祁小龙教授：血管组学——跨界探秘人体“大运河”

摘要：8月17日，血管组学（Vasomics）专家组（以下称“专家组”）在北京正式成立。专家组由来自肝血管、心血管、脑血管、肾血管、肺血管、皮肤血管、骨血管、母胎血管、肿瘤血管、血管旁分泌、血管流行病、血管中医药、血管病理、血管代谢、血管表型、血管电镜等学科领域的青

8月17日，血管组学（Vasomics）专家组（以下称“专家组”）在北京正式成立。专家组由来自肝血管、心血管、脑血管、肾血管、肺血管、皮肤血管、骨血管、母胎血管、肿瘤血管、血管旁分泌、血管流行病、血管中医药、血管病理、血管代谢、血管表型、血管电镜等学科领域的青年专家学者联合发起，致力于通过学科交叉融合，促进人类血管疾病研究范式革新。

如何理解血管组学这一概念？专家组缘何成立？血管组学未来将如何改变疾病的防、诊、治？围绕“血管组学”这一新兴概念，本报特邀专家组召集人、CHESS肝脏健康联盟创始人祁小龙教授展开深度对话，为大家揭开血管组学的神秘面纱，并展望它可能为我们带来的医学革命。

论坛报：

请您用最通俗易懂的语言，介绍一下“血管组学”是什么，它和我们传统理解的血管生物学、血管医学最大的不同在哪里？

祁小龙：我们可以借助一个比喻来理解——传统血管研究类似于使用普通相机进行拍摄，每次仅能从单一角度捕捉信息，例如仅观察血管管径或测量血流速度。而血管组学则相当于采用一台高度先进的“多维度、全息”摄像设备，其不再局限于血管某一方面的观测，而是获取血管的形态结构、内部血流动力学状态、周围生化环境乃至微观细胞变化等多维度信息，并将其整合为一幅立体、动态的“血管系统全景图像”。

最根本的区别在于研究范式的转变：传统研究往往采取“分而治之”的策略，各学科专注于自身领域内的局部问题；而血管作为人体中高度复杂的网络系统，其健康状态实际由结构、血流、生化信号等多因素共同决定。血管组学则强调“系统整合”，不仅对各维度的血管表征进行更深入的挖掘，更重要的是借助人工智能等先进技术，将不同来源、不同尺度的信息加以融合，形成对血管系统的全局性、立体化认知，从而揭示以往单一视角难以发现的规律，实现对血管健康与疾病状态的精准评估。

论坛报：

将血管系统作为一个整体的“组学”来研究，这种范式的转变，对于理解人类健康和疾病具有怎样的战略意义？

祁小龙：这一转变具有重大战略意义。人体血管总长度可达10万公里，绕地球两圈半，是连接所有器官系统的核心网络。

现有研究表明，几乎所有重大慢性疾病——包括肝硬化所致门静脉高压、心肌梗死、脑卒中、乃至肿瘤与糖尿病等，本质上均对这一核心网络造成攻击，并伴随特征性的血管重构与功能障碍。传统医学模式往往侧重于疾病终末期对特定靶器官的诊断与治疗，而血管组学则提出，血管系统的病变是多种器官功能障碍早期共通的驱动机制。其战略价值主要体现在以下三方面：

机制研究的深化：血管组学提供了一套前所未有的研究方法体系，通过整合多模态、跨尺度的血管数据，可更清晰、定量地揭示疾病在血管层面的特异性病理机制。例如，精准刻画肝硬化中的肝窦毛细血管化过程，解析肿瘤异常血管新生的模式，或评估糖尿病微血管病变的进展轨迹，从而为不同疾病背景下血管机制的研究提供更系统、精细的范式。

早期诊断的推进：血管系统的改变常早于器官功能衰竭。以肝硬化为例，血管组学不仅能无创评估肝静脉压力梯度，还可精细刻画肝窦毛细血管化及微循环灌注异常，从而在纤维化发展为不可逆肝硬化前识别高风险人群。类似机制也适用于其他疾病领域。血管组学有望实现诊断关口前移，推动医学向“治未病”和早期风险分层转型，为干预争取宝贵时间窗口。

治疗范式的革新：血管组学有望推动治疗策略从“对症”向“对因”的精准医学跃升。例如，在门静脉高压治疗中，传统方案主要着眼于降低门静脉压力；而血管组学通过系统解析血管网络的多维表型——如血流动力学异常、血管活性物质表达谱和微观结构重塑——为干预提供新靶点与新思路，为开发以恢复血管生理功能为目标的精准疗法奠定科学基础。

总而言之，血管组学的战略意义在于将血管网络提升为理解人类健康与疾病的核心枢纽，为从系统层面攻克多种重大疾病提供关键支点。

论坛报：

“多模态、跨尺度”是血管组学的关键词，目前主要依赖哪些前沿技术？人工智能（AI）在其中扮演什么角色？

祁小龙：“多模态、跨尺度”是血管组学研究的核心策略，意指整合从宏观影像、实时血流动力学到微观基因表达等不同来源与层次的信息，形成全面、系统的认识。该策略主要依托两类技术：

一类是尖端检测技术，如高分辨率CT、MRI用于解析血管精细结构；4D血流MRI用于动态捕捉血流状态；单细胞测序等分子工具用于揭示血管细胞功能变化。

另一类则是人工智能（AI）技术。AI在血管组学中扮演“超级大脑”的角色，并非直接生成数据，而是作为数据的“整合者”与“解读者”。具体而言，AI可实现：

多源数据融合：将影像、力学、生化等不同维度信息同步对齐，构建多维血管数字模型；

深层模式挖掘：识别其中人眼难以察觉的复杂模式，如肝窦轻微结构变化叠加特定血流特征可能提示早期肝纤维化；

智能预测与决策支持：基于已有模式建立预测模型，实现早期疾病风险预警，并为个体化治疗策略提供参考。

可以说，AI是血管组学从海量数据提取科学洞察、最终服务临床的关键推动力。

论坛报：

专家组汇集了临床、基础、工程、AI、中医药等完全不同背景的专家。在日常交流和科研合作中，如何克服“语言壁垒”，实现真正的思想碰撞和创新融合？能否分享一个初步的合作设想或案例？

祁小龙：克服学科壁垒的关键在于确立共同目标、促进相互“翻译”，并推进协作实践。我们以明确的临床科学问题为导向，建立跨学科协作机制，通过每月定期研讨促进相互理解与方法融合，实现思想碰撞与创新融合。具体合作模式以临床需求为起点，由数据科学与工程团队进行多模态信息提取与计算分析，基础研究团队深入解析机制，中医药团队则贡献传统医学理论与干预思路，最终形成从临床到基础再返回临床的完整研究闭环。

专家组汇聚多学科、跨领域专家，使我们能够从全身视角推进血管组学研究，不仅关注单一器官，更致力于发现跨疾病的共性血管病理机制。心血管专家可探查肝病中类似血流动力学异常是否存在于动脉粥样硬化中，脑血管研究者则可探讨微环境失衡机制在脑小血管病与肝窦病变中的共性。

通过定期举办跨学科研讨会，我们构建起“实时翻译平台”，在解决实际问题的过程中推进方法与语言的融合。目前，我们正以门静脉高压为起点，构建从临床到机制、再返回临床的创新研究闭环，并致力于将其发展为血管组学在多器官领域应用的示范案例。

论坛报：

专家组成立后，近期（1-2年）最迫切要开展的工作是什么？是制定行业标准、建立共享数据库，还是启动某些重点疾病的联合研究项目？

祁小龙：专家组成立后，近1-2年的工作将围绕“三步走”战略展开：以重点疾病联合研究为牵引，同步推进数据库建设与标准制定，为今后启动“人类血管组计划”奠定基础。

制定行业标准、建立共享数据库，还是启动某些重点疾病的联合研究项目三个方面并非彼此独立，而是一个有机整体。我们的策略是“以项目带建设，以数据促共识”：若缺乏实际研究项目，数据库建设易脱离临床实际；若没有高质量、多来源数据支撑，标准制定亦缺乏实践基础。

因此，近期工作重点包括：

启动重点疾病联合研究项目：优先聚焦门静脉高压与心脑血管疾病等代表性重大疾病，组建跨学科团队开展多中心研究。通过整合临床影像、血流动力学及分子生物学数据，构建疾病早期预警模型，为精准治疗提供依据。

推动数据标准化与资源共享：在研究过程中系统梳理数据采集、处理与分析的共性需求，逐步形成血管组学数据标准化的共识与规范。以项目产生的多模态数据为种子，建设高质量、可共享的血管组学数据库。

明确阶段性目标，服务长远规划：上述工作旨在推动实现血管组学“一五”规划目标——一年内完善专家组建设并发表首篇概念文章；三年内获批国家级重大项目支持；五年内建成多个原创队列，实现技术转化与产业落地。

我们将以科研项目为核心，在实践中凝练标准、积累数据、培育团队，推动血管组学从概念走向实践。

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