關於基因行業的3大疑問，這4位大咖為你解讀
2018年上半年，基因行業有33家企業獲得融資，其中包括泛生子、臻和科技、百奧賽圖、WeGene等企業，而融資輪次在A輪、B輪的各佔到了23%。由此可見，基因產業在市場上的活躍度在逐步增加，資本也在傾力相助，一大批創業企業不斷湧現。
此前，中國的基因檢測行業一直髮展較慢。2014年以前，由於政府監管制度不完善，行業一直處於一種無監管狀態，以至於2014年2月，CFDA和衛計委叫停所有基因測序業務，對行業進行集中整頓，同年3月才准許合規醫療機構申請試點，但必須要明確基因測序專案。到2015年後，國家衛計委才開始逐步批准多批臨床試點專案，其中包括遺傳病診斷、產前篩查與診斷、植入前胚胎遺傳學診斷、腫瘤診斷與治療等等。2016年，國家開始推出精準醫學計劃，由此帶動了整個基因產業的加速發展。
中美精準醫療的差異在哪？
精準醫療的出現是來源於市場需求。有資料顯示，2016至2020年，全球精準醫療市場規模將以每年15%的速率增長。預計2020年全球精準醫療市場規模將破千億，達到1050億美元。大規模市場讓美國率先提出了開展精準醫學的研究，這也標誌著以美國為代表的發達國家開始了精準醫學研究。
中國的精準醫療計劃要比美國要晚一年，但政府對於精準醫療也十分重視，釋出的政策非常密集，正在加速推進對行業的監管。同時國家也提出了“佇列、大資料、生物標記物、精準預防、精準治療”等重點方向，也在推動精準醫療行業的規範化落地。
中美精準醫療都在加速發展， 但在FDA前評審組長、NIH前專案主任孫立英看來，目前中美兩國的精準醫療發展仍存在較大差距，具體體現在：
第一，資料安全性和有效性問題。做基因研究要用資料，必須要考慮倫理問題和患者知情問題，這是人類取得的一個共識。因此，關於資料量大小、來自哪些人群、怎麼樣做實驗設計、敏感性資料、特異性資料，可能存在哪些風險，以及如果出現風險如何管控，都應該明確。美國在這一方面做得比較好，目前我國產品仍缺乏這些方面的相關資料。
第二，中美對比，我國的專利保護、產權保護仍顯不足。
第三，缺乏跨學科的統計人才。在孫立英看來，如果要研究精準醫療，就必須會做點統計，這是一個跨學科知識，需要跨學科人才，而這恰好是我國的弱點。
如何建立基因行業與醫療、健康的三方連線？
基因檢測產業的下游主要是科研機構、藥企、醫療機構，甚至還有跨界增值業務，同保險企業等進行合作。基因行業的發展最終還是要應用在醫療領域，做疾病的診斷和篩查，或者是做健康諮詢。
對於如何建立基因行業與醫療、健康的三方連線， 顧大夫工作室創始人顧衛紅認為，基因行業與醫療的連線，主要包括遺傳病和腫瘤的診斷和治療，出生缺陷的干預，因此需要通過醫院、醫生去連線到患者和受檢者。 由於基因技術的發展非常快，轉化應用的過程中需要建立各個環節的有效連線，應用場景中的三方即檢測方-醫療方-受檢者之間儘可能充分的資訊對等十分重要，醫療方（主要指醫生）是核心環節。
此外，加強公眾對於基因行業的瞭解也是整個行業良性發展的重要基礎，其中，媒體在這一環就起到了極大的作用。但目前存在個別媒體對於行業中出現的問題進行曲解、放大，而公眾缺乏可靠資訊來源，這勢必造成會資訊的混亂，從而對整個行業的發展帶來負面影響。專業媒體與公眾媒體應當合作建立有效的渠道和方式，向公眾傳播科學的資訊。
對於基因與健康領域的連線，她認為，目前這方面各個國家均處於起步探索階段。基因與健康諮詢與管理的連線，必須建立在充分、可靠的醫學資料基礎上，才能在科學上對某些疾病進行風險評估。與此同時，還需要充分考量檢測對於受檢者的影響，以及檢測方及其合作方給予受檢者相應干預和管理的能力。
新技術在基因檢測的應用現狀怎樣？
人工智慧
人工智慧應用到醫療領域，主要包括：Al+輔診、Al+導診、Al+健康管理、Al+新藥研發等等。 人工智慧與基因行業的結合其中就包括做線上的遺傳諮詢。
我國的遺傳諮詢發展較晚，2015年，中國遺傳學會才成立了遺傳諮詢分會。隨著學術團體的成立和遺傳諮詢專家和學術領頭人的推動，才逐漸有單獨從事遺傳諮詢師的出現。但目前遺傳諮詢師大多在第三方檢測機構，醫生隊伍裡遺傳諮詢師尚未完全建立起來，很多是醫生同時擔任遺傳諮詢師的角色，因此效率不高。
基源醫學檢驗實驗室正是在做線上的遺傳諮詢服務，搭建了遺傳諮詢社的小程式，以此來滿足遺傳病患者諮詢的相關需求。據基源醫學檢驗實驗室熊慧介紹，這款程式有兩個功能：一是線上的遺傳諮詢，由遺傳諮詢師來解答專業的問題；二是搭載了一個叫“基源搜”的AI智慧遺傳病的輔助診斷系統。
區塊鏈
基因檢測離不開對大資料的探討。大資料是進行藥物研發或疾病控制的基礎，只有共享才能讓基因大資料發揮價值。
在這其中，區塊鏈就可以發揮極大的作用。 它可以解決使用者健康資料使用中的信任問題，通過分散式計算，解決傳統的中心化儲存中使用者對於資料隱私和安全問題的擔憂， 使得以往分散在不同的醫療機構中的使用者健康資料可以被安全、合法的獲取和使用，從而方便研究機構獲取和“追蹤資料變化”，推動人們對疾病的探索。
區塊鏈在基因行業的具體應用，據藥明明碼中國區總經理袁健中介紹，藥明明碼就推出了基於區塊鏈技術的大健康資料銀行LifeCODE.ai平臺。LifeCODE.ai通過創新性地應用區塊鏈技術解決了大健康資料採集的合法性和有效性，在保護使用者隱私的同時創造資料互動價值，真正實現大健康資料的產權化和資產化。
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編輯：郭銘梓
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