生物大數據最核心的部分是組學數據,而組學數據中最基礎的數據是基因組數據。有了近年的基因組研究才派生出蛋白質組、代謝組、生物網絡。也正是因為基因組的研究,才使得生物大數據實實在在地成為了大數據。近年來,隨著互聯網與傳統醫療的融合,醫學界開始在研究大數據的基礎上不斷探索發現新的生物學規律。如今,這些數據能為工業生產、醫療實踐提供哪些更好的服務呢?對此,記者近日專訪了中國科學院院士陳潤生。
“我可以很肯定地回答,利用大數據治療疾病,這樣的時代已經來臨……非編碼核酸為科研的創新提供了非常廣闊的空間,是生物大數據研究的重要源泉。”
■人物名片
陳潤生
中國科學院院士,中國科學院生物物理研究所非編碼核酸重點實驗室研究員。是中國最早從事理論生物學和生物信息學研究的科研人員之一,曾參加中國第一個完整基因組泉生熱袍菌B4基因組序列的組裝和基因標識,以及人類基因組1%和水稻基因組工作草圖的研究。
大數據治病時代已來臨 分析非編碼可抑制腫瘤發展
記者:利用大數據治療疾病離我們還遠嗎?
陳潤生:我可以很肯定地回答,利用大數據治療疾病,這樣的時代已經來臨。
在人的遺傳碼3×109次方里面,編碼蛋白質的傳統基因只占3%,另外97%所蘊含的重大規律迄今為止還沒有被發現。早在幾年前,《科學》在評價人類進入21世紀科學進展的時候,提出了自然科學領域的十大突破,第一個就是基因組當中的暗物質——非編碼核酸,這給實際應用帶來無數創新的機會。
我們進一步研究發現,這些轉錄出來的非編碼核酸具有非常重要的功能。比如,調控女性一條X染色體失活后,使得男性和女性伴隨X染色體轉錄的基因拷貝數保持一致的元件,會產生一個長鏈非編碼;通過這些編碼就可以分析引發疾病的原因,調控使癌變細胞凋亡,從而抑制腫瘤的進展。
所以,非編碼核酸為科研的創新提供了非常廣闊的空間,是生物大數據研究的重要源泉。這類大數據的破解不僅可為基礎研究增添理論基礎,也同時為疾病的診斷和治療,為全新的藥物設計和研發,為動植物新品種、新性狀的培育都提供了全新的探索方向。
理論基礎亟須重大變革 為醫療實踐創造更多價值機會
記者:目前在大數據醫療應用方面,我們還存在哪些難題?
陳潤生:面臨的難題很多,而且問題比較復雜。大數據的特點是數據量大,現在獲取的組學數據只有一部分得到了較充分的分析,需要建立新方法對海量大數據的信息進行解讀。
一方面,我國現有醫學提供大數據的樣本量小,比如腫瘤的采樣極少上萬。有效事件的頻率也很低,打個比方,與某一疾病相關的基因可能有很多個,具體到某一個基因的變化可能頻率很低。這些動態低頻事件是大數據研究中的極大障礙。
另一方面,大數據的研究缺乏背景知識。由于缺少基本知識作為依托,使得大數據分析手段的構建也不夠準確和客觀。大數據的處理不僅是數學問題、信息科學問題,也包含物理學的問題,要求多領域的科學家共同參與。
除此之外,傳統的系統生物學相互作用網絡元件是蛋白質,非編碼領域研究發展所產生的大數據將是由蛋白和大量RNA組成的動態、有向且更為復雜的網絡。這種復雜性將成為系統生物學網絡的新屬性。
因此,大數據雖然為我們提供了重大創新機會,同時也要求我們必須從理論基礎上進行重大變革,這樣才有機會在大數據時代做出全新的成果,為醫療實踐和工農業生產創造更多價值和機會。
用精準醫學推動產業創新 實現診斷治療向健康保障轉變
記者:你認為大數據醫療的未來方向在哪里?我們應該如何去創新?
陳潤生:在不遠的將來,整個醫療體系會發生翻天覆地的革命,現有的醫療體系狀況將發生改變——即把醫療體系前移,從診治變成評估,變成干預。
過去大家認為,醫療就是進醫院看病。將來,人們會把整個醫療體系前移,建立一套新的診療體系,這套診療體系不是用來看病的,是對人類的健康狀態進行評估,然后通過評估結果進行病前干預。這就是未來醫學發展的方向——精準醫學。
所謂精準,就是精準到分子水平,我們能精確地知道疾病、健康、生命活動的分子基礎,包括基因組、轉錄組、蛋白質組、代謝組學等一系列組學。如果把這過程中產生的數據的把握、獲取、分析、解釋好了,將會助推我國中醫取得更大發展。
一直以來,我國傳承數千年的中藥,因為備受藥品質量標準缺失、ZL意識淡薄、科技研發滯后等問題困擾,使得在國際中藥市場被“洋中藥”壟斷,國內市場也越來越受到“洋中藥”的沖擊。
造成這一原因,我認為關鍵問題是原始創新力的不足。當前,由于藥企自主創新能力有限,無法解決醫藥產業后繼產品體系,已成為制約我國醫藥行業發展的主要障礙。
我們應該怎么辦呢?以貴州為例,作為我國苗藥、民族藥的重要產地,可以在大數據、大健康產業相融合創新上做文章。建議貴州省注意數據的積累,在數據中尋找突破口,為創新藥物的科技研發提供原動力,從而在做強品種、做優結構方面,做到人無我有、人有我優,形成具有貴州特色的新醫藥大健康產業體系。
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