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生命数字化时代来临!人类全基因组测序成本从300万降至500美元

全基因组测序成本的下降,将给整个行业带来巨大改变。成本的下降意味着市场的增加,突破性的研究成果将不断涌现,目前主要用于肿瘤、无创产筛领域的基因检测,未来有可能延伸到感染、慢性病和正常人的健康管理方面,进一步助力精准医疗和新药研发。
自人类诞生以来,对“我是谁”的探索就从未停止。而随着基因测序技术的不断进步,全基因组测序成本从300万美元降至500美元,在有生之年,我们或许可以一窥自己生命最本质的秘密。
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从300万美元到500美元
目前,市面上的大多数基因检测产品覆盖的基因位点非常少,根据项目不同,所检测的基因位点也有差异,大概只占人类全部基因的0.1%以下,难以完整揭示个体完整的基因组信息。
全基因组测序则不同,可以获取个体的全部基因序列差异和结构变异信息,与此相对应的是,价格大多也十分高昂,多用于科研院所进行相关研究,个人很少会选择。
但是,随着测序技术的迅猛发展,全基因组测序的成本在十年内一降再降,今年年内将低至500美元。未来,选择做一次全基因组测序或许像买一件衣服一样自然,每个人都能负担得起。
二十年前,人类的全基因组测序困难重重。2001年首个人类基因组草图绘制完成,由美国、英国、法国、德国、日本和中国6个国家超过3000名科学家共同参与,耗时13年,耗费资金超过30亿美元。
2007年,第一个中国人的基因组绘制完成,耗时数月、耗费300万美元。
而2001-2015年期间,测序成本急速下滑,整个领域就像迎来了一场疯狂的竞赛。到2008年,全基因组测序成本降至20万美元。到2010年,该费用已经可以控制在10000美元之内。2013年,Illumina推出的HiSeqX 10测序仪,将全基因组测序成本再次降到1000美元以下。
如今,国产测序技术则有望将全基因组测序成本再次“腰斩”至500美元。2018年年底,华大智造发布了自主研发的最新超高通量基因测序仪MGISEQ-T7,其单日数据量可达6Tb,每Gb测序费用仅为5美金,是目前全球日生产能力最强的基因测序仪。据了解,MGISEQ-T7于今年第三季将完成批量交付。
据称,按现行标准来说,做一个人的全基因组测序数据量大概是100Gb,所以成本就是500美元,我们年底就可以实现。
全基因组测序成本的下降,将给整个行业带来巨大改变。成本的下降意味着市场的增加,突破性的研究成果将不断涌现,目前主要用于肿瘤、无创产筛领域的基因检测,未来有可能延伸到感染、慢性病和正常人的健康管理方面,进一步助力精准医疗和新药研发。
更重要的是,这或许意味着人人都能拥有自己的基因组,生命的数字化时代即将到来。
中国科学院院士杨焕明说,生命的本质是数据。DNA就是编译的原理和运行的原理,通过基因测序,可以把一个人的数据本质还原出来,并用计算机的方式加以计算。从而实现对生命的价值的理解和管理。
目前,基因可以回答个体的饮酒能力怎么样、耐力比较好还是爆发性比较好,应该选择什么样的运动,或者有没有遗传性疾病风险。随着研究的不断深入,其他答案也会越来越多地显现出来,促使每个人做出有利自身健康的精准决策。
中国的测序技术在临床运用方面走在世界前列。2007年,全国也就几家做高通量测序研究或者服务的企业,现在已经有超过1000家企业在做这方面的工作。行业起来之后,更多的人去关注或者探索不同方面的应用,使得这个行业发展如此之快。
“676”标准助力生命数字化
如果说更低成本的测序技术为“人人基因组”的生命数字化提供了可能,那高清基因组“676”标准的提出就是为其勾勒了一条可行的路径。
目前,关于人类全基因组测序,国际通行的标准为对照参考基因组进行“重测序”。简单来说,就是每个人测基因组时,并不是把个体的基因组组装出来,而是把个体的基因组测序后和人类基因组计划构建的参考基因组做比较。
而实际上,每个人的基因组其实是有差异的,一个人会有自己独特的序列,重测序得出来的结果并不能真正反映个体信息。
所以,华大集团在近期欧洲人类遗传学大会(ESHG 2019)上,提出了名为“676”的高清组装基因组解决方案及标准。颠覆了重测序的概念,呼吁每个人应该去做从头组装的测序,这样会提供更加全面、准确的遗传信息。
简单来说,全基因组测序就像一张照片,以前可能模糊不清、像素很低,但是高清基因组“676”标准可以让拍出的照片变得更清楚,看到每一个细节,从而帮助人类更了解自己。
蒋慧表示,建立标准是实现“生命数字化”非常关键性的一步。“676”标准将引领今后在生物产业领域对人类基因组的研究,也是未来实现人人基因组一个非常重要的节点。要实现高清基因组“676”标准的广泛应用,我们还有很多工作要做。比如推动公共数据库的建设,推动一些应用示范的完成,也要推动产业的转化。
但是,标准推广落地之路依然漫长。任何技术从提出,到科学验证上能够被充分认可,到最后可以实现产业化的转化,都要经历一个很长的周期。
需要注意的是,测序技术的进步虽可以让更多的企业、科研院所掌握大量的基因数据,但是,怎么用好这些数据仍旧存在短板。
中国科学院植物研究所研究员、博士生导师葛颂指出,对基因检测行业中下游而言,拿到数据之后怎么办是关键,希望大家能够各走各的路、专业的人来做专业的事情,高水平的科学家、生信专家与企业充分沟通合作,一起产出更多的研究成果。

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