專訪諾獎遺珠李·胡德：也許不獲得諾貝爾獎更好

12.6

知識分子

The Intellectual

圖源：Phenome for All

撰文 | 李珊珊

你很難定義李·胡德（Leroy Lee EdwardHood）究竟是傳統還是前衛。

他來自令人敬仰的黃金年代，曾經可以與那些已經成了傳奇的宗師級科學家們稱兄道弟。他在加州理工大學讀的本科，他的老師中，不乏理查德·費曼、萊納斯·鮑林這樣的傳奇人物。在冷泉港實驗室的口述歷史項目中，胡德很平靜地說：1967年，參加在冷泉港舉辦的一次會議時，我“認識了吉姆（沃森）和其他一些人”。

而另一方面，他的想法無比前衛，他彷彿從一開始就知道信息技術對生命科學研究的影響，他很早就意識到了生命科學的發展，需要生物學家與計算機科學家、工程師、物理學家和數學家的密切合作。他在測序技術剛剛出現的時候就開始在考慮如何收集和分析生命科學中大數據的問題了。他是與互聯網巨頭們合作最爲密切的生物科學家之一，與微軟、谷歌都曾有過密切的合作，他創建的系統生物學研究所就設在西雅圖，而令胡德最初搬到的西雅圖原因是上世紀90年代比爾•蓋茨的邀請。

當然，對於這樣一位老牌的資深科學家，媒體和外人更喜歡用多次與諾貝爾獎擦肩而過類的說法來稱呼他——畢竟，80年代，因爲在免疫學方面的研究，胡德就拿到了被稱爲諾獎風向標的拉斯克獎，而今，與他同年獲得拉斯克獎的利根川進早已獲得了諾獎。當然，對於那個免疫學諾獎，也有專業人士評價認爲，雖然胡德的工作非常棒，然而，利根川進的工作更爲關鍵，值得“獨得“當年的諾獎。

除了免疫學方面的研究，胡德在技術領域的表現更令人稱道。他是第一臺DNA自動測序儀的發明人，正是這個機器使得人類基因組的測序成爲了可能，從而催生了之後的基因時代。在本世紀初宣佈發表人類基因組論文的新聞發佈會上，當時的國家人類基因組研究所所長，後來的美國國立衛生研究院院長弗朗西斯·S·柯林斯特別提到了胡德。

在神經生物學領域，胡德和他的同事首先克隆並研究了髓磷脂鹼性蛋白（MBP）基因，MBP是包裹和保護神經元的鞘中的核心成分，他們的發現引發了對 MBP 及其生物學的廣泛研究。雖然與前面兩項比起來，這項神經生物學領域的研究離諾獎要遠得多，但胡德在這項研究中體現的多面手型科學家的特質仍是令人稱道。

有了這些發明發現做底子，除了前述的拉斯克獎，胡德還拿過被稱爲日本版的諾貝尓獎的京都先進技術獎、美國國家科學獎章，甚至IEEE醫療技術創新獎章，或是工業研究院（IRI）設立的IRI獎章，他的獎章收藏室裡，幾乎就差一個諾獎了，雖然他幾乎是每年諾獎預測榜上的常客。

除了這些獎項，胡德本人還是美國國家科學院、國家工程院、國家醫學院、藝術與科學學院和國家發明家學院等5個以上美國著名學術機構的院士。

2000年，《紐約時報》工作中的科學家欄目曾經採訪過胡德，那篇文章引用了一些胡德的同事、朋友們對他的評價：這個世界“急需能夠整合資源的科學家——很少有人比胡德博士更擅長這一點。”

那篇20多年前的文章稱胡德，“過去是，現在仍然是生物技術超級明星”，這句話拿到現在仍然成立。

雖然已經85歲了，過去的老朋友正在“一個個離開”，胡德並不希望自己的餘生“只是打網球和高爾夫”。這位80多歲的老人精力充沛地投入了一個他稱之爲Scientific Wellness(科學健康)的項目，希望籍大數據之力，令所有的人能夠過上更爲健康的生活。他將其稱爲預測、預防、個性化與參與性的P4醫學，並認爲，這種新的醫學是醫學、大數據和患者（消費者）驅動的醫療保健和社交網絡的融合。

究竟什麼是Scientific Wellness？爲什麼一個生命科學家需要與互聯網巨頭合作？他怎麼看AI對人類健康的作用？以及，這位生命科學領域的先驅怎麼看我們今天的科學研究與人類健康的關係？甚至，他怎麼看自己幾十年來錯失諾獎的這個事實？帶着這些問題，我們與胡德博士進行了如下對話。

到目前爲止，我還沒有獲獎，

但將來，誰知道呢？

知識分子：講講您自己的故事，爲什麼要選擇研究科學健康的故事嗎？爲什麼你會把生物學和計算機科學結合起來？

Hood：這一切都始於1970年我在加州理工學院的時候，當時我是一個年輕的助理教授，正在思考人類生物學，我知道這是我想要做的。當時，一個非常明顯的事實是，人類正面臨着一些尚無法很好的應對的真正的挑戰。

首先，人類生物學非常複雜，因此，你必須能夠應對這種複雜性。我當時清楚地意識到，一個有效的方法會是大數據，但當時我們還沒有辦法獲取大數據。我們還沒有自動蛋白質測序儀和DNA測序儀等所有這些東西。

第二點是，如果我們真的想了解人類，我們就必須更深刻地瞭解醫學，尤其是那些當時的醫學尚未觸及的部分。我開始考慮血液，因爲它是健康和疾病的窗口，所有器官沉浸於其中，它們分泌的分子會融入血液中。如果學會了讀取（血液中的）這些分子，我們就可以評估這些器官的健康狀況。當然，現在，我們已經用各種方式做到了這一點。

第三個事實是目前最爲令人困惑的——假設我們已經獲取了所有這些大數據，血液和基因的數據，能用這些數據做什麼呢？

這個問題導致了我的系統生物學理念，那真是一個非常好的方法，可以大大降低生物學數據的維度，生物學不是隻看單個蛋白質或單個代謝產物，你需要把它們放在正常和疾病生理學的生物網絡的背景下。

然後，第四件重要的事情出現了。這一點，我當時（四五十年前）完全沒有想到，但今天已經很明顯了。那就是人工智能將會在醫生與患者間發揮核心作用，它將幫助醫生完成非常複雜的分析，也可以使個人能夠輕鬆地執行可行建議，並變得更健康。

因爲上面的認識，我參與了人類基因組計劃；我創立了一個專門創造新技術的部門，我們爲基因組計劃創造了關鍵軟件，我們開發大數據的工具，我們甚至開發了人工合成DNA的技術等等。

但我想要做的是，把系統生物學放在首位，要做到這一點，我不得不爲了擺脫官僚主義的限制而開始了一個新的組織，於是，我創立了系統生物學研究所，在西雅圖。（注：西雅圖是微軟總部所在地。）

在這一切大約10年後，人類終於擁有了能夠以我所說的方式開始數據驅動健康的技術。我們最開始的一個項目是入組了108人，後來我們又成立了一個公司，希望最終在4年內爲5000名患者提供他們的健康數據雲。從這個人羣中，目前已產生了30篇論文，每篇論文都將爲我們提供一個關於健康應該是什麼，或者疾病預防應該是什麼的新的認識。正是這些作爲基礎，我們來推動數據驅動健康的發展，並與醫療保健系統等項目合作。但我們的最終目標是進行第二個基因組項目，在10年內，我們真的可以證明所有這些原則是正確的。

所以，這是對我所做的真正令人興奮的工作的總結。一直以來，我都在關注健康和生命科學、計算機科學等等，思考如何利用最新的技術爲每個人優化健康。

知識分子：作爲一個85歲的老人，是什麼讓你堅持下去的？

Hood：我認爲讓我堅持下去的東西，隨着年齡的增長，有兩個非常重要的事情。一個是我的老年社區，在那裡，我不斷結識新朋友，並把他們帶入我的生活，因爲（當你像我這麼大年紀），過去的老朋友會一個個離開，所以，社區是保持長壽的最重要的方面之一。但我認爲另一個重點是創造力和願景，以及能夠完成真正重要的事情。而我的想法是我們可以把科學健康帶給世界上每個人，一種健康的生活方式讓人們可以活到100歲，把原本的壽命增加20-30年。

當然，這裡會出現一個真正有趣的問題，如果這個健康生活方式的確富有成效，你會用這多出來的20到30年做什麼？只是打網球和高爾夫是不夠的。當然，這對一些人來說可能是夠用的，但我自己會覺得，這不足以讓我真正進入老年。

知識分子：您在您的領域做了許多基礎性的工作，也有流言提到您曾經多次獲得諾貝爾獎提名，但卻並沒有拿到那個獎，想問問您對此是怎麼想的？這會令您對諾貝爾獎的遴選過程或其他方面有什麼看法嗎？

Hood：我會說，從個人角度來說，你做科學是爲了你自己和人類能做些什麼。而獎項什麼的，如果你得到它們，當然很好，但它們並不是我工作的中心驅動力。當我沒能獲得第一個分子免疫學諾貝爾獎時，我記得我非常失望。但事實上，也許不獲得諾貝爾獎更好，因爲我看到許多諾貝爾獎得主的生活發生了變化。我看到它改變了他們，使他們在未來的工作中遠沒有以前那麼有效率。

所以，不管怎麼說，也許這是我對沒有獲獎的自我合理化，但我認爲重要的是你在做的事情，以及你能在生活中做出怎樣的改變，這纔是對我來說最重要的。如果我得到了諾貝爾獎，我會非常高興，也會接受它，到目前爲止，我還沒有獲獎，但將來，誰知道呢？我還有機會，一切皆有可能。

不過，我認爲真正重要的是，你如何看待你和你的同事所做的工作，以及你看到未來會發生什麼。而我現在自己的目標是，我認爲在所有數據驅動的健康實現之前，我們還有15到20年的時間。我認爲我們可以真正去推動這些事情，並完成它們。而且，這樣的將來，會分階段到來。我認爲，更發達的國家將更容易適應這些事情。但隨着我們用數字設備和類似的東西取代一切，尤其隨着各種成本的降低，獲得這種健康在很大程度上可以在你的手機上完成，這真的很酷。

後基因組時代，

健康需要更“定量”，更科學

知識分子：我看到您最近很喜歡提到的一個概念是科學健康（Scientific Wellness），它與傳統的醫療保健方法有何不同嗎?

Hood：我們的Scientific Wellness與當前的健康理念都有所不同。

傳統的健康理念強調運動、飲食、睡眠和壓力管理等。而Scientific Wellness的不同之處在於，它可以通過分析血液和其他體液中的成分來全面監測人體各個器官的狀態。因爲，所有的器官都會分泌信息物質到血液中，如果我們能捕捉這些信息，就可以深入瞭解一個人的健康狀態。然後，通過這些數據，結合現在我們對生物學的理解，給予每個人可採取的優化健康或避免疾病的建議。

Scientific Wellness的理念是爲健康帶來定量的、科學化的指導，遠超過簡單的運動、飲食、壓力和睡眠的一般建議，指導每個人如何全面提高健康。也就是說，我們生成的所有數據都可以轉化爲“可執行的建議”，如果病人按照這些建議去做，就能夠提高他們的健康水平，或者避免疾病。

知識分子：您關於Scientific Wellness的想法很有意思，要實現這一點，我們需要哪些關鍵技術呢？

Hood:我認爲關鍵技術有以下幾點:一是使DNA測序更加便宜，同時提高測序質量；二是開發可以測量DNA上多種不同類型的修飾的測序新技術，而不僅僅是目前我們只能測量的甲基化；三是能夠從血液和人體器官中定量檢測越來越多的蛋白質，這很重要，與之類似的，分析脂質和代謝產物的能力也非常重要，因爲這些都可以反映您的基因組、行爲和環境如何影響身體健康；四是越來越多地使用可穿戴數字設備，如Fitbit等，來監測生理活動，這也是關鍵技術。

另外，我認爲，人工智能技術的發展也非常重要。通過這項技術，我們可以建立醫生與AI系統之間的“嵌合關係”——醫生負責創造性和整合性工作，而AI系統具有分析大量數據並記住已學習知識的能力。這將使得普通醫生成爲“超級醫生”，使他們在各個醫學領域都具有專業知識，顯著改善患者治療。這是醫學史上一次獨特的機遇，人與計算機的強強聯合，將爲每一個患者帶來數據驅動的健康優化。

擁抱互聯網巨頭的生物學家

知識分子：您剛剛提到了AI，有一個很有意思的情況是，您跟微軟或谷歌都曾經有很密切的合作關係，與大多數生物學家相比，您似乎對數據科學、數字驅動的健康有更大的興趣?

Hood:是的。大約3年前，我創立了一個非營利組織“表型組健康”（Phenome Health），致力於推動數據驅動的健康理念。爲實現這一願景，我們需要建立一個平臺，在平臺上進行知情同意、病人教育、樣本採集、數據生成和分析等工作。然後爲每個患者生成一個行動方案列表,交給他們的醫生實施。我們需要說服醫生接受和認可這些方案。我相信通過不斷舉證,我們可以逐步實現這一目標。

知識分子：那麼，您是如何設想個性化數據的整合，來賦能個體做出關於自身健康的推理決策的呢?而AI在其中將會起到什麼樣的作用？

Hood:我們現在的方法是，收集多種類型大規模數據，然後尋找不同數據類型之間的統計相關性。比如，我們分析了100名患者的組分數據，包括1000多種代謝產物、500種蛋白質和200多種臨牀化學指標，我們找到了約3500組相關性。這些相關性支持我們進一步查詢文獻，判斷它們是否可以體現某種對健康有益的行動方案。當患者人數達到數以千計甚至數以百萬計的時候，我們沒法爲每個患者做這些工作，到時AI將承擔這些任務。

當然，關於AI的一個重大問題是它究竟是隻能處理統計相關性，還是可以給你新的知識？我們認爲，目前的這類大型語言模型實際上不僅能夠利用統計相關性來識別實際可能性，而且還能夠真正創造關於因果關係的新推論，關於健康機制和疾病機制如何真正起作用。

這是一個有爭議的觀點，即使是計算機科學家也對此進行了爭論。但我認爲最終會發生這種情況。

知識分子：但是收集數據做這類檢測是否太過昂貴呢?

Hood:這取決於你對“昂貴”的定義。

我們分析數千種蛋白質和代謝物的花費大約是幾百美元，對於有些人來說這可能太多了，但這些數據如果能夠帶來健康生活的話，在未來來看，這只是一筆微不足道的錢。

我不清楚中國的情況，但我可以拿美國的情況做例子，在美國，支付機構，也就是各種醫療保險機構們是非常保守的，他們拒絕支付很多“非必要檢查”的費用，但我認爲這種局面終將改變，他們需要在這方面受到教育。

所以，無論如何，我們正在做的一件事，Phenome Health正在提議第二個基因組計劃。這個計劃將在未來10年內將一百萬患者納入分析。用這些數據來證明，這些檢測將如何提高醫療保健質量，併爲醫療保健節省大量資金。這是必要的，要讓支付者相信他們應該開始採用一些這些新的數據驅動健康策略。

我認爲最重要的是，我們要認識到，只要醫療保健系統仍然專注於疾病，它就永遠不會是可持續的，因爲疾病的成本是無限的。

您爲治療疾病而製造的大多數藥物都是在治療症狀，而不是治療病因。大多數慢性疾病一旦發病就無法逆轉。因此，真正的關鍵是要儘早發現它們，並在早期進行預防，因爲那時它們是簡單易變的。這正是數據驅動健康真正要做的。因此，首先，我們必須讓人們相信，一旦被診斷出來，糖尿病、心血管疾病和阿爾茨海默病等疾病就會變得非常複雜。在許多方面，已經爲時已晚了，在那時，你你可以改善，但已經不能治癒了。治癒是在早期進行的，那時，治癒很簡單。

知識分子：那麼，如何將Scientific Wellness的方法整合到現有的醫療保健系統中？當您想這樣做時可能會遇到哪些挑戰？

Hood:Phenome Health正在與一家主要的醫療保健合作伙伴進行探索。我們的設想是：如果我們能讓一個主要的醫療保健系統在3或4年內使用我們的辦法，證明Scientific Wellness令醫療保健質量大大提高，成本卻大大降低，這就能更好地說服其他潛在的醫療系統們採取這個辦法。用事實證明，Scientific Wellness對我們的醫療保健系統，以及減少整個社會的醫療成本都是很有價值的。

除此外，通過與這樣的醫院系統合作，我們還可以做一些非常有趣的事情。我們實際上正在與一個擁有3000萬患者的大型臨牀實體合作，他們擁有所有電子健康記錄，遍佈（美國）南部和東南部13個州。我們將與他們一起開展一個大型糖尿病項目。4年內，我們將深入研究1000名患者的健康記錄，病史資料，覆蓋糖尿病的早、中、晚期，然後我們將擁有整個糖尿病的自然史，而且，這通常大約是15年的病史。我認爲在這個深入的分析研究中，我們學到的關於糖尿病的知識將比過去得多得多。

知識分子：您提到了收集每個人的健康數據然後分析，那麼，在收集和使用每個人的生物醫學數據時，需要考慮哪些倫理因素呢?

Hood：我認爲在所有倫理問題中，只有一個主要的問題非常嚴重，那就是歧視。我們需要制定法律，例如，保險公司不能私自訪問用戶的基因組數據，並以“有壞基因”爲由拒絕承保；因爲類似的原因，僱主和家人也同樣不允許私自訪問。我們需要法律來保護私隱，防止他人利用這些遺傳學和表觀遺傳學信息進行歧視。在美國，我們有兩條法律確保了醫療保險不得基因歧視，但還有其他種類的保險不在覆蓋之列，比如：長期護理保險。這類保險公司很容易通過前述信息判斷拒保高風險人羣，這是一個需要考慮的問題。

我舉個例子，如果一個人有一種基因突變，極大提高患阿茲海默氏症的風險，這個人在美國就幾乎無法購買長期護理保險。所以我認爲在這一領域，防止歧視和保護私隱是關鍵的倫理考量。

知識分子：在您看來，未來的生物學，哪些領域將發生哪些巨大變化？

Hood：之前的新冠疫苗已經展現了RNA技術的強大，我認爲RNA將成爲許多其他尚待探索的疾病的非常有用的藥物。將來，能夠在新生兒中有效地重新設計基因組並消除缺陷基因的技術將以許多重要方式改變我們的生活。除了RNA，我們實際上還希望資助一家生產各種肽的公司，該公司的目標是能夠生產數十億種不同的肽並將它們用作藥物。

總的來說，我認爲將來，創造新藥和新的生物標誌物的技術將是非常令人興奮的。我還認爲數據驅動健康的新數字技術會變得越來越好。我們預測，數字技術將在10到15年內使我們能夠在家裡進行我們健康所需的全部健康測量。

所以，可以看到，健康真的成爲大家日常生活中的一個基本方面。不需要去大型醫院或者體檢中心，在家裡，通過人工智能等方式，我們就能完成需要工作。

在將來，醫療保健技術的趨勢是讓（健康）測試更便宜、更全面、更全球化，並以數字方式驅動健康。技術上，可以真正做到這一點。人類的將來會越來越不依賴血液分析，而越來越依賴測量生理方面的因素，將這些因素在預測意義上與健康進行大量的關聯。

比如說，預測會發現，在接下來的2個月內，你會變得沮喪。如果我們知道這一點，我們就可以防止它。或者發現你是一個非常容易藥物依賴（成癮）的人，如果我們知道這一點，我們可以非常謹慎地對待你分配的藥物。

很多情況，如果早期發現的話，便可以在症狀之前預防它們，所有這些東西都會很令人興奮，但我認爲生物學的重要作用還不止於此。人類目前擔心的所有重大問題，例如氣候變暖，減少二氧化碳，可以算個生物學問題；養活世界所有人是農業問題，也是生物問題。

還有能源，雖然我認爲，解決未來能源問題的解決方案更可能是來自物理學，比如：可控核聚變等。但生物學也會有它能夠做出的貢獻，我不知道生物學是否會是必要條件，但生物學在進化過程中將是必不可少的，我們要弄清楚生命如何在宇宙中產生，以及生命的基本要素是什麼。所有這些，都是深層次的生物學問題。”