机的。

事实上，在1970年，当我在加州理工学院（Caltech）开始我的职业生涯，我就开始思考生物的复杂性，以及我们如何解开复杂的生物密码。这让我有幸参与了许多从根本上改变生物学的项目。我们开发了5种实验设备，它们组成了当代生物学研究的基础框架。其中，全自动的DNA测序仪也让人类基因组计划成为了可能。人类基因组计划取得了巨大的成就。它让任何一名生物学家都能获得20000多个人类基因的信息，给了他们正确的研究工具。

全自动测序仪让我意识到， 将计算机学家，工程师，应用物理学家，数学家带到生物学领域，彻底地改变了生物学。 生物学不仅仅是研究生物，它还需要创造新工具，让我们去探索生物学的新维度。

然后这催生了我的新想法——系统生物学。我待会儿再讲它的细节。现在我们只需要知道，它破天荒地让生物学家们能探索生物学的复杂性。

那么，系统生物学要如何解决生物复杂性的难题呢？这里有个很好的类比。大概是在15年前，我看到了Rube Goldberg的一则漫画：他用10多种不同的部件来完成一个简单的任务——给汤降温。 如果你想要了解这个装置是怎么工作的，你就要知道每一个部件的功能，它们如何连接，如何运作。这就是系统生物学想要做的。

对生命来说，什么样的信息是最基本的呢？ 一类是埋藏在你基因组里的信息。 这类信息由4种字母组成。 第二类是环境里的信息 ，它们从外部而来，直接作用于第一类信息。这两者决定了一切。它们让人类发育生长，让生理对环境做出反应，也导致了疾病的发生与进展。所以，我们要理解这两类信息如何连接，这对系统生物学来说是关键。

现在我们知道， 将这两者联系起来的是生物学网络 。网络整合这些信息，将它传递给分子机器。随后分子机器执行生理功能。所以， 系统生物学其实就是理解这个生物学网络的学科 ，它能帮我们了解疾病。如果我们对某一种疾病感兴趣，就能知道疾病如何影响了遗传和环境的信息，带来病症。

在过去的6到8年里，我们研究了小鼠中的一种神经退行性疾病。研究表明，我们能分析大脑中的信息，发现四种受影响的回路。这非常有趣，而且也解释了这种神经退行性疾病的每一个方面。我想说，这是解密生物复杂性的一个基本，也是一个开端。它让我们有了深远的洞见，了解健康与疾病之间的关系。

再举一个例子。许多器官会往血液里分泌蛋白质，这些蛋白只由这些器官产生，具有特异性。这表明，你有了每一个器官的“指纹”。 只要在血液里寻找这些蛋白质，就能了解各个器官的健康程度，区分“健康”与“疾病”两种状态。 如果一个人不幸生病，我们还能知道他得的是什么病。这种医学手段，能让我们以全新的维度探索患者的数据。因此，我们也需要全新的工具和技术使它成真。

现在，让我来说说 10年后，医学会如何改变我们的生活 。大概1年多前，我们对一些家庭里的每一个成员都做了基因测序，这个尝试有两点令人兴奋。首先，它能帮助我们进行数据的校对；其次，我们很容易就能发现导致疾病的基因。这对未来的应用来说尤其重要。现在我们知道，基因组中至少有105种基因的变异能让你得病。 如果你在一个基因上出现缺陷，50岁得结肠癌的概率就会上升到80%。所以，倘若你知道自己带有这个基因，并且在25岁时就每年做肠镜，就能在很早的时候剪除病灶，告别癌症。