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      DeepTech發(fā)布2019年生命科學領域十大技術趨勢,生物科技已邁入黃金時代!

       馮仙森 2019-03-22

      2019 年 3 月 22 日,DeepTech 2019 生命科學論壇在中國上海正式舉辦,來自生物醫(yī)藥領域的科學家、投資人和創(chuàng)業(yè)者共聚一堂,深度探討生命科學領域的科研創(chuàng)新、技術革命和未來趨勢。

      Flagship Pioneering 高級合伙人 Jason Pontin,復星凱特生物科技有限公司總裁王立群,張江集團副總經(jīng)濟師、張江生物醫(yī)藥基地總經(jīng)理樓琦,北京大學生命科學學院研究員魏文勝,中科院生物物理所研究員王艷麗等分享了對于新興科技趨勢的獨家見解。

      圖 | DeepTech 2019 生命科學論壇(來源:DeepTech)

      21 世紀是生命科學的世紀,近年來,生物技術的發(fā)展速度已經(jīng)越過一個創(chuàng)新爆發(fā)的臨界點,生命科學領域涌現(xiàn)出越來越多的革命性技術突破。我們所處的世界和我們身邊的生命,也都正在發(fā)生革命性的改變。

      我們相信,2019 年生命科學領域會進入一個全新時代。在 2019 年,包括 CRISPR 基因編輯在內,合成生物學技術、單細胞多組學技術等前沿生物技術將繼續(xù)取得革命性突破,并進一步改變生命科學領域的游戲規(guī)則,也改變我們生存的這個世界。

      全球生命科學及醫(yī)療健康領域市場規(guī)模日益龐大,早在 2014 年,中國超過日本成為世界第二大生物醫(yī)藥市場;2017 年,中國的生物醫(yī)藥行業(yè)市場規(guī)模已經(jīng)達到了 3417.19 億元,預計到 2020 年,中國生物醫(yī)藥市場規(guī)模將會是日本的兩倍,并超過美國成為世界第一。

      現(xiàn)在,中國生物醫(yī)藥市場正迎來“黃金時代”,中國本土也誕生出越來越多的新興科技企業(yè),吸引了越來越多的創(chuàng)新人才。國內蓬勃發(fā)展的生物醫(yī)藥行業(yè),正在形成一個萬人矚目的領域。

      圖 | DeepTech 聯(lián)合創(chuàng)始人陳序(來源 DeepTech)

      中國領先的新興科技內容和硬科技服務提供商 DeepTech 在此次論壇中,發(fā)布了“2019 生命科學領域十大技術趨勢”,生命科學領域備受關注的 CRISPR 工具包、免疫治療 2.0、治愈罕見病等技術趨勢入選其中。

      2019 生命科學領域十大技術趨勢:

      1.CRISPR工具包(CRISPR/Cas Toolkit)

      30 多年前,科學家在細菌中發(fā)現(xiàn)規(guī)律間隔成簇短回文重復序列,并發(fā)現(xiàn)這種重復序列可讓細菌對病毒有免疫抗性。2001 年,西班牙科學家 Francisco Mojica 正式將其命名為 CRISPR,2012 年兩位女科學家,來自加州大學伯克利分校的結構生物學家詹妮弗·杜德納(Jennifer Doudna)和瑞典于默奧大學的埃馬紐埃爾·卡彭蒂耶(Emmanuelle Charpentier)首次將 CRISPR/Cas 作為基因編輯系統(tǒng)應用。

      2013 年,來自于哈佛大學醫(yī)學院的 George Church、麻省理工學院博德研究所的張鋒以及加州大學舊金山分校系統(tǒng)及合成生物學中心的亓磊(目前就職于斯坦福大學),分別發(fā)表三篇文章,將 CRISPR/Cas 系統(tǒng)成功應用到哺乳動物細胞中。

      (來源:麻省理工科技評論)

      CRISPR/Cas9 的出現(xiàn),引領了整個基因編輯領域爆炸式的發(fā)展,如今,眾多科學家進一步擴充了 CRISPR/Cas 基因技術,將其從單一的“基因剪刀”擴展成多功能的“基因工具包”,展示了基于不斷擴大的 CRISPR/Cas 系統(tǒng)令人興奮的應用前景??茖W家們預測,CRISPR/Cas9 基因編輯技術將改變我們生活的社會和周圍的生物。

      2.免疫治療2.0(Immunotherapy 2.0)

      100 多年前,美國紐約骨科醫(yī)生 William Coley 意外發(fā)現(xiàn)術后化膿性鏈球菌感染使肉瘤患者腫瘤消退,揭開了腫瘤免疫療法的序幕,William 也因此被譽為腫瘤免疫治療之父。

      2018 年,萬眾矚目的諾貝爾生理學或醫(yī)學獎頒給了美國科學 James P. Allison 和日本科學家 Tasuku Honjo,他們?yōu)榘┌Y免疫治療做出了開拓性貢獻。如今,全球開展癌癥免疫治療的公司數(shù)量高達數(shù)百家,國內也有十幾款免疫治療產(chǎn)品申報了臨床試驗,相關研究成果戰(zhàn)報頻傳,朝著治愈癌癥的終極目標穩(wěn)步邁進。

      (來源:諾貝爾官網(wǎng))

      隨著基礎和臨床研究的不斷突破,我們對免疫療法的認識也在不斷加深,免疫療法的適應癥也在不斷拓展,從一開始的主要陣地白血病,到非霍奇金淋巴瘤、多發(fā)性骨髓瘤,再到自身免疫疾病,免疫療法進入了更加精準、聯(lián)合、廣譜的 2.0 時代。

      3.治愈罕見?。–ure of Rare Diseases)

      在沒有失誤或脫靶效應的情況下,通過基因編輯技術對突變基因進行修正,有望產(chǎn)生可預測的有益效果,甚至實現(xiàn)某些遺傳疾病的一次性治愈?;仡櫥蛑委熃?20 年的發(fā)展,直到近幾年我們才真正迎來基因療法時代,看到一次性治愈罕見病的希望。

      基因治療(gene therapy)作為一種顛覆性的醫(yī)療技術,已經(jīng)實現(xiàn)能夠將外源正?;驅氚屑毎?,以糾正或補償缺陷和異常基因引起的疾病,從而達到治療先天性遺傳疾病的目的。如今,全球已有超過 2500 多個基因治療臨床試驗正在進行,基因療法也已經(jīng)成為全球醫(yī)藥研發(fā)企業(yè)的必爭之地。

      (來源:麻省理工科技評論)

      2018 年年中,美國 FDA 宣布將繼續(xù)大力推進基因療法的開發(fā),并發(fā)布 6 大新指南,為基因產(chǎn)品如何開發(fā)、監(jiān)管機構審核和報銷建立了政策框架。同時也指出人類基因治療的熱門領域,包括血友病、視網(wǎng)膜疾病和罕見病。

      2019 年,針對多種罕見病的治療將進入臨床,基因治療在時隔近 20 年后,正式進入高速發(fā)展階段。越來越多的中小型基因治療創(chuàng)業(yè)公司破土而出,傳統(tǒng)制藥巨頭如輝瑞、諾華、葛蘭素史克也紛紛布局基因治療領域。在中國,一些涉足基因編輯的初創(chuàng)企業(yè),以及一些基因治療項目有望在 2019 年進入臨床階段。

      4.基因大數(shù)據(jù)(Gene Big Data)

      2003 年 4 月 15 日,由 6 國科學家共同參與的國際團隊宣布完成人類基因組圖譜。這個耗資 30 億美元,被譽為生命科學“登月計劃”的研究項目,為人類揭開自身奧秘奠定了堅實的基礎。人類基因組圖譜的繪就,已經(jīng)成為人類探索自身奧秘史上的一個重要里程碑,也被很多分析家認為是生物技術世紀來臨的標志。

      僅在十多年后,隨著技術的發(fā)展和成熟,完成全基因組測序的成本已經(jīng)從當年的 30 億美元,逐漸降低到數(shù)十萬美元,數(shù)千美元甚至更低,市場上也出現(xiàn)了眾多面向大眾的消費級基因檢測產(chǎn)品。除了大家熟知的無創(chuàng)產(chǎn)前基因檢測、新生兒遺傳疾病篩查等應用之外,個體基因檢測還可以鎖定個人病變基因,實現(xiàn)提前預防和治療。

      (來源:Nature)

      通過對個體的基因檢測,可實現(xiàn)對罹患多種疾病的預測,甚至對個體的行為特征提供更加深刻的見解。比如在個體基因檢測產(chǎn)品中,通過對個體樣本 DNA 數(shù)據(jù)的分析,能夠解讀出癌癥、代謝疾病、精神疾病等的風險,還能夠解讀出個體的藥物適應性、運動天賦、酒量等信息。隨著全世界數(shù)百萬甚至上千萬個體完成了個人基因組數(shù)據(jù)的解讀和分析,目前已經(jīng)出現(xiàn)了一些基于 DNA 信息更加引人注目的新興技術,比如 DNA 刑偵、新藥預測,并在這些領域取得了革命性的進展。我們也已經(jīng)迎來一個由 DNA 數(shù)據(jù)所帶來的革命性時代。

      5.核酸藥物(Nucleic Acid Drugs)

      在新藥研發(fā)領域,針對目標蛋白的靶向療法已經(jīng)成為主流,針對 DNA 突變的基因療法也正如火如荼,而作為基因和蛋白質之間的橋梁,mRNA 近年來正越來越受關注。除此之外,科學家們還發(fā)現(xiàn)在真核細胞中存在一種特有的基因沉默機制,它可以抵抗外來物質入侵、保護遺傳信息的穩(wěn)定性、調節(jié)生物體的各種機能,也被稱為 RNA 干擾(RNAi)現(xiàn)象。

      RNAi 機制由 Andrew Z.Fire 和 Craig C.Mello 教授于 1998 年首次發(fā)現(xiàn),在 2002 年被 Science 雜志評為十大科學成就之首,在 2006 年獲得諾貝爾生理學或醫(yī)學獎。RNAi 的發(fā)現(xiàn)極大拓寬了人類藥物的來源和開發(fā)方向。如今,以 siRNA(小干擾 RNA)、miRNA(微小 RNA)為主的寡核苷酸藥物,和以 mRNA 治療藥物、mRNA 疫苗和 CRISPR RNA 為主的核糖核酸藥物,共同構成了核酸藥物。

      大量研究表明,核酸及其降解物、衍生物具有良好的治療作用,我們也正迎來 mRNA 藥物、RNAi 藥物等的全新時代。核酸藥理論上可以達到傳統(tǒng)藥物無法替代的效果,與小分子藥物一樣可以在細胞內發(fā)揮作用,甚至可以作用到細胞核并具有精確的靶向性,對于一些單基因疾病核酸藥物也非常有優(yōu)勢。在全球精準醫(yī)療大時代下,不同基因差異或表達異常引起的疾病,理論上核酸藥都可對其進行個性化開發(fā)。

      6. 腦科學與腦機接口(Brain Science and Brain-computer Interface)

      腦科學是人類理解自然界現(xiàn)象和人類本身的“最終疆域”,腦科學研究也被稱為“人類認識自然與自身的終極挑戰(zhàn)”。近年來,世界各國紛紛推出了各自的“腦計劃”,其目標可概括為:對各種腦功能神經(jīng)基礎的解析;利用神經(jīng)環(huán)路研究所獲得的新信息,發(fā)展有效診斷和治療腦疾病的新方法;開展腦科學所啟發(fā)的類腦研究,推動新一代人工智能技術的進步。

      (來源:CNCR)

      隨著腦成像、生物傳感、人機交互以及大數(shù)據(jù)等新技術不斷涌現(xiàn),腦科學與類腦研究正日益成為世界各國爭相研究的重點科學領域之一。在“腦計劃”的推動下,“腦科學”領域也有望出現(xiàn)一些激動人心的應用,包括類腦計算系統(tǒng)、腦機接口和腦機融合的新模型,并有望推動腦疾病的診治、人工智能等領域的發(fā)展。

      7.智慧醫(yī)療(Smart Medical Care)

      在將來,醫(yī)療行業(yè)將融入更多人工智慧、傳感技術等高科技,使醫(yī)療服務走向真正意義的智能化,推動醫(yī)療事業(yè)的繁榮發(fā)展。人工智能已經(jīng)在醫(yī)療領域發(fā)揮重要作用,比如醫(yī)學影像識別、生物技術、輔助診斷、藥物研發(fā)、營養(yǎng)學等領域,并將改變醫(yī)療手段甚至醫(yī)療模式。

      (來源:IBM)

      到 2025 年,世界人工智能市場總值將達到 1270 億美元,其中醫(yī)療行業(yè)將占市場規(guī)模的 1/5,醫(yī)療 AI 儼然將成為人工智能最為重要的運用場景之一。另一方面,數(shù)據(jù)作為人工智能的重要支撐,容納各類疾病特征、病例、指標數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)平臺,也成為智慧醫(yī)療建設發(fā)展的重點內容。新一代通訊技術的出現(xiàn),物聯(lián)網(wǎng)芯片技術的發(fā)展,也推動了移動醫(yī)療設備的極大商用,尤其以運動、心律、睡眠等健康監(jiān)測為主的各類智能裝置傳感器等醫(yī)療健康設備。

      8.無創(chuàng)早期診斷(Non-Invasive Early Diagnosis)

      近幾年在腫瘤診斷方向,隨著基因組測序技術的不斷發(fā)展,以外周血液中循環(huán)腫瘤 DNA(ctDNA)為主要標志物的液體活檢,已經(jīng)成為最具潛力的腫瘤早期精準診斷技術。

      (來源:麻省理工科技評論)

      基于基因成像和測序方法的液體活檢,可以識別和監(jiān)控較早期階段出現(xiàn)的腫瘤,人工智能以及基因大數(shù)據(jù)的應用,結合液體活檢為多數(shù)癌癥提供一種有效的早期篩查方法,為癌癥早期診斷、精準確定癌癥類型、預測癌癥擴散和預后管理提供線索。

      9.合成生物學技術(Synthetic Biology Technology)

      從本質上說,電腦是一個能通過一定算法處理信息的機器,電腦的電路回路越強大,就能進行越復雜的計算和算法。相似地,細胞通過基因工程改造也可以像一個迷你電腦一樣,回路越復雜,計算能力越強。

      作為第三次生物技術革命,誕生于 21 世紀初的合成生物學,已經(jīng)給人類社會生活帶來顛覆性的變化。人工設計的細胞將可在體內定時為患者輸送藥物;通過基因設計可以控制家蠶、蚊子等昆蟲的性別;基因編輯可以使育種速度成倍提升……這些都是合成生物學帶來的神奇改變。

      近年來,伴隨 CRISPR 等基因組編輯技術的不斷革新,以及同樣快速發(fā)展的大數(shù)據(jù)、人工智能和機器人技術等,合成生物學的前景變得越來越明確,合成生物學的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展迎來一個爆發(fā)期。

      10.單細胞多組學(Single-cell Multiomics)

      細胞是構成生命體的結構和功能的基本單位,不同類型的細胞形態(tài)迥異,功能也各不相同。即使是同類細胞間看似相同,相互間也存在著廣泛的細胞異質性。早期基于群體細胞分析所獲得的平均性數(shù)據(jù),往往忽略了細胞個體間差異。

      隨著細胞分離和新一代測序的發(fā)展,研究人員可以研究單個細胞的 DNA、RNA、蛋白質和染色質,科學家們已經(jīng)開始以單細胞分辨率組合多層信息,揭示單細胞基因組、轉錄組、甲基化、蛋白質組學等數(shù)據(jù)。

      2009 年,第一個單細胞轉錄組測序技術出現(xiàn);2011 年單細胞基因組測序技術出現(xiàn);2013 年單細胞全基因組 DNA 甲基化檢測技術出現(xiàn)。隨后,科學家在細胞分選技術、核酸擴增技術、信噪比提高方面等進行不斷優(yōu)化和改進,也進一步開創(chuàng)了單細胞多組學不同層面的測序和分析技術。

      圖 | 單細胞測序技術對多細胞生命發(fā)育秘密的揭示,被評為《科學》雜志 2018 年最重要的科學進展(來源:Science)

      單細胞多組學技術讓我們更清楚地識別特定細胞及其功能,并且能夠提供前所未有的臨床和科研大數(shù)據(jù),幫助科學家們更準確、更深入地了解生物體的生理和病理機制,例如干細胞的分化、神經(jīng)細胞的發(fā)育、癌細胞的病變機理、免疫細胞的功能等等,并為個體化精準醫(yī)療方案的制定提供了指導方向。

      Flagship Pioneering 高級合伙人 Jason Pontin 分享了他比較關注的全球生命科學領域技術趨勢,并為 DeepTech 生命科學領域十大技術趨勢做了逐一解讀。

      Jason Pontin 先生現(xiàn)任波士頓著名生物醫(yī)療風投公司 Flagship Pioneering 高級合伙人,主要負責公司的戰(zhàn)略溝通和企業(yè)創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的構建。他同時也是美國著名科技意見領袖。Jason Pontin 先生于 2005 年至 2017 年間在《麻省理工科技評論》(MIT Technology Review) 擔任首席執(zhí)行官、出版人兼主編,負責《麻省理工科技評論》的采編方向、媒體平臺和商業(yè)戰(zhàn)略。此外,他還為多家美國及全球知名媒體撰稿,包括:《紐約時報》《經(jīng)濟學人》《金融時報》《連線》等。

      圖 | Flagship Pioneering 高級合伙人 Jason Pontin(來源:DeepTech)

      Jason Pontin 認為 CRISPR 就像是上天的禮物,充滿科幻意義,但就目前而言,我們還無法掌握這種技術,或許再過 40 年我們才能 CRISPR 的訣竅與核心。對之前備受關注的基因編輯嬰兒事件,Jason 也發(fā)表了自己的看法,他認為人們對 CRISPR 基因編輯嬰兒的關注有點太多了,就目前而言還不確定把 CCR5 的基因敲掉會對人體帶來的后果,但他相信隨著時間的推移,會有相對比較合理的框架和政策出臺。

      Jason Pontin 也提出了基因編輯的新方向,那就是將干細胞和基因編輯結合在一起,例如將容易獲取的體細胞誘導回可分化的干細胞,這樣更安全可控,在臨床上也有著巨大的潛力。

      同時,在 DeepTech 2019 生命科學論壇上,辰德資本合伙人趙瑞林分享了未來三到五年之內在生物醫(yī)療投資方面可能的熱點。趙瑞林認為,AI 大數(shù)據(jù)的應用、癌癥早篩、基因治療、面向消費者的基因測序和手術機器人,將成為未來三到五年內投資的熱點。

      同時趙瑞林也指出,當下幾家醫(yī)療大數(shù)據(jù)公司也絕不是簡單一天兩天就能成功的,資本市場也是考驗誰能夠熬到最后,大家都看到大數(shù)據(jù)應用的前景,但是怎么能熬到最后,怎么能熬到金子挖出來那一天,這是大家要考慮的。

      對于癌癥早篩,趙瑞林認為,影像技術比如 MRI 和 CT,它的根本原理是我要看到癌癥。而癌癥早篩代替影像技術是什么呢?將來分子診斷真正非常厲害的時候,是沒有出現(xiàn)圖象標志物的時候,我們已經(jīng)可以將癌癥檢測出來,當然這是一個愿景,我們要達到這樣的目標。

      圖 | 辰德資本合伙人趙瑞林(來源:DeepTech)

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