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　　分析测试百科网讯 2018年12月1日，第三届国际精准医疗大会在北京开幕。本次大会有中国生物工程学会、商图信息BMAP主办，共有近千人出席。分析测试百科网作为支持媒体为您带来会议报道。

大会现场

中国生物工程学会副理事长兼秘书长 马树恒

　　中国生物工程学会副理事长兼秘书长马树恒为大会致辞。马树恒首先欢迎在座专家学者以及演讲嘉宾参加第三届国际精准医疗大会。随着基因检测价格下降，检测数据量成爆发性增长，精准医疗已经从早期的诊断、治疗发展成为保证人类健康的工具。P4 China致力于精准医疗的国际化产学研建设，旨在将政策、资本、监管、技术、商业、应用相融合，助推精准医疗发展。P4 China将积极探索中国精准医疗发展之路，把握全球精准医疗动向，提升自身服务质量，为业界同仁打造综合型服务平台。

中国科学院生物物理研究所 陈润生院士

　　中国科学院生物物理研究所陈润生院士带来会议报告，题目是“基因组、大数据、精准医学与人工智能”。陈润生院士表示，人类遗传学密码的破译将传统生物学转入道大数据时代，从而导致精准医学的产生。目前，精准医学是大数据与医学的结合，将以基因组为代表的组学大数据应用于临床医学中。同时，陈润生院士介绍到，健康科学发展经历了转化医学、个体化医学以及精准医学三个时代。在如今的精准医学时代，人类可凭借精准医学从诊断治疗过渡到健康保障，并且市场规模极为可观，因此精准医学已经成为美国、欧洲、日本等发达国家竞争的领域。同时，精准医学也将带动生物样本和数据、基因测序、分子诊断等产业发展，尤其是基因测序行业，其发展尤为迅速。截至目前，国际巨头Illumina等公司联合多家国际IT巨头建立癌症基因组数据分析和解释，意在推动精准医疗发展，同时，中国也在大数据分析方面开始发力。

　　陈润生院士表示，实现精准医疗需要组学和大数据相结合，在此基础上，融合临床数据和影像学等指标，最终实现精准医学保障人了类健康的目标。当然，精准医疗也存在一些问题，例如如何分析和解释人类遗传密码3%以外的未破解非编码序列信息，这些未破解的非编码序列可导致前列腺癌，白血病，非小细胞肺癌等疾病，因此破解这些序列对未来实现精准治疗尤为重要。精准医疗带来的大量数据处理压力也是值得注意，其数据量大，数据难处理等问题也是未来需要解决的问题。随着计算水平、测序速度的发展，人类已经将测序能力提升10^6倍，随着样品端方面情况复杂、疾病相关的复杂网络、高度异质化数据整合，因此人工智能和神经网络是解决数据方面的最好方案。最后，陈润生院士表示未来对于未破解的非编码序列，还有19万编码原件未需要进行破解，因此希望有更多人去研究和解析。

演讲嘉宾合影