新型测序平台20小时实现全基因组完整测序计划将成本降至100美元作者；寒萧瑟摘要：DNA中存储着生命的遗传密码，解码这些信息对于分析生命的生理机制和本质至关重要目前，采用常规测序方式进行研究和诊断仍然受到成本的限制随着技术的迭代和速度的提升，人类全基因组测序的成本。
作者；寒萧瑟
摘要：DNA 中存储着生命的遗传密码，解码这些信息对于分析生命的生理机制和本质至关重要。目前，采用常规测序方式进行研究和诊断仍然受到成本的限制。
随着技术的迭代和速度的提升，人类全基因组测序的成本正在不断下降。根据美国国家卫生研究院 (NIH) 公布的数据，2020 年，人类全基因组测序的成本已由 2007 年的 100 万美元，降低到现在的 1000 美元以下。
Ultima Genomics 宣称推出了一个新的高通量、低成本测序平台，有望将人全基因组测序成本降至 100 美元。该公司还表示要开创高通量基因组学新时代。
通稿指出，在过去五年中，Ultima Genomics 开发了一种全新的测序架构，包括完全不同的流式细胞工程、测序化学和机器学习方法，这套新体系有望超越传统方法。
“科学家和临床医生不断在他们收集的基因组信息的广度、深度和频率之间进行权衡，通过克服传统下一代测序技术的局限性，研究人员现在可以设计以前不可能的实验和临床试验。”Ultima Genomics 首席科学官 Doron Lipson 博士说。
“Ultima Genomics 的架构将彻底改变测序游戏规则，并将我们的能力提升到一个全新的水平，” 斯坦福大学基因组学和个性化医学中心主任 Michael Snyder 说，“对数千个基因组和表观基因组进行测序的能力将会变革诊断和疾病风险预测。”
20 小时实现全基因组完整测序，成本计划将降至 100 美元
Ultima Genomics 的创始人 Gilad Almogy 博士在加州理工学院获得应用物理学博士，拥有 80 项美国专利的发明者。他一直在应用深科技和工程专业知识拓展技术边界并推动多个行业的转型，曾创办定制自动化机器人系统公司 Fulfill Solutions 和太阳能公司 Cogenra。
在见证半导体行业通过不断扩大计算能力改变生活的同时，他意识到基因组信息的发展同样有潜力变革科学发现，改善人类健康。2016 年，Gilad Almogy 创办了基因组学检测公司 Ultima Genomics。
落地后，该公司招募了一批基因组学领域经验丰富的高管团队。副总裁 Rob Tarbox 曾在基因检测公司 Illumina、Life Technologies（现已被收购）、单细胞测序公司 10x Genomics 等任职；首席科学官 Doron Lipson 曾任职于 Foundation Medicine（现已被收购），并开发出液体活检临床检测方法。
Ultima Genomics 计划利用这一测序平台将全基因组测序的价格降至 100 美元。在预印本上，他们详细介绍了 UG 100™的基础技术。预印本指出，UG 100™每运行一次大约可读取 100 亿次读数，大约 20 小时内可对人类基因组进行完整测序，读长约为 300 bp，其精度与现有水平相当，价格为 1 美元 / Gb。（按现行标准，一个人的全基因组测序数据量大概是 100Gb。）
该公司还披露了一些测序细节，UG 100™的读长相对较长，测序所花时间约 20 小时，测序质量与同行相当。不过，时长并不是其最大的亮点，Singular Genomics 的测序平台 G4 可在 19 小时完成全基因组测序。与同行相比，价格可能是 Ultima Genomics 最为独特的一点是。相比之下，Illumina 的 NextSeq 的价格为 20 美元 / Gb，Element Biosciences 的 AVITI 为 5 美元 / Gb。
在技术层面，公开资料显示，Ultima Genomics 在测序方面的进展大体可以体现在三个方面。其一，将微机械（密集的静电着陆垫阵列）蚀刻到 200 毫米的硅晶片上，该工艺的成本更低，且可实现批量生产。这种旋转圆形晶片能够使试剂沉积在晶片中心，然后通过离心力旋转将试剂均匀分布在晶片表面。这种方式高效、简单，能够在晶片连续旋转过程中读取结果序列，有点类似于读取光盘信息。
其二，与制备和直接读取 DNA 的过程相关，巧妙将可读更多碱基的能力与粒子能级图像相结合。对原始链的破坏性较小，也更能避免出现测量错误。
其三，通过机器学习加速光学数据（CD 式扫描信号）转化为可用数据，基于多个基因组片段训练的深度卷积神经网络可以根据正在测序的基因组样本调整，然后开始验证并将所有微小的数据片段组装到整个基因组中。这一过程能够加快速度并消除误差。
“成本并非核心”
上文提到，自 2007 一直以来，人类全基因组测序的成本已从 100 万美元降低到现在的 1000 美元以下。成本的降低，一方面，反映出市场不断扩大、入局企业日益增多，同时也意味着该领域新技术和突破性进展不断涌现；另一方面，也增加了应用的可及性，或许未来人们做一次全基因组测序可能会像买一件衣服一样自然。
据知情人士表示，Tx已经在中国国家基因库中启动，其中一些已经运行，每次运行可输出70Tb或者每天20Tb数据量，每次运行时间为3.5天。它可以处理多达8个独立的芯片，每个芯片可以以30倍的覆盖度生成多达150个人类基因组数据。
全基因组测序成本的下降，将给整个行业带来巨大的改变。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。
芯片的精巧结果是降低基因组成本至100美元的关键。Tx芯片比MGI一年前宣布并于去年秋天推出的高通量测序仪T7的流动槽大四倍，而DNB在阵列上的移动速度是在T7阵列上的两倍，节省了六倍的耗材。
一些早期性能数据显示，将Tx与DNBSEQ-400进行了全基因组测序比较，结果证明两个系统在SNP和indel检测的准确度方面表现一致。他在一次采访中说，MGI计划今年为“瓶中的基因组”（ Genome in a Bottle）标准样品生成测序数据，并在其网站上提供该数据。
该系统将与样品和文库制备的自动化解决方案一起出售，特别是用于从血液中提取DNA的APL-S（每年可运行200,000至600,000个样品）和用于库制备的APL-L（可每年处理300,000至500,000个样品）。它还将配备一个名为zTron的计算系统，用于从FASTQ到VCF文件的主数据分析，每年可以处理10,000至100,000个样本。
从原则上讲，Tx可以以30×的覆盖度测定大约100,000个人类全基因组/年，并且每年只需要50个系统平台就能对美国的所有新生儿进行全基因组测序。另外，它可以用于用无细胞DNA或1亿个单细胞转录组进行百万次肿瘤学测试。另一个潜在的应用是将人类基因组进行低深度测序，以覆盖度为2×计算，每个基因组的成本不到10美元。
MGI计划按客户订单顺序制造Tx，并希望用于分析百万基因组的大型种群基因组学项目研究。目前尚未确定市场价格，由于系统将根据客户的特定需求进行调整，因此客户之间的定价也可能有所不同。
也有反对人士表示，在获得该系统的价格信息之前，很难评估每个基因组测序试剂的成本是否在500美元甚至100美元，这是对当前和成熟技术的重大改变。” 但支持人士认为，分摊了数十万个基因组，仪器价格只会增加每个基因组总成本的一小部分。
展望未来，通过将DNB的直径减小到100 nm而不是200 nm，使用MGI系统进行测序可能会变得更加便宜，因为化学中使用的抗体发出的强烈信号使DNB可以更加密集地排列在阵列上。
