業界領先的區塊鏈科技公司共同發展生命資料經濟

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2018年5月15號早上七點於加利佛尼亞州三藩市，區塊鏈和人工智慧醫療資料領域多家公司宣佈在生命資料經濟領域開展合作。其中，Nebula Genomics 公司與 Longenesis 達成了獨家合作的協議。Nebula Genomics 由基因組學先驅 George Church 教授共同創立並設於三藩市，專注於利用區塊鏈技術建立基因組和臨床資料的市場。Longenesis 是由 Insilico Medicine 和 Bitfury Group 合作組建並設於香港的公司，專注於將深度學習和區塊鏈技術應用于建立醫療資料共用平台。

在 Longenesis 公司在同行評議的雜誌上發文並展示了資料共用平台的模型後，Nature Medicine 在《Experimenting with blockchain: Can one technology boost both data integrity and patients' pocketbooks?》專題報導了兩家公司。

Nebula Genomics 創始人和哈佛大學及麻省理工學院教授，George Church 評論說：「我們的平台將允許個人及大型資料公司，例如生物銀行，保持他們對資料的所有權並從中獲利，Nebula Genomics 希望以此激勵基因組資料的開發。這樣，我們可以在單一平台上收集資料，並讓研究者更方便的獲取和安全利用資料。也就是說，我們將建立一個公平高效的基因組資料市場。Logenesis 已經建立一個類似的交易平台，專注於長壽醫療資料，因此兩家公司的平台是一個很好的互補。」

Nebula Genomics 的共同創始人 Dennis Grishin 評論說：「生命資料的分享就目前而言並不高效，這是因為特定種類的資料總是分散在多個使用者手中。由於製藥和生物科技公司的研究者不得不自己去詢問資料來源，商議價格，簽訂協定然後支付，目前，獲取基因組資料是一個緩慢且昂貴的過程。我們將使用智慧協定來自動化資料的獲取過程，從而大大加速這一過程。」

這是因為大量的生命資料相對於少量資料更為有用，因此很難去評估少量資料的真實價值。另外，特定類型資料價值的評估常常需要比對其他類型的資料，因此目前碎片化的生命資料市場中很難獲得真實估值。比如，基因組資料如果附有電子健康記錄來提供表型資訊則更有價值。

Insilico Medicine 的創始人兼首席執行官和 Longenesis 的首席科技官，Alex Zhavoronkov 博士評論說：「過去，個人生命資料的價值由它們潛在的銷售和服務的獲利能力所決定。但是隨著人工智慧和生命科技的發展，我們已經進入了一個新時代，不同類型的生命資料對個體乃至社會經濟的發展可以提供前所未有的醫療價值。我們需要新的估值模型來評價不同類型的生命資料對於健康和長壽的價值。這一模型將與布萊克—斯克爾斯期權定價模型（Black-Scholes）類似但複雜程度高出幾個量級。我們與 Nebula Genomics 的合作可以是極大促進這項研究的發展。」

Nebula Genomics、Longenesis、Bitfury 及 Insilico Medicine 希望利用區塊鏈技術建立交易平台從而公平高效開展生命資料的交易。由哈佛醫學院教授和基因組學先驅 George Church 博士及哈佛研究員 Kamal Obbad 和 Dennis Grishin 共同創立的 Nebula Genomics 正在開發一款平台來讓個人完成基因組測序並利用安全的區塊鏈網路為他們直接提供資料買家。這個平台之後也將逐步支援其他類型的資料。Longenesis 則正在與 Insilico Medicine 合作來利用人工智慧技術開發一款平台來存儲並交易健康相關的資料例如實驗測試結果等。Longenesis 使用的開發策略已經在同行評議的雜誌上發表並且已通過一年的測試完成了概念驗證。通過這項合作，Longenesis 的網路平台將併入 Nebula Genomics 的網路，從而使兩個團隊可以一起合作共同發展這些平台。

這項合作將專注於評估生命資料的真實價值，並在這一過程中創建兩個新的經濟領域。第一個是微觀資料經濟學，研究那些將用於藥物開發的資料，比如蛋白質組學或特定分子結構和活性的資料。另一個是宏觀資料經濟學，研究將用於評估人體健康的資料，比如電子記錄和基因組資料。Nebula Genomics 和 Longenesis 整合後的模型可以將巨量的不同類型的資料集中在一個平台並使它們可以方便且安全的被研究人員獲取，從而有效評估生命資料的價值。

Longenesis 的共同創始人以及管理總監，Garry Zmudze 評論說：「我們很高興與 Nebula Genomics 一起合作來開發生命資料的估值系統。我們採用的方法是新穎的甚至是前所未見的。在我們的模型中，資料的價值由它們的銷售潛力來決定。但是在健康醫療和預防性藥物等不同領域內資料的價值以及收集資料的方法將非常不同。因此這一合作非常有可能促進全球經濟的增長。」