21世紀經濟報道 唐唯珂

在全球人口健康研究領域，中國正以令人矚目的速度從跟跑者轉變為并跑者，甚至領跑者。

2025年10月23日最新一期《英國醫學雜志》（The BMJ）刊發的專輯“推進中國及國際隊列研究”，集中整合了六篇深度分析，系統性梳理了中國截至2024年累計建成的約350個隊列的研究成果。在該專輯的發布會上，眾多中外專家學者共同探討中國隊列研究的機遇與挑戰。

正如解放軍總醫院第一醫學中心腎臟疾病國家重點實驗室主任陳香美院士所言：“中國的專病隊列在國際上做得非常好，幾個大的隊列在那個時代也起到了推動了中國公共衛生和健康發展的重要作用。該專輯的誕生本身，就標志著國際頂尖醫學期刊對中國隊列研究規模與影響力的高度認可。”

“BMJ注意到了中國隊列在發展過程中展現出來的成果和問題，”本次專輯的推動者之一、吉林大學第一醫院黨委書記呂國悅教授透露，這正是2023年12月與BMJ主編會議后碰撞出的火花。他指出，專輯旨在集中展示和討論中國隊列在可持續性、經費保障、AI應用等十幾個方面與國際先進經驗的對話。

規模奇跡：從量變到質變

中國隊列研究的發展軌跡令人驚嘆。南京醫科大學公共衛生學院副院長馬紅霞教授介紹道，20世紀70年代至90年代，我國以少數職業隊列研究為主，到2024年已建立約300多個研究隊列，類型多樣，覆蓋人群迅速擴展至百萬。中國慢性病前瞻性隊列（CKB）、中國百萬人群隊列，以及中國國家出生隊列等大型代表性隊列的建設，標志著中國已躋身全球隊列研究大國行列。

這些隊列產出的科學證據，深刻影響了公共衛生實踐。如CKB隊列通過長達10年的前瞻性隨訪數據和遺傳學數據，提示隨著飲酒量增加，血壓水平和腦卒中發病風險持續增加，即使少量飲酒也可能增加腦卒中的發病風險，顛覆了“適度飲酒有益心血管”的既往認知；China-PAR項目則建立了更適合中國人群的心血管疾病風險預測模型。

《中國基于社區的隊列研究：為塑造人口與公共衛生未來提供關鍵見解》文章主要作者之一、來自北京協和醫學院的研究員曾紅梅指出，基于社區的隊列研究有著獨特的廣泛性優勢，能系統收集社會經濟、行為習慣、飲食營養等決定健康的重要因素。“以中國健康與營養調查（CHNS）為例，該隊列持續四十余年，精準捕捉了從‘吃不飽’到‘吃出肥胖’的中國社會變遷對健康的影響。而中國老年健康影響因素跟蹤調查（CLHLS）等隊列，更是將研究視角延伸到認知、衰老、陪護負擔等深刻的社會議題上，為中國快速老齡化社會提供了寶貴的數據支持和政策啟示。”

不僅如此，中國隊列研究憑借積累的寶貴資源與獨特經驗，已開始反哺全球科學界。南方科技大學講席教授顧東風院士團隊基于中國人群隊列的研究發現，東亞人群心血管疾病的主要危險因素是血壓升高，而不是白種人當中的血脂升高。這一結論修正了國際指南中關于東亞人群風險評估方法；團隊開發的“中國動脈粥樣硬化性心血管疾病風險預測模型”，已經通過APP等評估工具覆蓋3000多萬人，其關于環境因素健康影響的研究，“為全球提供了借鑒”。

中國隊列研究在過去幾十年間完成了從“零散起步”到“系統布局”的跨越，規模的擴張不僅帶來了數據量的積累，更在某種程度上重塑了中國在全球公共衛生研究中的話語權。然而，規模本身并非終點。當前，我們正站在一個從“量變”到“質變”的關鍵轉折點。如何將“人口紅利”轉化為“科學紅利”，如何讓海量數據真正服務于疾病預測、健康政策與臨床實踐，是中國隊列研究下一階段必須回答的核心命題。

擴張背后：質量隱憂不容忽視

四川大學華西醫院常務副院長黃進教授強調，大規模隊列研究的關鍵在于“規模與質量的平衡”。“過去的大型隊列讓我們更深入地理解了疾病發生發展的機制，但數據分散、標準不一，也帶來了整合與應用的挑戰；一些研究雖然在機制上深入，卻缺乏醫療欠發達地區人群的代表性。”

專輯中的數據顯示，基層醫療機構占中國100萬家醫療機構的95%，處理了一半的患者就診量（每年95.5億人次），但由于缺乏基本的研究資源，且臨床質量參差不齊，僅有16.6%的隊列研究實現了超過10年的隨訪，只有10.6%使用了標準化的數據共享平臺。隊列參與者的地理分布上也存在不平衡，76%的參與者集中在六個發達地區（北京、上海、四川、江蘇、廣東和香港），而占全國人口35%的農村地區僅貢獻了12%的參與者。

究其原因，數據整合不暢和可持續性不足是兩大難題。

數據整合上，以華西醫院百萬人群隊列（WHOLISM）研究為例，WHOLISM設計基于醫聯體網絡，從重復體檢人群出發，延伸至社區居民，并涵蓋高原環境人群，從而包含三個相互關聯的子隊列：健康體檢隊列、社區隊列和高原隊列。該隊列的研究者、四川大學華西醫院李為民教授和黃進教授團隊的林逸飛副教授指出，這不僅反映了人群深度和數據廣度的分層結構，避免質量“大而不精”，而且通過這些層次能夠實現了跨民族、地域、生活方式和健康狀態等維度的全面評估。但仍“變量堆疊可能稀釋臨床相關性”。“一個主要擔憂是對現有健康體檢數據和臨床診療反應的利用不足、隨訪不夠。盡管它們具有高實用性和相關性，但這些數據常常被忽視，轉而收集新的生物、多組學或數字健康數據，并且依賴“黑箱式”的數據挖掘，生成不可信的結論，這給醫療系統帶來了額外負擔，并導致實踐效率低下和資源浪費。”

可持續性上，隊列研究價值在于長期追蹤，但我國多數隊列未建立可持續模式，短期項目制經費與團隊不穩定制約長期發展。多數隊列依賴 3-5 年短期經費，主要支持啟動階段招募與基線調查，缺乏隨訪階段長期投入。同時，經費短期性使團隊以項目制用工為主，人員缺乏穩定保障，導致研究思路中斷、數據標準不統一，還降低研究對象信任度，增加隨訪脫落率。

數據分散、標準不一、隨訪率低——這些表象背后的深層次問題，是中國尚未建立起一套適應大國科研特征的“數據治理體系”。此外，短期項目制經費所帶來的“科研打工心態”，也削弱了隊列研究最需要的長期主義精神。若不能從根本上解決激勵結構與團隊穩定性問題，再宏大的隊列設計也難逃“開工即巔峰，后續難為繼”的宿命。

創新突破：中國隊列的特色發展之路

面對挑戰，中國的隊列研究正在探索獨具特色的突破路徑。在專輯發布會上，與會專家也紛紛提出了自己的見解。

中國隊列研究的突圍之路，不能簡單照搬歐美模式，而應立足于本國國情，走出一條“國家引導、多方共建、臨床驅動、技術賦能”的特色路徑。政府在其中不應僅是出資方，更應是規則制定者與平臺搭建者；醫療機構不應僅是被動執行者，而應成為問題提出與成果轉化的主體；AI與多組學技術也不應僅是“錦上添花”的工具，而應深度嵌入隊列設計與數據分析的全過程，實現對傳統科研范式的重構。

馬紅霞教授系統地提出了四點建議："首先，要加強政府的政策指導，建立數據整合、存儲和安全的管理系統，實現數據共享；其次，要建立相應的數據行業標準和框架；第三，建立政府領導、多部門參與的自我維持機制，形成多樣化的資助結構；最后，在發揮隊列價值的同時，要進一步加強監管機制，完善數據保護的法律框架。"

黃進教授則表示：“我們希望以解決臨床問題為牽引，充分挖掘體檢數據等現有資源，讓研究更貼近真實人群與醫療場景。通過這一過程，中國的隊列研究才能真正實現科學價值、健康價值與社會價值的整合統一。”

在提升可持續性上，陳香美院士和呂國悅教授團隊共同發表的《構建中國可持續隊列研究：公共衛生研究的混合模式》一文中提出，應以中央統籌與地方共建的混合模式，推動中國隊列研究的標準化建設、數據共享和多元資助，逐步形成具有國際影響力的可持續科研體系。作者強調，實現隊列研究的長期可持續的關鍵在于四個核心要素：高參與者留存率、穩定專業的隊列建設及研究團隊、行政與多源數據的和整合，以及多元持久的資助機制。

展望未來，陳香美院士提出了更具前瞻性的方向：“我們計劃在吉林-梅河隊列啟動代際研究，這在國內尚屬首創。通過全疾病譜系和自然人群的綜合研究，結合中醫數據和AI技術，我們將探索更具中國特色的隊列研究新模式。”

加強合作：為全球健康貢獻更多中國力量

國際合作同樣也是構建穩健大型隊列的必然選擇。英國牛津大學高級研究員 Peter Ka Huang Chan指出，“大型的研究不是把一個小型的研究做大，其核心在于數據質量與類型的把控。”中國為全球健康研究提供了無與倫比的舞臺：其龐大的人口、遼闊地域帶來的暴露梯度、獨特的遺傳背景（如東亞特異性基因變異）以及獨特的疾病模式（如食道癌熱點地區），都為解答全球性健康問題提供了關鍵線索。他強調，“中國是世界不可或缺的一部分，其隊列研究也是全球健康中不可或缺的一環。”

中國隊列研究的價值，不僅在于服務本國人民健康，更在于為全球健康議題提供“中國樣本”與“東方答案”。下一步，中國應更主動地將隊列研究成果轉化為國際指南的修訂、全球政策的參考，甚至是在“一帶一路”等框架下推動跨國隊列共建。這不僅是對全球健康的貢獻，更是中國從科研大國邁向科研強國的必經之路。