中(zhōng)山(shān)三院《新(xīn)医(yī)學(xué)》| 养细胞、养老鼠、养数据：新(xīn)时代医(yī)學(xué)科(kē)研的“三重奏”

在大数据和人工(gōng)智能(néng)时代，医(yī)學(xué)科(kē)學(xué)的发展日新(xīn)月异，充满无限可(kě)能(néng)。随着技(jì )术的不断进步，医(yī)學(xué)研究将更加高效、精(jīng)准和个性化。“养细胞”“养老鼠”和“养数据”共同构成了医(yī)學(xué)科(kē)研的“三重奏”。如何促进传统实验方法与现代数据技(jì )术的结合，奏出和谐的乐章？目前看来，解决之道在于建立跨學(xué)科(kē)协作(zuò)平台，整合实验生物(wù)學(xué)与数据科(kē)學(xué)团队，同时推动医(yī)學(xué)教育课程改革，培养兼具(jù)“湿实验”与“干实验”能(néng)力的复合型人才，為(wèi)医(yī)學(xué)研究开辟了新(xīn)的道路，為(wèi)人类健康带来更多(duō)福祉。

在医(yī)學(xué)研究的历史長(cháng)河中(zhōng)，基础研究与临床实践始终是推动医(yī)學(xué)进步的两大核心动力。传统模式下，医(yī)學(xué)科(kē)研的主要形式是在实验室中(zhōng)培养各种类型的组织细胞/细胞株（系），以及实验动物(wù)，俗称“养细胞”和“养老鼠”，通过实验模型探索疾病机制、验证药物(wù)效果。然而，随着大数据和人工(gōng)智能(néng)技(jì )术的飞速发展，医(yī)學(xué)研究的模式正在发生深刻变革。特别是近期生成式人工(gōng)智能(néng)大模型（如ChatGPT、DeepSeek等）的出现，為(wèi)医(yī)學(xué)研究提供了全新(xīn)的工(gōng)具(jù)和视角。在这一背景下，“养数据”逐渐成為(wèi)医(yī)學(xué)科(kē)研的重要组成部分(fēn)，与“养细胞”和“养老鼠”共同构成了现代医(yī)學(xué)研究的“三重奏”。

1  传统科(kē)研模式：养细胞与养老鼠

1.1 养细胞：微观世界的探索

“养细胞”是基础医(yī)學(xué)研究的基石。通过體(tǐ)外培养细胞，研究人员可(kě)以模拟生物(wù)體(tǐ)内的环境，研究细胞生長(cháng)、分(fēn)化、凋亡等基本生命过程，这一过程為(wèi)我们理(lǐ)解生命现象和发病机制提供了重要的实验基础。例如，癌症研究中(zhōng)的细胞系实验可(kě)以帮助科(kē)學(xué)家理(lǐ)解肿瘤细胞的增殖和转移机制，并為(wèi)药物(wù)筛选提供平台。然而，“养细胞”的研究模式也存在局限性。首先，體(tǐ)外培养的细胞无法完全模拟人體(tǐ)内复杂的微环境；其次，细胞实验的结果往往需要进一步在动物(wù)模型中(zhōng)进行验证，才能(néng)推断其在人體(tǐ)中(zhōng)的实际效果。

1.2 养老鼠：从实验室到临床的桥梁

实验动物(wù)是生命科(kē)學(xué)研究中(zhōng)必备的“动物(wù)、设备、信息和试剂”四大要素之一，生命科(kē)學(xué)领域的科(kē)研、教學(xué)、生产(chǎn)等都离不开实验动物(wù)。近代以来，通过生物(wù)學(xué)方法，将一些需要研究的生理(lǐ)或病理(lǐ)相对稳定地显现在标准化的实验动物(wù)身上，这些标准化的实验动物(wù)就称之為(wèi)模式动物(wù)。小(xiǎo)鼠模型因其基因组与人类高度相似、繁殖周期短、成本相对较低等优势，成為(wèi)医(yī)學(xué)研究中(zhōng)最常用(yòng)的动物(wù)模型。通过基因编辑技(jì )术，研究人员可(kě)以构建特定疾病的小(xiǎo)鼠模型，用(yòng)于研究疾病机制、评估药物(wù)疗效和安(ān)全性。“养老鼠”是连接基础研究与临床实践的重要环节。尽管如此，动物(wù)实验也存在伦理(lǐ)争议和物(wù)种差异问题。小(xiǎo)鼠与人类在生理(lǐ)结构和代謝(xiè)机制上的差异，可(kě)能(néng)导致实验结果无法直接应用(yòng)于临床。

1.3 传统模式的局限性

“养细胞”和“养老鼠”的研究模式虽然在医(yī)學(xué)发展中(zhōng)发挥了重要作(zuò)用(yòng)，但其局限性也日益凸显。首先，这两种模式的研究周期長(cháng)、成本高，难以满足快速发展的医(yī)學(xué)需求；其次，它们无法完全模拟人體(tǐ)的复杂性和个體(tǐ)差异。因此，医(yī)學(xué)研究亟需一种新(xīn)的模式来补充传统方法的不足。

2  大数据人工(gōng)智能(néng)时代的科(kē)研新(xīn)模式：养数据

2.1 数据的来源与类型

在大数据人工(gōng)智能(néng)时代，我们所有(yǒu)的工(gōng)作(zuò)都记录在案，而且有(yǒu)迹可(kě)循，医(yī)院信息系统（HIS）、電(diàn)子健康记录（EHR）、医(yī)學(xué)影像数据库、基因组學(xué)数据、可(kě)穿戴设备数据等，為(wèi)医(yī)學(xué)研究提供了海量的数据资源。这些数据涵盖了从分(fēn)子水平到个體(tǐ)水平的多(duō)个层次，為(wèi)研究人员提供了前所未有(yǒu)的研究素材。常用(yòng)的大数据有(yǒu)：①医(yī)院数据，包括患者的病历、检验结果、影像资料等，是临床研究的重要数据来源；②互联网数据，如社交媒體(tǐ)、健康论坛等平台上的患者自述数据，可(kě)以反映患者的真实體(tǐ)验和需求；③交叉學(xué)科(kē)数据，如环境数据、流行病學(xué)数据等，為(wèi)研究疾病的宏观规律提供了支持。

2.2 数据的价值与挑战

“养数据”的核心在于从海量数据中(zhōng)提取有(yǒu)价值的信息。通过数据挖掘、机器學(xué)习和人工(gōng)智能(néng)技(jì )术，研究人员可(kě)以发现疾病的新(xīn)机制、预测患者的预后、优化治疗方案等，将会引导个性化诊疗和精(jīng)准智能(néng)医(yī)疗的发展。例如，利用(yòng)深度學(xué)习算法分(fēn)析医(yī)學(xué)影像，可(kě)以提高疾病诊断的准确性和效率；通过分(fēn)析基因组数据，可(kě)以实现个性化医(yī)疗。然而，“养数据”也面临诸多(duō)挑战。首先，数据的质(zhì)量和标准化问题亟待解决；其次，数据隐私和安(ān)全问题需要高度重视；最后，数据分(fēn)析需要跨學(xué)科(kē)的合作(zuò)，这对研究人员的能(néng)力提出了更高的要求。

2.3 生成式人工(gōng)智能(néng)的赋能(néng)

生成式人工(gōng)智能(néng)大模型的出现，為(wèi)“养数据”提供了强大的工(gōng)具(jù)。这些模型可(kě)以处理(lǐ)自然语言、生成文(wén)本、分(fēn)析数据，甚至模拟科(kē)學(xué)实验。例如，研究人员可(kě)以利用(yòng)生成式人工(gōng)智能(néng)自动生成实验设计、分(fēn)析文(wén)献、辅助撰写论文(wén)，从而大幅提高科(kē)研效率。此外，生成式人工(gōng)智能(néng)还可(kě)以用(yòng)于数据增强和模拟。例如，在医(yī)學(xué)影像分(fēn)析中(zhōng)，生成式对抗网络（GAN）可(kě)以生成高质(zhì)量的合成图像，用(yòng)于训练深度學(xué)习模型；在药物(wù)研发中(zhōng)，生成式人工(gōng)智能(néng)可(kě)以预测分(fēn)子结构，加速新(xīn)药的发现。因此，新(xīn)时代应该用(yòng)大数据和人工(gōng)智能(néng)“赋能(néng)”我们每位医(yī)生，而不是被其取代。

3  “三重奏”的协同与融合

3.1 养细胞、养老鼠与养数据的互补性

“养细胞”“养老鼠”和“养数据”并非相互替代的关系，而是相辅相成的。“养细胞”和“养老鼠”可(kě)以為(wèi)数据研究提供生物(wù)學(xué)基础和验证手段，而“养数据”则可(kě)以為(wèi)实验研究提供新(xīn)的假设和方向。例如，通过分(fēn)析临床数据发现某种基因与疾病相关后，研究人员可(kě)以在细胞和小(xiǎo)鼠模型中(zhōng)进行功能(néng)验证。

3.2 数据驱动的实验设计

在大数据人工(gōng)智能(néng)时代，实验设计可(kě)以更加精(jīng)准和高效。例如，通过分(fēn)析患者的基因组数据和临床数据，研究人员可(kě)以筛选出最有(yǒu)可(kě)能(néng)受益于某种治疗的患者群體(tǐ)，从而设计更有(yǒu)针对性的临床试验。

3.3 从数据到临床应用(yòng)的闭环

“养数据”的最终目标是将研究成果转化為(wèi)临床应用(yòng)。通过整合多(duō)源数据，研究人员可(kě)以构建疾病预测模型、优化治疗方案、实现个性化医(yī)疗。例如，基于大数据的肿瘤精(jīng)准治疗平台，可(kě)以根据患者的基因组信息和临床特征，推荐最合适的治疗方案。

4  未来展望

未来，数据科(kē)學(xué)将成為(wèi)医(yī)學(xué)研究的重要组成部分(fēn)。医(yī)师不仅需要掌握传统的实验技(jì )能(néng)，还需要具(jù)备数据分(fēn)析和人工(gōng)智能(néng)应用(yòng)的能(néng)力。医(yī)學(xué)教育也需要相应调整，培养更多(duō)跨學(xué)科(kē)人才。其次，随着数据在医(yī)學(xué)研究中(zhōng)的应用(yòng)日益广泛，数据隐私和伦理(lǐ)问题将变得更加重要。如何在保护患者隐私的前提下充分(fēn)利用(yòng)数据资源，是未来需要解决的关键问题。此外，生成式人工(gōng)智能(néng)大模型将继续推动医(yī)學(xué)研究的变革。这些模型在未来可(kě)能(néng)会具(jù)备更强的推理(lǐ)能(néng)力和创造性，甚至能(néng)够自主设计实验、提出科(kē)學(xué)假设，赋能(néng)临床医(yī)师。