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30多年后，用蜡封保存下来的标本切片重新检验的结果表明，耸人听闻的淋巴肉瘤实际上是一个发炎的淋巴节。何等横蛮、冷酷而又无理！”徐晓在《半生为人》中记述了丈夫周郿英因被误诊、过度治疗，与伤病抗争三载的痛苦经历。
“营养液、白蛋白、血浆、鲜血一滴滴一瓶瓶，日复一日年复一年地流进他的体内，可是身体仍然不可抑止地衰竭，每一根神经都异常地敏感和脆弱，每一个细胞都奄奄一息……”
“精准”一直是医者孜孜以求的目标。但不得不承认，医学是一门非常复杂的学科，医学上仍有很多未被攻克的难题。而医生在诊断和治疗的过程中，过度诊断和过度治疗、无效治疗及有害治疗等问题如噩梦一般困扰着医生和病人。发展精准医学不仅能推动医疗的进步，或许还能帮助人们跨越医患矛盾的鸿沟。
政策利好下的精准医学
精准医学代表着医学科学技术发展的前沿方向，欧美等国都在积极布局精准医学计划。
为了加快突破重大疾病防控技术，占据未来医学及相关产业发展主导权，打造中国生命健康产业发展的新驱动力，2015年中国启动了精准医学计划。
2016年3月，科技部发布的《国家重点研发计划精准医学研究等重点专项2016年度项目申报指南的通知》，精准医学研究被列为2016年优先启动的重点专项之一，并正式进入实施阶段。
精准医学研究专项主要部署新一代临床用生命组学技术研发，大规模人群队列研究，精准医学大数据的资源整合、存储、利用与共享平台建设，疾病防诊治方案的精准化研究，精准医学集成应用示范体系建设等5个任务，旨在为提升人口健康水平、减少无效和过度医疗、避免有害医疗、遏制医疗费用支出快速增长提供科技支撑，使精准医学成为经济社会发展新的增长点。
此外，2016年7月28日，精准医学被列入《“十三五”国家科技创新规划》重点部署任务之一。
一系列政策利好，精准医学引起了国内学术界、医疗界、资本界的极大重视。
从人类基因组计划到精准医学的过渡
说到精准医学，绕不开人类基因组计划。上个世纪90年代初启动的人类基因组计划，被誉为生命科学的“登月计划”。历时十年，耗费约30亿美元。最终以科学家宣布完成人类基因组草图的绘制工作落下帷幕。这一切的起因是为了“理解肿瘤”，却开启了基因测序技术研究的序幕。
基因测序是一种新型基因检测技术，能够从血液或唾液中分析测定基因全序列，预测罹患多种疾病的可能性。2013年5月，有着家族癌症史的女星安吉丽娜·朱莉通过基因测序，发现乳腺癌高风险后切除乳腺，这项技术也引发了世界范围内的关注。而随着基因测序技术的不断成熟，成本的不断降低，精准医学计划的大幕也由此拉开。
对基因组的解读仍是待解之谜
基因测序是精准医学的基础环节之一，但不是精准医学的全部。
复旦大学生物医学研究院刘雷教授告诉《经济》记者，由于疾病的复杂性，过去大众化的诊疗方案往往不准确。通过基因测序可将疾病的分类更细致，并针对患者的个人情况、遗传背景制定更准确的诊疗方案。中医理论中的“同病异治”也蕴含着这一道理。过去医生看病只停留在细胞层面，“其实这种分类很粗糙”。如今我们可以观察疾病在分子层面上的变化。“通过基因测序可检测出哪个基因出了问题，不同基因用药也不同，可以提高用药效率。”
很多临床医生认为，疾病尤其是癌症的早期发现比晚期的精准治疗更有意义。
首都医科大学肺癌诊疗中心主任支修益告诉《经济》记者，30年前，经临床症状确诊为晚期癌症患者超过85%，他们直接失去了外科手术的机会。如今省会城市的晚期肺癌患者已降至60%-70%，而地县级以下地区的晚期患者仍在70%-80%之间。“由此可见，我国在癌症早期诊断方面仍有很大缺陷，应予以重视。”
如果通过基因检测、液体活检等技术提前锁定癌症高发地区和高危人群，“一旦发现早期肺癌，可以通过现有的技术治愈肿瘤，不必让患者毫无尊严地经受放疗、化疗，也不必因肺癌而死亡。”
支修益表示，吸烟、雾霾、厨房油烟、装修材料、爱生闷气等“五气缠身”的人是肺癌的高发人群。相关性并不意味着它们互为因果关系。譬如，当发现患者的肺部有阴影时，到底哪些人需要进行医疗干预？哪些是外科手术后的高危人群？哪些是化疗后注定失败的人群等，仍需要通过对基因组学的研究、解读获得答案。
从基因测序的技术来看，第二代测序技术不仅大大地减低了基因测序成本，也大幅提高了测序速度。“相比第一个基因组花费了上亿美元的测序成本，如今检测一个人的基因组大约需要1000美元。”刘雷认为，目前来看基因测序已不是问题，但我们并不清楚这些基因所代表的意义和功能。我们对基因的了解只是冰山一角，甚至不到10%。“人类的基因组像一本书，但是我们还无法读懂”。因而，对基因组的解读仍是待解之题。
清华大学生命科学学院教授孟安明表示，精准医疗的前提是我们对疾病相关的基因作用机制有了深入了解。人类约有两万个基因，我们对它却知之甚少。“目前来看，当前精准医学能做的十分有限，精准只是针对有限的疾病，而且并非十分可靠，但它的确是未来的发展方向。”
基因产业发展遇瓶颈
近年来，随着基因测序技术不断突破，基因产业的发展也渐入佳境。
在第三届全国功能基因组学学术峰会上，北京百迈客生物科技有限公司总裁郑洪坤告诉《经济》记者，国外Illumina、Life Tech、Roche等基因测序仪、试剂的制造商在基因产业上游形成垄断局面，“其他企业在上游的生存空间相对较小。”
中游为基因测序服务领域，也被称为“测序工厂”，企业从上游买来测序仪、试剂为机构和个人提供测序数据和测序服务，“由于没什么技术门槛，中游基本处于“红海”状态，是整个产业链价值最低的一环”，凯风创投管理合伙人黄昕告诉记者。 郑洪坤表示，下游是基因解读和挖掘的环节。随着中游呈现爆发式的增长，基因测序成本的降低，也产生了大量的基因数据。“但基因数据背后的价值，是大家面临的一个难题。”目前对基因大数据挖掘、技术储备，以及人才储备等相对短缺，“这是一个偏蓝海的市场”。
“未来基因测序的竞争优势体现在对基因数据的解读上，而不在于测速有多快。”刘雷指出，对基因大数据的分析和解读是当前国内外基因产业面临的最大瓶颈。
健康医疗大数据共享难题有待破解
据了解，美国的“精准医疗”计划将收集超过100万个美国人的健康信息和遗传数据，以用于靶向药物的研发。大规模人群队列研究也是中国精准医学计划的重点项目之一，而“百万级自然人群国家大型健康队列研究”是其中的分项。
可以说，健康医疗大数据是精准医疗的另一个基础环节，它由基因组学数据、临床数据、表型数据、居民生活方式数据，以及环境等其他数据构成。南通大学医学信息学系主任、数字医学研究所所长董建成告诉《经济》记者，表型是指个体形态、功能等各方面的表现，如身高、肤色、血型、酶活力、药物耐受力乃至性格等。环境是指大气污染、土壤污染、食品安全等环境因素对人体的影响。
值得注意的是，个人生活方式的数据，也越来越受到关注。“越来越多的人认识到吸烟、饮酒、不良饮食习惯对身体的危害，也意识到在饮食中限盐、限油可以降低患病几率。”
董建成表示，精准医学的内涵是在大样本获得疾病分子机制的知识体系基础上，以生物医学数据特别是生命组学数据为依据，根据患者个体在基因型、表型、环境、生活方式等各方面的特异性，应用现代遗传学、分子影像学、生物信息学和临床医学等方法与手段，制定个性化的精准预防、精准诊断和精准治疗方案。“医生只有在获得了真正的健康医疗大数据的基础上，其预防、诊断和治疗方案才能更加精准。”刘雷指出，精准医学将产生海量数据，而精准医学的应用也将依赖于对数据和信息的深度、准确分析。
从2009年，我国开始建立社区健康档案，采集了社区的健康医疗数据，以及有限的生活方式数据。医院的临床数据仍保存在各家医院之中，与基因组数据的交互较少。从目前来看，我国的健康医疗大数据资源较为分散。“大数据资源难以共享是当前最大的问题。”现在每个人的临床数据、社区数据及基因数据难以有效整合。然而，只有实现了数据共享，才能通过大数据的技术将它们进行分析、解读，应用到临床实践中，帮助医生提高医疗质量，减少医疗差错。
2016年6月24日，国务院发布的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》指出，到2017年底，实现国家和省级人口健康信息平台以及全国药品招标采购业务应用平台互联互通，基本形成跨部门健康医疗数据资源共享共用格局。到2020年，建成国家医疗卫生信息分级开放应用平台，实现与人口、法人、空间地理等基础数据资源跨部门、跨区域共享，医疗、医药、医保和健康各相关领域数据融合应用取得明显成效。“但是目前科研人员无法从任何一家医院调出数据进行研究，要实现数据共享，我们还有很长的路要走。”董建成指出，未来随着健康医疗大数据的互联互通，处理大数据的技术和方法愈来愈重要，相关的人才培养及相关技术的研究应予以重视。
据第四次全国城乡居民健康素养监测结果显示，2014年中国居民健康素养水平为9.79%，比2013年的9.48%提高0.31个百分点，比2012年的8.80%提高0.99个百分点，据此估计，全国15-69岁的人群中，具备健康素养的人数约为1.01亿。董建成告诉记者，随着百姓健康素养的不断提高，他们认识到并非所有的疾病都能够治愈，我们还有很多医学难题尚待攻破，“不仅可以解决当前愈演愈烈的医患矛盾，还能提升他们的健康水平。”
知识库助力大数据解读
基因组学数据尚待解读，临床数据与基因组学数据无法有效整合等问题，导致医疗健康大数据无法应用到临床实践中。刘雷认为，精准医疗知识库的构建能够解决这一瓶颈。
2016年10月，由刘雷负责的“疾病研究精准医学知识库构建”正式启动，这是精准医学研究的重点项目之一。刘雷告诉记者，目前世界上缺少较为完善的精准医学知识库。他希望通过5年时间做成领先国外的精准医疗知识库，填补国内精准医学知识库领域的空白。知识库将为科研人员从海量信息中高效准确地找到相关的知识开展研究，帮助临床医生通过诊断结果精准地判断疾病类型，寻找最佳治疗方案。“这是精准医学的关键环节。”
刘雷认为，对基因组学数据的解读是一个限速步骤。如果没有完善的精准医学知识库便制约了解读基因组的速度。我们可以在一天之内读出很多人的基因组，却无法知晓它代表的意义、基因突变代表的意义，以及药物与疾病之间的关系。“我们在这方面的解读很慢，需要查找散落在各地的数据库，然后通过查找文献，再进行解读。”精准医学知识库就是加快对基因组解读的速度。将基因检测的结果通过知识库解读出来，甚至形成报告，对科研、诊疗都是一种支撑。一旦把限速步骤拿掉，会提高精准医学的效率。
精准医疗投资虚火过旺
未来精准医疗产业的发展潜力巨大，刘雷对此十分乐观。
据火石创造统计数据显示，国内精准医疗相关的企业数量约370家。从2010年开始关注国内精准医疗领域的黄昕认为，精准医疗仍处于发展初期。但是创业者和资本的蜂拥而至，尤其是在临床应用领域，当前精准医疗有些虚火过旺。
“相比国外，我国的临床数据资源更丰富，每家医疗机构病人的数量众多。”黄昕告诉记者，但从国家在精准医疗的整体构架来看，缺乏完善的生态体系的支持。“不管是科研机构还是企业都在单打独斗，没有良好的生态环境促进整个行业的成长。”
再者，国内缺乏一套完善的医疗效果评估及药物经济学的评估体系，“如果不对精准医疗在临床应用的效果进行评估，就无法指导精准医疗未来的方向。”对于创业团队研发的产品，没有相应的评估体系，医生和患者无法评估应用效果，只能依靠创业团队的自律和综合实力。“而那些不懂得自律的企业可能会扰乱整个行业。”
此外，在发展精准医学的同时，医生也要与时俱进，“要具备设计全新临床方案的能力。“目前来看，临床医生的临床研究能力跟国外相比还是有很大差距。精准医学之路可谓任重道远。”
“营养液、白蛋白、血浆、鲜血一滴滴一瓶瓶，日复一日年复一年地流进他的体内，可是身体仍然不可抑止地衰竭，每一根神经都异常地敏感和脆弱，每一个细胞都奄奄一息……”
“精准”一直是医者孜孜以求的目标。但不得不承认，医学是一门非常复杂的学科，医学上仍有很多未被攻克的难题。而医生在诊断和治疗的过程中，过度诊断和过度治疗、无效治疗及有害治疗等问题如噩梦一般困扰着医生和病人。发展精准医学不仅能推动医疗的进步，或许还能帮助人们跨越医患矛盾的鸿沟。
政策利好下的精准医学
精准医学代表着医学科学技术发展的前沿方向，欧美等国都在积极布局精准医学计划。
为了加快突破重大疾病防控技术，占据未来医学及相关产业发展主导权，打造中国生命健康产业发展的新驱动力，2015年中国启动了精准医学计划。
2016年3月，科技部发布的《国家重点研发计划精准医学研究等重点专项2016年度项目申报指南的通知》，精准医学研究被列为2016年优先启动的重点专项之一，并正式进入实施阶段。
精准医学研究专项主要部署新一代临床用生命组学技术研发，大规模人群队列研究，精准医学大数据的资源整合、存储、利用与共享平台建设，疾病防诊治方案的精准化研究，精准医学集成应用示范体系建设等5个任务，旨在为提升人口健康水平、减少无效和过度医疗、避免有害医疗、遏制医疗费用支出快速增长提供科技支撑，使精准医学成为经济社会发展新的增长点。
此外，2016年7月28日，精准医学被列入《“十三五”国家科技创新规划》重点部署任务之一。
一系列政策利好，精准医学引起了国内学术界、医疗界、资本界的极大重视。
从人类基因组计划到精准医学的过渡
说到精准医学，绕不开人类基因组计划。上个世纪90年代初启动的人类基因组计划，被誉为生命科学的“登月计划”。历时十年，耗费约30亿美元。最终以科学家宣布完成人类基因组草图的绘制工作落下帷幕。这一切的起因是为了“理解肿瘤”，却开启了基因测序技术研究的序幕。
基因测序是一种新型基因检测技术，能够从血液或唾液中分析测定基因全序列，预测罹患多种疾病的可能性。2013年5月，有着家族癌症史的女星安吉丽娜·朱莉通过基因测序，发现乳腺癌高风险后切除乳腺，这项技术也引发了世界范围内的关注。而随着基因测序技术的不断成熟，成本的不断降低，精准医学计划的大幕也由此拉开。
对基因组的解读仍是待解之谜
基因测序是精准医学的基础环节之一，但不是精准医学的全部。
复旦大学生物医学研究院刘雷教授告诉《经济》记者，由于疾病的复杂性，过去大众化的诊疗方案往往不准确。通过基因测序可将疾病的分类更细致，并针对患者的个人情况、遗传背景制定更准确的诊疗方案。中医理论中的“同病异治”也蕴含着这一道理。过去医生看病只停留在细胞层面，“其实这种分类很粗糙”。如今我们可以观察疾病在分子层面上的变化。“通过基因测序可检测出哪个基因出了问题，不同基因用药也不同，可以提高用药效率。”
很多临床医生认为，疾病尤其是癌症的早期发现比晚期的精准治疗更有意义。
首都医科大学肺癌诊疗中心主任支修益告诉《经济》记者，30年前，经临床症状确诊为晚期癌症患者超过85%，他们直接失去了外科手术的机会。如今省会城市的晚期肺癌患者已降至60%-70%，而地县级以下地区的晚期患者仍在70%-80%之间。“由此可见，我国在癌症早期诊断方面仍有很大缺陷，应予以重视。”
如果通过基因检测、液体活检等技术提前锁定癌症高发地区和高危人群，“一旦发现早期肺癌，可以通过现有的技术治愈肿瘤，不必让患者毫无尊严地经受放疗、化疗，也不必因肺癌而死亡。”
支修益表示，吸烟、雾霾、厨房油烟、装修材料、爱生闷气等“五气缠身”的人是肺癌的高发人群。相关性并不意味着它们互为因果关系。譬如，当发现患者的肺部有阴影时，到底哪些人需要进行医疗干预？哪些是外科手术后的高危人群？哪些是化疗后注定失败的人群等，仍需要通过对基因组学的研究、解读获得答案。
从基因测序的技术来看，第二代测序技术不仅大大地减低了基因测序成本，也大幅提高了测序速度。“相比第一个基因组花费了上亿美元的测序成本，如今检测一个人的基因组大约需要1000美元。”刘雷认为，目前来看基因测序已不是问题，但我们并不清楚这些基因所代表的意义和功能。我们对基因的了解只是冰山一角，甚至不到10%。“人类的基因组像一本书，但是我们还无法读懂”。因而，对基因组的解读仍是待解之题。
清华大学生命科学学院教授孟安明表示，精准医疗的前提是我们对疾病相关的基因作用机制有了深入了解。人类约有两万个基因，我们对它却知之甚少。“目前来看，当前精准医学能做的十分有限，精准只是针对有限的疾病，而且并非十分可靠，但它的确是未来的发展方向。”
基因产业发展遇瓶颈
近年来，随着基因测序技术不断突破，基因产业的发展也渐入佳境。
在第三届全国功能基因组学学术峰会上，北京百迈客生物科技有限公司总裁郑洪坤告诉《经济》记者，国外Illumina、Life Tech、Roche等基因测序仪、试剂的制造商在基因产业上游形成垄断局面，“其他企业在上游的生存空间相对较小。”
中游为基因测序服务领域，也被称为“测序工厂”，企业从上游买来测序仪、试剂为机构和个人提供测序数据和测序服务，“由于没什么技术门槛，中游基本处于“红海”状态，是整个产业链价值最低的一环”，凯风创投管理合伙人黄昕告诉记者。 郑洪坤表示，下游是基因解读和挖掘的环节。随着中游呈现爆发式的增长，基因测序成本的降低，也产生了大量的基因数据。“但基因数据背后的价值，是大家面临的一个难题。”目前对基因大数据挖掘、技术储备，以及人才储备等相对短缺，“这是一个偏蓝海的市场”。
“未来基因测序的竞争优势体现在对基因数据的解读上，而不在于测速有多快。”刘雷指出，对基因大数据的分析和解读是当前国内外基因产业面临的最大瓶颈。
健康医疗大数据共享难题有待破解
据了解，美国的“精准医疗”计划将收集超过100万个美国人的健康信息和遗传数据，以用于靶向药物的研发。大规模人群队列研究也是中国精准医学计划的重点项目之一，而“百万级自然人群国家大型健康队列研究”是其中的分项。
可以说，健康医疗大数据是精准医疗的另一个基础环节，它由基因组学数据、临床数据、表型数据、居民生活方式数据，以及环境等其他数据构成。南通大学医学信息学系主任、数字医学研究所所长董建成告诉《经济》记者，表型是指个体形态、功能等各方面的表现，如身高、肤色、血型、酶活力、药物耐受力乃至性格等。环境是指大气污染、土壤污染、食品安全等环境因素对人体的影响。
值得注意的是，个人生活方式的数据，也越来越受到关注。“越来越多的人认识到吸烟、饮酒、不良饮食习惯对身体的危害，也意识到在饮食中限盐、限油可以降低患病几率。”
董建成表示，精准医学的内涵是在大样本获得疾病分子机制的知识体系基础上，以生物医学数据特别是生命组学数据为依据，根据患者个体在基因型、表型、环境、生活方式等各方面的特异性，应用现代遗传学、分子影像学、生物信息学和临床医学等方法与手段，制定个性化的精准预防、精准诊断和精准治疗方案。“医生只有在获得了真正的健康医疗大数据的基础上，其预防、诊断和治疗方案才能更加精准。”刘雷指出，精准医学将产生海量数据，而精准医学的应用也将依赖于对数据和信息的深度、准确分析。
从2009年，我国开始建立社区健康档案，采集了社区的健康医疗数据，以及有限的生活方式数据。医院的临床数据仍保存在各家医院之中，与基因组数据的交互较少。从目前来看，我国的健康医疗大数据资源较为分散。“大数据资源难以共享是当前最大的问题。”现在每个人的临床数据、社区数据及基因数据难以有效整合。然而，只有实现了数据共享，才能通过大数据的技术将它们进行分析、解读，应用到临床实践中，帮助医生提高医疗质量，减少医疗差错。
2016年6月24日，国务院发布的《关于促进和规范健康医疗大数据应用发展的指导意见》指出，到2017年底，实现国家和省级人口健康信息平台以及全国药品招标采购业务应用平台互联互通，基本形成跨部门健康医疗数据资源共享共用格局。到2020年，建成国家医疗卫生信息分级开放应用平台，实现与人口、法人、空间地理等基础数据资源跨部门、跨区域共享，医疗、医药、医保和健康各相关领域数据融合应用取得明显成效。“但是目前科研人员无法从任何一家医院调出数据进行研究，要实现数据共享，我们还有很长的路要走。”董建成指出，未来随着健康医疗大数据的互联互通，处理大数据的技术和方法愈来愈重要，相关的人才培养及相关技术的研究应予以重视。
据第四次全国城乡居民健康素养监测结果显示，2014年中国居民健康素养水平为9.79%，比2013年的9.48%提高0.31个百分点，比2012年的8.80%提高0.99个百分点，据此估计，全国15-69岁的人群中，具备健康素养的人数约为1.01亿。董建成告诉记者，随着百姓健康素养的不断提高，他们认识到并非所有的疾病都能够治愈，我们还有很多医学难题尚待攻破，“不仅可以解决当前愈演愈烈的医患矛盾，还能提升他们的健康水平。”
知识库助力大数据解读
基因组学数据尚待解读，临床数据与基因组学数据无法有效整合等问题，导致医疗健康大数据无法应用到临床实践中。刘雷认为，精准医疗知识库的构建能够解决这一瓶颈。
2016年10月，由刘雷负责的“疾病研究精准医学知识库构建”正式启动，这是精准医学研究的重点项目之一。刘雷告诉记者，目前世界上缺少较为完善的精准医学知识库。他希望通过5年时间做成领先国外的精准医疗知识库，填补国内精准医学知识库领域的空白。知识库将为科研人员从海量信息中高效准确地找到相关的知识开展研究，帮助临床医生通过诊断结果精准地判断疾病类型，寻找最佳治疗方案。“这是精准医学的关键环节。”
刘雷认为，对基因组学数据的解读是一个限速步骤。如果没有完善的精准医学知识库便制约了解读基因组的速度。我们可以在一天之内读出很多人的基因组，却无法知晓它代表的意义、基因突变代表的意义，以及药物与疾病之间的关系。“我们在这方面的解读很慢，需要查找散落在各地的数据库，然后通过查找文献，再进行解读。”精准医学知识库就是加快对基因组解读的速度。将基因检测的结果通过知识库解读出来，甚至形成报告，对科研、诊疗都是一种支撑。一旦把限速步骤拿掉，会提高精准医学的效率。
精准医疗投资虚火过旺
未来精准医疗产业的发展潜力巨大，刘雷对此十分乐观。
据火石创造统计数据显示，国内精准医疗相关的企业数量约370家。从2010年开始关注国内精准医疗领域的黄昕认为，精准医疗仍处于发展初期。但是创业者和资本的蜂拥而至，尤其是在临床应用领域，当前精准医疗有些虚火过旺。
“相比国外，我国的临床数据资源更丰富，每家医疗机构病人的数量众多。”黄昕告诉记者，但从国家在精准医疗的整体构架来看，缺乏完善的生态体系的支持。“不管是科研机构还是企业都在单打独斗，没有良好的生态环境促进整个行业的成长。”
再者，国内缺乏一套完善的医疗效果评估及药物经济学的评估体系，“如果不对精准医疗在临床应用的效果进行评估，就无法指导精准医疗未来的方向。”对于创业团队研发的产品，没有相应的评估体系，医生和患者无法评估应用效果，只能依靠创业团队的自律和综合实力。“而那些不懂得自律的企业可能会扰乱整个行业。”
此外，在发展精准医学的同时，医生也要与时俱进，“要具备设计全新临床方案的能力。“目前来看，临床医生的临床研究能力跟国外相比还是有很大差距。精准医学之路可谓任重道远。”