21世紀經濟報道記者季媛媛 上海報道 2005年，美國《科學》雜志為紀念創刊125周年，曾拋出“引領當代科學潮流的125個大問題”，在前25個被認為最重要的科學問題中，有16個與生命科學有關。

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與生命科學密切聯系在一起的醫學，是守護人類健康、維護社會穩定運轉的基石。精準醫學作為醫學科學的“新概念”，于2011年首次提出，近年來取得了飛速發展。

近日，在“創·在上海”大中小企業融通科創論壇暨“無科創無未來”復旦管院科創走進嘉定活動現場，復旦大學生命科學學院院長林鑫華對21世紀經濟報道等指出，生命科學是創新與技術相結合的典范，而精準醫學體現了醫學科學的發展趨勢，也代表了臨床實踐的發展方向。

那么，要如何激發源頭創新，如何推動精準醫學產業發展，AI時代我們又需要怎樣的精準醫學人才？

精準醫學的創新運用

精準醫學指的是針對疾病病因的復雜性，綜合考慮個體生物特征、環境、生活方式存在的差異，從而制定有效的健康干預和治療策略的醫療模式。

與傳統醫學相比，精準醫學能夠精準優化診療效果，避免醫療資源浪費；減少無效和過度醫療；明確罕見病病因并尋找治療方案。

精準醫學主要包含精準診斷、精準治療和精準預防三個核心部分，其目標是提高臨床診療精準度。

相關資料顯示，在精準診斷方面，2016年僅全球分子診斷市場總額就接近106億美元，CAGR（復合年均增長率）預計為14.3%。到2023年，全球測序市場規模將從2018年的107億美元增長到244億美元，CAGR為18.0%。在精準治療方面，腫瘤免疫治療市場的規模將從2016年的619億美元增長到2021年的1193.9億美元，CAGR達到14.0%。

另外，在生物大數據領域，至2022年，生物樣本庫市場總額將增長至26.9億美元，CAGR達7.8%。至2025年，生物大數據的市場總額將增長至530至690億美元，CAGR達到27%。

“例如基因檢測、液體活檢、影像診斷、個體化藥物、靶向藥物、免疫治療等，包括AI技術需要的生物大數據，人工智能、臨床決策等。”林鑫華說，“這一系列創新都會帶來巨大的市場價值。”

醫學研究離不開模型，對于臨床來說尤其需要利用模型進行藥物開發和疾病診治的開拓。類器官則是生物醫藥領域的革命性模型，是器官發育、精準醫學、再生醫學的重大技術發現。

類器官可以取自人體組織的任何一部分，例如提取一根頭發、一片皮膚，再通過各種基因編輯做成與人體內器官類同的細胞組織。這種細胞組織具備了組織記憶、自我組裝、重現組織器官結構的能力。

“不需要通過小鼠，直接從病人體內取樣。”林鑫華介紹，“現在通過這項技術，腸道等常見人體組織都可以做成類器官。因為可以從人體樣本里直接做，所以對精準醫學產生了非常強的影響力。”

從預測到新藥開發

抗癌是人類醫學史上的長久難題。

如今，類器官技術可以應用于預測腫瘤藥物敏感性，包括預測化療藥和靶向藥物有效性；預測免疫治療藥物（如PD-1抗體藥）的有效性，未來還將和二代測序技術一起，共同幫助醫生擇藥，實現精準用藥。

類器官技術還能助力新藥研發，用于藥物毒性和有效性測試。包括腎、肝、腸類器官用于藥物的毒性預測；攜帶特定突變的腫瘤類器官篩選靶向藥；免疫細胞治療療法、溶瘤病毒療法評價等。

類器官再生醫學可以實現有功能、定植性更強的類器官進行移植，例如，成體干細胞來源的肝、腸、肺、胰島類器官移植等。

此外，通過類器官智慧生物樣本庫，例如建設可凍存再復蘇的活生物樣本庫，能夠助力醫學研究、藥物研發和再生醫學。

“精確的藥物試驗，對預防轉化至關重要。通過建立一系列的模型，做一系列有效的毒性測試，類器官也可以幫助對新藥的開發。”林鑫華說，“最重要的是可以通過類器官的再生醫學產生新的組織，在體內進行對疾病的診治。類器官也可以做活體樣本，我們中國做了大量的樣本，十幾年前做的很多都是一些組織凍起來，扔掉可惜，保留花錢，這時候就需要用活體的樣本。”

目前，林鑫華團隊正在開展器官發育和穩態維持機制研究、病毒傳播風險及致病機制研究以及腫瘤發生發展機制和藥物開發。

“腫瘤最重要的問題在于異質性。它經常會變，今天發現好了，過兩天變化了就會產生抗藥性。”林鑫華介紹，“我們需要建立一系列模型，這些模型可以用類器官來做。例如人的肝臟細胞，通過基因編輯做出人的肝母細胞瘤類器官，通過這個模型建立一系列的藥物測試，可以檢查原來的藥對這些腫瘤的影響，以及用于開發新藥。”

實際上，眼下，類器官是個熱門領域，但“跑得很快，仍需要進一步成熟和完善。”林鑫華指出，類器官領域仍有很多挑戰，其中也并存著機遇。

一方面，類器官系統具有局限性。例如，體外培養的類器官成熟度和功能有限；另一方面，類器官形成效率、形態結構和功能方面存在異質性；另外，關鍵原材料來源有限并且成分不明確。此外，培養標準化方面，需要實現類器官制備工藝標準化、類器官培養材料標準化、類器官（腫瘤等）標志物標準化。在材料產業化方面，則需要開發更優的生物基質凝膠、探索新的合成類基質（水凝膠）、研發自主知識產權的原材料等。

“特別是嚴格的質量控制，標準化的培養體系，還有工程的自動化操作程序，都會對轉化產生非常重要的影響。”林鑫華強調。

如何讓AI真正造福社會？

AI技術浪潮的興起為醫療行業智能化轉型提供了新的思路和手段，同時也為精準醫學產業發展帶來了重大機遇和變革。

在林鑫華看來，目前比較可靠的AI技術應用在影像診斷方面，例如病理診斷直接用圖像處理的可信度很高。長期而言，AI技術將會對精準用藥和精準預防產生深遠影響。“特別是在藥品開發方面，例如蛋白質結構可以通過AI技術實現。”林鑫華表示，“AI技術現階段有些可靠性非常強，有些則要用經典方法與先進方法相結合。”

醫學發展的終極目標是更好服務于患者，隨著AI技術飛速發展，對AI技術的信任也成為新的議題。“對患者來說，怎樣讓他們感覺到AI技術是可靠的？第一，技術本身必須進一步提升。只有提升硬科技，才能精確判斷疾病。”林鑫華說。

同時也需要對廣大民眾加強科普宣傳。很多新的技術，到一定年齡、一定時期要有一個學習和理解的過程。只有大家認識到AI技術的先進性、可靠性，再加上真正的可行性，才能長期為社會服務。

如此，關注技術的同時，人才的作用也不容忽視。“AI人才首先對數據的處理算法要有很強的能力，同時對臨床、對生命科學要有深層次的理解。”林鑫華表示，“更重要的是要有這方面的學習能力。這樣才能圍繞醫學所需、患者所需、以自己所能真正為醫學、為精準醫學的臨床轉化落地開發服務。”

林鑫華指出，我們需要為人才提供好的平臺，包括基礎平臺、實驗平臺，同時也需要形成優良的文化和生態。

“一個人的學習能力是多方面的，沒有人生下來就是搞生命科學的。只要社會所需，你所能；只要有好的人才庫、好的平臺、好的文化體系，就能真正讓AI在精準醫學、轉化醫學的發展推動上起到重要作用。”林鑫華強調。

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