在对人类基因组和人体内干细胞的功能有了足够的了解后，很可能，到21世纪中叶，器官制造就会变成现实。从目标患者身上提取的干细胞可以用来制造人体器官，这样就能确保新的器官不会被受试者的免疫系统排斥。这像是电影里才会出现的情景。在大数据呈指数级增长的发展趋势下，终将变为现实。

到年，常见的儿童疾病，比如感冒、流感和水痘都能通过唾液监控器检查出来，这种唾液监控器就插在智能手机的耳机插孔里，就像10年前的信用卡扫描仪一样。让孩子舔一下一根小的塑料棒，再将塑料棒插入一次性的测量装置中，5秒钟内就能知道孩子是否生病了。如果出现正信号，那么儿科医生就会收到一封自动发送的邮件，然后，医生还会以邮件形式发回治疗方案，待孩子康复后，再进行后续监控。雪莉（雪莉出生后，Genomisys公司征得她父母同意，为她保存了基因序列信息和脐带血。）和其他孩子一样，也会有擦伤碰伤、发烧等情况，一切都看似正常，直到她10岁生日的那一天。

这时，已经是年了，Genomisys公司的基因分析已经发现了重要证据，证明雪莉体内的SNPs与后发性的肾脏疾病有关，这种病的患者在40多岁时会出现肾衰竭。其相关概率能达到50%～80%，可是否有直接关系还有待确认。医生、数据科学家和基因学家正在搜集有关SNPs如何被激活，然后影响肾功能的数据，可是，由于此种疾病是后发性的，所以，他们需要进一步观察体内有SNPs的人的成长过程。于是，他们向雪莉的父母征求意见，希望让雪莉参与研究，并许给他们报酬和额外的保健服务。他们同意了。医生和科学家们想要监测雪莉的血液和尿液中的各种蛋白质含量，还为雪莉写了一本健康日记。另外，他们还给了雪莉一部智能手机，上面装有几种App，这些App可以帮助监测她的活动、饮食和总体健康状况。此外，手机上还装有传感器，只要连接这个传感器，医生就可以监控雪莉唾液中的蛋白质含量；还有一个遥控监视器，以便她上厕所时监控她的尿液。所有这些都不会让雪莉觉得不自然，使用App和传感器已经成了她日常生活中的一部分。

到年，雪莉已经30岁了，有明显的信号显示她的肾脏开始出现退化。虽然它们只是失去了1%～2%的功能，可是这个趋势在日常监控中却被清楚地显示了出来。利用目前搜集到的数据，医生们大致了解了疾病发生的机制，并开始采取各种治疗方法，以减缓肾衰竭的进程。

到年，医学治疗已经无法阻止雪莉的肾衰竭了。事实上，到50岁，她的肾将会严重受损。

因此，45岁的雪莉决定做换肾手术，她的保险公司进行的生命周期成本分析也支持她的决定。他们抽取了雪莉脐带血里的干细胞，还改变了SNPs的基因来弥补编码错误。被纠正的细胞又被放回去冷藏以备用。而细胞的残余则被运到了印度的BioSyn公司，并放在其生物反应器中，用于生成新的肾脏。

3个月后，新的肾脏在通过了所有功能监测后，可以移植了。雪莉也住进了纽约的Gates医院，她将在那里进行手术。雪莉的医生凯洛格登录到手术模拟器（模拟器就在他位于哥斯达黎加的圣胡安的办公室里），与位于西奈的机器人手术台建立起了数据联系，然后在接下来的4小时里，进行了成功的肾移植手术。

几周后，雪莉就康复了，经检测，她的肾脏恢复得十分良好。此外，被改变了的SNPs也不会再引起她免疫系统的排异问题了。一个月后，雪莉已经焕然一新，她的余生将再也不用担心肾脏问题了。

在这个情景中，雪莉的父母成了基因体学和数据科学的早期接受者。是他们的先见之明救了雪莉，正因为他们有这种先见之明，雪莉才得以进行早期的诊断和最后的治愈。那么，让我们进一步看看这个故事的背后隐藏着什么。

自动化安排

如今，对任何拥有智能手机的人来说，美国医疗行业的这一进步都是非常必要的。医疗保健人员面临的最艰巨任务就要数时间安排了，而在有了智能手机提供的自动化日程安排功能后，大多数人就可以放心了。几年内，很可能会有人去简化这一问题，并会出现相应的App。对于我们大多数人来说，这一天并不遥远（应用化和场景化）。

基因组映射

基因学远比摩尔定律先进。年，个人进行基因组映射的成本超过了50万美元，到年，这一价格降到了1万美元以下。几年后，它的价格可能会降到美元以下。然而，映射的价格虽然大幅下降了，可是储存这些映射的价格仍然非常昂贵。

每一个基因组都需要大约兆字节的存储空间，因此存储数百万人的基因组就需要几个艾字节的存储空间。另外，要对数百万的基因组数据档案进行数据分析，这对于大数据科学家来说可是一大挑战。然而，这一领域肯定会有所创新，因为潜在的利益和利润是无法估量的（数据赋能）。

疾病诊断

运用基因组分析来诊断疾病，会对我们的健康状况提供很大帮助，因为研究人员仍在探寻DNA的工作原理，以及不同基因是如何在人的一生中体现出来的。尽管科学家们已经意识到了特定的基因组或基因片段（如SNPs）与某种疾病有关，可具体的机制仍难以弄清。通过对拥有SNPs的人进行生物学分析，科学家能进一步了解SNP是如何影响人们的健康的。这样一来，就有必要对个人的健康进行持续的监测，而且这种监测要尽可能地做到自然（场景化和应用化）。

就像如今对糖尿病患者的血糖检测一样，参与研究的人员将会持续记录下身体指标。这些数据会与受试者的遗传特征综合在一起，并与其他受试者进行横向比较，还要作为生物模型，慢慢揭示出人的身体每分每秒是如何运作的。这整个过程需要对大量数据进行搜集与分析，还要将终身研究参与者的日常生活数据化（场景化、应用化和云化）。

器官制造

在对人类基因组和人体内干细胞的功能有了足够的了解后，很可能，到21世纪中叶，器官制造就会变成现实。从目标患者身上提取的干细胞可以用来制造人体器官，这样就能确保新的器官不会被受试者的免疫系统排斥。另外，在知道了患者的基因缺陷可以在发展过程中被纠正过来后，我们就能纠正器官在长期使用过程中的潜在问题。

新器官的制造需要对现有的器官进行映射，以确保新的器官与现有的器官一模一样。这就需要利用核磁共振成像技术或其他成像技术进行反复不断地成像。反过来，这些成像都需要进行分析和保存，好为该情境中描述的流程提供数据。

虽然这好像是好莱坞电影中的情景，不过这里描述的每一项技术和技巧在医药行业中都正在积极地发展，而且这些科学领域也都在迅速发展。我相信，在将来，我们能实现所描述的情境。

（整理自《数据新常态》）

《数据新常态：如何赢得指数级增长的先机》

克里斯托弗·苏达克(ChristopherSurdak)著

浙江人民出版社

年3月

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