第八章 生命組合(5)

到一定時候，所有這些過度的活躍都會平息，但此刻還是充滿了買彩票時每個人都渴望中獎的氣氛。不僅對人類基因組如此，各公司還正在爭取對自然物申請專利，包括那些在發展中國家已經用了成百上千年的天然產品。由此他們可以合法指控別人“生物侵權”。如西方許多公司已經獲得印度楝樹相關的100多項專利，而數百年來，印度人都將這種樹的種子、枝條和葉子用於治病和農業生產。2000年5月，反對“生物侵權”的活動家們取得了很大的勝利，使歐洲專利局撤銷了6年前頒發的一項專利。該專利授予美國農業部和經營農用化學品的W·R·格雷斯公司（W.R.Grace），從楝樹的種子中提取成分製成殺菌劑。專利局承認這種用途並非創新，也不包含什麼發明，但這也不過是打贏了一場曠日持久的官司的結果。所發生的諸多事件令人驚駭。人們因此提出在生物和非生物專利之間劃出界限，這也是很容易理解的。儘管我也同意這些擔憂，也理解迫切需要讓生物具有商業價值之外的一種價值，可我還是認為這是行不通的。因為以前存在的生物與化學之間的鴻溝正逐漸被填平，所以這種界限不可能持久。然而，我們總不該給整個生物（如一隻轉基因鼠或者一株棉花）授予專利吧？的確如此，並不僅僅因為它們是一種生命形式，更重要的是我們只是改變了它們的一點點，使之成為一隻易患癌症的老鼠，或者使之變成抗蟲的玉米，我們並沒有發明整個生物。很可能在某一時期，我們將會發明新生物，但那是將來的事。而目前，只能對這些改變授予專利，因為那才是具有發明意義的步驟。或許你會認為這種觀點對生物不夠恭敬，但我想這類擔心也僅是源於這樣一種現象，即社會正日益加劇對任何東西進行金錢價值上的定位，並且認為只要有利可圖，任何形式的開發利用都是合理的。這是另外一個大的議題，稍後還會談到。前面我曾略為提及保持序列信息無償共享的第二個原因，那就是我們需要在研究中自由交換這種信息。未來生物學與生物信息學將密切聯繫，生物信息學會收集各種生物學數據，試圖解讀數據整體，並且作出預測。這些都必然要求接觸大量數據，由此補充和聯繫實驗生物學家的工作。序列分析是生物信息學的基礎，因為數據存儲在計算機里，毫無疑問是需要分析的。計算機還可以分析蛋白質的三維結構，並且還面對着另外的挑戰，即預測這些結構是怎樣從氨基酸鏈中衍生出來的。在這裏可以看到分子之間的相互作用，這決定了細胞和生物體的實際形態，或許，最難的莫過於了解其中的調控機制，而這方面的工作才剛剛起步。總的來講，我們可以說，生物學的最終目的是從基因角度來分析生物體，同時留意環境和發育過程中一些隨機因素的作用。必須深入準確地理解整個過程，這樣我們就可以根據序列預測整個生物形態，正如了解我們身體的運行機制一樣。完成這項任務還是一個遙遠的夢，但大部分會在未來幾十年中得以實現，而這也是首先要獲取序列的最重要的原因。這項研究不僅是令人着迷的科學，也將在前進中推動醫學發展。要將這項事業向前推進，其基本數據就必須像軟件的原始碼那樣為所有人共用，人們可以改變它，然後將其傳播開去。整個過程是非常複雜的，因此不能零敲碎打地做，並且始終由一家企業控制，每次只提供很有限的數據。儘管在2000年，我們發現無法通過“反版權”來執行數據的自由傳播—因為數據不是我們的，無法對它制定規則，但我們堅持自己不搞什麼協議，損害我們免費發佈信息的權利。正因為如此，1999年12月的會談沒有達成任何共識。我期望這些公共數據會繼續成為最終的數據源，因為人們在使用數據的同時，隨着自由交流這些數據也在不斷得到豐富。惟一的危險在於，免費的數據會被有些人利用，然後據為己有。正如如果沒有著作權法，你的書就變成了我手上的平裝本一樣。這可能會使企圖壟斷的公司把公共數據添加到自己的數據庫中，然後以自己的產品更好為由，宣稱公共資金支持的測序分析毫無必要。因此我們大家，尤其是科學家們，應該搞清楚真實情況，不要被這些私營公司所標榜的效率更高所蒙蔽。因為仔細審查就知道，這不過是表面現象。要明白，公共資金支持的科學研究是最有效率的，因為競爭非常激烈，正如我們在人類基因組計劃中看到的那樣。桑格中心及其他大的基因組實驗室的成功表明：規模不是問題。通常人們聽到的只有工業界才能對付大規模研究的說法是錯誤的。