基于基因检测等“多维度”数据构建“精准健康”新模式( 二 ) 正如世界上没有两片相同的叶子

那么，在不同个体水平上，我们应该如何定义健康？基因检测等“多维度”数据将如何进一步提高人类健康？

5月8日，在一篇发表于Nature Medicine期刊的最新文章中，由美国斯坦福大学医学院领导的研究团队对以上问题进行了回答。在该文章中，研究团队利用大数据方法，对100余名具有糖尿病风险的参与者的健康状况进行了长期追踪，并对收集的多组学等数据进行了个性化综合分析。参与者每个季度会接受广泛的检测项目，包括临床实验室检测、运动和生理检测、微生物和分子评估、基因测序、心血管成像以及使用智能手表或血糖监测仪等可穿戴传感器进行的监测。在获取了大量基因组、免疫组、转录组、蛋白质组、代谢组、微生物组数据等健康医疗大数据后，如今研究团队正在获取对健康意义的全新理解，以及在数据偏离个体正常状态后，如何标志出疾病的早期迹象。