记者：创办金匙医学的契机是什么？
贾雪峰：金匙医学并不是我们创办的第一家企业。第一次创业主要以制造业为主，包括新能源，这次不成功的经历提醒我：不要贸然做不熟悉的专业领域，还是要做自己真正感兴趣并且过去有一定积累的东西。
第二次选择创业方向时，我和团队通过以往技术积累和创业实践，首先瞄准生物技术，希望能做出不一样的东西，把企业做成细分赛道的龙头。以创新技术为企业驱动力很重要，因为只有这样，不论未来这个行业赛道发展得如何，我们才有信心成为领军企业。
生物技术有两大方向：疾病药物研发和诊断。诊断方向创业门槛相对低。刚好那时高通量测序在诊断领域除了遗传生殖、肿瘤基因检测以外，刚刚出现第三个应用场景——病原微生物检测，并且在2017年左右从实验室走向了临床，行业的KOL（Key Opinion Leader，从业医师等）也在尝试用高通量测序做疾病诊断。我们选择了高通量测序。
记者：金匙医学初创阶段遇到了怎样的困难与机遇？
贾雪峰：高通量测序在感染病诊断的应用是划时代的技术突破，在此之前几乎所有感染类疾病诊断都以预设靶标单一地进行阳性和阴性验证。只有为数不多检测技术，如微生物培养与鉴定法这样的金标准检测法，以及高通量测序可以做到“一网打尽”式地检测病原体和诊断疾病。我国高通量测序技术发展领先于欧美一些国家，我们用它专攻感染病诊断，有点类似于“弯道超车”。
2019年底新冠疫情爆发，很多大型三甲医院已经在尝试使用高通量测序。疫情让大家对感染性疾病有了全新认识。以前大家不太明白什么是核酸检测、什么是PCR（聚合酶链式反应）。但在疫情之后，老百姓对于同类的感染性疾病和医生要求的检测项目多多少少建立起了基本的概念。
很多感染由抗生素耐受的病原体导致，比如超级细菌，患者一旦感染，基本无抗生素可用。如何解决这个问题呢，一是开发新的抗生素，但时间周期长；二是在日常使用抗生素过程中明确诊断依据，不滥用抗生素，少用广谱抗生素。“如果要真正做到精准使用抗生素，就要求诊断方法跟得上，让医生在第一时间判断出是不是感染、是什么感染。从这个角度来讲，将高通量测序技术用于感染类诊断是正逢其时。”
经过这些年的努力，我们从建设实验室、检测样本、服务医院的模式，已经转变成辅助医院建立一整套实验流程、报告解读。我们现在已经帮助将近80家全国排名前200的医院形成院内感染类疾病检测方案。现在市场对这个技术的接受程度逐步提高，只要是能在大型三甲医院就诊的重症感染患者，医生往往能用这个检测方式帮助患者，这也是我们努力的结果。
记者：您曾经提到mNGS在病原微生物检测领域将有更长远的发展，目前进展如何？
贾雪峰：任何一种检测方法要被纳入标准诊疗指南并成为推荐方案，均需经过完整的规范化流程。金匙医学在过去这些年已经把近99%的试剂、设备和软件完成了注册。我们还有一款三类试剂已经完成了临床试验，并且进入了国家药监局的发布阶段，预测今年内有望获批。这个试剂一旦获批，将标志着宏基因组这项技术彻底进入IVD（in vitro diagnostic products，体外诊断产品）阶段。
预计五年内，我们全线产品检测量将达到千万级别。我国每年需要进行病原微生物诊断的患者数量约为1.5亿至2亿人次，我们的检测技术能够有效解决临床诊断中的多个关键痛点。
记者：您认为我国高通量测序技术当前发展态势如何？
贾雪峰：我们希望倒逼上游，进一步降低测序成本。过去对于患者来讲较为昂贵的上千元的检测，能够逐渐降到几百元，对应到单个靶标检测的费用不会超过十块钱。我们也在同步开拓东南亚、中东、欧洲地区的市场。最关键的还是我们企业要能按照国家监管部门的要求，有效地把临床实验、注册等工作做好。
记者：您认为创业的要素有哪些？
贾雪峰：我在投资行业做了八年，从投资者的角度，我在评估创业项目的时候观察到学术体系的创业者在创业时的决策导向受制于学术评价体系。这与企业经营所需的商业化思维存在很大的差异。从好技术到好产品有一层鸿沟，从好产品到好的商业项目，又有一层鸿沟，理想地假设每个阶段的成功率均为60%，经过双重筛选，创业成功率也只有36%了，这还排除了诸多不可控变量。
术业有专攻，我们可以在自己的细分领域上展现很高的专业性。商业化也是一个专业，也存在门槛。无论对来自哪种背景的创业者来说，面临的挑战和课题都是能不能在创业和企业经营这个专业里成为专家。我们需要的更多是在实践过程当中不断总结，有足够的试错机会。创业需要很强的执行力、坚韧的品质，甚至还需要一些运气。我们看到很多发布过好产品的企业最终也没能持续，如果仅有很好的技术、专利，无法形成好的产品，面临的阻力只会更大。
我认为做成一家好的公司要满足两个主要条件：第一是要保持百分百的专注投入；第二，在每一个关键决策点都要做出基本正确的选择。再聚焦到基因诊断，我们发现学术研究与临床应用存在巨大差异。学术研究强调创新，临床疾病诊断强调技术的稳定性和可重复性。对于诊断产品，它不但要在实验室里成功，也要保证整个实验流程在任何使用人员手中达到检测目标。所以诊断产品的基本要求是使用难度要足够低，结果要尽可能接近可控与稳定。产品的形成要经过大量前期开发和后期临床论证，产品的成本高低，包括在使用过程中所用设备的自动化程度，都是未来在产品推广过程中要提前考虑的。
记者：AI也进入了测序领域辅助数据分析，对企业发展有什么启示？
贾雪峰：我们很早就开始用机器学习预测一些基因组对应的药物敏感或者药物耐受的表型。基因组与表型之间虽存在显著关联性，但仍具有不确定性。通过大语言模型的应用，我们能建立精准预测模型。我们当前的技术路径主要是将传统预测模型迭代为性能更优的大语言模型架构。
在我们设立的多家医学实验室，包括与其他单位合作共建的实验基地中，过去我们需要实验员来操作，近几年，我们把一些主要流程都替换成类似于自动化工作站的设备来完成，但一些加耗材、换试剂等工作还是需要人工或是机械手臂操作。
作为企业家，我们要尽快完成企业对于这些工具的适应和拥抱，企业需要进行相应的组织架构调整以适应技术发展的需求。具体而言，应当将原有的信息化部门升级为人工智能应用部门，负责智能系统的开发与部署；同时，现有的自动化部门需要引入基于AI算法的智能体系统，用来匹配线下操作流程优化。当然，医疗领域的AI产品开发必须严格遵循医疗器械相关法规，完成必要的注册审批流程。
寄语学弟学妹们
“当今获取信息难度低了，所以师弟师妹们的知识储备更丰富，但任何事情都有两面性，信息碎片化的趋势也会对大家的学习成长造成阻碍。”
“耐得住寂寞，长期专注在自己的领域，有的人可能天然就有这种特质，但对大多数人来说是需要修炼的。”
“希望大家在校期间能够多接触一些不同的领域，广泛地涉猎学科前沿，并尽快地找到自己感兴趣的研究方向，设立目标，屏蔽对于实现这个目标没太大帮助的信息碎片，提高专注力。越早形成这样的行事风格和专注力，在未来的发展中优势就会越明显。”
采写：蒋雨晴
审核：陈超群、耿洪亚
