个性化可以靠身份证号码或者人脸识别指纹识别等。但是个性化的医疗需要的不只是这些特征，而是需要大量详尽描述健康状态的指标。基因组的数据量很大，但是基因组是遗传物质，不会敏感地感知身体生理病理生理状态的变化而产生大量相应的变化。举个例子，我们没办法通过基因组DNA的检测看出来刚才吃的什么饭喝的什么茶。RNA表达的变化是在各自的细胞中，也很难在体液中全面地方便地检测。

蛋白质组，代谢组则随着身体的各种变化而随时产生着变化。

受内环境稳态机制的控制，作为内环境一部分的血液，其蛋白质组代谢组只能在消耗掉稳态机制后才能产生稳定的变化。

相比之下，尿液不受稳态机制的控制，尿蛋白质组代谢组最早地产生相应的变化。技术上尿液中蛋白质组和代谢组的检测也更简单方便更敏感，获得的指标数量更多，是对身体状况的最细致的描述。

所以说，尿的蛋白质组代谢组数据是个性化医疗的支撑。

人工智能的发展日新月异。但是所有的基于人工智能关于健康的个性化数据分析处理，也离不开相应个体的尿蛋白质组代谢组数据。没有优质数据的分析是无源之水无本之木。

尿液样本的收集保存和相应组学的鉴定，数据的保存分析将是未来科学竞争的前沿。需要尽早被认识被重视。

看不到这个领域的前景是要付出巨大代价的，特别是在现今国际科技竞争的态势下。希望有识之士能看到中国尿计划的远见和带来的机遇。