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随着时间的发展，生命科学产业的效率一定会随着数字化营销和销售手段的应用而得到提高。在美国有一半的医生在用手机和平板电脑上的Epocrates应用，医生利用这个应用，在问诊和查房时检查药物剂量和副作用情况。这个应用还能在只知道药片颜色和性状的情况下，帮助确定患者服用的是哪种药物。但现在，医生们对应用上不断出现的广告怨声载道。Epocrates称，在这些广告上每花一美元，制药公司就能从增加的销售额中多赚取3美元。一家公司的管理人员这样说道：“制药行业每年要花掉140亿美元，去影响开药的医生。美国只有60万具有开药资格的医疗从业者，也就是说，为了这60万人，要支付140亿美元。如果能建立起接触到这些医生的渠道，就拥有了一座金矿。”辉瑞的首席医疗官对这种特别的广告媒介的神奇优势进行了解释：“我们与Epocrates合作的好处，就在于我们完全把自己交到了他们手中。”
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这样的变化，会大量减少对销售代表的需要，同时也反映出，营销重点已经从接触医生转为指向患者。这不过是改写生命科学产业未来的一部分而已。过不了多久，这些公司就会召集大批的社交媒体大师、媒体策划、创意人员和用户体验专家，将广告有效地推送出去。若想要这一模式取得成效，那么未来的营销手段就要与今天有所区别。而且，同样的数字化社交网络分析，还可以用来跟踪药物的副作用和疗效信息，因此，用来研究医生如何接纳一种新药的社交网络新契机，也是用来研究药物如何在消费者身上起效的一种优秀方法，能够填补这一空缺。既然消费者能够利用手中的iPhone和安卓手机跟踪自己所在的位置，为什么我们不能设计出一种简单的方法，来跟踪某种新药在大众推广过程中实际发挥的效用呢？
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新模式发展壮大
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在我看来，2011年有两个药物开发项目，证实了生命科学产业的振兴。弗朗西斯·柯林斯于1989年发现了囊性纤维症的CFTR（囊性纤维化跨膜调节因子）基因变异。全世界这种疾病的患者大约有8万人，在这些患者体内，氯根离子无法正常穿过细胞膜。22年来，人们对找到一种有效的基因疗法怀有希望，却一直未能实现。但这种情况在2011年发生了变化。威泰克斯制药公司（Vertex Pharmaceuticals）公布了针对161位囊性纤维症患者的随机临床实验结果。这项实验并不针对所有的囊性纤维症患者。CTFR基因有1800多种变异与该疾病有关，不同的变异在氯离子转运路径上都有着不同的分子缺陷。因此，公司只选择了患者中3％到4％的个体构成的子群体，选择基础是一个被称为G551D的特定突变。实验结果非常惊人，患者在肺功能、呼吸和汗液氯离子水平正常化上都有了显著提升，其中汗液氯离子水平是氯离子转运的生理学指标。令氯离子通道正常运转，是以前针对囊性纤维症的临床实验中从未见到过的。如此富有成效的实验成果，使得审批流程也走得飞快，宣布实验结果几个月之后，就得到了商业化的绿灯。
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关于第二个例子，之前已经讲过。根据分子生物缺陷，不仅能够强化个人化定向，而且能引起人们对药物开发伦理中关键概念的重视。每年，美国都有约68000人被确诊为恶性黑色素瘤，这样的诊断，如同是给绝大部分患者下了一年之内的死刑判决，因为恶性黑色素瘤患者的平均存活时间仅为8个月。之后，突然出现了一种革命性的新方法。生物技术公司Plexxicon生产的被称为PLX4032的BRAF抑制剂，以药片的形式让患者服用，针对50％到60％恶性黑色素瘤患者体内的驱动BRAF基因变异，效果非常明显：在由38名患者组成的第一阶段临床实验中，81％的患者出现了快速明显的肿瘤收缩反应。这一效果仅限于携带BRAF变异的患者，而那些没有携带此变异的患者，在服药期间病情继续恶化。用以进行比较的药物达卡巴嗪，仅有15％的患者对药物产生了积极反应，而且带有十分明显的毒性。这样的结论是否具有说服作用呢？许多医生都称其为“拉撒路效应”（Lazarus effect），在我的整个职业生涯中，从未听过有人用这个说法来描述一种药物。波士顿麻省总医院的顶尖癌症专家吉斯·弗莱厄蒂（Keith Flaherty）称：“根据我们掌握的实验结论，我已经了解了所有需要了解的信息。我们采用这款新药，不是因为与一款我们都憎恶的药品进行测试对比的结果，以前那种药，我们这辈子都不会再开了。”但是，依然要进行更多的临床实验，包括针对676名患者的第三阶段实验，其中一半患者拿到PLX4032，另一半拿到达卡巴嗪。为什么要进行这个实验呢？因为FDA需要患者服用新药而产生的存活优势数据。更有甚者，FDA坚持实验规模达到一定人数，以便对新药提高生存率的事实进行量化分析。
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普利策奖获得者，记者艾米·哈蒙（Amy Harmon）于2010年到2011年撰写了关于这款药物的一系列文章，并在文章中探讨了高度定向化基因药物是否应该采用新规则的问题。也许，这一系列文章最吸引眼球的地方，就是两位表兄弟的故事。表哥名叫托马斯·迈克拉夫林（Thomas McLaughlin），时年28岁，表弟名叫布兰顿·莱恩（Brandon Ryan），22岁。两人都刚刚被诊断患有恶性黑色素瘤。在临床实验中，托马斯被随机分配到了BRAF阻滞剂一组，而表弟却被分到了对照组。结果可想而知：托马斯的病情逐渐好转，而布兰顿则因病离开了人间。
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查尔斯·索耶（Charles Sawyers）医生斯隆－凯特琳纪念癌症中心（Memorial Sloan-Kettering）有着自己的见解。“化疗就是让患者进行毒性治疗，患者的响应率非常低。因此我们要想一想‘真的是在为患者提供帮助吗？’但是这些生物药品，副作用很小，疗效十分理想，我在想，为什么还要如此严格？在遇到这样的决定性事件时，就要有人站起来说，‘我们的体制需要变革。’”
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的确，我们的体制必须要变革，必须要重振。我们要对过去的规矩进行创造性破坏。因为我们关注的，不仅仅是风湿性关节炎和恶性黑色素瘤等治疗剂背后简明的科学道理，也是继续进行安慰剂临床实验的道德问题。回忆一下目前癌症治疗方案的循证医学思想：大多数有安慰剂控制组的临床实验，收效都甚微，只能延长患者1到3个月的存活期。我们完全可以在早期临床实验结束后，申请加急批准，然后利用随后收集的数据与历史对照数据进行对比。举例来说，我们知道，恶性黑色素瘤对标准化疗、达卡巴嗪的响应率为15％，平均能延长患者两个月的生存寿命。而如果我们能将高度定向化的药物与大批历史数据相结合，就能搞定这件事。制定新的规则，将整个药物开发流程积极向前推进，不再为患者定制无效的毒性治疗方案。过去的方式，并不能为我们提供多少帮助，但却暴露了一些可悲的道德问题。
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我在这里尝试着对生命科学产业的新模式如何发展壮大进行预期。这种发展，将match.com的理念提高到了新的层次。个体的特定基因变异等差异化特征，与高度定向的治疗方案相配对。配对方案需要极为细化，因为如果我们仅指向诸如囊性纤维瘤CFTR这样的基因，是远远不够的。一定要深入个体身上具体的变异，比如Vertex制药公司的G551D或BRAF阻滞剂所针对的BRAF的V600E变异。之后，我们就能期待着理想的疗效和快速的监管批准。再次崛起的生命科学产业，将利用个人化科学，利用个人的相关数字化信息来制订治疗方案，而非面对大众。现在，我们拥有全方位的工具，能够在医学界对这一理念进行贯彻，也能首次开出以前从未有机会体验的精准处方。
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颠覆医疗：大数据时代的个人健康革命 第十一章 数字人与个体
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通过将肉体置于我们外延的神经系统之中，通过电子媒体的方式，我们建立起一个动态系统，其中，所有之前的技术不过是我们身体的单纯延伸，包括城市，都将转化成为信息系统。
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——马歇尔·麦克卢汉，《理解媒介》，1964
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正如之前由科技推动的时代革命一样，无论是印刷机的推广带来的文学和科学文化的兴起，还是紧随电报发明其后的经济和社会全球化大发展，现在最重要的，并不是我们所拥有的新能力，而是如何将这些技术和社会能力转化为机遇。
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——克莱·舍基（Clay Shirky），《认知盈余》（Cognitive Surplus），2010
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超级融合，是数字化世界渗入医学之茧的最终成果。为了引出这一概念，我们在本书中介绍了一系列小规模融合的例子。
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直到现在，医学界一直享有特权，是所有健康和医疗信息的独家来源、承办方和储存方。而互联网和与健康有关的对等网络的大发展，使得公众与医学工作者之间的知识差距迅速缩小。随着越来越多的人对自己的DNA数据更加重视，有能力实时在手机上观测主要的生理指标，知识平等一定会更快成为现实。我们身边的工具中，每一样都能提供数字化人类的新方式，而且正如我们了解到的，这些工具的叠加与组合能够生成更大的能量和灵活性（见图11.1）。将这些工具和能力加以综合，我们就能为每一个人获取关于他／她的解剖学、生理和生物数据，这在以前是不可能实现的。当我们将所有这些能力聚集在一起时，就创造出了一个虚拟人，虽然不是真实的人，但却复制了真实个体的许多重要特征。
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图11.1 一系列朝向数字化人体发展的融合。每张图都代表着之前离散的实体朝向融合不断发展的趋势。
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现在，我们可以继续讨论这一系列融合所带来的影响了。这些融合，很可能是有史以来最伟大的融合，将快速成熟的数字化、非医学领域的移动设备、云计算和社交网络，与蓬勃发展的基因组学、生物传感器和先进成像技术的数字化医学领域合为一体。
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个体科学
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本书的写作目的，不是带领读者进行“技术观光”，而是为了讲述如何实现医学的创造性破坏，解释为什么医学的创造性破坏终将实现，我们将怎样达到一种知识高度，能精细而全面地了解个体信息，从个体科学的角度进行分析思考。只需要利用针对个体的DNA测序和基因分析，就能掌握个体的独有特征和“条形码”。人和人各不相同，就连双胞胎在表观遗传标志上都有着很大区别。叠加在这些分子生物特征之上的，是另一个全新维度，可以从中了解到每一个脏器系统，以及我们对环境做出响应的整体功能。许多都归入了“组类”范畴：表示蛋白质的蛋白质组；转录进RNA的遗传物质——转录组；分子层面的代谢组，比如由人体合成的荷尔蒙；表示各种糖类的糖组；表示脂类的脂组；与蛋白质相互关的蛋白互作组；以及表示我们所处环境的暴露组。利用数字医学工具的非凡融合，我们现在有了“个体组”。我们即将迈过这个门槛，确定宇宙中的每一个人都是与众不同的。