孕婦在孕期都會做的一個檢查項目叫無創(chuàng)產前篩查（NIPT）。通過抽取孕婦的靜脈血，醫(yī)護人員可以利用新一代基因測序技術獲得胎兒的遺傳信息，篩查胎兒屬否患有染色體疾病。在這一場景中用到的是二代基因測序（NGS）。無創(chuàng)產前篩查是NGS技術應用比較成熟的領域，另一火熱領域是腫瘤，覆蓋診斷、早篩、復發(fā)監(jiān)控、藥物研發(fā)等環(huán)節(jié)。

不同于傳統(tǒng)的檢測技術，NGS的優(yōu)勢在于高通量，即可以一次性檢測大量的基因，其中的大Panel檢測可以檢測多達數(shù)百個基因。研究人員可以觀測到人體的突變基因，從而調整治療方案，比如，根據(jù)突變基因來預測患者適合哪一類靶向藥物。

要真正實現(xiàn)精準診療，對基因的探索必不可少。但目前，由于操作復雜性、成本以及技術成熟度等原因，NGS在臨床上的應用仍處于早期階段。如何探索海量的基因組數(shù)據(jù)，以及挖掘人體數(shù)據(jù)的關聯(lián)性仍然是突破應用瓶頸的關鍵。在至本醫(yī)療CFO劉欣偉看來，未來隨著大量的多重組學信息出現(xiàn)，人體數(shù)據(jù)如何交互、從業(yè)者如何根據(jù)這些數(shù)據(jù)的關聯(lián)性相應建模、再根據(jù)建模跑出來的生物信息分析結果幫助診療，都需要探索。

Yi：YiMagazine

L：劉欣偉

Yi：精準診療發(fā)展至今有什么變化？

L：精準診療的基礎是精準檢測。就整個腫瘤治療領域而言，靶向治療、免疫治療，以及一些新的輔助診療的時代已經全面到來，相較于10年前手術-化療-放療的傳統(tǒng)診療方式發(fā)生了翻天覆地的變化，而且技術的應用迭代速度非?？?。過去20年中，F(xiàn)DA共批準了140多種抗腫瘤藥物上市，靶向抗腫瘤藥物總體占比約65%，腫瘤基因檢測也發(fā)揮著越來越重要的作用。我們在2016年推出了一款叫元溯大Panel的產品，它可以對人體600多個癌癥易感基因做一次全面測序，這個就是NGS技術。這種大Panel檢測，在技術上可以降低患者的檢測成本，使臨床醫(yī)生更精準地對患者做相應的臨床用藥干預。

Yi：除去基因檢測，頭部的NGS企業(yè)也開始涉足癌癥早篩業(yè)務，這是更難商業(yè)化的部分。做伴隨診斷和癌癥早篩的難點在哪里？

L：做診療檢測的時候，我們會檢測組織樣本，組織樣本里面就有腫瘤含量。當它超過一定含量，信號會很明顯，所以測試的結果非常準確。早篩更多采用的是針對血液的檢測技術，測血液中的ctDNA含量，該信號會非常弱，這便是早篩的技術難點，因為需要大量的訓練樣本來幫助排除信號中的雜音。通過大量的訓練數(shù)據(jù)集，我們可以確定到底是什么信號。NGS癌癥伴隨診斷在中國是一個新興的行業(yè)，目前還是一個臨床未被滿足的巨大市場。腫瘤早篩早診雖是一個龐大的市場，但更應該看到這個領域的嚴肅性、復雜性和可及性。在伴隨診斷之后，事實上還有一片廣博的市場待開掘——復發(fā)監(jiān)控。復發(fā)監(jiān)控的市場空間和伴隨診斷更加接近，其市場規(guī)模對應的是術后存活的腫瘤患者。

Yi：至本的數(shù)據(jù)庫在收集哪些數(shù)據(jù)？如何應用？

L：外界可能會認為至本是一家檢測公司，因為它的產品跟服務的變現(xiàn)手段是檢測，但其實至本又不是一家檢測公司，而是一家診療公司。我們在積累數(shù)據(jù)的過程中，除了會收集患者的分子數(shù)據(jù)，也會收集患者的基礎臨床信息，以及服完藥物以后的隨訪信息。所以至本的數(shù)據(jù)庫維度非常多。對于精準醫(yī)療來講，維度越多，對診療的幫助就越大。比如，不同的性別、不同的年齡結構、不同的生活習慣、不同流程的發(fā)病部位、不同的分子結構，把這些信息串聯(lián)在一起，就可以找到最適合服務患者的個體化精準診療方案。當然，我們也會符合合規(guī)性，保護患者隱私。

Yi：怎么理解至本是一家“診療”公司？

L：臨床醫(yī)生打開至本的平臺會有兩個庫，其中一個是知識庫，里面包含國際上發(fā)布的公開文章、行業(yè)內的最佳實踐案例，至本的案例庫也會開放給臨床醫(yī)生，他們可以根據(jù)案例庫篩選與患者匹配度最高的臨床治療案例。這一部分目前放在我們的互聯(lián)網醫(yī)院平臺上，也是提高我們與醫(yī)生黏合度的平臺工具。對于至本來講，目前我們是在做案例庫建設以及維護。另一個庫是至本積累的真實世界數(shù)據(jù)。至本已經積累了完整的癌癥大Panel數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)包括癌癥患者發(fā)病基因層面的原因、分子層面的變化、每一次治療的情況和疾病管理過程中的信息等。目前主要有兩方面應用：一是為抗腫瘤藥物研發(fā)提供定制化解決方案，可以幫助到新藥研發(fā)；二是聚焦癌癥患者診療的全程數(shù)字化，能夠覆蓋癌癥診療產業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)。

Yi：數(shù)據(jù)顯示美國晚期癌癥病人被建議做NGS癌癥伴隨診斷檢測的比例達到23.5%，中國是6.4%。NGS在中國滲透率不高的原因是什么？

L：其實NGS在過去幾年一直呈現(xiàn)高速發(fā)展的勢頭，畢竟它在2014年、2015年才開始逐漸在技術上獲得認定，2016年獲得臨床認可。所以新技術在臨床診療干預的技術落地過程中，滲透率會有從低到高的爬升過程。靜態(tài)來看，它的占比非常低，但是動態(tài)來看，未來它會在腫瘤檢測中占據(jù)非常重要的位置。NGS技術在中國未來的癌癥治療領域要獲得更加良性快速和持久的增長，需要幾個前提：第一是技術的成熟度要受到行業(yè)內專家的普遍認可；第二是政策落地以及相應行業(yè)標準的細化，這樣可以為技術落地，以及在醫(yī)院范圍內的推廣保駕護航；第三個也是非常重要的因素，那就是保險問題，如何與商保合作?，F(xiàn)在市面上也有越來越多這樣的嘗試，邏輯是這樣——首先患者做檢測，檢測完醫(yī)生會指導患者的用藥，部分藥物是商保覆蓋的。這里面就存在兩段服務，第一段是檢測，第二段是用藥。我們相信在未來的逐步嘗試中，它會成為一個相對比較成熟的商業(yè)模式。

Yi：至本還做了一個互聯(lián)網醫(yī)院，它在整個公司生態(tài)里扮演什么樣的角色？

L：我們的互聯(lián)網醫(yī)院簡單來說背負的是兩個責任，一個是運用更現(xiàn)代化的工具和手段幫助醫(yī)生做診療；第二個是幫助醫(yī)生做患者的全程管理。從最開始的病史病理，到分子檢測、治療方案的制定、臨床入組、預后隨訪以及保險支付，都可以用我們的數(shù)據(jù)結構和業(yè)務鏈來對患者做檔案管理；第三是我們也開發(fā)了一些很有意思的AI工具，就像我們前陣子剛發(fā)布的CUP AI，它是一個針對原發(fā)灶不明腫瘤的預測工具，目前支持24種常見腫瘤。比如說，某位患者有一個腫瘤出現(xiàn)在肺部，但它原發(fā)灶可能并不是肺癌。我們推出的模型可以結合基因檢測和人工智能技術，從原發(fā)判斷到底屬于什么癌癥。我們會持續(xù)不斷地開發(fā)這樣的小工具提供給醫(yī)生。

Yi：要真正實現(xiàn)基因組指導治療以及精準醫(yī)療，最大的難點在哪里？

L：其實人體對宏觀的探索要遠遠快于對人體微觀世界的探索。我們的交通工具已經登上火星，但我們對人體的探索才剛剛開始——我們的基因組、我們的細胞、我們的蛋白質組學等等。未來會有大量的信息釋放出來，結合不同的數(shù)據(jù)可以建模做分析，從而推導或者匯編出對臨床診療有價值的信息，這是一個不斷累積的過程，畢竟我們現(xiàn)在還在做測量基因信息的工作。因此，最大的難點還是如何探索基因組學里的更多數(shù)據(jù)，然后挖掘數(shù)據(jù)的關聯(lián)性，包括疾病跟人體生物信息的關聯(lián)、藥物之間的關聯(lián)等等。這是一個持續(xù)性的過程，未來依然有很長一段路要走。