日前，工業(yè)和信息化部、教育部等七部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于推動(dòng)未來產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新發(fā)展的實(shí)施意見》（工信部聯(lián)科〔2024〕12號(hào)），將“未來健康”作為未來產(chǎn)業(yè)布局的六大方向之一，明確要加快細(xì)胞和基因技術(shù)、合成生物、生物育種等前沿技術(shù)產(chǎn)業(yè)化，推動(dòng)5G/6G、元宇宙、人工智能等技術(shù)賦能新型醫(yī)療服務(wù)，研發(fā)融合數(shù)字孿生、腦機(jī)交互等先進(jìn)技術(shù)的高端醫(yī)療裝備和健康用品。近年來，國(guó)內(nèi)多個(gè)省市也突出未來產(chǎn)業(yè)培育導(dǎo)向，加快細(xì)胞和基因治療、腦機(jī)接口、合成生物等生命科學(xué)和醫(yī)藥健康新賽道布局。本文綜合梳理各地已出臺(tái)的相關(guān)政策，結(jié)合生命科學(xué)和生物技術(shù)前沿方向，提出相關(guān)發(fā)展建議。
一、 政策部署重點(diǎn)領(lǐng)域
自國(guó)家“十四五”規(guī)劃綱要提出要前瞻謀劃未來產(chǎn)業(yè)以來，各地高度重視并加快未來產(chǎn)業(yè)的系統(tǒng)謀劃與前瞻布局。北京、上海、成都、浙江、江蘇等地陸續(xù)出臺(tái)了相關(guān)指導(dǎo)意見、行動(dòng)方案（詳見附表）。圍繞未來健康產(chǎn)業(yè)，均提出了要加快布局細(xì)胞與基因治療、合成生物學(xué)等領(lǐng)域新賽道。部署重點(diǎn)領(lǐng)域情況如下：
圖1 已出臺(tái)政策中“未來健康”重點(diǎn)領(lǐng)域部署情況
細(xì)胞和基因治療。重點(diǎn)加快細(xì)胞治療、基因治療、溶瘤病毒等相關(guān)技術(shù)產(chǎn)品的研發(fā)轉(zhuǎn)化。
合成生物學(xué)。重點(diǎn)推動(dòng)合成生物學(xué)前沿創(chuàng)新技術(shù)在藥物研發(fā)生產(chǎn)、疾病治療、醫(yī)美產(chǎn)品創(chuàng)制、農(nóng)業(yè)食品等領(lǐng)域應(yīng)用。
腦科學(xué)與腦機(jī)接口。重點(diǎn)開展腦科學(xué)與類腦研究，加快類腦芯片、類腦計(jì)算機(jī)等創(chuàng)新研發(fā)，探索腦機(jī)接口技術(shù)在醫(yī)療康復(fù)、智慧生活領(lǐng)域的應(yīng)用。
新型數(shù)字醫(yī)療。重點(diǎn)發(fā)展基因測(cè)序、基因診療、醫(yī)學(xué)人工智能、AI輔助診斷等先進(jìn)診療技術(shù)、高端醫(yī)療設(shè)備及相關(guān)軟件系統(tǒng)，支持可穿戴設(shè)備、傳感器、其他物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備等數(shù)字醫(yī)療保健決策支持軟硬件發(fā)展。
生物育種。發(fā)展基因編輯育種、誘變育種與傳統(tǒng)育種技術(shù)融合的技術(shù)體系，推動(dòng)合成生物技術(shù)在生物育種領(lǐng)域的顛覆性創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。
再生醫(yī)學(xué)。強(qiáng)化體細(xì)胞重編程、人工組織器官構(gòu)建、類器官、器官芯片等技術(shù)研發(fā)，支持干細(xì)胞修復(fù)病理損傷、組織器官再生等細(xì)胞技術(shù)臨床應(yīng)用。
二、代表性科技前沿方向
本文從國(guó)內(nèi)外學(xué)界、產(chǎn)業(yè)界關(guān)注度較高、廣泛報(bào)道的科技前沿和未來趨勢(shì)中，重點(diǎn)選取基因治療、腦機(jī)接口、類器官芯片、AI+生物信息學(xué)、生物育種等若干代表性方向，從技術(shù)概覽、科研或產(chǎn)業(yè)化進(jìn)展、應(yīng)用領(lǐng)域等方向進(jìn)行分析。
圖2 “未來健康”代表性科技前沿方向
方向一：基因治療技術(shù)
基因治療技術(shù)是指通過修飾或操縱基因的表達(dá)以改變活細(xì)胞的生物學(xué)特性，從而達(dá)到治療目的技術(shù)手段。主要分為以病毒為載體的基因遞送技術(shù)和基因編輯技術(shù)兩大類。
科研或產(chǎn)業(yè)化進(jìn)展：據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，目前全球已有35款細(xì)胞與基因療法獲批上市。我國(guó)已獲批4款細(xì)胞與基因治療產(chǎn)品，包括復(fù)星凱特（上海）的阿基侖賽、藥明巨諾（上海）的瑞基奧侖賽、馴鹿生物（南京）與信達(dá)生物（蘇州）共同開發(fā)的伊基奧侖賽、合源生物（天津）的納基奧侖賽。
應(yīng)用領(lǐng)域：具有治愈多種難治性疾病的潛力，可廣泛應(yīng)用于遺傳性疾病治療、惡性腫瘤、慢性病治療等領(lǐng)域。
圖3 基因治療過程示例
方向二：腦-機(jī)接口技術(shù)
腦機(jī)接口技術(shù)是指在有機(jī)生命形式的腦與具有處理或計(jì)算能力的設(shè)備之間，創(chuàng)建用于信息交換的連接通路，實(shí)現(xiàn)信息交換及控制。
科研或產(chǎn)業(yè)化進(jìn)展：美國(guó)Neuralink（馬斯克聯(lián)合創(chuàng)辦）在2023年5月獲FDA批準(zhǔn)可在人體上開展腦機(jī)接口臨床試驗(yàn)；2024年1月，完成首例人類腦機(jī)接口設(shè)備植入，移植者目前恢復(fù)良好。2023年5月，我國(guó)南開大學(xué)段峰教授團(tuán)隊(duì)完成全球首例非人靈長(zhǎng)類動(dòng)物介入式腦機(jī)接口試驗(yàn)，標(biāo)志著我國(guó)腦機(jī)接口技術(shù)躋身國(guó)際領(lǐng)先行列。在消費(fèi)級(jí)腦機(jī)接口領(lǐng)域，國(guó)內(nèi)強(qiáng)腦科技（浙江）、腦陸科技（北京）、柔靈科技（浙江）等推出系列產(chǎn)品，應(yīng)用范圍涵蓋兒童教育、娛樂、醫(yī)療、健康等。
應(yīng)用領(lǐng)域：在阿爾茨海默癥、腦卒中等難治性腦疾病的治療康復(fù)領(lǐng)域前景廣闊。非侵入式腦機(jī)接口在教育、游戲娛樂等智能交互領(lǐng)域也具有巨大的應(yīng)用前景。
圖4 介入式腦機(jī)接口范式
方向三：類器官芯片
類器官芯片是一種在芯片上構(gòu)建的器官生理微系統(tǒng)，綜合微流體技術(shù)、類器官培養(yǎng)、微電子學(xué)、工程學(xué)等技術(shù)及學(xué)科，用于在微小尺度上模擬和研究生物體內(nèi)器官的功能。突破傳統(tǒng)類器官培養(yǎng)體系依賴手動(dòng)操作、流程繁瑣、標(biāo)準(zhǔn)化程度不高的瓶頸，為高通量、自動(dòng)化的類器官培養(yǎng)提供可能。
科研或產(chǎn)業(yè)化進(jìn)展：2022年FDA批準(zhǔn)全球首個(gè)完全基于“類器官芯片”研究獲得臨床前數(shù)據(jù)的新藥（NCT04658472）進(jìn)入臨床試驗(yàn)，加速本領(lǐng)域走出實(shí)驗(yàn)室，進(jìn)一步拓展落地應(yīng)用場(chǎng)景。目前，全球市場(chǎng)由北美和歐洲地區(qū)主導(dǎo)，主要企業(yè)有Emulate（美國(guó)）、Mimetas（荷蘭）、TissUse（德國(guó)）等。國(guó)內(nèi)代表性企業(yè)包括科途醫(yī)學(xué)（北京）、大橡科技（深圳）、創(chuàng)芯國(guó)際（廣州）等。
應(yīng)用領(lǐng)域：在疾病研究、藥物篩選、腫瘤診斷、再生醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域應(yīng)用潛力巨大。
圖5 類器官芯片應(yīng)用場(chǎng)景
方向四：AI+生物信息學(xué)
以深度學(xué)習(xí)、AI大模型等為代表的AI技術(shù)，在基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)等生物信息學(xué)研究和應(yīng)用轉(zhuǎn)化中發(fā)揮重要作用，如基因序列分析、基因表達(dá)模式解讀、復(fù)雜海量多模態(tài)數(shù)據(jù)處理、基因編輯策略優(yōu)化等。
科研或產(chǎn)業(yè)化進(jìn)展：美國(guó)華盛頓大學(xué)David Baker教授團(tuán)隊(duì)開發(fā)出AI軟件Rfdiffusion，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI模型融入蛋白設(shè)計(jì)中。2023年8月，清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院與水木分子發(fā)布多模態(tài)生物醫(yī)藥百億參數(shù)大模型BioMedGPT，整合基因、分子、細(xì)胞、蛋白等多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，已成功通過了美國(guó)醫(yī)師資格考試。
應(yīng)用領(lǐng)域：在創(chuàng)新藥物研發(fā)、精準(zhǔn)醫(yī)療、生物育種、綠色低碳等領(lǐng)域。
圖6 全球首個(gè)開源可商用多模態(tài)生物醫(yī)藥百億參數(shù)大模型BioMedGPT-10B 架構(gòu)
方向五：生物育種4.0
轉(zhuǎn)基因與全基因組選擇、基因組編輯、合成生物學(xué)技術(shù)、信息技術(shù)、人工智能技術(shù)等有機(jī)融合，以智能化、數(shù)字化育種技術(shù)為代表的前沿育種技術(shù)在農(nóng)作物和農(nóng)業(yè)動(dòng)物中廣泛應(yīng)用，推動(dòng)生物育種技術(shù)進(jìn)入“生物技術(shù)+信息技術(shù)+人工智能+大數(shù)據(jù)應(yīng)用”的“4.0時(shí)代”。
科研或產(chǎn)業(yè)化進(jìn)展：美國(guó)、巴西、阿根廷等國(guó)家實(shí)施寬松型監(jiān)管，將基因編輯育種技術(shù)視同傳統(tǒng)育種技術(shù)；科迪華（美國(guó)）、拜耳（德國(guó)）等跨國(guó)公司，已建立全流程數(shù)字育種體系。國(guó)內(nèi)在該領(lǐng)域的技術(shù)和商業(yè)化進(jìn)展相對(duì)落后。2023年，舜豐生物（山東）利用Cas12i培育高油酸大豆成為我國(guó)首個(gè)獲批生產(chǎn)應(yīng)用安全證書的農(nóng)業(yè)基因編輯產(chǎn)品。
應(yīng)用領(lǐng)域：快速提升育種效率，支撐特色優(yōu)質(zhì)專用新品種創(chuàng)制，加速作物改良進(jìn)程。
圖7 生物育種1.0時(shí)代-4.0時(shí)代
三、小結(jié)
隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革加速演進(jìn)，在各項(xiàng)政策的大力支持下，“未來健康”有望步入快速轉(zhuǎn)化和產(chǎn)業(yè)化階段，加速形成新質(zhì)生產(chǎn)力。建議從以下方面夯實(shí)發(fā)展根基、持續(xù)保駕護(hù)航：
一是大力推進(jìn)學(xué)科交叉融合。重點(diǎn)促進(jìn)醫(yī)理、醫(yī)工、醫(yī)信等交叉，在醫(yī)工融合、醫(yī)學(xué)人工智能、醫(yī)學(xué)遙感信息等交叉學(xué)科領(lǐng)域開展前沿探索。
二是強(qiáng)化顛覆性創(chuàng)新支持。加大應(yīng)用基礎(chǔ)研究、底層共性技術(shù)等支持力度，建設(shè)一批服務(wù)于前沿科技和未來產(chǎn)業(yè)的新型科技創(chuàng)新平臺(tái)，在原始創(chuàng)新、顛覆性創(chuàng)新、非共識(shí)性創(chuàng)新和融通創(chuàng)新等方向催生更多從“0”到“1”的突破。
三是創(chuàng)新應(yīng)用場(chǎng)景建設(shè)。探索謀劃與標(biāo)志性產(chǎn)品（或技術(shù)、服務(wù)）綁定的“未來健康”場(chǎng)景建設(shè)，推動(dòng)前沿技術(shù)產(chǎn)品定型、用戶群體培育、市場(chǎng)需求挖掘、跨界融合示范，加速成果轉(zhuǎn)化、技術(shù)迭代、產(chǎn)品驗(yàn)證、產(chǎn)業(yè)化等進(jìn)程。
四是推行包容審慎監(jiān)管。在支持前沿技術(shù)發(fā)展的同時(shí)，統(tǒng)籌處理好人工智能帶來的醫(yī)療安全問題、基因編輯技術(shù)和干細(xì)胞技術(shù)帶來的倫理問題、合成生物學(xué)引發(fā)的生物安全問題等，探索實(shí)施“觀察期”“包容期”等新型監(jiān)管舉措。
附表：
國(guó)內(nèi)相關(guān)政策中涵蓋有關(guān)“未來健康”的部署情況
參考資料：
[1] 弗若斯特沙利，《基因藥物行業(yè)現(xiàn)狀與發(fā)展趨勢(shì)藍(lán)皮書》2023.
[2] 南開大學(xué)段峰教授團(tuán)隊(duì)“介入式腦機(jī)接口試驗(yàn)”圖.
[3] 高特佳Insights,《芯片上打造人體器官，一場(chǎng)顛覆新藥研發(fā)的技術(shù)革命》.
[4] 清華大學(xué)智能產(chǎn)業(yè)研究院（AIR），《AIR快訊 ｜BioMedGPT-10B 全球首個(gè)開源可商用百億參數(shù)多模態(tài)生物醫(yī)藥大模型》.
[5] Wallace J G , Rodgers-Melnick E , Buckler E S .On the Road to Breeding 4.0: Unraveling the Good, the Bad, and the Boring of Crop Quantitative Genomics[J].Annual Review of Genetics, 2018, 52(1).DOI:10.1146/annurev-genet-120116-024846.
作者：謝亞楠 葉曉彤
