小代君說

精準醫學概念源于美國前總統奧巴馬2015年國情咨文中的精準醫學計劃（Precision Medicine Initiative）。該計劃核心是通過分析個體的基因信息，加快從基因組層面對疾病的認識。個性化的健康信息結合技術、知識和治療方法，能夠促進臨床上準確地了解病因，實現精準的個性化用藥。總體而言，精準醫學包括對疾病風險的評估和預測、預防或干預，改善臨床診療和分析預后，基于疾病相關信息，以個性化方式解決人類面臨的醫療健康問題。

生物樣本庫又稱生物銀行（Biobank），主要是指標準化收集、處理、儲存和應用健康和疾病生物體的生物大分子、細胞、組織和器官等樣本，包括人體器官組織、全血、血漿、血清、生物體液或經處理過的生物樣本（DNA、RNA、蛋白等）以及與這些生物樣本相關的臨床、病理、治療、隨訪、知情同意等資料及其質量控制、信息管理與應用系統。

目前，精準醫療的發展成果主要集中在腫瘤領域，隨著腫瘤研究的發展，腫瘤治療的聚焦方案從針對細胞周期靶點的化療藥物，到針對基因突變的分子靶向藥物，再到針對免疫治療靶點的免疫療法，精準醫療的理念貫穿其中并逐步完善。

與此同時，生物樣本庫作為標準化采集、 處理、儲存和應用健康與疾病生物體的生物大分子、細胞、組織和器官等樣本(包括人體器官組織、全血、血漿、血清、生物體液或經處理DNA、RNA、蛋白質等) 以及與這些生物樣本相關的臨床、病理、治療、隨訪、知情同意等資料及其質量控制，信息管理與數據應用系統的綜合性建設工程，成為精準醫療發展的堅實基礎，進入快速發展的黃金時期。

精準醫療涉及個性化和標準化兩個理念的平衡，這亦是現代醫學發展的必由之路。從精準醫療所依托的基因測序技術平臺可以看出，基因測序技術標準正處于逐步完善的進程中。同樣，作為樣本資源和數據信息整合平臺的生物樣本庫也需要實施標準化和規范化建設。在生物樣本庫建設和發展初期，各區域、各級醫療單位的生物樣本庫建設工作缺乏統一的規范和標準，造成樣本質量良莠不齊、利用率低，資源共享和流通困難等問題，限制了大型多中心臨床研究的開展。

近年來，我國生物樣本庫的建設、管理等各方面工作不斷邁向標準化和規范化。為推動我國生物樣本庫標準化建設的發展，2009年中國醫藥生物技術協會組織生物樣本庫分會正式成立，并組織編寫了《中國生物樣本庫與數據庫建立指南》，于2011年出臺了《中國醫藥生物技術協會生物樣本庫標準 (試行)》。2015年，我國成立了全國生物樣本標準化技術委員會，主要負責生物樣本的采集、處理、存儲、管理、分發及相關技術、方法、產品領域國家標準的制訂和修訂工作。2019年7月，《中華人民共和國人類遺傳資源管理條例》發布，對我國人類遺傳資源采集和保藏等相關管理工作作出了明確規定。2019年8月，中國國家標準化管理委員會發布了《生物樣本庫質量和能力通用要求》，規定了生物樣本庫能力、公正性、持續運行 (含質量控制) 的通用要求，確保生物樣本和數據資料的質量。

精準醫療基于大數據建設的完善和數據挖掘解讀技術的發展，大量基因測序數據的傳輸、整合和挖掘解讀均需要高通量大數據快速分析和云計算的幫助；同時，要將數以百萬計的健康志愿者信息、臨床診療信息、基因組信息匯集儲存，傳輸到不同的云端或平臺，以實現數據分析和信息共享，均離不開信息化技術的支撐。

現代生物樣本資源庫分為 “濕庫” 和 “干庫”，作為數據資源的 “干庫” 與實體樣本資源同等重要，是生物醫學研究的基石。通過對生物樣本數據庫中組學數據與臨床資料 (病史、影像學、實驗室、病理、隨訪及生存信息等) 的整合，有助于尋找表型與基因組學之間的聯系并發現精準治療靶點。

“十三五” 規劃以來，我國實施了一系列國家政策將醫療信息化推向了快速發展的新階段，如復旦大學中山醫院設立了大數據人工智能中心，南京醫科大學設立了生物醫學工程與信息學院，實踐醫療信息化的專職管理部門和學科建設工作。

任何診斷治療方案均源于嚴格的臨床試驗證據，包括精準醫學在內的現代醫學應遵循循證醫學原則。從近年來的相關研究可以看出，大型多中心臨床研究促進了精準醫療的發展，如對惡性腫瘤靶向藥物的開發及細胞程序性死亡配體-1 ( programmed cell death-ligand 1, PD-L1) 相關免疫治療在臨床的快速進展和突破，完善的生物樣本庫建設及大型多中心臨床研究的開展發揮重要作用。

知名的大型生物樣本庫一般采用多中心聯盟形式。如BBMRI，囊括了歐洲30多個國家的200多所機構，現存樣本量超過5000萬份。此外，美國癌癥生物醫學信息網絡( Cancer Biomedical Informatics Grid，caBIG)、美國生物存儲和生物樣本研究中心 (Biorepositories and Biospecimen Research Branch，BBRB) 、加拿大腫瘤資源庫協作網 (Canadian Tumor Repository Net-work, CTRnet) 、英國生物樣本庫 (UK Biobank) 等均在國家層面自上而下進行管理，制定統一的樣本采集、存儲及資料信息化管理標準。

2015年，科技部成立了 “國家人類遺傳資源共享服務平臺”，設立北京、上海、廣州3個中心，納入數百家生物樣本庫建設單位，促進樣本資源的流通和共享。2016年，中國生物樣本庫聯盟成立，在生物樣本公開、共享、可持續發展與建設新模式等方面進行探索與實踐，促進各專病生物樣本庫之間的溝通與合作，促進多中心研究和資源共享，推進大數據的轉化研究進程，推動和提升我國在該領域內的數據共享應用。此外，北京、上海、江蘇等地多家生物樣本庫也形成了區域性的樣本庫聯盟，在標準化共享方面不斷探索新模式。

精準醫療是一項復雜的系統工程，它將組學技術、數字影像、系統生物學、信息科學、 大數據等現代科技與傳統醫療進行融合創新，形成精準醫療的體系和范式，指導醫學實踐。精準醫療所涉及的技術貫穿疾病預防、診斷、治療及生物試劑、新藥開發等整個醫療流程，包括基因測序、3D打印、造影、器官移植等高新技術，以基因測序產業鏈為例，涵蓋上游的測序儀器與試劑耗材、中游的基因測序服務和下游的生物信息學分析。作為精準醫療基礎平臺的生物樣本庫涉及多學科知識，包括樣本科學、低溫生物學、生物信息學、統計學、倫理學等，從前期實體樣本庫的選址、設計等，到運行階段樣本的采集、處理、質控、運輸、項目管理，再到后期的醫學研究成果轉化、共享規范、知識產權分配等，需融合多個基礎學科，樣本庫從業人員需不斷充實和學習多方面的知識和技能。目前，國內已有醫學院校設立了生物樣本庫專業，為生物樣本庫領域培養專業化人才。

初級階段啟動基礎設施建設，制定標準化工作流程，開展生物樣本和信息資源的采集及標準制訂工作，初步建成采集和管理生物樣本及其臨床信息的工作平臺。該階段為生物樣本庫建設的基礎階段，可完成并實現樣本資源與生物信息的“輸入”功能。組成生物樣本庫和信息庫的主要要素包括多種類型的實體樣本、生物樣本衍生物、相關倫理文件 (如知情同意書等) 以及捐獻者的臨床信息、實驗室檢測信息、組學數據等，研究人員可從多個層面開展精準醫療相關的研究和驗證，其產生的數據仍返回至樣本庫，與原有實體樣本和信息數據融合，不斷豐富和拓展生物樣本庫的內涵。

中級階段的生物樣本庫不僅作為樣本采集存儲的場所，而且還提供各類技術服務平臺，實現生物樣本資源和研究數據的轉化，如樣本存儲平臺，生物大分子提取檢測平臺，組織、細胞、分子等多水平試驗平臺，以及生物樣本下游的精細化加工和處理平臺等。根據精準醫療的研究需求，聚焦臨床重大疾病，建立生物芯片數據分析、蛋白質組數據分析、人類疾病高通量生物信息學等篩選技術體系，形成相應的生物信息數據挖掘和技術開發能力，一站式獲取所需信息和數據。該階段是生物樣本庫建設過程中的關鍵階段，是生物樣本庫從臨床樣本信息資源采集平臺轉變為精準醫療研究項目支撐服務平臺的角色轉化階段。

生物樣本庫的建設和維護需要大量投入， 合理制定生物樣本有償使用服務價值體系，用于生物樣本庫的運行和維護，是實現生物樣本資源價值屬性、保障生物樣本庫可持續發展的有效途徑。2016年，國務院印發的《 “十三五” 國家戰略性新興產業發展規劃》明確指出，應建設生物資源樣本庫、生物信息數據庫和生物資源信息一體化體系，建設具有重要產業應用價值及科研前瞻性的國家精品樣本庫和實時全景生命數據庫，搭建信息資源研究開發的基礎性支撐平臺。同時指出，依托現有生物產業基地、園區和集群，有步驟、有重點地推動若干生物經濟集群建設，促進人才、技術、資金等資源向優勢區域集中，導生物產業特色化、集聚化發展，使生物產業在促進產業轉型升級中發揮引領作用，加快構建貫穿整個創新鏈條的生物科技創新創業服務平臺。

在精準醫療的發展進程中，移動醫療和大數據技術被廣泛應用，患者的隱私保護、基因技術引發的倫理問題等隨之出現。大數據時代，個人信息價值日益得到市場及各行業領域的認可，數據信息的價值和挖掘越來越凸顯其重要性。目前，基于生物樣本庫產生的大數據在共享和權利保護方面的邊界仍未明確。與此同時，在利潤的驅使下，非法使用個人信息的事件頻繁發生，引發了隱私保護、倫理、 法律等多方面問題，阻礙了大數據應用技術的發展。對于知情同意、捐獻者隱私保護等相關問題，目前尚無統一的共識和規范，各國均未出臺較為系統、全面的法律法規。

精準醫療的研發耗資巨大，尤其是靶向藥物的研發成本高昂，為保障精準醫療尤其是精準藥物的研發有序開展，持續的經費支持是必備條件，僅依靠財政投入無法實現行業發展的可持續性，同時應通過政策支持，允許醫藥企業合法獲得相應利潤，以促進社會資本的積極參與，為精準醫療的發展注入充裕資金。目前國內生物樣本庫的運營經費主要來源于國家和省市級重大項目支持及醫院的基礎建設投入，運營過程中面臨如何進行 “自身造血” 的問題，建議拓寬經濟來源渠道，尋找適合自己的發展模式，與精準醫療領域的相關企業開展合作研發項目，實現樣本資源的價值轉化。

人類社會的發展已進入到人工智能時代，智能化技術對各行各業的發展均產生較大的影響和沖擊。在精準醫學領域，人工智能已成為創新藥物研發和精準醫療的重要發展方向。在不遠的將來，智能化診斷分析技術將對現有醫療模式帶來顛覆性改變。近年來，生物樣本庫大型自動化智能設備不斷普及，基于物聯網技術的智能化自動化樣本處理、存儲、檢測設備不斷推陳出新，生物樣本庫基礎建設的標準和規模亦不斷提高。此外，被稱為下一代生物樣本庫的 “活體” 樣本庫，利用細胞原代培養和復蘇、細胞重編程等技術，從有限的樣本量中獲取大量能夠真實反映體內生物學狀態的研究材料，突破了生物樣本庫的現有瓶頸，滿足精準醫療的更高要求，是生物樣本庫未來的發展方向，有著廣闊的發展前景。