Der Appetit auf Genomdaten steigt im Bereich der Biotech- und pharmazeutischen Forschung weiter an, aber die Kosten sind immer noch ein Faktor, selbst die Sequenzierung eines vollständigen Genoms kostet jetzt nur noch 1.000 US-Dollar. Aber mit Behauptungen, diese Kosten um eine weitere Größenordnung auf 100 US-Dollar zu senken, Ultima-Genomik kann diese Wirtschaft sogar noch weiter beschleunigen.
Ultima sagt, dass seine Sequenziermaschine und Softwareplattform, die UG 100, eine vollständige Sequenzierung eines menschlichen Genoms in etwa 20 Stunden mit einer mit bestehenden Optionen vergleichbaren Präzision durchführen kann, dies jedoch zu weitaus geringeren Kosten pro „Gigabase“, dh das heißt pro Million Basenpaare der analysierten DNA.
Die technischen Fortschritte sind für Menschen, die nicht bereits damit vertraut sind, wie DNA sequenziert wird, möglicherweise nicht ganz verständlich, und da ich selbst kein Experte bin, werde ich nicht versuchen, eine vollständige Erklärung zu geben. Aber es hilft zu verstehen, dass im Wesentlichen die in einem Reagenz amplifizierte DNA (also im Grunde eine Menge derselben DNA in einer Lösung) durch kleine Kanäle geleitet wird, in denen Fragmente an bestimmte mikroskopische Mechanismen binden, die sie darauf vorbereiten, von vielen abgebildet zu werden von parallel arbeitenden Basisdetektoren. Diese Sequenzen werden dann wieder zum gesamten Genom zusammengesetzt, indem ihre Enden zusammengefügt werden.
Ultimas behaupteter Vorteil ist dreifach. Zunächst wird die Mikromaschinerie („eine dichte Anordnung elektrostatischer Landepads“) auf einen 200-mm-Siliziumwafer geätzt, anstatt dass das Reagenz durch Fluidkanäle fließt, die anschließend zur Vorbereitung des nächsten Schritts gespült werden müssen. Dieses wohlbekannte Verfahren verwendet billiges, leicht verfügbares Material und kann in Massenproduktion hergestellt werden.
Aber noch wichtiger ist, dass das Reagenz einfach in der Mitte des Wafers abgeschieden werden kann, der sich dreht, um es mithilfe der Zentrifugalkraft gleichmäßig über seine gesamte Oberfläche zu verteilen. Dies ist effizient, mechanisch einfach und ermöglicht das Lesen der resultierenden Sequenzen „während der Rotation des Wafers in einem kontinuierlichen Prozess, analog zum Lesen einer CD“.
Diagramm des Open-Water-Prozesses des UG 100 mit einem Bild der mikrostrukturierten Oberfläche des Wafers.
Der zweite Fortschritt ist etwas geheimnisvoller und hat mit dem Prozess der Vorbereitung und dem direkten Lesen der DNA zu tun – anstatt die Basen durch maschinenlesbarere zu ersetzen oder sich auf brenzlige Bilder auf Partikelebene zu verlassen, ist eine clevere Kombination aus beidem getroffen. Es ist weniger zerstörerisch für die ursprünglichen Stränge, erfordert aber auch keine fehleranfälligen Messungen wie einzelne Photonenzählungen.
Der dritte Fortschritt betrifft maschinelles Lernen, um den Prozess der Umwandlung optischer Daten (das Scansignal im CD-Stil) in nutzbare Daten zu beschleunigen. Ein auf mehreren Genomen und Fragmenten trainiertes Deep Convolutional Neural Network wird basierend auf einer Probe aus dem zu sequenzierenden Genom abgestimmt und dann an die Arbeit geschickt, um alle winzigen Datenstücke zu verifizieren und zu dem gesamten Genom zusammenzusetzen. Dieser Prozess beschleunigt die Arbeit und eliminiert Fehler.
Es gibt einen erheblichen Spielraum für Verbesserungen des Prozesses, hauptsächlich in der Größe und Dichte des Wafers und seiner Oberfläche, was zu einem verbesserten Durchsatz führt. Dies könnte den Preis nach unten drücken, aber im Moment ist eine Reduzierung um 90 % mehr als genug, um damit auf den Markt zu gehen.
Gründer und CEO Gilad Almogy (auch der erste Autor von vielen auf der oben zitiertes Papier), sagte, dass das Unternehmen derzeit mit Early-Access-Partnern zusammenarbeite, um einige frühe Proof-of-Concept-Studien herauszubringen, die die Fähigkeiten der Sequenzierungstechnik zeigen. Die erste davon, Kooperationen mit dem Broad Institute, dem Whitehead Institute, dem Baylor College of Medicine und anderen, werden in Kürze oder derzeit vorgestellt als Vordrucke erhältlich.
Ein breiterer kommerzieller Einsatz wird für 2023 erwartet (der endgültige Preis steht noch nicht fest, wird aber wahrscheinlich den Vorteil widerspiegeln, den diese Methode gegenüber anderen bietet). Ich habe Almogy gefragt, was seiner Meinung nach die Bereiche der Biotechnologie- und Medizinbranche sind, die am meisten von dieser neuen Fähigkeit profitieren werden.
„Wir glauben, dass die Genomik die Erstliniendiagnostik für alle Krankheiten sein wird“, sagte er und wies darauf hin, dass sie viele bestehende Techniken ergänzt und nur das Verständnis von ihnen verbessert.
Aber die weit geringeren Kosten könnten zu genomischen Populationsstudien führen und unser allgemeines Verständnis der systematischen Varianz im Genom über verschiedene Gruppen und im Laufe der Zeit verbessern. „Wir sprechen bereits mit Partnern, die daran interessiert sind, mehr Genome, aber auch RNA-Expression und Proteomik im Populationsmaßstab zu untersuchen“, sagte Almogy. Dies ist auch der Schlüssel zu epigenetischen Studien, die sich mit der Methylierung und anderen Möglichkeiten befassen, wie sich unsere DNA mit zunehmendem Alter verändert.
„Tiefe Onkologie“ oder die Verwendung genetischer Profile zur Charakterisierung und Bekämpfung von Krebs könnte eine der frühesten klinischen Anwendungen sein – und tatsächlich ist Isabel ihm in dieser Hinsicht weit voraus. Die schnelle Turnaround-Gesamtgenom-Tumorsequenzierung des Unternehmens könnte sogar noch schneller erfolgen.
In ähnlicher Weise könnte die Einzelzellsequenzierung (z. B. einer Blutzelle oder eines Neurons) sowohl in klinischen als auch in Forschungsumgebungen hilfreich sein, aber „die Kosten der Sequenzierung hindern uns auch daran, die Einzelzellsequenzierung routinemäßig für Anwendungen wie die Erstellung von Immunprofilen einzusetzen“, sagte Almogy. Eine so erhebliche Reduzierung der Kosten könnte diese Gleichung ändern.
Da die Sequenzierung von einem Milliarden-Dollar-Prozess auf einen Prozess reduziert wurde, den Sie monatlich erledigen könnten, wenn Sie wollten, und mit einer Versicherung, scheint die Biotech-Industrie am Abgrund einer weiteren Datenexplosion zu stehen, die über das Ausmaß unserer beispiellosen hinausgeht sind schon mittendrin. Da Unternehmen wie Ultima die Datenmengen vervielfachen, liegt die nächste Gelegenheit wahrscheinlich nicht in der Produktion, sondern in der Verwaltung und Nutzung dieses neu vertieften Informationsmeeres.