政策思考/完善數據基建 推進生物科技產業發展\水志偉、曾文軒

　　七年前的「冰桶挑戰」風靡全球，引起了人們對肌萎縮性脊髓側索硬化症（ALS，俗稱漸凍人症）的關注。漸凍人症目前仍是為無法治癒的運動神經元漸進性退化疾病，大部患者病發後只有3至5年的平均壽命。近日，香港有科創企業成功利用自主研發的人工智能藥物研發平台，篩選及分析出與漸凍症相關的基因；團隊迅速找到「潛在治療靶點」，除了大幅降低了藥物開發的成本和時間，更為患者帶來希望。

　　顯然，數據是未來生物科技發展的能源，而數據基建是策動香港數字生物科技產業的基石。分析包括基因組在內的組學數據與臨床數據以及箇中的關聯，能夠協助找到疾病的特徵及原因，繼而向患者提供更個性化的治療方案。

　　可考慮讓內地數據過境河套

　　香港去年啟動的基因組計劃，旨在分階段為一萬名指定疾病及研究組群進行全基因組測序；然而，計劃對象數目比新加坡「全國精準醫學計劃」的110萬個相對少，承諾建成的港人基因組數據庫具體開放措施也還未成形。而醫管局亦於2018年設立了大數據分析平台，讓大學科研人員於其「數據實驗室」，在安全及受控的環境下使用臨床數據。特區政府亦承諾推動醫管局夥同科技園公司開放數據予科創企業使用，但具體安排仍在籌備階段。

　　事實上，內地擁有龐大的病患資源，當中不少基因數據更具研究價值。而世界最大的綜合基因庫──中國國家基因庫正好坐落深圳，內地多所公營醫院也擁有大量的臨床資源。然而，國家基因庫的資源只供與其有合作項目的單位使用，仍未達至全面開放共享；而儘管深圳衞健委設立了「衞生健康發展研究和數據管理中心」統籌全市醫療衞生機構數據的統一歸集及共享，中心暫時未見有定下數據開放共享政策。

　　若然這些數據基建能夠開放共享予港深兩地大學及合資格企業在境內使用其匯總數據（aggregate data），兩地科研人員則毋須費力自行收集有限的數據，而能夠便捷在這個「油礦」中找到不少科研機遇。