Inocras首席执行官徐智熙——访谈系列

徐智熙 Inocras首席执行官Suh先生在生命科学领域拥有超过二十年的领导经验，兼具深厚的科学素养和卓越的战略商业洞察力。在执掌Inocras之前，他曾担任Cartexell首席执行官和Helixmith执行董事，负责细胞和基因疗法的研发。Suh先生早年曾是麦肯锡公司合伙人，为全球制药和生物技术公司提供增长和创新战略方面的咨询服务，他的职业生涯始于诺华制药的品牌经理。他多元化的背景——涵盖咨询、生物技术创业和制药管理——使他能够带领Inocras迈向下一个发展阶段，并推动其科学进步。

伊诺克拉斯 Inocras是一家精准医疗公司，致力于开拓下一代基因组诊断和数据驱动型洞察，以变革个性化医疗。公司专注于提供高质量的全基因组测序和先进的生物信息学解决方案，帮助临床医生和研究人员识别可用于治疗癌症、罕见病及其他疾病的可操作基因变异。通过将尖端测序技术与专有的数据分析平台相结合，Inocras旨在让全球患者能够更便捷、更准确、更有效地进行全面的基因组分析。

您曾在生物技术、咨询和制药等多个领域担任领导职务，从麦肯锡和诺华到Inocras和Cartexell。这种多元化的背景如何影响了您如今在基因组学领域引领创新的方式？ 

我的职业生涯让我对创新如何从理念转化为实际影响有了全方位的了解。在麦肯锡，我学会了如何应对复杂问题并推动意义深远的变革。在诺华，我亲眼目睹了现代医学的力量和局限性，看到了突破性进展如何改变生命，但也看到了仍有许多患者被排除在外。这些经历塑造了我在Inocras的使命驱动型工作方式。我们创立这家公司的目的是让全基因组测序成为肿瘤治疗的真正标准，为每一位患者，而不仅仅是少数特权阶层，提供全面、易得的基因组信息。对我而言，领导Inocras不仅仅是推进技术发展，更是确保创新能够转化为最关键的影响：在医疗护理环节。

Inocras致力于让全面的DNA分析结果更容易获取和应用。您能否分享一下公司的创立愿景，以及你们着手解决基因组学领域的哪些具体挑战？

从一开始，我们的愿景就简单而雄心勃勃：将数百万个癌症基因组导入计算机，让算法能够挖掘出新的信息，从而改变患者的诊断和治疗方式。很快，我们就意识到，实现这一愿景需要的不仅仅是强大的技术，还需要一种可持续的方式来大规模地收集真实的、临床级别的基因组。

这就是为什么我们首先将Inocras打造为一家诊断公司。我们秉承完整的临床标准，逐一帮助患者，从而建立起信任、质量和可及性的基石。我们的全基因组检测能够提供最完整、最准确的癌症信息，同时保持足够的成本效益，惠及更多人群。Inocras的核心是一个临床引擎。我们今天提供独一无二的全基因组测序（WGS）诊断，同时也在构建面向未来的基因组基础模型。我们测序的每一个基因组，现在都服务于一位患者，同时也为基因组智能做出贡献，而基因组智能将在不久的将来造福数百万人。

全基因组测序常被誉为精准医疗的基石。哪些关键进展正在推动其从研究领域走向临床乃至消费应用？

全基因组测序（WGS）正日益被认为是精准医疗的基石。几项关键进展正在推动其从研究实验室向临床乃至消费者应用转变：

首先，得益于快速创新和新兴行业竞争，全基因组测序的成本已大幅下降。我们正步入一个全基因组测序成本可以与传统基因检测panel持平甚至更低的时代。

其次，生物信息学的发展与生物学的发展齐头并进。一个人的基因组是一个100GB的原始文件。过去，将其转化为准确的临床意义几乎是不可能的。而如今，借助先进的分析流程和精心整理的数据库，我们能够以临床精度解码整个基因组。

最后，人工智能正成为基因组的通用翻译器。从突变解读到实时临床指导，人工智能正在增强分析的各个层面。未来，基因组人工智能将成为医生乃至消费者的虚拟顾问，解释基因组的含义及其对健康的影响。这才是实现大规模应用的真正推动力。

人工智能和机器学习正在改变基因组数据的解读方式。Inocras是如何利用这些技术来提高基因分析的准确性和速度的？

Inocras 由接受过信息学高级培训的医生创建——他们既了解临床实际情况，也深谙基因组的计算复杂性。从一开始，我们就以人类智能 (HI) 为基础。在运用人工智能进行规模化应用之前，我们先掌握了如何解读基因组。

人们常说，人工智能只能取代人类已有的认知。正因如此，我们才具备引领人工智能领域的优势。我们拥有最强大的基因组数据解读能力，而且同样重要的是，我们精心构建了规模最大的高质量癌症基因组库之一。人工智能的强大程度取决于其学习的数据质量，而我们生成的、经过临床验证的真实癌症全基因组测序（WGS）数据量远超其他任何机构。

如今，人工智能已融入我们的变异检测和医学注释流程，实现了以往需要耗费大量人力才能完成的工作的自动化。我们将继续推进真正的基因组人工智能发展。

基因组学的一大前景是终结罕见病和癌症患者的“漫长诊断之旅”。您认为这方面取得了哪些进展？我们距离大规模实现真正个性化诊断还有多远？

这并非空谈，而是当今的现实。在癌症领域，全基因组测序已经能够揭示常规基因检测无法提供的信息。诸如结构改变、突变模式或隐匿性修复缺陷（如同源重组缺陷）等因素，都可能影响治疗决策。

现在真正的挑战不在于技术或成本，而在于推广应用。我们需要支付方的覆盖，但更重要的是，我们需要转变观念。癌症是一种由DNA驱动的疾病，因此，全基因组检测应该像影像学检查或病理学检查一样，成为每位患者基本病历的一部分。一旦这种转变发生，基因组指导的治疗将成为常态，成为常规操作。

基因组数据高度敏感。Inocras 如何在保障科研创新所需数据访问权限的同时，兼顾隐私、安全和伦理方面的考量？

基因组数据属于高度个人隐私，必须极其谨慎地处理。我们严格遵守 CAP/CLIA、ISO-15189 和 HIPAA 标准，但我们的承诺远不止于合规。我们采用云端联合架构，确保原始基因组数据始终保留在安全环境中，并且每个访问点都完全可审计追溯。

最重要的是，我们认为符合伦理的基因组学意味着为患者创造价值，而不仅仅是利用他们的数据。基因组学应该赋予个人解答、指导和关怀的能力——这是我们构建的每个系统的核心原则。

测序成本持续大幅下降。这种转变将如何重塑基因组学经济，以及创新、可及性和医疗保健公平之间的平衡？

成本不再是基因组学的决定性因素。全基因组测序已经发展到可以大规模应用的水平。真正的挑战已经转移到解读——如何将庞大的基因组数据集转化为清晰的临床信息。展望未来，公平性将不再取决于测序价格，而更多地取决于谁能为每位患者和医疗系统提供精准的、人工智能驱动的洞见。基因组学的未来将不再由成本决定，而是由获取理解的途径决定。

随着人工智能模型变得越来越复杂，您是否预见到未来基于基因组的建议会像今天的年度体检一样，成为预防性医疗保健的标准组成部分？

是的。未来十年内，每个人都将拥有自己的基因组数据。人工智能将持续解读这些数据，在症状出现之前就提醒人们注意遗传风险、药物反应以及疾病的长期发展轨迹。我们将从被动治疗转向主动指导。当每个人都拥有一个由人工智能持续更新的数字化基因组基线时，预防性基因组学将成为日常医疗保健的一部分。

展望未来，您认为在未来十年人工智能驱动的医学变革中，基因组学将发挥怎样的作用？

基因组学将成为人工智能在医学领域的首个真正前沿阵地，因为基因组本身就是数字化的——数十亿个生物密码碱基。人工智能将利用这些密码重新定义疾病分类、预测风险并指导治疗。我们将彻底告别按器官治疗癌症的时代，转而根据分子特征进行治疗。基因组学将成为数字健康的基础检测。医学的未来将建立在生物学与数据交汇之处，而这一切都始于基因组学。

最后，Inocras的下一步计划是什么？在推进精准医疗的过程中，您最期待哪些即将到来的里程碑、合作关系或技术？

我们现在的使命是使全基因组测序成为癌症诊疗的标准流程。我们正在争取医保报销，进入各大医院，并证明全基因组测序应该像病理学或影像学检查一样成为常规操作。下一个挑战是规模化——率先完成10万个癌症基因组的测序，然后是100万个。以此为基础，我们正在构建首个基于真实临床癌症基因组训练的真正基因组基础模型。它将开启人工智能驱动的癌症诊疗新时代，届时，全基因组测序将为每一次诊断、每一次治疗决策和每一次复发监测提供信息支持。

感谢您的精彩采访，想要了解更多信息的读者可以访问 伊诺克拉斯.