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在他的新書《點選此處拯救一切：技術至上主義的愚蠢之處》中，技術哲學家葉夫根尼·莫羅佐夫提出了“技術至上主義”的概念，這種傾向主要或純粹根據特定技術是否可以解決問題來定義問題。 這是一個令人擔憂的趨勢，因為它預示著未來問題的優先順序不再取決於其社會或政治重要性，而是取決於它們在明確定義且易於獲得的技術解決方案的“刀鋒”下有多容易屈服。 莫羅佐夫的技術至上主義是“手持錘子，萬物皆釘”這句諺語的更復雜版本。 但在技術加速發展的時代，當技術進步速度遠超我們理解其影響的速度時，這一切都太真實了。 這是一個只會日益嚴重的問題。
基因組學是應用技術便利性與由此獲得的成果價值之間差距的一個突出例子。 摩爾定律在基因測序方面甚至比在電晶體方面更有效，科學家們正在以驚人的速度將測序技術應用於基礎生物學和應用醫學問題。 測序將繼續變得更便宜、更容易，最終可能會在幾十年內使每個家庭都能擁有一臺桌面測序儀。 這種個人化的測序方式所帶來的社會影響無疑將是重大且不確定的，但即使在技術層面，它們帶來的缺點也已經顯而易見，最突出的例子是目前對基因組進行測序並發現治療癌症新方法的努力。
麻省理工學院教授邁克爾·亞菲在《科學訊號》雜誌上發表的一篇富有洞見的評論中，提醒我們注意在發現癌症的根源和治療方法時，有些盲目地應用基因組測序的缺陷。 二十世紀最偉大的醫學突破之一是發現癌症從本質上來說是一種基因疾病。 特定基因（癌基因和腫瘤抑制基因）的發現極大地支援了這一發現，這些基因突變後會大大增加疾病的發生機率和發展程序。 上世紀後半葉廉價測序技術的出現，為科學家和醫生提供了一種革命性的工具，可以深入瞭解癌症的基因基礎。 從人類基因組計劃的巨大成功開始，對癌症患者的整個基因組進行測序以發現導致疾病的突變變得越來越容易。 從那時起，科學家們一直希望，對數百名患者的癌細胞進行測序能夠使他們發現新的突變，從而指向新的潛在療法。
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但正如亞菲指出的那樣，這種方法最終常常將對癌症的真正見解降格為應用一種特定的技術——基因組學——來探測疾病的複雜性。 正如他所說，這就像醉漢在燈柱下尋找鑰匙一樣，不是因為鑰匙真的在那裡，而是因為那裡有光。 在這種情況下，癌症療法的真正基礎構成了鑰匙，測序是光。 在過去的幾年裡，針對乳腺癌、結直腸癌和卵巢癌等主要癌症進行了一些重要的研究，這些研究試圖對數百名患者的癌細胞進行測序。 這些資訊已被納入癌症基因組圖譜，這是一項雄心勃勃的計劃，旨在繪製和編目每種重要癌症可能發生的所有重要突變。
但這些努力在很大程度上最終只是發現了更多相同的東西。《癌症基因組圖譜》是一個非常重要的資料庫，但它最終可能會積累與實際理解或治癒癌症無關的資料。 亞菲承認了這一事實，並對進一步花費資金和精力進行大規模癌症基因組測序，而犧牲其他可能更有價值的專案表示了深思熟慮的擔憂。
到目前為止，結果相當令人失望。 各項關於常見人類腫瘤的研究，其中許多是在癌症基因組圖譜 (TCGA) 的主持下進行的，已經證明，基本上所有或幾乎所有在癌症中發生改變的突變基因和關鍵通路都是已知的……儘管美國國立衛生研究院 (NIH) 花費了超過 2.5 億美元（以及所有因此而沒有資助的 R01 撥款來支付這項費用）以及大規模的資料收集工作，但到目前為止，我們在癌症治療方面幾乎沒有學到任何我們已經知道的東西。 現在，NIH 計劃花費數百萬美元來大規模測序大量的鼠腫瘤！
很明顯，雖然從這些患者的測序中收集到了有價值的資料，但幾乎沒有資料能夠帶來新的見解。 那麼，為什麼 NIH 和研究人員繼續關注原始的、未經加工的測序呢？ 請看資料迷和燈柱
我相信答案很簡單：我們生物醫學科學家對資料上癮了，就像酒鬼對廉價酒上癮一樣。 正如關於醉漢在燈柱下尋找丟失錢包的舊笑話一樣，生物醫學科學家傾向於在“光線最亮”的測序燈柱下尋找——也就是說，在那裡可以儘快獲得最多的資料。 就像資料迷一樣，當我們真正有臨床價值的資訊可能在其他地方時，我們仍然寄希望於基因組測序。
“資料迷”這個詞讓人聯想到典型的長期飢餓、略微眼神呆滯的書呆子形象，他們渴望資料，但並沒有完全意識到僅僅從他們精密的測序儀和計算機演算法中大量生成資訊的含義或智慧。 這種類比並非毫無道理，因為它觸及了我們所有人都有可能變成的樣子； 僅僅因為他們可以就生成資訊的資料愛好者。 這將是技術至上主義的充分體現； 將每個癌症研究和治療問題都變成測序問題，因為這是我們可以廉價且輕鬆地做到的。
如果我們想真正深入瞭解癌症的行為，顯然這不是一種可行的方法。 測序無疑將繼續是一種不可或缺的工具，但正如亞菲指出的那樣，真正的行動發生在蛋白質層面，發生在涉及數百個蛋白質樞紐的訊號通路的複雜性中，這些蛋白質樞紐的擾動是癌細胞生存的關鍵。 當藥物殺死癌細胞時，它們不會靶向基因，而是直接靶向蛋白質。 亞菲提到了最近的幾項治療發現，這些發現不是透過測序，而是透過觀察癌細胞中發生的化學反應並靶向其來源和產物而發現的； 本質上是透過採用以蛋白質為中心的方法而不是以基因為中心的方法。 或許我們應該將一些用於測序的資源重新分配到研究這些訊號蛋白及其相互依賴性上
如果癌症研究專注於人類腫瘤中的全網路訊號分析 (20)，特別是當與 TCGA 測序資料現在提供的見解相結合時，這些治療的成功可能會來得更快，並且這些藥物在未來可能會更有效地使用。 目前，訊號測量很困難，尤其不適合高通量方法，並且尚未針對臨床樣本的使用進行最佳化。 為什麼不投資開發和使用用於這些訊號導向研究的技術呢？
換句話說，為什麼不讓醉漢買一盞燈，把它安裝在城鎮的另一個更有可能找到鑰匙的地方呢？ 這是一個令人信服的建議。 但重要的是不要忽視亞菲呼籲探索替代正規化來尋找有效治療癌症方法所具有的更廣泛意義。 從某種意義上說，他直接指出了新一代人似乎越來越受資料和新技術吸引的現象。 無論是希望測序能夠帶來突破的癌症研究人員，還是希望 Twitter 和 Facebook 能夠幫助阿拉伯世界實現民主的政治評論員，我們所有人都面臨著被技術至上主義的潮流捲入的危險。 對此，我們必須永遠保持警惕。