中国在近些年也意识到了数据的重要性。在政策层面，2018年出台的《科学数据管理办法》（以下简称 “办法”）提出，大力推进科学数据资源的开放共享；2019年还发布了20个国家科学数据中心。
就人类遗传资源利用而言，2019年5月印发的《中华人民共和国人类遗传资源管理条例》，在划定 “五条红线” 的同时，也特别强调，要加强我国人类遗传资源包括保藏等基础平台建设，并要求促进数据的共享和利用。
不过，要建成向像UK Biobank 那样的体系，业内专家向《知识分子》表示，需要战略的定力，顶层的设计，创设良好的开放共享机制，破除医疗界和学术界的藩篱，吸引工业界、慈善机构等，最终实现可持续发展。
“CKB其实和 UK Biobank 是姊妹项目，课题的头十年，我们就准备好了什么结果都不出，就是这么一个战略定位。因为前瞻性的队列研究需要花5～6年创建，期间你不可能做特别大的事情，主要的精力放在保质保量的收集基线数据，建立良好的发病死亡的随访，人员的培训，样本库，数据库的建立等等。直到2015年我们才开始真正出一些比较重量级的研究成果。急功近利就像是沙滩上盖大厦，最后也扛不住。” 陈铮鸣说。
从 “精准医学” 专项里的队列课题看，很多实施的年限在四年，如果是全新的队列，如此短时间内出成果或者实现转化的可能性不大，但不妨碍有些团队已经发表了一些论文。
陈铮明还表示，做好顶层设计也很关键——
“一定要有一个好的顶层设计，国内的很多项目可能不是集中管理，层层分包，都过来领点任务，最后质量、标准化方面就不好保障。”
在美国有过科研经历的张力介绍说，只要是NIH资助的项目，都会指定送到纽约的一个测序中心去统一产生数据，如此才能保障数据的标准性、质量等，同时标准建立后也会经历不断的迭代，因此必须要有一支专业化的队伍，一个中心去统一这些标准。
张力还谈到，在美国做科研如果想拿样本、数据相对容易，流程上较为顺畅，但在国内却很困难。
“这里面有各种各样的原因，很多单位尤其是医院，对这些临床的信息把控比较严，共享比较困难，其实是我们面临的一个比较大的问题。” 中国科学院北京基因组研究所研究员鲍一明说。
多位研究人员向《知识分子》表示，现实中，临床和科研两张皮，医生群体和科研群体之间还缺乏有效的合作机制。
拿大型队列课题来说，主要牵头单位大多是医院，其中的道理也许很简单——人类遗传样本，尤其是涉及到一些专病的，产出的地方主要就在医院，可医院拿到这些样本和临床数据后，却很少共享。
随着越来越多队列研究的开展，生物样本库正在涌现。《知识分子》查到的信息显示，仅2021年全年和2022年迄今，获得保藏行政许可的单位有90家。
但它们的利用情况并不乐观。
“不少样本库，基本上都是人工管理的，没有实现自动化的，样本存在那，基本上没人用；反过来，搞基础科研的人因为做具体的研究，非常清楚自己想要怎么去处理这些样本，但他拿不到。” 张力说。
问题是，样本和临床的数据如果要产生价值，推动新药的研发，必须要流动利用起来。
一个比较现实的、可实施的途径，张力认为，可以先把信息打通，弄清楚全国范围内有哪些样本、大概的状况，在此基础之上国家有一个统筹，慢慢地把上游的医院和下游的基础研究对接起来，逐步实现样本的流转、处理的标准化。
“如果直接提数据共享，研究者会考虑竞争等很多因素，再加上国家顶层设计上没有特别清晰的规定，这事儿就不好办。可以先不谈共享，先把信息系统打通，这样至少大家知道在哪有什么样的数据，至少可以避免重复劳动，之后可以有的放矢地去谈合作，在这个过程当中把共享机制给建立起来。” 他说。
目前来看，对于 “精准医学” 专项里的大型队列，还没有见到一个统一的数据存储和共享平台。
而就共享而言，随着数据量的增长，目前传统的数据共享方式（如寄送硬盘或者下载到本地），都会变得不可持续，云存储和云计算将不可避免。
“一个人的全基因组数据也得100G，上万人的话，这个数据就很大了，任何一家单位要能承受同时好多人下载数据，光是去买商业网络带宽，都是天价，根本不可能的事儿。” 张力说。
看来要达到 UK Biobank 那样的水准，中国大型队列还有很长的路要走。
“这条路并非没有路标，而是已有发达国家的先行者探索出的一条光明大道正在前方。我们现在已经有一定基础，需要做的是携手相关利益方，解放思想，踏出一条中国具有中国特色的路。一旦我们大量尘封的生物样本资源能得到利用，必将对我国以及世界的生物医药、人民健康带来翻天覆地的升级。” 郭天南说。