21世纪经济报道记者 季媛媛 上海报道 自本世纪初美、英、日、法、德、中等6国科学家共同协作完成人类基因组计划以来，以发达国家为代表的全球主要经济体持续加大对大规模人群队列研究的投入和支持。与此同时，过去25年间基因测序技术的高速发展以及与大数据科学的交叉应用，使大规模生物信息数据分析研究成为可能。
英国生物样本库（UK Biobank，UKB）作为全球启动最早、规模最大、样本最全、开放程度最高的“典型范本”，共收集了来自50万名年龄在40到69岁之间的英国人的健康数据，共有约1,500万份生物样本，意味着每1,000名英国人中就有7人参与其中，且平均每名参与者对应30份样本。
UKB集合了来自政府资助、科研机构和产业基金等各方的力量，真正实现了大规模公众支持、样本深度分析、数据共享、成功对接医学研发的研究目标。UKB特有的开放性，为科学家与研究人员提供了独特的价值――既能提供数据来指导实践，又能促成新的病因学见解，使得科研“大数据”被不断刷新。因此，各种机构能够广泛加入，形成合力，使得生物样本库可持续“运转”，从而充分发挥它的健康影响力。
UKB的成功对中国队列研究有怎样的借鉴意义？如何确保此类研究为未来工作铺平道路？对此，英国剑桥大学Emanuele Di Angelantonio教授在2023队列研究及精准医学转化学术论坛暨第三届因美纳NGS大会上针对上述热点话题向21世纪经济报道记者一一进行了解答。
问：您在精准医学和队列研究领域拥有长达十年的丰富经验，能否与我们的中国大众分享一下您参与的队列研究的一些主要发现和经验？
Emanuele Di Angelantonio：在做队列研究的时候，找到了相关病因之后，相关药企会基于药物结果进行研究和开发，有两个例子。一是，病因是胆固醇的药物，基于这个病因之后，知道了胆固醇对脑卒中的影响，我们能更好的研发一些相关药物；二是，我们还会建立一些模型，这些模型可以更好的预测某一些疾病它的风险因素，在知道了一些疾病风险因素之后，我们可以根据相关的数据来更好地了解什么样的治疗方式是更有针对性、更精准。
对于药企而言，药物研发的全流程其实非常复杂。对于队列研究而言，可能会在这个药企的研究之初或药物研发之后，对它相应的副作用等会产生一定影响。在过去10年到20年，很多药企会依赖一些基因信息来去选择药物做这个靶点的选择，以及生物管道或者生物路径的选择。我们也可以看到，除了队列研究在最初会做靶点深入路径选择，药企在整个之后在药物研发过程当中，会经历研发以及临床试验等等相应的环节。此外，队列研究可能会在药物已经生产之后，对它的副作用更加了解，或者通过基因组学来确定哪些人群是更需要这样药物，或者这样的药物会对哪些人群的治疗起到辅助和支持作用。
问：英国剑桥大学在队列研究是走在前端的，与国外相较，中国队列研究还存在哪些挑战？通过国际之间的交流，有哪些经验可以分享给中国的研究者？
Emanuele Di Angelantonio：其实我可以看到，中国的队列研究已经做了很多工作而且目前已经在不断的发展了，中国的队列研究已经很成功了。说到“挑战”，我觉得中国要提升规模，同时提升多样性。中国是一个地大物博的国家，中国有非常好的队列研究，我希望，在开放性或者是对于数据共享这方面，也可以做进一步完善，我们也希望中国数据或者中国队列研究能够和其他一些国家样本库共同一起来做一些分析，这可能是未来队列研究的发展趋势。
问：所有的研究都是基于数据运营，国外是否可以公开使用数据？在数据应用层面，能够给中国带来借鉴经验？
Emanuele Di Angelantonio：数据的可及性对研究人员研究其实非常重要。对于我们数据可及性，根据不同的生物样本的模型，可能不同的模型有不同的数据的管理方式。比如我之前所在英国生物样本库（UK Biobank，UKB），其实是一个开放的平台，对所有研究者的机构都开放。
英国生物样本库来说是非常好的模型，由英国政府所发起并建立，正是由于它的开放性。不管是对研究者而言，还是对于产业界的人士而已，开放的数据库和开放的队列研究都是非常重要。其实我也希望未来大部分的队列研究都能够实现这样一个开放的性质，这样对我们来说具有变革性，我希望在未来的十年到二十年这个会是所有队列研究的方向。
我们知道在使用这些数据的时候，其实可能会存在一些隐患因素。安全性、合理使用以及数据的隐私性，都需要更好地管理，所以我们现在的一些技术能实现“在‘开放’的同时，要求遵循‘合理’使用”的原则。
问：根据您此前发布的研究报告，平均而言，超重的人实际寿命会比预期寿命缩短约1年，而中度肥胖的人实际寿命会比预期寿命缩短约3年。如何解读这一研究？针对这一研究结果您有怎样的建议？
Emanuele Di Angelantonio：这个研究其实解决了一个非常热议的争论性问题，肥胖对人的寿命影响以及疾病风险的影响。这个研究是基于500多家机构提供的239份的队列研究的数据来写成/进行的。最终的结果也确实是证明，肥胖其实是会增加我们疾病风险，同时会对我们寿命造成一定的影响。其实我们也可以看到现在社会有非常多的肥胖的人群，而且，这个数量也在不断的增加，对于整个社会的经济的压力或者是社会的健康压力都是一大挑战。
我们也可以看到，针对减重研究有许多最新的临床进展，也有许多医药企业也在做一些相关的减重药物或者减肥药物的研发。例如，目前包括GLP-1抑制剂在内的疗法对肥胖人群减重带来的益处，我们也可以看到肥胖人群通过药物或者其他方式来调整体重或者是减少体重，的确会降低心血管疾病的发病风险，这一点也是非常重要。
问：您是否会与中国的科学界或机构寻求合作？您认为国际合作在队列研究领域有多重要？科学界如何合作才能确保这些工作最终造福全世界人民？
Emanuele Di Angelantonio：对于是否愿意同中国的学界和机构寻求合作，我的答案是肯定的。不管是对于我个人还是我所在的机构，我们都是希望能够加强国际合作，与各大队列研究团队相互合作。合作的方向有两个部分，一是怎样去设计队列研究，或者是整个框架的搭建；二是在我们获得相关数据之后，怎么样更好的去使用数据来做一些联合分析。
对于一个队列研究来说，我们需要更系统化，并同时在一开始要制定非常明确的规则。此外，在做队列研究的时候要让更多参与方可以了解到队列研究的目标，包括社区、队列研究的发起人、队列研究相关利益者这些是非常重要。队列研究时间周期比较长，队列研究其实就像红酒一样越醇越香，一开始设计或者是进行队列研究的时候，就让利益相关者意识到，队列研究者需要一个非常漫长的过程，如果说一年就完成这个肯定是一个失败的队列研究。对于英国生物样本库来说，在2006年到2009年都是筹备时间，到现在我们才收获到成果，队列研究是需要做到一个打持久战的心理准备，这个是相关参与者需要注意的问题。