中国版的精准医疗计划逐渐酝酿成形

局限性和壁垒

虽然美国的“精准医疗计划”号称，将建立超过100万人的全基因组数据库，但美国国立卫生研究院院长弗朗西斯·柯林斯表示，目前暂时没有单独创建一个“生物银行”的计划。

一种更经济的做法是，将美国200多家医疗健康服务机构超过200万人群样本的数据整合起来。然而，其中最大的挑战是各个基因库和医疗信息记录系统之间的兼容性。

在2012年，英国就提出了10万人全基因组测序计划，美国之所以落后于欧洲，很大程度是因为美国多如牛毛的基因测序公司及机构之间竞争激烈，且它们之间采用的标准并不统一，存在兼容性的问题。

塞莱拉基因公司创始人克莱格·文特尔对于数据整合表示质疑：“由于会触及有关医学隐私权的法规规定，我们不能简单地把数据库混在一起使用。”柯林斯则回应说：“整合数据库的做法充满挑战，但并不是不可行，当然我们还需要为此付出许多努力。”

美国Cepheid公司健康经济部高级经理刘苗苗表示，将生物样本库、电子健康记录和病人的病例联系整合到一起，是精准医疗重要的一环。在这之后，如何让这个庞大的数据库为各方所用并且负担得起，也很重要。

美国科学院医学研究所新任主席维克托·祖(Victor Dzau)在《柳叶刀》上撰文称，未来50年里，精准医疗计划将为美国医疗领域创造数千亿美元的价值。他利用健康仿真模型对六种疾病风险进行预估(包括癌症、糖尿病、心脏病、高血压、肺病和中风)，并得出结论：若能够减少50%心脏疾病的发病率，将在50年里创造6070亿美元的健康效益；降低10%的糖尿病和癌症的发病率，也将分别产生960亿美元和700亿美元的经济效益。

这种乐观引起了一些科学家的质疑。有人指出，预测模型基于的两个关键假设，并没有得到证据支持。同时，大多数的个性化疗法的确可用于减缓肿瘤生长及一些罕见病的治疗，但并不意味着同样的模式可以复制用于其他疾病的治疗，例如心脏病、糖尿病和肥胖症等。

还有批评者认为，精准医疗目前在这些领域所具有的局限性被忽视，而被描绘了一个遥不可及的未来。北大医学部医学遗传学系副主任黄昱对《财经》记者表示，对于一部分罕见病和其他单基因疾病，精准医疗也许可以做得很好。但对于大部分的常见病，精准医疗目前还发挥不了什么作用。

一个更现实的问题是，目前的精准医疗方案过于昂贵。比如，分子靶向药物安维汀在美国用于治疗结肠癌一年的费用为10万美元；黑色素瘤药物Yervoy三个月治疗费用高达12万美元；治疗罕见病“阵发性夜间血尿症”的soliris是世界上价格最为昂贵的单一药物，每年的治疗费用高达40.95万美元。

哈佛大学医学院博士蔡冬坡表示，虽然美国的医疗保险系统能为病人分担很大一部分费用，但这些成本终将由社会买单。现如今美国医疗系统总开支占国民生产总值的18%，约3.2万亿美元，这样庞大的支出是否可长期持续下去是个问题。

美国前总统克林顿的卫生政策顾问阿图尔·加万德认为，精准医疗并不是万能的，不应该为此停止呼吁大家多去锻炼以及合理饮食。他指出,精准医疗计划的推行将使美国在医疗保健方面的支出每年增加7500亿美元，这相当于整个国家的中小学教育预算。在他看来，如果能从中节省出一部分，用于学校等推行锻炼和营养计划，更为实际。

此外，精准医疗的核心——基因信息采集面临个人信息安全壁垒。越来越普及的基因检测和可穿戴设备，引起人们对于个人健康数据和隐私安全的担忧。很多情况下，用户尚未意识到自己的健康数据已经被监控。虽然一些公司对信息的匿名化处理多少会起到一些保护作用，但在某些情况下，通过计算分析和整合不同数据组等手段，足以识别个人身份或追踪个人行为。

美国医疗保险与医疗补助服务中心(CMS)借“蓝色按钮倡议”提出了“病人是自身数据的所有者”的理念来保护病人的个人隐私。刘苗苗表示，精准医疗时代的科技更新速度太快，对监管造成了很大的压力。