沙龙153期 赵国屏:生命科学:前沿和前景

【2019-09-23】

上海发展研究基金会和上海社会科学界联合会于9月23日举办了第153期上海发展沙龙,中国科学院院士、分子微生物学家赵国屏先生作了题为“生命科学:前沿和前景”的演讲,以下是演讲的主要内容。 

一.生命科学的革命性进展

赵院士指出,生物学起步于观测和描述。由于生命现象自身的复杂性,19世纪末,人们在以往对生物及生物运动观测与研究的基础上,开始对细胞形态结构的认识、对遗传规律的抽象、对生物进化概念的理解上有了革命性的突破,但生物学尚未能实现在整体上向研究其普遍的构成本质及运动规律的“生命科学”的飞跃。20世纪上半叶,微观层面的生物化学、细胞生物学和发育生物学,宏观层面的生态学和进化生物学等的形成与发展,推动生物学从以分类描述为特征的传统科学,向以机制研究为核心的现代科学转变。以此为基础,20世纪中叶以来,生命科学研究在技术、认知和能力方面接连爆发了“分子生物学”“基因组学”和“会聚”研究三次革命。生命科学已进入大数据驱动的颠覆性变革时代。

生命是什么?现代生命科学技术,特别是以DNA双螺旋结构解析为基础的分子遗传学研究,确定了生命运动的“中心法则”,对生物体组成的认识达到了前所未有的深度。21世纪初,工程学思想策略与现代生物学、系统科学及合成科学的融合,形成了“合成生物学”。合成生物学采用标准化表征的生物学部件,在理性设计指导下,以重组乃至从头合成新的、具有特定功能的人造生命为目标。合成生物学的崛起,突破了生物学以发现描述与定性分析为主的 “格物致知”的传统范式,提供了“建物致知”的崭新研究思想,开启了可定量、可计算、可预测及工程化的“会聚”研究新时代。它不仅将人类对生命的认识和改造能力提升到一个全新的层次,也为解决与人类社会相关的全球性重大问题提供了重要途径。

目前,生物医学研究已经进入了精准医学研究阶段。精准医学发展的经过三个阶段。第一阶段,我们形成了系统生物医学的研究体系,有了这个体系以后才有了机制上的了解,知道健康的本质是什么,疾病的本质是什么。有了这个认识以后,在80年代到90年代中期,开始特别强调转化医学,转化这件事本来就在做,转化医学和过去不同的地方,是把病床上的问题变成科学家实验室研究的问题,把实验室研究的结果直接和病床联系起来。这是极其重要的改变,是一个从“Bench side”到“Bedside”再到“Bench side”来回往返的过程。有了这个基础以后,就到了第三阶段的精准医学了。其核心思想是按照个体的差异、遗传和环境的差异来决定治疗。过去就有这个概念,现在之所以提出这个新的精准概念,是因为有了大数据,同时有了非常好的检测手段,你能看到病人现在的状况是什么,然后又有办法把现在看到的状况和过去的数据联系起来分析,这样就有精准的诊断、精准的分类、精准的药物、精准的处理手段,这四个精准加在一起才有精准医学。

精准医学现在做得最好的是对肿瘤的治疗。经过几十年的努力,我们对肿瘤基因的认识,跟当初不可同日而语,过去是按照病来做的,现在是按照靶点,因为你知道什么突变造成什么病。从一般化学药物的靶点,到现在免疫药物的靶点,异病同治、同病异治都有依据了。

二.要重视生物大数据的积累工作

赵院士提出,医学研究是对数据进行分析,建立数据间联系,进而织成网络,最终形成医学知识的过程。但是仅形成医学知识是不够的,利用医学知识建立工程系统服务社会才是最终目的。在整个研究过程中,都会产生大量的数据,从而形成了生物大数据。数据的来源主要是三大部分:“组学”数据、系统生物医学数据、转化医学/精准医学数据。这些数据可以分为五大类,第一类是基础研究数据,包括实验/文献数据;第二类是个人/自然人群健康/临床数据,是反映真实生活的数据。介于这两类数据中间还存在三类数据。一是系统生物学与合成生物学数据,是系统/工程数据;二是比较医学数据,主要是来源于动物实验以及将动物和人类作比较实验获得的数据;三是转化型研究数据,如人群队列/流行病调查临床转化医学研究产生的人群系统研究数据。以上三类数据可以用于生物医学核心研究。

英国在数据方面做得非常好,英国几十年以前就做生命数据的整合。四年前,他们把英国所有的国家医疗服务体系的数据、医学研究理事会、英国工程与自然科学研究理事会、EBI等等联合起来,在全英国组成了六个合作位点。单是伦敦的合作位点,在四年里面就发了14000篇文章,其中75篇都是在世界一流的医学刊物上。他们举了个例子,说有个医生想了一个研究方案,这个方案按照过去的体系没有20年是做不成的。但现在20天就把数据全拿到了,拿到以后他就开始做研究,看病,最后他治好了一批病人,又拿到了自然医学的文章,科研和临床双丰收,而且时间非常短、效率非常高。

上海有非常好的临床数据,但现在还不能用来做科研,只能做医院管理。这就需要我们把中间的数据整理好,然后和外面真实事件的数据联系起来,才能使数据发挥作用。我们的数据有两大问题,第一,生物学数据是多尺度、高维度、异质性的复杂体系。处理数据是非常辛苦的。虽然上面经常出文件,要把这个数据如何规范,但实际可用的数据是不多的。所以现在必须把不能用的大数据,变成能用的大数据,不要数据大,而要大数据。第二,现在数据状况是碎片化、孤岛化、烟囱化的,这三化不是数据的问题,是我们人的问题,我们人不愿意团结起来,有各式各样的原因。我们要想建立生物医学大数据的设施,需要做三件事。第一件事,进行数据积累的科学活动;第二件事,做数据服务的工程平台;第三件事,做数据人才的成长基地。不求在科学上一定要有伟大的发明,也不求在经济上有巨大的收获,而是为国家、为人民把这个数据做好了。然后支持社会、企业、医院,把这个产业做大。 

 


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