三、2016精准医学计划用户反馈统计

1、精准医学计划机构需求度

根据数据可以看出，对于精准医学计划的具有较高需求性的机构主要是三甲医院和基因研究机构。

2、精准医学计划推行影响因素分析

导致精准医学计划推行的主要影响因素包含：政策驱动、人类基因组测序技术的进步、精准医学行业的各类人才匮乏、生物医学分析技术的进步、医疗数据不够准确、大数据分析工具的出现等，而在调查中认为人才、工具和数据为较大影响因素。

【人才】如果没有人才作支撑，我国便无法推动精准医学。其中，首要问题是如何遴选具有国际水准的人才为我们所用，同时又培养出自己本土的人才。重视基础教育，形成创新人才梯队的培养体系，我国才有可能进行精准医学的创新。除此，我国目前还缺乏具有国际竞争力和科学素养的科学项目综合管理人才，以及医学伦理人才。我们知道，从事转化医学的必须是综合性人才，既要对科学敏感，又要懂技术。以美国为例，为推动转化科学发展，2012年9月，建立了国家转化科学发展中心（NCATS），并任命克里斯多夫.奥斯丁为首位主任。奥斯丁就是一位综合型人才，他既有临床医学的经验，又有参加基础研究的经历，更有在著名的默克制药公司从事研究的经历。这样的综合型人才，才有整合现代医学科学发展的眼光。

【工具】随着人类基因组测序、生物芯片技术的革新发展及大数据分析工具和技术的出现，推动精准医疗迫在眉睫。发展精准医疗有几个重要支撑平台，同时也是大数据的重要来源，包括生物样本库、多组学分析平台及大数据平台。其中，生物数据资源已经成为一种国家战略性资源。国家制定的生物医药发展规划以及国家医学科技发展规划，高度认同医学科技的创新需要交叉学科来推动，主要包括精准医学、干细胞与再生医学、疫苗和抗体、生物治疗及个体化诊疗技术、医疗装备与药物创新、生物材料和纳米技术、心理学和大数据。

【数据】随着有关研究人员努力整合来自健康档案、基因组和其他生理数据的临床试验数据，广大患者正在做出越来越多的贡献。可穿戴设备，如智能手机和FitBits正在收集有关运动与心率数据，而这样的数据量也还在不断攀升，因为收集这种数据越来越简易可行，每个患者都可能成为一个大数据生产者，我们在家里或者公共场所收集的健康数据将会大大超过我们所积累的临床数据。我们正在努力收集不同模式的数据，从基因组到临床医学环境，然后将其链接到具体的病人身上。进一步地，我们可以利用碎片化的计算方式使得今日我们的大数据计算就像袖珍计算机问题一样简单。随着科学家想方设法地整合碎片化数据，广大患者将是最终的获益者。

2、精准医学计划推行状况评价

【困境】精准医学 市场巨大困难同样巨大

“虽然有很好的概念，虽然给我们展示了医疗体系未来的美好前景，但不论是组学检测还是大数据分析，都存在着一些巨大的障碍，所以我认为精准医学目前才刚刚起步，我们还有太多的事情要做。”12月8日，在北京举行的2016中国大数据技术大会上，中国科学院院士陈润生再三强调了这一点。关于发展精准医学所需的条件，陈润生认为至少具备两个条件，一是要搜集获取大量的组学数据，而这些组学数据必须经过大数据技术的深入挖掘，组学和大数据两大科学的交叉与融合；二是利用这些数据开展基础研究，搭建分子水平的信息和宏观疾病之间关联，发展生物信息学、生物网络、系统生物学等等。

“组学测量中存在着巨大的挑战和困难。大家知道现在的精准医学是以遗传密码为依据的，可是当前我们对人类自身的遗传密码了解多少？”他给出了一串数据：每个人的遗传密码都有3乘10的9次方的数据，如果把这些字符打印出来，每页1000组，装订成书的话，大约有40层楼高。更为关键的是，“集全人类的智慧，我们只能读懂其中的3%，也就是编码蛋白质的部分；可是还有另外的97%是不编码蛋白质的，也是迄今为止我们读不懂的部分”。

“除了数据量大，目前进行的分析还很少，另外就是样品量少。”他举例说，比如研究肝癌，我们需要肝癌的病例，对于特定分型的肿瘤，能搜集两三百个样品就已经很不错了。但是数学体系需要建模，变量是上千甚至上万的，如果只有几百个样品是不能建模的。”

陈润生院士最后谈到了如何在全国范围内实现数据的有效共享：“我们不仅仅用组学数据，还用其他影像学的数据，比如核磁、CT，现在每个医院里都有数据，如果不能在全局层面进行数据共享，我们就是在大数据时代做小数据的工作，就失掉了大数据的背景和它的意义。”

【现状】中国版的精准医学计划正在紧锣密鼓地进行中

今年3月，国家卫生计生委发布 《关于临床检验项目管理有关问题的通知》，为临床实验室自建项目（LDT）开启绿色通道。“《十三五》”规划中关于支持战略性新兴产业发展规划中的章节，生物技术、精准医学也名列其中。到如今，精准医学重大专项立项，60多个科研项目相继落地。

【前景】“如果把房地产、互联网行业比作旭日东升的太阳，那么精准医学正是拂晓前刚刚看到的一道曙光。”

随着科学技术的发展，人类对疾病的认识现在进入到分子时代、基因时代、精准医学时代，需要利用基因组学数据、生物信息数据、大数据的数据对病人进行最合理、最准确的分类，这就是精准医学的沿革。现在在美国精准医学行业每年估计以15％－20％的速度递增。中国是在精准医学行业里走得最快的国家之一。每个单个技术都需要进行监管和批准，美国有FDA，中国是CFDA，欧洲也有药监局。其实是有机会能把所有平台联系起来的，包括基因组学、各种各样的病理学、分子诊断学，所有的数据都可以整合起来。精准医学就是把这些技术集合起来，并且变成一个云。在这个云上，有非常好的分析，能通过数据找到因果关系。我们必须有法律法规来支撑技术的整合。

点击下载报告全文》