提供支持精准医疗，是以个体化医疗为宗旨的新型医疗模式。它考虑了个体在遗传、环境和生活方式上的差异，通过基因组、蛋白质组等生命组学技术，结合多维度的生物大数据整合，以及生物信息学算法，精确发现疾病的检测标志物和治疗靶点，最终实现对特定患者进行个体化医疗目的。随着AI技术的蓬勃发展，精准医疗也迎来新的发展动力，AI技术的应用有效提升了精准医疗的转化效率。
在精准医疗的生态系统中，医院端的临床检测应用及科研转化需求越来越活跃。这并不难理解，随着生物大数据时代的到来，临床端拥有着最为丰富、繁杂、具有档案特征的精准医疗数据。相应地，医工转化、临床实验室自建项目（LDT）等发展趋势也迫切需要将这部分资源充分利用起来。
更广泛意义上，生物信息安全、生物数据合法合规管理已成为医院端的刚性需求。2021年《生物安全法》和《数据安全法》、2022年《“十四五”生物经济发展规划》、2023年《人类遗传资源管理条例实施细则》等法规相继出台，都对生物样本、生物数据的规范、管理和备案提出了新的要求，并支持与鼓励医工转化、生物经济发展。
关键问题在于，如此大规模的生物样本数据是无序的、不充分的，无法直接应用至科研及临床。这就需要专业化、具有生物计算交叉能力的平台对生物数据进行有效管理与分析。生物技术和信息技术融合的BT-IT赛道应运而生。
北京携云启源科技有限公司（以下简称“携云启源”）以国内领先的自主生物信息AI算法研发能力和BT-IT开发能力为核心竞争力，为临床、公卫、科研客户提供了从生物样本库、临床队列管理、精准医疗数据中心到临床决策支持系统的AI驱动的精准医疗解决方案。目前已与八十余家三甲医院建设了百余项精准医疗数据基础设施和临床决策支持系统。
在医疗投资的寒冬季节中，携云启源在2022年和2023年分别完成了由伽利略资本和零以资本领投的两轮融资。如何探索BT-IT的融合赛道——生物计算？又如何寻找生物计算的商业路径？动脉网独家采访到了携云启源创始团队、CEO张鑫磊博士。
（携云启源创始团队、CEO张鑫磊博士）
2011年，张鑫磊博士毕业于中国科学院生物物理研究所生物信息专业，师从国家杰出青年基金获得者蒋太交教授，同年进入蛋白质与多肽药物实验室担任助理研究员。
2015年，蒋太交教授受聘为中国医学科学院苏州系统医学研究所研究员，张鑫磊与蒋教授联合创立了系统所孵化的首家产学研科技转化企业，专注于感染性疾病的精准诊疗。
张鑫磊介绍，“早期做科研的时候就有在生物计算领域创业的想法。我们认为生物信息比较好的应用场景还是在临床应用场景，尤其是在数据高度密集的医院端。但在最初，高通量测序数据产生的成本还很高，大部分需要科研经费来支持数据产出。医院端对于数据、样本库的认知也不全面，少有医院去做精准医疗数据资源的管理工作。多方面条件都未达到满足精准医疗人工智能的数据需求。虽然早期的创业是在感染领域的体外诊断试剂研发，但这个过程中还是积攒了创业经验和一线院方需求。”
在临床检测越来越快、越来越便宜的大趋势下，生物数据获取的成本也越来越低，更能被大众所接受。这意味着，医院端拥有了从更多样化的患者群体中收集大量数据的机会。通过将这些数据与临床诊断、药物疗效和社会经济效应相结合，进行集成分析，研究人员可以探究疾病致病机理并挖掘有效的治疗模式，进而更大幅度的指导临床诊疗及药物的研发等，有效改善疾病患者的生存质量。
在5年的经验积累和一线实践中，创始团队凝聚了包括CTO黄泽炽（FDDC2018金融算法挑战赛冠军）在内的一批志同道合的生物信息和人工智能算法专家，积累和储备了国际领先的生物信息原创算法研发能力，组成近二十名生物信息学、医学信息学方面的专家顾问团队，自主研发出面向生物医疗行业的低代码开发框架，并逐步开发多个BT-IT应用平台。
“精准医疗所要求的人工智能研究，仅有算法和算力是远远不够的。需要多种类型生命组学数据做支撑。这对于数据的数量和质量都提出了很高的要求。因此，要把握数据有效性，就要从最初的源头、从数据来源的样本管理做起。”张鑫磊谈到。
在传统的医院信息系统中，数据生成、管理与流转采取的是以临床诊疗流程为中心的设计路径。以单一患者诊疗为例，检验、诊断、用药、手术、随访等每个节点数据，以数据表格的形式流转至医院信息科，数据常常具有分散化、单一路径的特点，难以直接应用于转化医学研究。
而在携云启源以生物样本数据为中心的系统设计路径中，个体临床诊疗的数据将被自动划分为多维度、可灵活整合的数据条目---个体数据、样本数据、临床数据、日常健康数据、组学数据、公共数据等。这一设计路径下，数据以丰富的维度进行自动归类整合，形成可直接用于数据挖掘与分析的数据矩阵。从数据采集到应用的整个周期全面融入AI技术，有效提升数据质量，降低应用门槛。
此外，这一数据不受院端、科室业务变化的影响，直接流转至医院内的精准医疗转化中心、生物样本中心等，形成独立于医院临床诊疗系统的新数据体系。
基于此路径，携云启源推出了精准医疗全生命周期产品，涵盖样本、队列、实验数据管理、数据分析挖掘与应用，并为临床端提供医工转化的整体解决方案。在专病队列端，人群研究的队列需要经过科学的设计，保障必需数据的完整性；实验管理端则需要把控数据流转与质控。
具体而言，携云启源拥有数源和启氪两大产品矩阵和一大延伸端口。数源产品矩阵主要聚焦样本、队列、实验，提供包括生物样本库、专病队列管理和实验室信息管理系统。启氪产品矩阵主要包括组学数据库、专病知识库和生物信息分析系统。
据悉，两大产品矩阵共享通用的底层低代码框架，可以实现无缝的耦合衔接。在实际的部署落地过程中，产品经理根据客户需求现场进行个性化配置，灵活适应多种业务场景。
结合公共组学数据储备、专病知识库、自研的低代码开发框架，携云启源已建成一套成熟的生物信息算法集成平台，并积累了成熟的BI-IT开发实践能力，为八十余家三甲医院打造了超百项精准医疗数据新基建，全面支撑临床检测标志物发现、药物靶点发现、数字诊疗等。
“在和院端客户、IT大厂的合作交流中，我们其实发现，医疗端产品最重要的关注点还是在于产品设计是不是符合临床或科研最切实的需求、是不是具有与临床专业的高度契合。”张鑫磊坦言，“在携云启源，我们就是把事情做实，踏踏实实积累了多年的生物计算研发能力，培养了一批BT-IT融合的工程师团队，再加上近年来服务的众多顶级临床医疗机构，逐步在多个专病领域建立起实实在在的壁垒。”
2022年以来，携云启源已参与并完成了科技部三项精准医疗信息化项目。与北京协和医院、解放军总医院、中日友好医院、北京儿童医院共建了包括生殖衰老、血栓栓塞、过敏与自身免疫疾病、儿童自闭症在内的多项重点专科专病样本库和数据库。并打造跨区域多中心的样本与数据资源联盟，联盟成员超百家。
张鑫磊说，“我们在探索多个跨区域、多中心专病样本数据体系的共建中，找到了一条共同建设、共同维护与共同运营的合作模式。例如我们已经与一些医院合作方共同申请了新标志物的专利，以一定比例共享知识产权权益。目前也在共同推进一些专利的授权使用。这也是我们希望建立的一个数据驱动的医工转化生态。”
采访中，张鑫磊多次提到了“综合市场”概念——携云启源基于对生物样本资源的数字化、智能化的管理，结合多种类型的生命组学数据，并利用丰富的生物算法集成平台和AI技术，实现在精准医疗、智慧疾控和BT-IT大科学计算设施等多个商业场景的精准落地。
因此，携云启源的客户清单中自然也涵盖了需要精准医疗数据基建与管理、医工转化的医院客户，需要生物计算基础设施的科研客户，需要精准医疗数据资源衍生服务的药械研发企业，需要对新发突发传染病进行检测、监测和预警的公共卫生客户。
2023年，携云启源中标“慧眼”工程的蛋白质组信息分析平台的系统开发项目；顺利揭盲与扬子江药业的一款药物治疗机制研究；上线新冠等多种新发传染病的监控平台。这一系列的工作，就是精准医疗信息化的综合市场需求。
“围绕多组学数据、生物样本数据，精准医疗信息化的延伸到的市场空间非常广泛。政府端主导的生物计算大设施建设、国家支持的高水平疾控建设等等都是传统医疗信息化忽略的领域。当然，归根结底是因为我们进入了成本低廉、获取便利的数据密集型大模型时代。”
携云起源即将推出的基于大模型的精准医学数据分析平台将大大降低生物信息分析和精准医疗应用的门槛，可以实现根据用户的问题和数据自动从海量的分析工具和数据库中找到合适的工具和数据完成分析或给出建议。
谈到展望，张鑫磊将扩大市场规模、建设扎实的数据基础定为携云启源的近期目标，“我们已经寻找到一条BT-IT的有效商业路径。接下来就是让数据积累逐步走上一层层台阶，为长期的数据变现夯实根基，逐步建立起数据驱动的医工转化生态。”
专病样本联盟、医工转化、生态建设，都是携云启源为潜在的长尾增长蓄力。而在另一层面，建设中国自有的生物信息库、生物样本库已成为生物安全领域的“国计民生”。近日，美国出台《关于防止关注国家获取美国公民大量敏感个人数据和美国政府相关数据的行政命令》，或将限制中国研究人员访问美方公开数据库和知识库；限制英伟达向中国出口人工智能芯片；限制中国公司利用使用美国云计算厂商的服务来训练AI大模型等。
时代正在催促着中国建立起生物计算基建与精准医疗生态。医疗企业与从业者则是搭建、培育起生态的颗颗螺丝。
为加速数据驱动的医工转化研究范式的有效落地，2024年4月11日—13日，携云启源两度承办的生物信息与转化医学大会将于北京怀柔雁栖湖召开。此次大会以“人工智能时代的转化医学”为主题，将深度探讨人工智能技术在转化医学领域的最新进展和发展趋势，促进科研单位、临床医院、生物医药企业及地方政府间的有效联动，为产业创新发展注入新的动力。
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