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医疗的“精准化”是一个持续的历史,也是仍将持续的未来。但“精准医疗”作为一个投资主题,是近几年才成为现实的事情。
国内相关真正热起来应该是从2012年开始,2014年逐渐成为一个热点,最后大家形成了某种共识,从产业界到投资界,再加上医疗系统的共同推动,目前进入了一个比较快速发展的阶段。
下面谈一下我们的投资观点。
第一,作为投资人,介入一个领域的时机非常重要。关于时机,我们认为一个关键要素是基础科学研究及技术的发展水平,基础发展不够的时候,实际上真正的产业机会不会到,投资的机会也自然不会到。回顾一下过往基因测序的历程,最初基因测序的成本很高,后来下降到了一个相对合理的水平,意味着这个技术大规模的应用到临床成为一种可能,这时精准医疗才真正可能成为一个商业机会。
第二,目前关于精准医疗的投资,奥巴马在国会上的讲话给整个产业推波助澜,使其在美国上升到国家战略,不过这个领域并非已无机会,实际上正在兴起,而且持续的时间会比较长。
基因测序行业发展也相对领先,是投资的主要热点。不过,我们认为,相比简单的基因测序,更难、更具价值的金矿是大数据挖掘或分析。比如肿瘤的基因组数据,你认为读出来的信息是线性的,但实际上它可能是一个三维、交互的立体网络。数据解读会有更大的挑战,这个方向是一个我们特别看好的投资角度。
我们认为,数据本身的价值远远小于挖掘的价值,而挖掘的价值,又远远小于得出的结论或者“结论”的进一步应用价值。其实,真正的“精准”不是数据本身而是数据背后的规律。很多人一天到晚在讲大数据,却是在关注数据数量,其实数据的数量本身没有意义,就像“宝贝”被掩埋在一堆垃圾里面,没有用的数据就是垃圾,能揭示规律数据只是一部分,无用数据越多也就意味着找到有用数据的难度越大,所以一定要辩证地去看这个问题,客观地认识大数据。
基因测序属于数据获得的层面,现在随着参与者越来越多,以及技术的扩散,商业机会也被瓜分地差不多了,所以我们现在基本上不会再关注这个方向,我们的关注点在更往上游走,是因为难点在哪儿意味着机会在哪儿。
沿着这个逻辑链条往下深入,第一个投资方向是基于基因组学的智能诊断。比如说一个单基因组的病变,地中海贫血实际上就是一个单基因突变引起的疾病,而且是比较稳定的遗传疾病,规律非常简单,根本不需要什么大数据,找准一个点就可以;但是有些疾病非常复杂,可能是三个点,也有可能是基因的融合。这些“突变模式”或“突变”组合可以叫“生物标记物网络”,到这个层面就要基于大数据的分析和挖掘。
这些数据如果只让医生去解读是非常复杂的,如果对疾病的认识到足够深入时,可以设计一个人工智能的程序,就可以知道不同疾病的不同本质,这是关于精准医疗的一部分应用,这是我们对这个方向的更前沿认识。
第二个方向是精准药物开发,有些单基因变化引起的疾病可以通过基因编辑的手段修复,但是有些基因组的问题非常复杂,这就需要精准药物的开发,当前的靶向药物就属于这个范畴的初始阶段。
国内相关真正热起来应该是从2012年开始,2014年逐渐成为一个热点,最后大家形成了某种共识,从产业界到投资界,再加上医疗系统的共同推动,目前进入了一个比较快速发展的阶段。
下面谈一下我们的投资观点。
第一,作为投资人,介入一个领域的时机非常重要。关于时机,我们认为一个关键要素是基础科学研究及技术的发展水平,基础发展不够的时候,实际上真正的产业机会不会到,投资的机会也自然不会到。回顾一下过往基因测序的历程,最初基因测序的成本很高,后来下降到了一个相对合理的水平,意味着这个技术大规模的应用到临床成为一种可能,这时精准医疗才真正可能成为一个商业机会。
第二,目前关于精准医疗的投资,奥巴马在国会上的讲话给整个产业推波助澜,使其在美国上升到国家战略,不过这个领域并非已无机会,实际上正在兴起,而且持续的时间会比较长。
基因测序行业发展也相对领先,是投资的主要热点。不过,我们认为,相比简单的基因测序,更难、更具价值的金矿是大数据挖掘或分析。比如肿瘤的基因组数据,你认为读出来的信息是线性的,但实际上它可能是一个三维、交互的立体网络。数据解读会有更大的挑战,这个方向是一个我们特别看好的投资角度。
我们认为,数据本身的价值远远小于挖掘的价值,而挖掘的价值,又远远小于得出的结论或者“结论”的进一步应用价值。其实,真正的“精准”不是数据本身而是数据背后的规律。很多人一天到晚在讲大数据,却是在关注数据数量,其实数据的数量本身没有意义,就像“宝贝”被掩埋在一堆垃圾里面,没有用的数据就是垃圾,能揭示规律数据只是一部分,无用数据越多也就意味着找到有用数据的难度越大,所以一定要辩证地去看这个问题,客观地认识大数据。
基因测序属于数据获得的层面,现在随着参与者越来越多,以及技术的扩散,商业机会也被瓜分地差不多了,所以我们现在基本上不会再关注这个方向,我们的关注点在更往上游走,是因为难点在哪儿意味着机会在哪儿。
沿着这个逻辑链条往下深入,第一个投资方向是基于基因组学的智能诊断。比如说一个单基因组的病变,地中海贫血实际上就是一个单基因突变引起的疾病,而且是比较稳定的遗传疾病,规律非常简单,根本不需要什么大数据,找准一个点就可以;但是有些疾病非常复杂,可能是三个点,也有可能是基因的融合。这些“突变模式”或“突变”组合可以叫“生物标记物网络”,到这个层面就要基于大数据的分析和挖掘。
这些数据如果只让医生去解读是非常复杂的,如果对疾病的认识到足够深入时,可以设计一个人工智能的程序,就可以知道不同疾病的不同本质,这是关于精准医疗的一部分应用,这是我们对这个方向的更前沿认识。
第二个方向是精准药物开发,有些单基因变化引起的疾病可以通过基因编辑的手段修复,但是有些基因组的问题非常复杂,这就需要精准药物的开发,当前的靶向药物就属于这个范畴的初始阶段。