基因并不代表生命的终点,但是起点

更新时间:2017-08-07 17:57:48点击:2480 专家资讯

现在“读基因”这件事可以有很多的具体应用,我可以随便举例三个场景

第一个应用是出生缺陷,如果我生下来时,基因就有毛病,往下运行,运行不下去了,就是一个BUG。现在我们都知道,已经可以做产前筛查,不需要等到孩子出生以后再做基因检测,可以在妈妈肚子里,通过测孕妇的血,知道孩子的单基因遗传病情况,这叫出生缺陷。

第二个是预防疾病,比如说肿瘤、免疫缺陷等都可以直接用数字化的方式很简单地预测出来。

第三个是个性化用药,比如说几乎每一种药物所有的研发都是针对于不同的基因来的,一个肿瘤的发生,是因为基因发生了突变,到底是哪一个基因发生了突变,这个基因有没有相对应的药物?这样就搭起关系,所以我们可以看到,现在所谓肿瘤的个性化治疗,是在基因的发展领域里面非常厉害的研究方向。

所以直接通过基因检测,通过对基因、生命、学习程序的解读可以得出以上直接的应用。但是基因本身并不能代表所有的事情,我举一个简单的例子,中国30年前糖尿病发生率只有0.67%,但现在是11%,糖尿病前期患病率还有14%,就是接近25%。中国现在成年人里面,1/4的成年人,要么得了糖尿病,要么即将得糖尿病。
其实我们这个人种从一万年前从非洲走出来到现在,基本DNA没有发生太大变化,大家都是为了(适应)饥饿而被设计的这套DNA。其实我们人吃饱这个事儿,尤其对于中国人,吃饱这个事儿是近30年的事儿,

基因并不代表生命的终点

但仅仅在30年的时间里,在只有一代人的时间里,我们的基因不会发生这么大的改变,是什么东西变了呢?饮食发生了变化,生活方式发生了变化,环境发生了变化,所有的这些变化都导致我们现在看到的很多慢性疾病的比例上升,但是你的基因没有变。



比如说雾霾,北京的雾霾,在同样基因的情况下,我跑到北京来生活,我的基因受到强大的压力,在这个压力下,肺病、肺癌、冠心病的比例会有不同程度的上升。



如果所有的东西以一张图表来表示的话,纵轴是指每种病的得病率,横轴是你的生命周期。基因代表什么呢?基因代表的是一个固定的风险概率,是一个起点。比如说我生下来的时候,可能我的二型糖尿病的得病概率比另外一个人高20%,这是概率起点,生命程序带来的东西,我对于不同的疾病会有不同的风险概率的起点,但是它并不代表终点。

在你的人生旅程当中,你每天做的所有的决策,都会让这个概率高或者低,我今天吃多一点,吃胖一点,可能得糖尿病的概率高了一点;我今天又健康生活了一点,身体就又好了一点;我今天倒时差了,工作压力又大了,身体可能又不好一点……所以你生命当中的每一个选择,都让你针对不同疾病的患病概率有不同层次的升高或降低。

如果是这样,你每天会面临很多选择,导致这种疾病风险高或低的选择。你能不能知道,哪一种选择是正确的,哪一种选择是你希望的,哪一种选择能够让你的值变来变去?这就是现在生命科学研究的核心,它的核心是了解你的身体。







双胞胎,尤其是同卵双生的双胞胎,他们的基因几乎是一样的,只有非常小的差异。但你会看到,即使是基因完全一样的双胞胎,在成年之后都可以变得很不一样,一个很胖,一个很瘦。为什么在同样基因的情况下,会形成完全不同的结果呢?




定制你的“长寿药丸”

我们怎么管理我们的健康?刚才说三个基本假设,我们准备怎么做?大家说人的最大理论寿命是150岁,什么人可以活到这么久?理论上是这样,为什么我们每个人做不到?第一由于程序出错误,遗传上面有缺陷,一般有单一遗传性疾病,20岁之前很多人就消亡了。第二是程序的变异,现在说大部分人死于肿瘤,其实从一定程度来说,死于癌症是我们的幸福。

因为上个世纪人的平均寿命是35岁,抗生素把人的寿命从35岁拉到70岁,抗生素解决很多问题。以前的人都是死于病毒和细菌,这个时代我们有机会死于癌症,其实还是很幸福的。因为活到那个时候才发现抗体和免疫支撑不住,所以四五十岁开始发生病变。那么程序又和环境相互作用,这个是不是最佳的运行准备?这个需要我们管理。所以我们需要做什么?不要等到已经生病了才做这个事情。

我们知道了这些东西,其实如果生命可以被数字化,我们知道数字化以后我们如何运用和改变?这是我们要解决的问题。生命数字化的技术有很多,比如基因测序的技术,这个世纪刚开始的时候解决的问题,现在云计算、量化技术这些东西有可能解决这些问题,比如蛋白、代谢这些数字化的过程,还在不断的解读过程里。

个体的解决方案要基于一个人对自身的了解之上,于是我们开始了一个计划,我们把所有能够让人更健康、更长寿、更美丽的方法都尝试了一遍,我们做了一个大的计划,对自己提出很多问题:如果我想活到120岁,想每天吃一颗长寿药丸,那么药丸里面应该有什么?

比如低剂量的二甲双胍据说可以让我长寿;阿司匹林可以让我长寿;还有端粒酶的长度可以让我长寿,所有的东西都可以试,但我很肯定,这些东西一定不会对每个人都有效。我们首先应该描述自己此时此刻的身体年龄,比如我41岁,但我的身体是不是41岁我并不知道,身体年龄是可以被精准描述的,可以通过很多标志物阐述出来。于是,我可以开始做干预,吃长寿药丸、运动,做完干预之后再来看我的身体现在多少岁。经过不同的迭代我会发现最适合我的长寿药丸是什么。所有的一切都基于我刚才讲的大数据、人工智能的方法。


生命可以被数字化

大家知道DNA测序,上个世纪三大工程,一个是原子弹,一个是登月,一个是基因组测序,而且是最后一个完成的计划。但是完成这个计划的时候,大家以为解决了人类的天书,但光有基因组还是不够,后面代谢组、微生物组、转录组、表型组、暴露组这些都在发展过程中,在这些组学的基础加上生物影像的技术,生化指标的技术,而且这些指标我们做的是实时性的,不是诊断级别,因为实时监控级别的数据,才有更多的价值。所以这样一个生命数字化的过程,这个数字化量多大,大概是4个TB到10个TB左右。

刚才讲了,其实智能化的过程里面从Watson、微软、阿尔法围棋也好,大家都在探索用机器,用深度学习怎么解决这些问题?阿尔法围棋对我的触动还是很大,我当时预测4:1,认为机器会侥幸赢一局,但是没想到阿尔法围棋已经进步这么快。更重要的就是“Master”,它不是按照人类的定式来下围棋,现在“Master”已经脱开了人类下围棋的路径,这个对于我们是一个很大的触动。

现在最前沿的科技诊断可能和基因组结合起来,但是基因(检测)又单独不够,要和基因的表达、蛋白组结合起来,跟代谢组结合起来。

这里面还有肠道微生物,这是更复杂的基因组,每个人的肠道有2000种细菌,每个细菌都有自己的DNA,它怎么影响你?是不是影响你的蛋白和血糖。所以只有这样数据贯穿起来,才可能找到诊断或者健康管理的依据,这个过程不只是根据一个点去判断,而且一个点只是一个时间的表达,也不是长期的监控。所以生命的智能化是一个很重要的过程。

数字化以后,我们可以做精准的美容、精准的运动、精准的健康和精准的营养。做一个精准辟谷。辟谷这个项目做精准了怎么做?怎么保障安全,让每个人都能够体会到,你说七天不吃饭是很恐怖的事情,但是不是七天不吃也可以?还有人说七天是不是不够?所以我们做很多调整,哪些人可以辟谷哪些人不可以做。我希望用81天的时间,中间有七天来管理你,我前面有检测,中间会有检测,最后是干预服务。这样才能把你的健康管理的起点放在这样一个项目上,开始体验到怎么样管理你自己的健康。

这就是很有意思的一个发现,因为你这个DNA的设定是为了饥饿而设计,但是我们过分的去吃,偶尔管不住嘴,迈不开腿就生病了。所以糖比脂肪更对健康有害处,我们怎么管理糖?当然还有很多有意思的发现,未来我们在数据量增大的前提下,我们还会继续做。