1藥才獵頭觀(guān)察基因測序行業(yè)與產(chǎn)業(yè)鏈融合
來(lái)源:1藥才醫藥獵頭公司 瀏覽:2061次發(fā)布時(shí)間:2017-07-28
近年來(lái),全球基因組學(xué)應用行業(yè)不斷實(shí)現技術(shù)突破,行業(yè)發(fā)展勢頭良好,科研、醫療衛生機構和普通民眾對基因測序的接受程度越來(lái)越高。據BCCResearch預計,基因測序行業(yè)將保持快速增長(cháng)勢頭,2020年市場(chǎng)規模將達138億美元,年復合增長(cháng)率為18.7%。7月14日,深圳華大基因股份有限公司在深交所創(chuàng )業(yè)板正式上市交易,作為國內最大的高通量基因測序服務(wù)和設備提供商,龍頭企業(yè)上市對基因測序領(lǐng)域的成長(cháng)有積極影響。
新技術(shù)和新需求讓基因測序、精準醫療以及相關(guān)設備器械領(lǐng)域逐步實(shí)現從技術(shù)端口向健康管理平臺的角色轉變。圍繞生命醫療大數據,產(chǎn)業(yè)鏈上中下游都在回歸健康管理、臨床診療本質(zhì),數據與商業(yè)邏輯深度結合,促使傳統基因測序和相關(guān)器械設備領(lǐng)域加速融入醫藥產(chǎn)業(yè)鏈。
由于基因科技的大規模應用必須建立在大量基因數據的積累和解讀基礎之上,所以基因測序產(chǎn)品和生物信息分析是基因檢測細分市場(chǎng)的瓶頸和核心,其中的數據解讀與服務(wù)是整個(gè)行業(yè)最有價(jià)值的部分,體現了基因公司的研發(fā)實(shí)力,擁有先進(jìn)技術(shù)和能力的企業(yè)便具備了生命健康產(chǎn)業(yè)的核心競爭力。近日于深圳舉行的“第二屆基因組云計算技術(shù)開(kāi)發(fā)者大會(huì )”上,北京榮之聯(lián)科技股份有限公司董事長(cháng)王東輝稱(chēng),基于基因檢測和精準醫療產(chǎn)生的大數據產(chǎn)業(yè),未來(lái)發(fā)展方向主要包括為B端用戶(hù)提供數據服務(wù)和為C端用戶(hù)提供健康管理?!邦嵏矀鹘y信息分析以計算為中心的技術(shù)架構,轉變?yōu)椤陨鼣祿癁橹行?/span>;在醫療數字化方面,圍繞醫學(xué)智能輔助診斷、影像三維可視化系統,將疾病治療從依賴(lài)二維經(jīng)驗轉變?yōu)槿S、可量化的數字體系,顯著(zhù)提高診斷精準性?!?/span>
從學(xué)術(shù)突破到工具國產(chǎn)化,中國基因測序器械設備產(chǎn)品和檢測臨床服務(wù)正在逐步融入醫藥核心產(chǎn)業(yè)鏈條。藥明康德集團企業(yè)明碼生物首席技術(shù)官、中國區負責人孫洪業(yè)博士表示,基因數據只有交換才能創(chuàng )造價(jià)值,而分析計算和共享的基礎是標準,只有依靠標準化的計算能力和分析產(chǎn)品才能支持臨床大型隊列研究和藥物研發(fā)轉化,從輸入、過(guò)程、結果三個(gè)環(huán)節提供完善流程和可視化分析。以一個(gè)美國CLIA認證實(shí)驗室的病人為例,其樣本中獲取的臨床級別測序數據,參照已有病人的測序數據,利用基因組注釋和臨床序列分析工具,通過(guò)數據拼接和變異尋找,比對全基因組數據進(jìn)行深度分析低頻變異,測序與解讀均具有不可替代的重要性和唯一性。顯然,從感染性疾病,到基因性出生缺陷和惡性腫瘤,從精準診斷、治療到康復,基因測序及相關(guān)器械設備產(chǎn)品將更全面地提供精準的檢測、完善的解決方案和有競爭力的價(jià)格,滿(mǎn)足未被滿(mǎn)足的臨床需求。
創(chuàng )新制造以智能化為典型特征,要求中國醫藥企業(yè)以新技術(shù)提升運營(yíng)效率。精準醫療是未來(lái)醫療行業(yè)的發(fā)展趨勢,而精準醫療發(fā)展必須依托大數據平臺,因為平臺運營(yíng)與數據服務(wù)是生物醫療產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要環(huán)節,基礎設施供應商合作并采用聯(lián)合運營(yíng)的方式,才能為醫療機構、測序企業(yè)等數據提供方企業(yè)提供產(chǎn)業(yè)支持保障。值得關(guān)注的是,從生命大數據提供方企業(yè)的角度,包括華大基因、諾禾致源、金域檢驗、藥明康德、達安基因等,數據都需要“存、管、算、察”的強大核心功能支撐,以實(shí)現數據空間分布式存儲應用,解決存儲空間和數據持久化、數據解耦、分級部署、數據發(fā)現、動(dòng)態(tài)重組、信息分析調度、跨集群分布式計算等復雜性問(wèn)題。
隨著(zhù)人類(lèi)基因組測序成本以“超摩爾定律”速度下降,與之相匹配的基因組數據分析成本也在下降,尤其是在2016年至今,短短一年,基因數據分析成本的下降速度遠遠超過(guò)了基因測序成本下降的速度?,F在,單個(gè)人的全基因組數據分析成本已經(jīng)降低至100元人民幣以?xún)??;虼髷祿治霭ㄊ畮讉€(gè)步驟,如果每個(gè)企業(yè)做數據分析面對不同的步驟選擇差異化方法,如何來(lái)組織不同的工具更優(yōu)地高效分配計算任務(wù),這是目前整個(gè)基因測序、云計算、器械設備研發(fā)等軟硬件企業(yè)都在致力于優(yōu)化的戰略性工作。北京聚道科技(GeneDock)有限公司CEO李夏戎指出,不僅需要每個(gè)企業(yè)聚焦自身的底層數據優(yōu)化,還需要產(chǎn)業(yè)鏈橫向跨步驟協(xié)同?!鞍?/span>GATK算法優(yōu)化,加速計算運轉過(guò)程,減少CPU開(kāi)銷(xiāo),并且同產(chǎn)業(yè)鏈合作伙伴一同將技術(shù)封裝,制定數據壓縮、存儲方案;基因測序公司也需要將數據調整成分布式,從而協(xié)同開(kāi)發(fā)更加易用的操作流程?!?/span>