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纳米孔测序成为基因测序蓝海

  1. 纳米孔测序

来源:36氪 2020-11-12 12:37

 齐碳科技宣布完成4000万元的第三轮融资,领投方为中关村协同创新基金、雅惠精准医疗基金,百度风投继续跟投。本轮资金将全部用于新一代纳米孔基因测序仪的技术研发,计划于2020年1月研发出最小可行化产品。齐碳科技的纳米孔基因测序属于第四代测序技术。与前代测序技术相比,它的特点是利用电信号实现单分子测序,不需要进行PCR扩增。这种测序方式的优势非常显着

 

 

齐碳科技宣布完成4000万元的第三轮融资,领投方为中关村协同创新基金、雅惠精准医疗基金,百度风投继续跟投。本轮资金将全部用于新一代纳米孔基因测序仪的技术研发,计划于2020年1月研发出最小可行化产品。

齐碳科技的纳米孔基因测序属于第四代测序技术。与前代测序技术相比,它的特点是利用电信号实现单分子测序,不需要进行PCR扩增。这种测序方式的优势非常显着,使用场景更灵活、仪器小型便携、单次运行成本低、耗时短。

当前,纳米孔测序正处于测序技术的最前沿,全球相关企业屈指可数。

主流的纳米孔测序技术有两种,各有利弊。其一是链测序法,它的特点是读长非常长、测序试剂简单,但是信噪比相对较低,信号识别更难,Oxford Nanopore是领先的企业,目前推出了科研级产品;其二是标签测序法,它的特点是信号识别更容易、信噪比更高,但是测序试剂复杂、只能做DNA测序,国外的Genia公司(已被罗氏收购)是代表性企业,尚未推出产品。

齐碳科技应用的是链测序法,对标Oxford Nanopore。公司总经理兼创始人胡庚博士表示,之所以选择直接测序法,是因为它的应用场景更为广泛,既可以用于DNA测序,又可以拓展到RNA和蛋白质测序,可以识别除了ATCG以外的核酸的各种修饰。而且,在这条技术路线上有望通过自主研发实现完全的自主知识产权,规避专利的风险,技术可行性比标签测序法更高,产品化的前景更明朗。

由于技术门槛高,在国内齐碳科技几乎没有直接竞争者,市面上还没有出现其他做出纳米孔测序仪工程样机的企业。公司总经理兼创始人胡庚博士表示,“与海外的Oxford Nanopore相比,齐碳科技的目标是做到在产品性能上相当,在稳定性和成本上有超越”。

齐碳科技的核心竞争力体现在这几个方面:

蛋白(稳定的控速蛋白,精度可调的纳米孔蛋白)

流体芯片(稳定的双层膜结构,降低成本,尺寸更小,更稳定,未来可以实现高通量、可插拔)

电化学传感装置(精准检测pA级别的微弱电流,自主版权的ASIC芯片)

数据分析算法(自主研发的多重深度学习算法)

从产业链的角度来看,测序仪是基因检测产业链的最上游,也是利润最丰厚的部分。目前被广泛使用的二代测序仪,市场主要被Illumina、Thermo Fisher等国外大企业掌握,形成了高价垄断的局面。而国内基因检测公司大多位于产业链中下游,上游的高价垄断,限制了中下游的发展,不利于其市场议价。像齐碳科技这样的国产测序仪的出现,有望缓解被动的局面。

“目前行业共同面临的难题是,如何提高纳米孔测序的准确率,目前纳米孔离二代测序的准确率还差距较大,”创始人白净卫博士分享道,“我们认为这需要对整个系统从头至尾做优化才行。目前齐碳科技已经发现了准确率低的根本原因,正在做一些基础性的研究来解决。AI、深度学习等技术的应用,也可能帮助提高准确率。这是一个漫长的过程,或许每提升百分之一,都要经历长期的研发。”

在这个背景下,齐碳科技的计划是,预期到2020年1月,研发出最小可行化产品,实现384通道并行测序(目前可实现64通道),并将准确率稳定在90%以上,届时,产品将应用于医学研究、科学研究机构,不断获取反馈不断改进。预期2020年12月,做到1024通道并行测序,实现95%的准确率。

纳米孔测序的技术还在发展阶段,市场化应用还有待开拓,这将是一个漫长的过程。齐碳科技的策略是,与科研机构合作,不断积累数据,一旦出现典型应用,利用先发优势立即抢占市场。

纳米孔测序仪的开发,需要结合跨学科的知识,创始团队的过往经验,也给齐碳科技带来很大优势。创始人白净卫博士是IBM沃森实验室博士后,曾在Illumina公司从事基因测序技术研发,具备超过10年的微纳器件研发经验。仪器专家胡庚博士为清华大学自动化系本科、硕士、博士,2013至2017年领导了西门子中国的首个达到SIL-3级功能安全标准的过程仪表产品线研发项目。生物信息学专家谢丹博士是斯坦福大学医学院博士后,在测序技术和生物信息学领域积累丰富。蛋白工程专家陈呈尧博士曾在Life Technology和Illumina担任资深研究员,获得2013年Illumina Innovation Award,奖励为Illumina测序试剂性能提高做出的突出贡献。(生物谷Bioon.com)

【直播预告】纳米孔测序在人类遗传学和罕见病研究中的应用
【日期】2020/11/19 15:00
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