精准医疗，是以个体化医疗为宗旨的新型医疗模式。它考虑了个体在遗传、环境和生活方式上的差异，通过基因组、蛋白质组等生命组学技术，结合多维度的生物大数据整合，精确发现疾病的检测标志物和治疗靶点。生物信息学是实现精准医疗有效落地的关键因素。然而，生物信息学企业的商业化并非易事。
它要求创业者不仅要掌握前沿的算法技术，还需在市场调研、数据合规性、数据安全、产品用户体验等多个维度进行深入的思考与积累。
张鑫磊博士，作为北京携云启源科技有限公司（下称“携云启源”）的CEO，正引领企业在这一领域进行探索与实践。
实际上，这家公司早在年成立，却鲜少对外宣传。
究其原因，是因为生物信息的商业化落地，绝不仅仅只是数据分析这一个环节，上游的生物样本库、专病数据库如何建立，新发现的分子标志物和靶点怎么和下游的药械企业对接，整个过程实则环环相扣。
“真正的价值来自于技术的深耕和闭环的完善。只有当内部的数据流转和分析能力形成一个高效、安全且符合临床需求的闭环时，公司才算是迈出了生物信息商业化的第一步。”张鑫磊博士表示。
换句话说，这便是携云启源提出的“数据驱动的医工转化”模式。从一份血液样本的管理，到临床数据的整合，精准医疗数据的产生，再到疾病的检测，整个流程都要参与进去，做一站式的服务。
张鑫磊博士之所以有如此的战略眼光，实际上要追溯于他学生时代的研究经历。
他的学术生涯始于南开大学物理学院生物物理专业，但他很快被生物信息学的魅力所吸引，加入了中国科学院生物物理研究所蒋太交教授团队。在研究所读书和工作期间，他参与了多项重要课题，包括基因组和蛋白质组的大数据分析平台构建，以及流感病毒的监控和演化规律研究。
这些经历为他日后的创业打下基础，也悄然塑造了他的科研观。
“生物信息学不仅是科研手段，我们开发算法更希望能够解决一些与健康直接相关的实际问题，比如精准医疗和传染病防控等。”
然而，即便拥有长期的学术熏陶和明确的创业愿景，他的团队也不得不面对生物信息学创业的多重挑战。诸如技术门槛高、数据获取成本高与管理难度大、法规遵从性要求严格、市场教育需求迫切，将问题的出发点指向一处：组建一个包含生物学家、数据科学家、软件工程师的跨学科团队。
现在，随着团队建设、服务闭环和市场条件的逐步具备，携云启医院和国家临床医学中心建立了精准医疗数据基础设施和临床决策支持系统。在生殖衰老、过敏性疾病、自闭症、儿童肿瘤等专病方向上，已建立国内最大、最全的样本和数据库资源，在数据源头积累上也打造了难以被替代的竞争壁垒。
张鑫磊透露，作为一家AI医疗初创企业，在很快实现盈亏平衡之后，公司预计今年能实现近千万元的利润。但这并非终点，“长期来看，我们希望建立一个数据驱动的转化生态系统。”
确切来说，这是一个系统工程，需要多方协作，正如携云启源上游有用于生物样本存储的低温样本存储系统，下游动则有分子诊断和制药公司协作，在一些专病领域中，也会通过将新标志物或新药靶点专利授权给第三方机构，联合开发产品。
术业有专攻，对每一个有共同愿景的合作伙伴保有尊重，已然成了当下携云启源的价值观所在，以及商业模式能够落地的基础。
近期，年度「第二届生物信息与转化医学大会」落下帷幕。本届大会以“人工智能时代的转化医学”为主题，由北京携云启源科技有限公司承办，旨在促进临床工作者与科研工作者的沟通与合作，加大科研单位、医院及生物医药科技企业间的有效联动。同时，这也是打造数据驱动的医工转化生态的一次卓有成效的交流平台。
借此契机，雷峰网与携云启源CEO张鑫磊进行了深入对话，以下为对话全文（经编辑）：
从物理学到生物物理学，再到生物信息学雷峰网：世纪初，您本科从物理学转为生物物理，又在博士选择了生物信息学专业，为什么二换专业？
张鑫磊：我本科（年～年）是南开大学物理学院的物理学专业，但我在大二就转到了生物物理专业。
主要的原因是在大一寒假，我阅读了罗静初老师翻译的《生物信息学概论》，这让我对计算生物学产生了浓厚的兴趣。当时我个人认为，基础物理学的研究已经达到了一定的高度，想要取得新的突破并不容易。
在生物学领域中，数学以及计算机技术的应用才刚刚起步。为了更加深入地从事这方面的交叉科学研究，我决定在硕士和博士学习期间（年～年）转向生物信息学领域。
蒋太交老师年从麻省理工学院回国，加入中国科学院生物物理研究所，他是最早一批回国的生物信息学研究者之一。我觉得这是一个很好的机会，便与蒋老师进行了沟通。他也非常鼓励具有数理专业背景的学生从事生物信息学研究，我就顺利地加入了他的实验室。
雷峰网：过去进行过哪些研究课题，它们如何塑造了您的专业技能和研究视角？
张鑫磊：在生物物理研究所，我参与了众多课题，大致分为两类：
一类是与我后来创业密切相关的精准医疗方向，即基因组和蛋白质组的大数据分析平台的构建以及相关的算法研发。我们实验室可以算是国内最早将人工智能算法应用于生命组学研究的团队之一。
另一类是蒋老师团队的代表性研究工作，即流感病毒的监控和演化规律研究。这部分虽然不是我牵头的工作，但也积累了很多自主研发算法的经验，实验室的研究成果曾被评为“中国科学十大进展”之一，并荣获中华医学会的一等奖和二等奖。
通过这些研究我有两个感悟，一是重视数据、二是重视应用场景。
对于我们这些专注于从事算法研究的人来说，算法本身更像是是一种技能，是相对而言更容易把握的一个环节，但对数据的把握能力往往更加关键。
国内真正的AI医疗场景落地，无论是公共卫生领域的传染病监控，还是医疗领域的多项应用，都需要高质量的数据进行支撑，然而在数据管理基础设施方面还非常薄弱，数据源头的质量保障不足，导致后续开发的AI模型如空中楼阁，不能产生实际价值。
另一方面，我们在选择课题方向时，可以有偏生物学机理机制的研究，也有偏应用的研究。我个人更倾向于开发算法应该能够解决一些关乎疾病诊断与公共卫生的实际问题，比如精准医疗和传染病防控等方向，这让我更能体会到所从事数据和算法工作的目标，在过程中也更容易产生兴趣和动力。
深度的“应用科学”，不只在学术界雷峰网：什么原因促使您在年创立携云启源，而非继续在学术界发展？
张鑫磊：由于家庭的一些综合原因，我没有在博士毕业第一时间选择出国。同时，我认为自己所从事的方向，是有很大的应用需求，所以觉得产学研转化也是一条值得尝试的路径。年到年，我在中国科学院生物物理研究所工作，任助理研究员，这期间我参与了很多转化方面的课题，与一些IT企业合作搭建生物信息平台，尝试生物信息学来实际应用中的各种可能。
雷峰网：公司自成立以来，有哪些重要发展阶段和关键项目？
张鑫磊:主要的里程碑事件包括公司年在北京的成立。不过最初的三年，我们是一家IVD企业的全资子公司。年12月，在母公司股东的支持下，我们进行了一次剥离，开始了独立运营。我们也迎来了一个快速发展的阶段，人员规模从最初的十几个人开始扩充。公司独立初始，也遇到了资金短缺的困难，感谢伽利略资本对我们持续的
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