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中国科学院院士陈润生:大数据治病时代已来临

【数据猿导读】 近年来,随着互联网与传统医疗的融合,医学界开始在研究大数据的基础上不断探索发现新的生物学规律。如今,这些数据能为工业生产、医疗实践提供哪些更好的服务呢?我们来看中国科学院院士陈润生是如何看待这些问题

中国科学院院士陈润生:大数据治病时代已来临

生物大数据最核心的部分是组学数据,而组学数据中最基础的数据是基因组数据。有了近年的基因组研究才派生出蛋白质组、代谢组、生物网络。也正是因为基因组的研究,才使得生物大数据实实在在地成为了大数据。近年来,随着互联网与传统医疗的融合,医学界开始在研究大数据的基础上不断探索发现新的生物学规律。如今,这些数据能为工业生产、医疗实践提供哪些更好的服务呢?对此,记者近日专访了中国科学院院士陈润生。

“我可以很肯定地回答,利用大数据治疗疾病,这样的时代已经来临……非编码核酸为科研的创新提供了非常广阔的空间,是生物大数据研究的重要源泉。”

陈润生

中国科学院院士,中国科学院生物物理研究所非编码核酸重点实验室研究员。是中国最早从事理论生物学和生物信息学研究的科研人员之一,曾参加中国第一个完整基因组泉生热袍菌B4基因组序列的组装和基因标识,以及人类基因组1%和水稻基因组工作草图的研究。

大数据治病时代已来临 分析非编码可抑制肿瘤发展

记者:利用大数据治疗疾病离我们还远吗?

陈润生:我可以很肯定地回答,利用大数据治疗疾病,这样的时代已经来临。

在人的遗传码3×109次方里面,编码蛋白质的传统基因只占3%,另外97%所蕴含的重大规律迄今为止还没有被发现。早在几年前,《科学》在评价人类进入21世纪科学进展的时候,提出了自然科学领域的十大突破,第一个就是基因组当中的暗物质——非编码核酸,这给实际应用带来无数创新的机会。

我们进一步研究发现,这些转录出来的非编码核酸具有非常重要的功能。比如,调控女性一条X染色体失活后,使得男性和女性伴随X染色体转录的基因拷贝数保持一致的元件,会产生一个长链非编码;通过这些编码就可以分析引发疾病的原因,调控使癌变细胞凋亡,从而抑制肿瘤的进展。

所以,非编码核酸为科研的创新提供了非常广阔的空间,是生物大数据研究的重要源泉。这类大数据的破解不仅可为基础研究增添理论基础,也同时为疾病的诊断和治疗,为全新的药物设计和研发,为动植物新品种、新性状的培育都提供了全新的探索方向。

理论基础亟须重大变革 为医疗实践创造更多价值机会

记者:目前在大数据医疗应用方面,我们还存在哪些难题?

陈润生:面临的难题很多,而且问题比较复杂。大数据的特点是数据量大,现在获取的组学数据只有一部分得到了较充分的分析,需要建立新方法对海量大数据的信息进行解读。

一方面,我国现有医学提供大数据的样本量小,比如肿瘤的采样极少上万。有效事件的频率也很低,打个比方,与某一疾病相关的基因可能有很多个,具体到某一个基因的变化可能频率很低。这些动态低频事件是大数据研究中的极大障碍。

另一方面,大数据的研究缺乏背景知识。由于缺少基本知识作为依托,使得大数据分析手段的构建也不够准确和客观。大数据的处理不仅是数学问题、信息科学问题,也包含物理学的问题,要求多领域的科学家共同参与。

除此之外,传统的系统生物学相互作用网络元件是蛋白质,非编码领域研究发展所产生的大数据将是由蛋白和大量RNA组成的动态、有向且更为复杂的网络。这种复杂性将成为系统生物学网络的新属性。

因此,大数据虽然为我们提供了重大创新机会,同时也要求我们必须从理论基础上进行重大变革,这样才有机会在大数据时代做出全新的成果,为医疗实践和工农业生产创造更多价值和机会。

用精准医学推动产业创新 实现诊断治疗向健康保障转变

记者:你认为大数据医疗的未来方向在哪里?我们应该如何去创新?

陈润生:在不远的将来,整个医疗体系会发生翻天覆地的革命,现有的医疗体系状况将发生改变——即把医疗体系前移,从诊治变成评估,变成干预。

过去大家认为,医疗就是进医院看病。将来,人们会把整个医疗体系前移,建立一套新的诊疗体系,这套诊疗体系不是用来看病的,是对人类的健康状态进行评估,然后通过评估结果进行病前干预。这就是未来医学发展的方向——精准医学。

所谓精准,就是精准到分子水平,我们能精确地知道疾病、健康、生命活动的分子基础,包括基因组、转录组、蛋白质组、代谢组学等一系列组学。如果把这过程中产生的数据的把握、获取、分析、解释好了,将会助推我国中医取得更大发展。

一直以来,我国传承数千年的中药,因为备受药品质量标准缺失、专利意识淡薄、科技研发滞后等问题困扰,使得在国际中药市场被“洋中药”垄断,国内市场也越来越受到“洋中药”的冲击。

造成这一原因,我认为关键问题是原始创新力的不足。当前,由于药企自主创新能力有限,无法解决医药产业后继产品体系,已成为制约我国医药行业发展的主要障碍。

我们应该怎么办呢?以贵州为例,作为我国苗药、民族药的重要产地,可以在大数据、大健康产业相融合创新上做文章。建议贵州省注意数据的积累,在数据中寻找突破口,为创新药物的科技研发提供原动力,从而在做强品种、做优结构方面,做到人无我有、人有我优,形成具有贵州特色的新医药大健康产业体系。


来源:科学网

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