“读万遍”背后的商业机密

　　“读万遍”有一个很重要的前提：谁来埋单？

　　药明康德“读万遍”的潜台词是用户会选择全基因组测序技术“测一遍”完成所有的数据采集，这里面的商业模式有那么简单吗？下面我抛出几个问题和读者们一起分析。

　　问题一：需要“读万遍”的是谁？

　　要消费者产生“读万遍”的需求，不是一件容易的事情。每“读一遍”的背后，需要证明其可靠性和准确性。在服务消费者领域如此，何况是健康医疗领域!

　　美国23andMe最近得到FDA的批准重新开始服务消费者，仅仅是几百项基因检测中的一项：布卢姆综合症基因检测（一种隐形遗传病）。23andMe为了通过FDA的获准为消费者提供产品和服务，付出的代价是对上千名用户进行了非常复杂的标准化学术研究。

　　仅针对布卢姆综合症这一项，就包括了175名实验室检测证明，302名样本试验和667名随机试验，当然这一切都必须在FDA标准化流程和监管下进行的，前期的资金投入毫无疑问是企业来承担。

　　由此看来，“读一遍”需要企业付出的代价是巨大的，需要实现“读万遍”的药明康德，的确还有很长的道路要走。

　　问题二：谁来承载“读万遍”的工作？

　　不管是“测”还是“读”都需要设备和人力的投入。在“读万遍”的商业模式背后，是对数据分析和解读行业的需求。相比之下我们已经把测序大部分的工作交给了设备，基因数据的产出也实现了标准化和自动化。数据分析的过程中也朝着标准化和自动化发展，但是数据的解读还基本上停留在人工操作的层面。

　　解读包括数据的注释和解析。基因数据的注释通过机器学习算法和生物信息工程师能实现半自动化。但是数据的解析还需要大量遗传信息咨询师和有基因组学背景的医师，这部分需要国家监管和授予一定的咨询认可证和行医资质。

　　能承载“读万遍”工作的，需要有专业基因背景知识的信息工程师、咨询师和医师。

　　问题三：如何解决“读万遍”的数据授权？

　　经常被投资人问到“生物银行”中数据的安全性问题。国家构建“生物银行”的决心也越来越坚定。这里有一个很重要的概念，“生物银行”通常是指生物样本库，存储的是组织、血液、细胞、DNA等生物样本和与其相关的临床资料，还包括对应的质量控制信息管理及应用系统。

　　从这个层面上理解，可知“读万遍”的数据并不在“生物银行”里面。而“基因银行”的概念目前还是在“云端”无法落地。我们需要的基因数据是无法通过“测一遍”就能够解决的（这一观点以后会慢慢和读者分享）。各大基因检测公司存储的基因数据也是无法对接和共享的。这些数据的所有权归根结底是属于消费者的，至于基因数据的使用权，各家基因检测公司和消费者之间对数据的使用协议都不尽相同。

　　不管通过任何方式，数据的使用授权一定是存在的，目前国内外也没有相对完善的法律进行规范，小编估计这里会出现一些第三方的企业对基因数据的授权进行管理，消费者能够授权这些第三方机构从基因公司将其基因数据安全地转移出来，进一步交给专业化的生物信息公司和相关的健康医疗机构管理的健康数据进行对接。

　　问题四：如何保证“读万遍”的数据不被滥用？

　　前面提到的专业化管理基因数据的生物信息公司，需要相对的独立和规范，最好在国家相关部门的监管下面对基因数据进行操作和挖掘。互联网行业的公司也许能推动这个过程的实现，通过云端的数据存储、分析、解读、应用对接，基本上能够让消费者通过移动互联网技术来管理自己的基因数据。

　　让消费者参与到自己基因数据的管理和应用上面，每一步的操作需要的数据授权都能让用户有知情权，通过可视化技术实现用户和数据挖掘的互动。这样的用户体验会让消费者和基因公司之间产生更大的信任感，数据“滥用”的问题也会在规范化的使用协议下面得到解决。

　　问题五：国家如何来监管“读万遍”？

　　云计算的发展和基因数据的授权使用也会出现交集。如无意外，基因数据作为伴随人类一生的遗传信息，会被划分为保密等级极高的个人隐私数据，云计算承载了基因数据的应用和挖掘任务，这背后潜在的风险是极高的，不亚于个人的银行账号密码。小编预测，国家相关部门对云主机和云计算会颁发相应的牌照或资质来规范基因数据的存储、分析、解读和挖掘。

　　结束语

　　既然“测一遍”是不够的，那么“读万遍”就不止了。从基因检测的临床应用来看，每一项检测服务的数据是需要形成规模效益的，因为这里反映的是一个统计学概率指标。前期对每一项检测服务都需要资金投入，美国奥巴马通过竖起“精准医疗”的大旗把这部分投入转嫁到了“百万基因组计划”里面，英国则通过“十万基因组计划”把前期投入让国家埋单了。到目前为止，中国政府还没有提出任何受到世界瞩目的大规模全基因组测序计划，相信这里还有很长一段道路要走。

　　前期的大数据积累不到位，“读万遍”的时代不会开始。这不仅仅是一个“先有蛋再有鸡”的问题，而且还是一个医疗健康行业开始数据化的瓶颈。“测一遍、读万遍”的商业机密也隐藏在这个“大数据”里面，只有懂得消费者人性和痛点的聪明人，才能把这个机密抓住变成商机。