医药学上的匹配

科技巨头们正在健康研究领域发力，希望他们能完成制药公司在过去一个世纪里一直在努力做的事情——治愈疾病。今年9月，脸书创始人马克·扎克伯格和微软分别宣布了利用计算机科学帮助对抗疾病的意图。他们加入了越来越多的其他大型科技公司的行列，包括谷歌和IBM，所有这些公司都在竞争将计算机技术应用于复杂的生物学世界。

他们的目标是崇高的。例如，扎克伯格和他的妻子普莉希拉·陈(Priscilla Chan)希望通过新成立的非营利组织陈-扎克伯格生物中心(Chan Zuckerberg Biohub)在本世纪末治愈、预防或控制所有疾病。微软研究实验室的目标是在10年内用电脑“解决”癌症问题。谷歌Life Sciences已更名为Verily，计划分析健康数据并提供更多见解，以加速个性化医疗保健和预防。谷歌的独立生物技术研发公司Calico正在使用先进技术探索衰老过程。与此同时，IBM的沃森健康(Watson Health)正在处理海量健康数据，为癌症患者提供个性化治疗。

生物信息学和计算生物学这两个相对较新的学科——计算机技术应用于生物学——突然间进入了医学研究的前景。它们允许公司收集、存储、整合和分析大量健康数据，以揭示关于健康和疾病的新观点。传统上，健康研究是关于烧杯、试管和显微镜的，而现在，它越来越多地涉及计算机、大数据、算法、人工智能和机器学习。数字医疗顾问加里·蒙克(Gary Monk)说:“对抗疾病一直是技术性的，但比特和字节现在与分子和受体一样重要。”

对这些科技公司来说，用计算机解决疾病是有意义的。例如，微软认为用于计算机编程的方法可以用于生物学编程，在生物学中，癌症和疾病就像计算机病毒一样，可以被“调试”，细胞可以重新编程。虽然对许多化学家和生物学家来说，这听起来像是无知的炒作，但在夸张的标题背后有更务实的项目。例如，微软也在应用机器学习对研究数据进行分类，以个性化癌症治疗，并使用算法建立更好的癌症发展模型，并找到治疗方案。

计算机不能治疗疾病，但它们是必不可少的

这一转变反映了一个更大的趋势，即众多科技和设备公司正在进入医疗保健领域，为智能手机提供可穿戴设备和附件等产品。关注健康和老龄化人口有明显的金钱回报——谷歌的首席财务官Ruth Porat在最近的收益电话会议上指出，生命科学是该公司“长期收入来源”的一个领域。风险投资公司Amadeus capital Partners的早期基金分析师阿米莉亚•阿玛尔(Amelia Armour)也认为，这方面的机会和市场巨大，规模可达数十亿美元。他说，只要在这个市场中占一小部分份额，投资者就能获得可观的回报，这就是我们被吸引的原因。

预防胜于治疗

这一举措背后还有更深层次的理念，即着眼于疾病的治疗和预防。扎克伯格和陈冯富珍的慈善努力也起到了作用，在Biohub的宣布会上，扎克伯格说，人们花在治疗病人上的钱是用于预防疾病的钱的50倍，他补充说，这种研究心态需要改变。“激励马克(扎克伯格)的是，他敏锐地意识到，要推动生物科学向前发展，就需要大数据分析和机器学习等工具。加州大学伯克利分校的生物化学家、霍华德·休斯医学研究所前主席、生物中心咨询委员会成员罗伯特·特吉安说:“他们意识到医学领域仍然相当原始，他们想让这个领域变得更好——毕竟，他们的愿景是显著提高他们新女儿马克西玛的生活质量和寿命。”

前提是计算机——以及科技公司——可以解决许多困扰疾病研究和药物开发的问题。例如，IBM沃森健康(Watson Health)部门生命科学副总裁劳伦•奥唐纳(Lauren O’donnell)就指出了在临床试验中寻找和招募患者方面存在的问题。这里的技术，如沃森临床试验匹配，可以快速完成患者与临床试验匹配的数据密集型过程，并为医生提供这些信息。她还强调了昂贵而低效的药物开发过程，其中有大量的非结构化数据，传统上都是人工审查的。“我们希望帮助研究人员加快发现数据中的新模式和联系的能力，更快地根据关键见解采取行动，并快速确定新的药物靶点或现有药物的新适应症。生命科学公司正在意识到科技对他们工作方式的影响。”

这种技术包括机器学习、计算机模拟、算法和云计算的处理能力等技术。将此应用于生物学，使研究人员能够发现药物和疾病之间的新联系或以前隐藏的模式，生成分析和形成预测的疾病模型，比较患者和健康模型和疾病模型，将数据集与现实世界的证据结合起来，以阐明新的疾病关系，建立哪种药物在治疗疾病方面最有效的模型，并发现新的疾病见解和可能的生物标志物和药物靶点。这种方法被吹捧的好处是，与更传统的实验室发现途径相比，发现速度更快、成本更低。

数据山

这一切都归结于数据。基因组、蛋白质组学、代谢数据、临床试验数据、成像数据、电子健康记录和可穿戴设备、自我跟踪数据，更不用说谷歌搜索数据、信用历史、地理位置和人群行为信息。“数据集太大了——我们说的是tb级的，”Tjian说。坐在办公桌前的人无法分析这些数据。但这正是这些科技公司所擅长的。“他们有能力以成本和时间效率高的方式获取、管理、分类、整合和分析数据。”蒙克补充说:“传统的医疗保健和制药公司自己无法做到这一点。他们没有专业知识、人才或组织商业模式结构。大多数(如果不是全部的话)科技公司都将大数据视为机遇。”

微软科学家最近的一项研究显示了将计算机科学应用于生物学的创新性。他们在微软的搜索引擎必应(Bing)上查看了数百万条与最近胰腺癌诊断相关的匿名搜索，然后跟踪数字足迹，找出可能与早期疾病症状相关的搜索。科学家们声称，尽管不完美，但他们可以根据早期搜索活动预测5-15%的诊断。类似地，IBM的沃森分析了2300万篇科学文献摘要，找到了7万篇关于癌症蛋白p53的文章。通过利用超级计算机的能力，六种影响p53活性的潜在蛋白质被确定为新研究的目标。这个过程花了几个星期;通常发现目标蛋白的平均速度是每年一个。

我们将迎来许多令人兴奋的发展，这些发展将改变医疗保健、社会和行业

除了创造力、技术和计算机知识，以及处理大数据的能力之外，科技巨头也处于进入生命科学的有利地位，因为他们有大量的资金储备来资助新的研究。从文化上讲，与制药业和学术界的同行相比，它们通常允许研究人员有更多的自由来进行颠覆性的研究。初创科技公司Healx的首席执行长蒂姆•吉利亚姆斯(Tim Guilliams)说:“我们坚信，生物学和计算机科学的相互作用将改变我们进行药物研发的方式，并将推动精准医疗议程。”Healx利用计算机科学开发已获许可的药物，并探索它们作为罕见疾病治疗药物的潜力。

不仅仅是炒作?

但这听起来是不是好得令人难以置信?这些科技巨头真的能治愈疾病吗?Tjian也认为，关于计算生物学的言论被过度炒作了。他说，电脑不会取代我们必须做的所有其他事情。“我们不会再用动物(作为研究模型);这只是炒作。但他指出，计算工具将越来越多地使用，这将迫使生物学和计算机科学的两种文化结合起来。他说:“计算机科学是我们可以使用的众多工具之一。”这不会解决我们所有的问题，但会很有帮助。

IBM的奥唐纳对此表示赞同。“技术有很多希望，但它永远不会取代病人护理和治疗疾病的人。”相反，技术是为了增强和加强临床医生和研究人员的工作。伯明翰大学(University of Birmingham)计算生物学中心(Centre for Computational Biology)主任让-巴蒂斯特·卡齐尔(Jean-Baptiste Cazier)用另一种方式说:“计算机不能治愈疾病，但它们是治愈疾病的必要条件。”

从这个意义上说，科技巨头在分享他们的知识和技能方面扮演着明确的角色。都柏林大学学院爱尔兰系统生物学主任Walter Kolch认为，科技公司可能是未来药物研发公司的“有力竞争者”。然而，他认为它们的主要影响可能是药物的再利用、临床试验招募以及通过改变生活方式和监测来预防疾病。英国制药工业协会(Association of British Pharmaceutical Industry)健康数据和结果负责人沙希德·哈尼夫(Shahid Hanif)认为，制药公司仍将是药物发现和开发的关键参与者，但他补充说，科技公司“为合作和相互学习提供了一个很好的机会，以加速药物开发的进程”。

变化当然正在发生。未来药物的发现和开发方式将会有所不同。吉利亚姆斯预测，随之而来的是新的商业模式，甚至是新型制药公司的出现。这是两个相互冲突的领域——该领域将继续发展，Cazier补充说，更多的科技公司将进入健康领域。科尔奇说:“我们将迎来许多令人兴奋的发展，这些发展将改变医疗保健、社会和行业。”

但科技公司在抗击疾病方面的努力会成功吗?只有时间会告诉我们答案。“它们不会解决所有问题，也不会消除所有疾病，但它们会产生非常、非常大的影响，”纪健说。