基因并不代表生命的终点，但是起点

现在“读基因”这件事可以有很多的具体应用，我可以随便举例三个场景

第一个应用是出生缺陷，如果我生下来时，基因就有毛病，往下运行，运行不下去了，就是一个BUG。现在我们都知道，已经可以做产前筛查，不需要等到孩子出生以后再做基因检测，可以在妈妈肚子里，通过测孕妇的血，知道孩子的单基因遗传病情况，这叫出生缺陷。

第二个是预防疾病，比如说肿瘤、免疫缺陷等都可以直接用数字化的方式很简单地预测出来。

第三个是个性化用药，比如说几乎每一种药物所有的研发都是针对于不同的基因来的，一个肿瘤的发生，是因为基因发生了突变，到底是哪一个基因发生了突变，这个基因有没有相对应的药物？这样就搭起关系，所以我们可以看到，现在所谓肿瘤的个性化治疗，是在基因的发展领域里面非常厉害的研究方向。

所以直接通过基因检测，通过对基因、生命、学习程序的解读可以得出以上直接的应用。但是基因本身并不能代表所有的事情，我举一个简单的例子，中国30年前糖尿病发生率只有0.67%，但现在是11%，糖尿病前期患病率还有14%，就是接近25%。中国现在成年人里面，1/4的成年人，要么得了糖尿病，要么即将得糖尿病。
其实我们这个人种从一万年前从非洲走出来到现在，基本DNA没有发生太大变化，大家都是为了（适应）饥饿而被设计的这套DNA。其实我们人吃饱这个事儿，尤其对于中国人，吃饱这个事儿是近30年的事儿，

基因并不代表生命的终点

但仅仅在30年的时间里，在只有一代人的时间里，我们的基因不会发生这么大的改变，是什么东西变了呢？饮食发生了变化，生活方式发生了变化，环境发生了变化，所有的这些变化都导致我们现在看到的很多慢性疾病的比例上升，但是你的基因没有变。



比如说雾霾，北京的雾霾，在同样基因的情况下，我跑到北京来生活，我的基因受到强大的压力，在这个压力下，肺病、肺癌、冠心病的比例会有不同程度的上升。



如果所有的东西以一张图表来表示的话，纵轴是指每种病的得病率，横轴是你的生命周期。基因代表什么呢？基因代表的是一个固定的风险概率，是一个起点。比如说我生下来的时候，可能我的二型糖尿病的得病概率比另外一个人高20%，这是概率起点，生命程序带来的东西，我对于不同的疾病会有不同的风险概率的起点，但是它并不代表终点。

在你的人生旅程当中，你每天做的所有的决策，都会让这个概率高或者低，我今天吃多一点，吃胖一点，可能得糖尿病的概率高了一点；我今天又健康生活了一点，身体就又好了一点；我今天倒时差了，工作压力又大了，身体可能又不好一点……所以你生命当中的每一个选择，都让你针对不同疾病的患病概率有不同层次的升高或降低。

如果是这样，你每天会面临很多选择，导致这种疾病风险高或低的选择。你能不能知道，哪一种选择是正确的，哪一种选择是你希望的，哪一种选择能够让你的值变来变去？这就是现在生命科学研究的核心，它的核心是了解你的身体。







双胞胎，尤其是同卵双生的双胞胎，他们的基因几乎是一样的，只有非常小的差异。但你会看到，即使是基因完全一样的双胞胎，在成年之后都可以变得很不一样，一个很胖，一个很瘦。为什么在同样基因的情况下，会形成完全不同的结果呢？




定制你的“长寿药丸”

我们怎么管理我们的健康？刚才说三个基本假设，我们准备怎么做？大家说人的最大理论寿命是150岁，什么人可以活到这么久？理论上是这样，为什么我们每个人做不到？第一由于程序出错误，遗传上面有缺陷，一般有单一遗传性疾病，20岁之前很多人就消亡了。第二是程序的变异，现在说大部分人死于肿瘤，其实从一定程度来说，死于癌症是我们的幸福。

因为上个世纪人的平均寿命是35岁，抗生素把人的寿命从35岁拉到70岁，抗生素解决很多问题。以前的人都是死于病毒和细菌，这个时代我们有机会死于癌症，其实还是很幸福的。因为活到那个时候才发现抗体和免疫支撑不住，所以四五十岁开始发生病变。那么程序又和环境相互作用，这个是不是最佳的运行准备？这个需要我们管理。所以我们需要做什么？不要等到已经生病了才做这个事情。

我们知道了这些东西，其实如果生命可以被数字化，我们知道数字化以后我们如何运用和改变？这是我们要解决的问题。生命数字化的技术有很多，比如基因测序的技术，这个世纪刚开始的时候解决的问题，现在云计算、量化技术这些东西有可能解决这些问题，比如蛋白、代谢这些数字化的过程，还在不断的解读过程里。

个体的解决方案要基于一个人对自身的了解之上，于是我们开始了一个计划，我们把所有能够让人更健康、更长寿、更美丽的方法都尝试了一遍，我们做了一个大的计划，对自己提出很多问题：如果我想活到120岁，想每天吃一颗长寿药丸，那么药丸里面应该有什么？

比如低剂量的二甲双胍据说可以让我长寿；阿司匹林可以让我长寿；还有端粒酶的长度可以让我长寿，所有的东西都可以试，但我很肯定，这些东西一定不会对每个人都有效。我们首先应该描述自己此时此刻的身体年龄，比如我41岁，但我的身体是不是41岁我并不知道，身体年龄是可以被精准描述的，可以通过很多标志物阐述出来。于是，我可以开始做干预，吃长寿药丸、运动，做完干预之后再来看我的身体现在多少岁。经过不同的迭代我会发现最适合我的长寿药丸是什么。所有的一切都基于我刚才讲的大数据、人工智能的方法。

生命可以被数字化

大家知道DNA测序，上个世纪三大工程，一个是原子弹，一个是登月，一个是基因组测序，而且是最后一个完成的计划。但是完成这个计划的时候，大家以为解决了人类的天书，但光有基因组还是不够，后面代谢组、微生物组、转录组、表型组、暴露组这些都在发展过程中，在这些组学的基础加上生物影像的技术，生化指标的技术，而且这些指标我们做的是实时性的，不是诊断级别，因为实时监控级别的数据，才有更多的价值。所以这样一个生命数字化的过程，这个数字化量多大，大概是4个TB到10个TB左右。

刚才讲了，其实智能化的过程里面从Watson、微软、阿尔法围棋也好，大家都在探索用机器，用深度学习怎么解决这些问题？阿尔法围棋对我的触动还是很大，我当时预测4:1，认为机器会侥幸赢一局，但是没想到阿尔法围棋已经进步这么快。更重要的就是“Master”，它不是按照人类的定式来下围棋，现在“Master”已经脱开了人类下围棋的路径，这个对于我们是一个很大的触动。

现在最前沿的科技诊断可能和基因组结合起来，但是基因（检测）又单独不够，要和基因的表达、蛋白组结合起来，跟代谢组结合起来。

这里面还有肠道微生物，这是更复杂的基因组，每个人的肠道有2000种细菌，每个细菌都有自己的DNA，它怎么影响你？是不是影响你的蛋白和血糖。所以只有这样数据贯穿起来，才可能找到诊断或者健康管理的依据，这个过程不只是根据一个点去判断，而且一个点只是一个时间的表达，也不是长期的监控。所以生命的智能化是一个很重要的过程。

数字化以后，我们可以做精准的美容、精准的运动、精准的健康和精准的营养。做一个精准辟谷。辟谷这个项目做精准了怎么做？怎么保障安全，让每个人都能够体会到，你说七天不吃饭是很恐怖的事情，但是不是七天不吃也可以？还有人说七天是不是不够？所以我们做很多调整，哪些人可以辟谷哪些人不可以做。我希望用81天的时间，中间有七天来管理你，我前面有检测，中间会有检测，最后是干预服务。这样才能把你的健康管理的起点放在这样一个项目上，开始体验到怎么样管理你自己的健康。

这就是很有意思的一个发现，因为你这个DNA的设定是为了饥饿而设计，但是我们过分的去吃，偶尔管不住嘴，迈不开腿就生病了。所以糖比脂肪更对健康有害处，我们怎么管理糖？当然还有很多有意思的发现，未来我们在数据量增大的前提下，我们还会继续做。