以“推动人类表型组研究领域的发展”为主题的2018浦江创新论坛未来科学论坛II昨天（10月31日）下午在上海举行。美国系统生物学研究所所长Leroy Hood、中国科学院大学副校长徐涛、澳大利亚国家表型中心执行理事Jeremy Nicholson、复旦大学教授丁琛分别作主题报告。中科院院士、复旦大学副校长金力主持会议。

面向个体的深度表型组研究：孕育中的医疗革命

1、20世纪的医学关注于治疗具体的疾病。21世纪的医学应该是系统医疗，着眼于从健康到疾病的整个变化过程，致力于寻找早期的病变转化点，并在表现出临床症状之前就开展干预和治疗。未来的医疗应该要关注于科学健康，这才是了解疾病的关键。而这一新的医疗模式高度依赖于深度表型组的发展。

2、研究表明，美国人的健康状况10%取决于医疗手段，30%取决于遗传因素，此外的60%则取决于每个人的周边环境和自身行为。很多人在遗传上存在心血管疾病、糖尿病、各种炎症的较高风险。通过深度表型组数据分析进行针对性的行为干预，能够有效降低罹患这些疾病的风险。

3、最初人们不了解生物的复杂性，没有意识到能够对人类健康进行量化分析。在过去的40年里，我对生命健康的认识经历了七个阶段：1）1970年，科学家将工程技术应用到生物学研究领域，开发出了读写DNA及收集相关数据的工具；2）1990年，以人类基因组计划为标志，人类可以通过基因测序分析疾病的深层次原因；3）1992年，化学工程、计算科学等诸多学科同生物学之间产生了跨学科的合作，为生物学家提供了更加广泛、多样的工具开展研究；4）2000年开始了系统生物学的研究，主要是希望通过跨专业的方法来解决复杂的生物学的问题；5）2004年开始研究系统医学，即以系统性的方法来进行疾病的防治；6）2014年开始量化的健康项目；7）目前开始从事针对个人特点的个性化私人医疗模式。

4、通过不同表型组数据间的大数据分析，能够筛选出多种因素和疾病之间的复杂相关性。针对这些相关性进行进一步的临床验证能够发现更多的医学风险、提出新的诊疗方案，寻找更有效的治疗靶点。

5、过去12年的时间中，对于阿尔茨海默症的临床治疗的研究遭遇了灾难性的失败。但采用深度表型组技术和系统医疗思想，我们发现患者在大脑显示出功能退化前的4-10年就开始了病变的转化过程。通过早期干预，有80%的早期患者能够改变患病的命运。 

影像学：生命的全景

1、生命是物质运动最复杂的形式。一个人类个体的生命活动涉及到从离子、分子、细胞、组织、器官一直到宏观环境等各种不同运动的影响。这些不同层面的运动在时间和空间上都跨越10^10量级的差别。

2、“所见即所信”。如果生命是场大戏，那么基因、蛋白质是具体的演员，而影像则是表达出的情节。对于生物科学研究而言，各类影像检测手段是非常重要的。

3、不同种类的影像技术存在着巨大的差异。如光学显微镜能观察到分子层面，但清晰度不高；电子显微镜清晰度高，但对比性差；MRI具有对比清晰、非介入的优点，但无法进行分子层面的观测；PET的敏感度好，但对比度差、噪音大。

4、影像遗传学力图将多种影像技术整合到一起，看到身体表面、骨骼、心脏的跳动、血管、神经元、个体细胞，还有细胞之间的连接，获得生命现象的全景。大规模的整合式成像设备则是研究的关键。小型化、自动化、智能化、高清晰度、高敏感度、高通量、诊疗一体、跨尺度融合等均是重要的努力方向。

5、许多发达国家都已进行了大量投资支持影像遗传学的发展。我国则于2017年成立了全国多模态跨尺度生物医学影像中心，致力于开发新的技术，建立起覆盖从宏观到微观的全尺度、多模态整合影像设备体系。 

分子生物学在精准和群体医学中的应用

1、随着医学的进步，人类的寿命有了显著的提升。在发达国家，要活到100岁也并不是遥不可及的目标。但与此同时新的问题是，人生的最后二三十年可能饱受病痛折磨。如何在100年寿命的基础上实现100年的健康，需要发展更加精确的预防和治疗体系。

2、医学家能不断的发明新的药物和技术，但是不改变每个个体的生活环境和模式是无法彻底改变个体及公众的健康状况的。医学家不能孤军奋战，还要联合企业、媒体、政府和教育机构来教育公众改变不良生活习惯。

3、生命的具体形态是基因和环境共同影响的结果。例如，剖腹产或在婴儿时期接触抗生素都会导致身体微生物组发生变化，使得成年后肥胖的可能性变高；而事实上在美国普遍发生的肥胖现象中，微生物组的影响比重达到8%，远超于遗传的4.5%。从代谢组和微生物组的分析结果来看，非裔美国人罹患癌症的风险是非洲人的50倍，但互换饮食仅两周后这一结果就发生了逆转。

4、表型组研究不仅能解释一些疾病的公众发病情况，还能够针对每个人提供个性化的精准医疗。例如糖尿病可以划分为十多种亚型，表型组分析能够明确具体的类型并选择针对性的方法，改变了以往试错的模式；即使针对同一类型的疾病，微生物组等方面的差异也会导致极大的个体差异，需要制定完全不同的治疗或饮食方案。

5、个性化的医疗目前的成本仍非常高。但目前我们可以尝试在发达国家发展一些技术，通过昂贵的实验发现具体的生物标志物，然后在欠发达地区直接应用这些成果。我非常高兴，科学能够为世界上所有人而不仅仅是富有阶层提供服务。世界各地有许多这样的技术应该结合在一起，共同解决世界上的各种问题。

蛋白质组学与精准医疗

1、精准医学最基本的任务就是通过科技创新以及病人、医生和科学家的共同合作，推出个性化的医学或者护理。精准医学短期的目标是要治疗癌症，长期的目标是要应对各种各样的疾病。

2、很多时候人们会认为精准医学是受基因组推动的。事实上我们检测需要筛查一些不同的表型组，其中就包括蛋白质组。2001年科学家发布了人类基因组的第一份报告，而直到2014年人类蛋白质组的相关报告才出炉，落后了十多年。

3、蛋白质组学从生物学技术研究一直到临床应用，一共面临四个瓶颈：1）深度覆盖和快速测序；2）低丰度蛋白质的检测；3）缺乏成熟的数据平台；4）具体的应用案例。

4、我们把一万个蛋白质的深度覆盖时间从21天缩短到6个小时内，开发了低丰度转录因子蛋白的覆盖技术，并建立了一站式的蛋白质组数据平台，初步打通了蛋白质组研究的几个难关。

5、建立精准医学和蛋白质组的大数据需要三步：1）在蛋白质层面进行分析；2）和其他一些表型方法一起合作，用大数据或者人工智能来搜集数据；3）提出精准医学的解决方案。