医学科技与资本融合，精准医学的临床转化还有多远

　　近年来，精准医疗的火热有目共睹，无疑也成为了投资的风口，但同时精准医疗也面临着临床、支付以及市场监管等诸多问题亟待解决。日前，在普华医疗CEO年会上，中国工程院院士、北京大学医学部主任詹启敏教授分享了他对精准医疗的观点。詹院士表示，目前的临床诊断医疗模式有很大的局限，随着人类基因组测序、生物芯片技术、大数据分析工具和技术的推动，精准医疗将成为大势所趋。此前也有分析指出，目前精准医疗正处于绝佳的资本布局良机。

　　精准医疗需要三大平台支撑

　　精准医学的概念不是美国总统奥巴马首次提出的，但是却因为去年初奥巴马在在美国国会作国情咨文报告时提出精准医学一词，使其成为世界各国关注的热点。我国也在去年成立了19人的国家精准医疗战略专家委员会，并计划在2030年前投入600亿元。

　　所谓精准医疗，是根据患者临床信息和人群队列信息，应用现代遗传技术、分子影像技术、生物信息技术结合患者的生活环境和方式，实现精准疾病分类和诊断，制订具有个性化的预防和治疗方案。

　　精准医疗是增加疗效，降低副作用，降低治疗费用的重要手段。詹启敏院士表示，目前的医疗技术很多都已经达到了“天花板”，临床治疗方案的效果已经达到极限。比如，同样的肿瘤类型和同样的疾病分期病人，采用相同的治疗方案情况下，只有不到50%的病人产生理想疗效，50%~70%的病人效果不明显或者没有疗效。治疗过程中有很大的被动和盲目性。

　　治疗效果与患者个体的差异密切相关。但是目前对疾病的了解与疾病的表现仍然只是冰山一角，而水面下的冰山却复杂得多。詹启敏称：“我们只有通过科学研究搞清楚，结合临床的表现分析可以掌握它的分子标志物和分子靶点，在目前临床分析、分子分析、病理分析的情况下，实施分子分型和表型分析，才能够实现精准治疗。”

　　詹启敏院士表示，精准医学的发展离不开生物样本库、多组学分析平台及大数据三大平台的支撑。“谁拥有生物样本资源谁就掌握了医学科技的主动权，谁就能占据医学竞争的制高点。”而多组学分析平台是大数据的重要来源，包括测序技术、芯片技术以及培养培养组学、大数据、医学复合型人才团队等。第三，大数据平台本身包括数据的搜集、储存、分析、利用、共享和安全。这些数据包括了社区数据、队列数据、临床数据、组学数据还有结构生物学、药物分子信息等等，大数据在药物研发里面可以帮助确立新靶点、新结构，研发新药物，帮助制订新的诊疗方案以及确定在诊疗过程当中新的标准、新的规范和指南。

　　资本加紧布局，精准医学的临床转化有多远

　　近年来，资本在精准医学领域的布局呈现出日趋火热的态势。有相关统计显示，截止目前，国内精准医疗投资标的共计171家，领域分布于基因测序、PCR、基因芯片、液体活检、细胞免疫治疗、抗体药物以及肿瘤大数据、抗体相关、精准诊断等。

　　此前曾有分析指出，目前精准医疗正处于绝佳布局良机。一方面精准医疗行业正在蓬勃兴起，未来将涌现出非常多的投资标的；另一方面，精准医疗目前正处于想象到现实的爆发临界点，如基因测序成本已经降到1000 美元以下，未来还仍将继续呈下降趋势，这让精准医疗的大规模应用指日可待，而大数据技术的发展，也使基金测序数据的处理能力快速显著提升。

　　不过，处在投资风口上的精准医疗也面临着诸多挑战，比如，其临床转化究竟还有多远？

　　詹启敏院士指出，精准医学是转化医学研究的重要内涵和目标。今天的精准医疗已经有了实现的基础。人类基因组测序、生物芯片、技术革新还有生物医学分析工具和技术的进步，大数据分析工具和技术的出现，以及微生物分析技术、分子影像、手术导航、内窥镜和微创技术，都让今天谈及的精准医疗成为了可能。

　　但是，目前国内现有临床医生普遍对精准医疗缺乏足够了解。遗传学知识与基因诊断知识严重不足。如何将精准医学的基础研究成果转化，服务于临床实践，将是精准医学相关人员需要思考的转化医学问题。尽管现在的精准医疗还处在初期阶段，但是整个行业有着巨大的成长空间。有分析称，精准医学要实现从科研到商业的转化，在科研服务、药物研发与医疗服务等方面都存在不少创业机会。