中国医学科学院杨啸林：“中国尿计划”推动生物医学数据生态建设

　　2025年4月13日，“中国尿计划”第二次学术研究会在中国医学科学院基础医学研究所召开，会议采用线上线下结合的方式，吸引了北京、上海、深圳等多地近200位业界学者参与。值此之际，分析测试百科网专访了项目参与单位——中国医学科学院基础医学研究所的杨啸林副教授，请杨啸林副教授从生物医学数据管理视角，解读了“中国尿计划”的核心价值与长远意义。

　　数据驱动：科学发展的核心引擎

　　作为国家人口健康科学数据中心的研究人员，杨啸林指出，科学数据已成为国家科技发展的重要驱动力。过去30年，生物信息领域积累了海量数据，如何高效利用这些数据，已成为全球科研竞争的关键领域。她表示，目前已经有国家通过一系列数据计划和平台建设，为生物医学研究提供了强大支撑，而我国近年来也在积极推进科学数据的汇交与再利用工作。

　　尿计划定位：全链条数据管理项目

　　在杨啸林看来，“中国尿计划”并非传统意义上的单一科学项目，而是一个覆盖“实验研发—数据收集—管理汇交”全链条的数据驱动型项目。她强调，“中国尿计划”项目的核心价值主要体现在三个层面。

　　第一，数据规范体系构建。“中国尿计划”项目需同步建立湿实验与数据研究的双规范体系，包括实验操作标准、数据采集格式、元数据定义等，为后续数据的自动化管理和跨学科复用奠定基础。这种标准化建设不仅适用于尿液研究领域，对其他生物医学学科的数据管理也具有借鉴意义。

　　第二，长效数据利用机制。即使“中国尿计划”项目阶段性结束，其产生的数据仍可通过标准化平台持续服务于科研。例如，尿液代谢物数据可用于疾病标志物挖掘、药物研发靶点筛选等长期研究，形成“项目结束、数据永生”的科学价值延续模式。

　　第三，跨领域生态协同。“中国尿计划”项目汇聚了学术机构、医院、企业及数据平台等多元主体，未来需构建“数据生产—应用—再创新”的闭环生态。以医院临床数据为例，通过与科研机构的数据融合，可推动基础研究向临床应用的转化；而企业参与数据标准化建设，则能加速科研成果的产业化进程。

　　示范意义：探索中国生物医学数据新范式

　　杨啸林表示，“中国尿计划”的长远价值在于为我国生物医学数据建设提供示范样本。通过跨机构协作机制、数据共享规则、知识产权保护等方面的探索，项目有望解决当前科研数据“孤岛化”“碎片化”等痛点，推动建立符合国情的科学数据治理模式。她特别提到，这种“数据生态共建”理念若能成功实践，将为我国其他领域（如基因组学、脑科学）的数据平台建设提供参考路径，助力提升我国在全球生物医学领域的数据话语权。

　　随着“中国尿计划”的持续推进，其承载的不仅是尿液研究的科学突破，更有望成为我国生物医学数据治理体系现代化的重要里程碑，为“健康中国”战略提供坚实的科技支撑。