从全球视野看精准医疗的投资展望
2016-06-14 14:11:26

中国的医疗大数据,怎么进行数据分析或者下一步的智能产品化,市场还是空白。

精准医疗具有针对性、高效性及预防性等特征,是传统医疗模式的革新,目前主要用于产前诊断、新生儿遗传病诊断、肿瘤诊断及个性化用药等领域。

与传统医疗的被动医疗属性相比,精准治疗是采用主动发现并在早期治疗疾病的模式,是未来医疗发展的主流方向。基因测序能够从血液或唾液中分析测定基因全序列,预测罹患多种疾病的可能性,是精准医疗的基础和重要实现途径。总而言之,精准医疗是个系统工程,基因测序是基本工具,大数据处理与机器学习是基础,精准药物开发是关键,只有软件、硬件药物开发与临床用药有机结合,才可能实现技术上的精准医疗。

目前在全球范围内,美国处于精准医疗的第一梯队。英国政府不甘落后,希望能够抢占精准医疗领域的制高点,2015年底宣布将在未来再追加3.75亿美元的经费用于其庞大的测序计划—十万基因组计划。得益于近40年中国经济的高速发展和科研力量的强力提升,中国也积极参与精准医疗项目。在奥巴马批准精准医疗计划一年后,中国也开始筹划自己的精准医疗,一个更为庞大的项目。中国政府希望在下一个五年计划中正式批准精准医疗项目。该项目的具体成本目前仍不清楚,但基本上要比目前美国启动的精准医疗项目(约2.15亿美元)更高。中国精准医疗计划是最近取代“863”、“973”的一系列研究基金项目的组成部分。

中国顶尖的科研院所,包括中国医学科学院、清华大学、北京大学、复旦大学等,都开始筹划建立精准医疗中心。基因组测序公司已经做好了竞争该项目设备供应的准备。经过几年的发展,中国目前已经具备了相当的基因测序的能力。深圳华大基因、上海的PharmaTech与Cloud Health以及北京的Novogene等多家公司都从Illumina“巨资”购买更强大的测序仪器。

精准医疗的投资领域

2015年全球精准医疗市场规模近600亿美元,预计2015年至2020年期间增速达15%,是医药行业增速的3倍至4倍。根据精准医疗的技术特点,以下领域将是投资的主要热点:

一是基因测序技术革新与测序服务。基因测序仪器技术突飞猛进,成本急剧降低,在过去的13年里,从每个人类基因组1亿美元降到了仅需1000美元,并且测序成本有望在新技术的引领下进一步降低。同时测序速度大幅提升,平均每日能完成测序的碱基对数也逐年呈指数倍增长。患者可以承受的价格,与短的测序时间是精准医疗的技术基石。

BCC Research研究报告显示,2013年全球测序技术市场总值已达到45亿美元,复合年增长率超过20%。预计2018年测序服务的全球市场总值将达到117亿美元。中国2013年市场规模达到约10亿元人民币,市场潜力超过百亿元。而近期国家卫计委在时隔一年之后下发关于高通量基因测序产前筛查诊断临床应用试点工作的通知为其产业化的发展扫清了障碍,并使得目前的基因测序行业逐步走向规范,未来试点有望逐步放开。

二是大数据存储与数据挖掘。精准医疗依赖于大量的临床数据,包括基因组测序结果以及健康检查记录,并以此确定不同患者应适用的药物类型。医生在拥有这些信息后会开具针对特定患者最有效,同时成本最低的药物。

基因测序所生成的原始DNA序列并不能反映任何有价值的信息,必须通过生物信息学的解读。人类基因组计划已经完成多年,但我们离完全解码生命还很远。目前生物信息学仍在不断挖掘人类基因序列所含的能够指导药物开发,早期诊断与临床用药的信息。

而生物信息学分析依赖于海量的数据积累,未来基因数据的积累会出现井喷式增长,单人全序列基因组数据就有3G,为保证准确性测序乘数至少为5;目前的研究发现有些人类肿瘤中含主要突变与次要突变。为了准确诊断肿瘤中的主要突变和次要突变,有必要对肿瘤进行单细胞测序。这样一个肿瘤的测序结果就可以达到1000G。PB级海量数据的快速处理和存储成为数据分析中至关重要的一环,这依赖于计算机硬件技术的突破。所以计算机科学在精准医疗中具有举足轻重的作用。

各个医疗机构与科研机构都会产生与精准医疗相关的大数据。为了提高数据的价值,各个机构有必要实现数据共享。医疗诊断方面数据要与计算机科学共享。美国NIH正着手准备数据整合计划,国内方面华大基因旗下国家基因库正积极与各方合作建立数据联盟,国内对于基因数据的存储、管理和应用有望逐步出台相关的政策来规范行业和市场。基因数据的归属权、分析使用的云计算资源安全性等问题将是需要解决的重要环节。随着大数据的深入应用,机器学习已经进入医疗领域。人类已经在基因组上花费了10亿美元,但还没有对基因组产生真正的理解。人类擅长文本分析,擅长语音识别,但人类不了解基因文本。一个能够深度学习的系统可以处理大量基因数据,这样可以比人类更好地理解基因突变。

据预测,2018年基因检测市场的价值将达到80亿美元。但目前的服务内容不够丰富,基本一次只分析一个特定核苷酸和一种疾病之间的关联性,但关联性并不意味着突变一定会引发疾病。机器学习技术可以学习突变带来的问题,即使出现新的突变,也能更快的生成报告,解决问题。

中国的医疗大数据,怎么进行数据分析或者下一步的智能产品化,市场还是空白。

三是早期诊断及无创诊断。《全球癌症报告2014》显示,2012年中国癌症发病人数为306.5万,约占全球癌症发病人数的1/5;癌症死亡人数为220.5万,约占全球癌症死亡人数的1/4。一直以来,中国的很多患者在发现癌症之时已经到了晚期,错失了治疗的最佳时机。据统计,中国每年约90万新生儿带有出生缺陷。1996年到2010年,我国新生儿出生缺陷发生率增幅达70.9%,每一万名新生儿中就有149.9人患有先天性缺陷。提高我国新生儿和肿瘤的早期诊断与精准医疗技术迫在眉睫。除了上面提到的高通量基因组测序技术与数据处理,测序的灵敏度也非常重要。

单细胞基因组扩增高通量测序技术被称为MALBAC,是世界上目前最先进的全基因组扩增技术之一,可以在胚胎移植前对胚胎完成全面准确的遗传诊断。当前的ctDNA测序技术可以通过捕获患者血液中的单个肿瘤细胞进行测序,为早期诊断恶性程度高的肿瘤如胰腺癌提供了可能。但目前的MALBAC与ctDNA测序还有许多技术难题,如误差大。单细胞扩增可以把误差进一步降低,如果能够使得单细胞的测序和宏观的测序一样准确,肿瘤的早期诊断和胎儿的遗传诊断会上一个台阶。

四是精准新药开发。过去,当科学家们试图在患者身上试验一种新型抗癌药时,他们会将患者按癌症患病区域来分组。然而随着精准医疗的兴起,研究者们认识到不论在身体哪个部位,因同一种突变而产生的癌症有着诸多共通点。而同一个器官的肿瘤如肺癌可能因为突变的不同而对药物反应有差异。

使用大量肿瘤细胞株可以作为药筛模型,结合基因组测序,可以用于对大量的药物(甚至一些以前临床试验失败的候选药物)进行筛选和甄别,目的是筛选出对某种突变有良好治疗效果的药物,做到一病多药,或者多病(具有相同的突变)一药。

另一种方式就是用各种人类肿瘤的原位移植肿瘤动物筛选肿瘤药物。原位移植在小鼠身上的肿瘤原本来源于人类患者。通过对肿瘤进行基因测序,对其分型。在小鼠模型上测试药物对肿瘤各基因亚型的治疗效果和治疗剂量。以此为基础,临床上在特定人群开展临床试验,即可以大大提高临床试验的成功率,也可以大大缩短临床开发周期,降低新药开发风险,甚至可能带动传统中药研发的成功转型。目前国内精准新药开发还处在布局阶段,思路迪精准医疗集团完成1.46亿人民币D轮融资,从事精准医学,精准新药开发是其主要方向。

精准医疗得到各国国家层面的强力支持。在技术和产业层面,对于精准医疗的讨论仍在热烈进行,与精准医疗密切相关的精准新药开发、云计算、大数据、物联网和移动互联网等概念在医疗领域的运用被不断深挖和扩展,将成为生物医药界投资的持续热点。

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