21世纪经济报道 唐唯珂 报道
在全球人口健康研究领域，中国正以令人瞩目的速度从跟跑者转变为并跑者，甚至领跑者。
2025年10月23日最新一期《英国医学杂志》（The BMJ）刊发的专辑“推进中国及国际队列研究”，集中整合了六篇深度分析，系统性梳理了中国截至2024年累计建成的约350个队列的研究成果。在该专辑的发布会上，众多中外专家学者共同探讨中国队列研究的机遇与挑战。
正如解放军总医院第一医学中心肾脏疾病国家重点实验室主任陈香美院士所言：“中国的专病队列在国际上做得非常好，几个大的队列在那个时代也起到了推动了中国公共卫生和健康发展的重要作用。该专辑的诞生本身，就标志着国际顶尖医学期刊对中国队列研究规模与影响力的高度认可。”
“BMJ注意到了中国队列在发展过程中展现出来的成果和问题，”本次专辑的推动者之一、吉林大学第一医院党委书记吕国悦教授透露，这正是2023年12月与BMJ主编会议后碰撞出的火花。他指出，专辑旨在集中展示和讨论中国队列在可持续性、经费保障、AI应用等十几个方面与国际先进经验的对话。
规模奇迹：从量变到质变
中国队列研究的发展轨迹令人惊叹。南京医科大学公共卫生学院副院长马红霞教授介绍道，20世纪70年代至90年代，我国以少数职业队列研究为主，到2024年已建立约300多个研究队列，类型多样，覆盖人群迅速扩展至百万。中国慢性病前瞻性队列（CKB）、中国百万人群队列，以及中国国家出生队列等大型代表性队列的建设，标志着中国已跻身全球队列研究大国行列。
这些队列产出的科学证据，深刻影响了公共卫生实践。如CKB队列通过长达10年的前瞻性随访数据和遗传学数据，提示随着饮酒量增加，血压水平和脑卒中发病风险持续增加，即使少量饮酒也可能增加脑卒中的发病风险，颠覆了“适度饮酒有益心血管”的既往认知；China-PAR项目则建立了更适合中国人群的心血管疾病风险预测模型。
《中国基于社区的队列研究：为塑造人口与公共卫生未来提供关键见解》文章主要作者之一、来自北京协和医学院的研究员曾红梅指出，基于社区的队列研究有着独特的广泛性优势，能系统收集社会经济、行为习惯、饮食营养等决定健康的重要因素。“以中国健康与营养调查（CHNS）为例，该队列持续四十余年，精准捕捉了从‘吃不饱’到‘吃出肥胖’的中国社会变迁对健康的影响。而中国老年健康影响因素跟踪调查（CLHLS）等队列，更是将研究视角延伸到认知、衰老、陪护负担等深刻的社会议题上，为中国快速老龄化社会提供了宝贵的数据支持和政策启示。”
不仅如此，中国队列研究凭借积累的宝贵资源与独特经验，已开始反哺全球科学界。南方科技大学讲席教授顾东风院士团队基于中国人群队列的研究发现，东亚人群心血管疾病的主要危险因素是血压升高，而不是白种人当中的血脂升高。这一结论修正了国际指南中关于东亚人群风险评估方法；团队开发的“中国动脉粥样硬化性心血管疾病风险预测模型”，已经通过APP等评估工具覆盖3000多万人，其关于环境因素健康影响的研究，“为全球提供了借鉴”。
中国队列研究在过去几十年间完成了从“零散起步”到“系统布局”的跨越，规模的扩张不仅带来了数据量的积累，更在某种程度上重塑了中国在全球公共卫生研究中的话语权。然而，规模本身并非终点。当前，我们正站在一个从“量变”到“质变”的关键转折点。如何将“人口红利”转化为“科学红利”，如何让海量数据真正服务于疾病预测、健康政策与临床实践，是中国队列研究下一阶段必须回答的核心命题。
扩张背后：质量隐忧不容忽视
四川大学华西医院常务副院长黄进教授强调，大规模队列研究的关键在于“规模与质量的平衡”。“过去的大型队列让我们更深入地理解了疾病发生发展的机制，但数据分散、标准不一，也带来了整合与应用的挑战；一些研究虽然在机制上深入，却缺乏医疗欠发达地区人群的代表性。”
专辑中的数据显示，基层医疗机构占中国100万家医疗机构的95%，处理了一半的患者就诊量（每年95.5亿人次），但由于缺乏基本的研究资源，且临床质量参差不齐，仅有16.6%的队列研究实现了超过10年的随访，只有10.6%使用了标准化的数据共享平台。队列参与者的地理分布上也存在不平衡，76%的参与者集中在六个发达地区（北京、上海、四川、江苏、广东和香港），而占全国人口35%的农村地区仅贡献了12%的参与者。
究其原因，数据整合不畅和可持续性不足是两大难题。
数据整合上，以华西医院百万人群队列（WHOLISM）研究为例，WHOLISM设计基于医联体网络，从重复体检人群出发，延伸至社区居民，并涵盖高原环境人群，从而包含三个相互关联的子队列：健康体检队列、社区队列和高原队列。该队列的研究者、四川大学华西医院李为民教授和黄进教授团队的林逸飞副教授指出，这不仅反映了人群深度和数据广度的分层结构，避免质量“大而不精”，而且通过这些层次能够实现了跨民族、地域、生活方式和健康状态等维度的全面评估。但仍“变量堆叠可能稀释临床相关性”。“一个主要担忧是对现有健康体检数据和临床诊疗反应的利用不足、随访不够。尽管它们具有高实用性和相关性，但这些数据常常被忽视，转而收集新的生物、多组学或数字健康数据，并且依赖“黑箱式”的数据挖掘，生成不可信的结论，这给医疗系统带来了额外负担，并导致实践效率低下和资源浪费。”
可持续性上，队列研究价值在于长期追踪，但我国多数队列未建立可持续模式，短期项目制经费与团队不稳定制约长期发展。多数队列依赖 3-5 年短期经费，主要支持启动阶段招募与基线调查，缺乏随访阶段长期投入。同时，经费短期性使团队以项目制用工为主，人员缺乏稳定保障，导致研究思路中断、数据标准不统一，还降低研究对象信任度，增加随访脱落率。
数据分散、标准不一、随访率低——这些表象背后的深层次问题，是中国尚未建立起一套适应大国科研特征的“数据治理体系”。此外，短期项目制经费所带来的“科研打工心态”，也削弱了队列研究最需要的长期主义精神。若不能从根本上解决激励结构与团队稳定性问题，再宏大的队列设计也难逃“开工即巅峰，后续难为继”的宿命。
创新突破：中国队列的特色发展之路
面对挑战，中国的队列研究正在探索独具特色的突破路径。在专辑发布会上，与会专家也纷纷提出了自己的见解。
中国队列研究的突围之路，不能简单照搬欧美模式，而应立足于本国国情，走出一条“国家引导、多方共建、临床驱动、技术赋能”的特色路径。政府在其中不应仅是出资方，更应是规则制定者与平台搭建者；医疗机构不应仅是被动执行者，而应成为问题提出与成果转化的主体；AI与多组学技术也不应仅是“锦上添花”的工具，而应深度嵌入队列设计与数据分析的全过程，实现对传统科研范式的重构。
马红霞教授系统地提出了四点建议："首先，要加强政府的政策指导，建立数据整合、存储和安全的管理系统，实现数据共享；其次，要建立相应的数据行业标准和框架；第三，建立政府领导、多部门参与的自我维持机制，形成多样化的资助结构；最后，在发挥队列价值的同时，要进一步加强监管机制，完善数据保护的法律框架。"
黄进教授则表示：“我们希望以解决临床问题为牵引，充分挖掘体检数据等现有资源，让研究更贴近真实人群与医疗场景。通过这一过程，中国的队列研究才能真正实现科学价值、健康价值与社会价值的整合统一。”
在提升可持续性上，陈香美院士和吕国悦教授团队共同发表的《构建中国可持续队列研究：公共卫生研究的混合模式》一文中提出，应以中央统筹与地方共建的混合模式，推动中国队列研究的标准化建设、数据共享和多元资助，逐步形成具有国际影响力的可持续科研体系。作者强调，实现队列研究的长期可持续的关键在于四个核心要素：高参与者留存率、稳定专业的队列建设及研究团队、行政与多源数据的和整合，以及多元持久的资助机制。
展望未来，陈香美院士提出了更具前瞻性的方向：“我们计划在吉林-梅河队列启动代际研究，这在国内尚属首创。通过全疾病谱系和自然人群的综合研究，结合中医数据和AI技术，我们将探索更具中国特色的队列研究新模式。”
加强合作：为全球健康贡献更多中国力量
国际合作同样也是构建稳健大型队列的必然选择。英国牛津大学高级研究员 Peter Ka Huang Chan指出，“大型的研究不是把一个小型的研究做大，其核心在于数据质量与类型的把控。”中国为全球健康研究提供了无与伦比的舞台：其庞大的人口、辽阔地域带来的暴露梯度、独特的遗传背景（如东亚特异性基因变异）以及独特的疾病模式（如食道癌热点地区），都为解答全球性健康问题提供了关键线索。他强调，“中国是世界不可或缺的一部分，其队列研究也是全球健康中不可或缺的一环。”
中国队列研究的价值，不仅在于服务本国人民健康，更在于为全球健康议题提供“中国样本”与“东方答案”。下一步，中国应更主动地将队列研究成果转化为国际指南的修订、全球政策的参考，甚至是在“一带一路”等框架下推动跨国队列共建。这不仅是对全球健康的贡献，更是中国从科研大国迈向科研强国的必经之路。
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