基因检测真正的壁垒:大数据和高端人才

简介:

0.jpg

忽如一夜春风来,基因测序公司在中美两国资本市场均获得狂热的追捧,或许,基因测序是一个革命性技术,是一片未开发的蓝海领域,但监管、技术的进步决定了这一领域的发展是曲折向前的。


所谓的基因药物是指两类:一种是利用基因技术生产的蛋白类药物,如利用水稻生产的人类血清蛋白;另一种是针对人体发病基因片段的靶向药物,即个性化药物。个性化药物是利用患者信息,通常是遗传或生物学特征,为单个患者“量身打造”的药物。早在2009年,普华永道的一份报告就指出该挂钩领域的市场价值达到了2320亿美元,到2015年更是预计将达到4520亿美元。


以Illumina、Life Technologies公司(LIFE)和牛津Nanapore等公司为最高水平代表的新的快速和具有成本效益的DNA测序技术的发展,标志着个性化医疗的时代已然来临,但每次大的变革都会带来行业的大洗牌,许多公司将飞速前进,而另一些则会很快消亡,因为他们的技术不再是现代科技的先锋。


基因药物的美国生存土壤

由于美国的医疗保健预算迫使人们使用更加合理和有效的药物,想象这样一个场景,一个医生可以采取血液样本,并很快找到与患者基因相匹配的药物,却能产生量最少的副作用,最终节省了宝贵的治疗时间,降低成本达到最大效益。


根据麦肯锡公司的数据,医疗保健费用在过去40年一直超越GDP的增长。而这一趋势很难继续下去—付款人(保险(放心保)公司和医疗保险/医疗补助)的越来越不愿意支付额外费用。未来的医疗体系将继续允许付款人拥有更多的发言权。当然,是在成本控制与维持治疗的高品质的前提下。


黑斯廷斯中心的一份报告表明,慢性疾病患者的相关成本正在显著增加。该报告预测糖尿病,和阿尔茨海默氏的门诊费用将在2015年和2020年间达到4000亿美元,因此,就美国的医改趋势而言,预防用途的个性化药物将主导市场,以抵消医疗保健预算的负担。


在此背景下,个性化医疗和基因检测在美国迅速找到了发展的土壤。过去的几年里,人类对蛋白质组和代谢途径的了解和认识已大大增加。医学已经认识到,所有的实体肿瘤都是不一样的,即使他们可能在如乳房一样的器官被发现。个性化药物的最终目标是利用一个人的遗传信息,提供最有效的治疗方法,从而提高医疗效率。


事实上,医生已经使用个性化药物相当长一段时间了。例如,用乳腺肿瘤表达的雌激素受体(ER阳性)的患者,可给予一种雌激素拮抗剂药物阻止雌激素与肿瘤结合的活性。相反,如果没有可以阻断的受体,则没有必要来使用该药物。可见个性化药物不仅加速了处理时间,也有可能减少副作用。当前医生开的药都是确定治疗的好处会大于副作用,然而副作用也是令人不安的。在更严重的疾病,如癌症的情况下,副作用可能是巨大的。一种药物可能是最有效和最适当的,但是,如果病人不能耐受副作用,治疗必须提前结束。很多时候,这些负面效应可能会潜伏很长时间才表现出来。


基因是DNA序列,其编码的蛋白质,许多都是可以将药物分解的酶。如果了解了患者的基因片段的遗传突变或单核苷酸多态性,医生就可以筛选低或高于正常代谢情况下的药物效力,实现最佳的药物反应。临床上使用个性化药物方法需要很多许多方面的基础,包括基因和蛋白质、代谢物和基因突变等大型数据库的建立。进一步需要发现药物和食物与基因及其突变的互动。


个性化医疗主要依靠基因组学的研究来预测特定病人的药物反应,靶向治疗药物也可以属于这一类,因为很多时候药物的目的是针对一个特定的受体或病变组织的生理特性。然而,基因组、蛋白质组和代谢组如浩瀚江海,很难获得和运用信息的使用方法。


测序技术的发展和成本

LifeTech最近公布的离子质子基因测序技术,可以在一天内完成整个人类基因组的测序。该机器价格在15万美元,测序一次的成本在1000美元左右,这是一个很多人可以接受的价格范围,相信很多国内人士都会蜂拥而至。而私营公司牛津Nanapore正在推出新的设备,可以直接从血液中读出DNA的大小,能够将整个人类基因组的全测序在15分钟内完成,费用为1500美元左右。


这些技术是显而易见的大突破,将允许快速识别不同的患者,肿瘤和其他疾病状态的基因序列。然而在未来几年,即使有这些突破但还有很长的路要走,难点在于临床收集的数据,以及临床效果。中国人口众多,要搜集大样本中国的医院就是一个非常好的目的地。


这方面的专家乔纳森•劳拉博士认为:“作为一名医生和前分子遗传学研究学者,我一直看到靶向治疗药物的潜力。这在我的研究领域—头部和颈部癌症的治疗发挥越来越重要的作用,通常是有针对性的同步化疗结合手术。实现mRNA和蛋白的预测矩阵有很长的路要走,虽然可以针对测序结果合成临床使用的蛋白质,现在的障碍是具体用药疗效的大规模临床试验的落实,中国也很好的样本来源。”


致力于这方面的国外领先的机构,都在大力扩大和中国各地的医院合作,以获得特性基因、蛋白序列和临床表现等的数据。不过,如果要个性化药物发挥除了全部潜力,真如人类探索宇宙一样是没有边际的,而且个人表现非常不一样,很难想象有人花大成本去实现它。所以更现实的情况是,通过大数据库的建立,筛选出人类最常见的病症和相应基因片段和蛋白质序列,这已经是个性化药物发展的最好前景了。


目前甚至相当长一段时间内,测序技术的发展的应用仍主要在于新生儿的基因测序和图谱分析之上,很多留学人士都愿意回国来以此创业。


先“吃螃蟹”的不赚钱

现实中相关公司如何呢?人类基因组计划始于1990年,到目前为止,已经圆满完成。个性化药物应用与医疗保健应该很快到来。但不幸的是,在投资早期仍然意味着错误。


Myriad(MYGN)是美国一家分子诊断公司,主要业务预测医学、个性化医学和临床药物检测。其中最知名的测试包括用于遗传性乳腺癌和卵巢癌的BRACAnalysis,以及用于检测遗传性结肠癌和其他多种癌症 的COLARIS。但Myriad最近则被当地法院裁定,分离BRCA1和BRCA2基因的专有权不属于Myriad。于是两家竞争者Ambry和Gene-by-Gene也宣布他们将提供BRCA基因测试,包括BART基金分析。虽然Myriad对两家公司进行了专利侵权诉讼,但毫无疑问,行业的门槛在降低,其市场领导者的测试将继续受到竞争对手的挑战。此外,政府的举措将继续蚕食以DNA测序为基础的诊断业务的利润。


虽然这类基因检测技术已经非常成熟,且应用广泛,但也逐渐显现出专业化和专业认证的趋势。比如近期基因检测买方公司信诺决定,他们不会支付任何BRACAnalysis测试的费用,除非由一个委员会认证的遗传学家亲自检测,必须是由经过独立专业训练的遗传学专业,如医学遗传学家或顾问且拥有美国遗传学委员会认证的检测实验室。


在美国,只有2700个认证的遗传学顾问,以及1400位被认证的遗传学家,其中有近四分之三在医院工作,有近一半工作在大型学术中心。信诺公司的举动意味着,患者的检测必须求助于学术机构。目前,一些学术中心已宣布计划开始BRCA基因的内部测试。另外,FDA归类分子诊断测试(MDX)为外诊断医疗器械。这些测试都需要经过FDA的复杂和高难度评估,评估过程中需要由专家了解测试的复杂性。


目前,妇女保健部门占Myriad销售额约40%。但不幸的是,这些销售皆非来自遗认证的传学家或顾问。第三方公司像信诺公司一旦停止向非认证遗传学家的BRCA测试购买服务。那么像Myriad公司就将受到来自这方面的业务压力。


真正的壁垒是“大数据库”和高端人才

必须承认,这个行业仍然存在很高的技术壁垒。换句话说,基因检测手段很成熟,很多实验室都能实现,然而检测结果的解读却非常困难,因为这依赖于基于大数据上的数据库。


比如,Myriad最值得骄傲的就是拥有专有数据库,它用来解释不确定的遗传检测结果。如果其他公司不被允许在BRCA基因测试中使用Myriad的私有数据库,这道屏障和战略优势将非常显著。当然,随着时间的推移这种优势会慢慢减弱,但是无论如何,这从侧面说明了数据库在基因检测中的核心作用。


一些主做基因检测试剂盒的跨国公司的转型的事实非常有说服力,据悉它们已经开始把未来的业务重点放在了基因信息学之上,虽然短时期内还未能带来任何利润,但已经成为“行业进化”中的必须环节。临床验证是在需要大量的时间和金钱花费,而更广泛的验证才能构建真正的数据库,因为这些新设备和新技术变得更便宜和可用。但如何将转化为生物或临床结果还是很难。而且,很多国家的医院医生并没有更多的遗传性和信息学知识,对遗传密码更是一无所知。


原文发布时间为:2014-07-16

本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

相关实践学习
简单用户画像分析
本场景主要介绍基于海量日志数据进行简单用户画像分析为背景,如何通过使用DataWorks完成数据采集 、加工数据、配置数据质量监控和数据可视化展现等任务。
SaaS 模式云数据仓库必修课
本课程由阿里云开发者社区和阿里云大数据团队共同出品,是SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心课程。本课程由阿里云资深产品和技术专家们从概念到方法,从场景到实践,体系化的将阿里巴巴飞天大数据平台10多年的经过验证的方法与实践深入浅出的讲给开发者们。帮助大数据开发者快速了解并掌握SaaS模式的云原生的数据仓库,助力开发者学习了解先进的技术栈,并能在实际业务中敏捷的进行大数据分析,赋能企业业务。 通过本课程可以了解SaaS模式云原生数据仓库领导者MaxCompute核心功能及典型适用场景,可应用MaxCompute实现数仓搭建,快速进行大数据分析。适合大数据工程师、大数据分析师 大量数据需要处理、存储和管理,需要搭建数据仓库?学它! 没有足够人员和经验来运维大数据平台,不想自建IDC买机器,需要免运维的大数据平台?会SQL就等于会大数据?学它! 想知道大数据用得对不对,想用更少的钱得到持续演进的数仓能力?获得极致弹性的计算资源和更好的性能,以及持续保护数据安全的生产环境?学它! 想要获得灵活的分析能力,快速洞察数据规律特征?想要兼得数据湖的灵活性与数据仓库的成长性?学它! 出品人:阿里云大数据产品及研发团队专家 产品 MaxCompute 官网 https://www.aliyun.com/product/odps 
相关文章
|
存储 弹性计算 大数据
基因大数据:一面是科技,一面是责任
基因大数据,一面是科技,一面是责任。以基因科技为核心,为行业提供“存、传、算、用”全栈式解决方案,用数据智慧为精准医疗保驾护航。
238 0
基因大数据:一面是科技,一面是责任
|
存储 安全 大数据
基因大数据:一面是科技,一面是责任
以基因科技为核心,为行业提供“存、传、算、用”全栈式解决方案,用数据智慧为精准医疗保驾护航。
基因大数据:一面是科技,一面是责任
华大基因回复深交所:“14万中国人基因大数据”项目与外方机构无关
华大基因表示,这一项目由中国科研团队在境内完成,且并无个人隐私泄露风险。
439 0
|
存储 大数据
基因大数据:畅想农业和健康
  “中关村大数据产业联盟”推出“大数据100分”论坛,每晚9点开始,于“中关村大数据产业联盟”微信群进行时长100分钟的交流、探讨。   主持人:中关村大数据产业联盟 副秘书长 陈新河 主讲人:尹烨 承办:中关村大数据产业联盟   尹烨:华大医学执行总裁。
1226 0