生物技术创新创业分享 http://blog.sciencenet.cn/u/SNPs 美国HudsonAlpha研究院的研究员。做分子鉴别诊断平台技术的开发和免疫组库基础科研。

博文

分子诊断为何不见KillerApp?

已有 9094 次阅读 2014-6-9 01:18 |个人分类:iCubate2.0开放平台|系统分类:科研笔记| 生物技术, 创新, 创业

许多生物技术公司,包括我刚刚去访问过的Promega, 还有最近在国内拜会的几家诊断公司,都非常关系分子诊断。可是说起分子诊断,人们又都觉得很迷茫,或者失望,因为没有什么醒目的代表作,没有一些象IT行业的Word, Excel, ppt那样的Killer App。为什么?

首先,我们要看看到底什么样的应用才能算得上是Killer App(KA)。我认为,所谓的KA就是“许许多多的人每天都用得到的App”。不是很多人用的不行,不是每天都用的也不行。iPhone上有几百万个App,象微信这样的App有几个?

过去二三十年,在罗氏对PCR技术的垄断下,分子诊断的成果区区可数,qPCR定量检测病毒Viral Load可以算是一个很好的应用,现在的一些companion diagnostics也是一些很好的应用,再有就是一些感染性疾病的分子诊断了。可是这些诊断的市场都很有限,还不能算是真正意义上的Killer App. 细细地分析,缺少Killer App的原因有技术层面的,也有很多是市场方面的。

KA的前提是有用,而分子诊断所面临的最大难题就是实用性。许多病原体诊断对医生来说没有指导意义,没有Actionable information,或者是临床意义不大,不是不能完全取代现有的方法,就是提供的信息现在对医生治疗病人没有什么立竿见影的指导意义。对临床没有真正的指导意义,就不是“每天都用得着的App”。

在技术层面,分子诊断门槛太高,需要训练有素的科研人员才能完成核酸提取,扩增,检测的实验步骤。而且对硬件的要求也很高,包括仪器投入和实验室环境建设(防止扩增产物污染导致假阳性)。这些技术壁垒就使得分子诊断技术还不能被“许许多多人使用”。

具有普遍实用性的App才有机会成为KA。一个应用,如果是象微信那样大家每天都用,成为生活中的一部分,那才有机会成为KA。可是现实而今眼目下,医生拿到分子诊断的报告后的第一反应通常是“so what?”,说明那这个技术就距离KA还有很远。

那么,为什么分子诊断常常给出的仅仅是一个"so what"样的答案?

原因其实很简单。因为分子诊断的核心技术就是PCR, 而常规的PCR,也包括qPCR, 都是一个标本,一个反应,检测一个指标。而临床上对医生来说最有用的是鉴别诊断。单一诊断的目的常常是为了证明医生的某一个猜测,而鉴别诊断才能提供actionable information。而鉴别诊断就需要同时对多个可能性进行分析,比较,排除,最后找到可行的方案。

高通量测序技术之所以让人振奋,就是人们普遍认为它可以提供鉴别诊断所需要的大量相关信息。

其实,不管是高通量还是“低通量”,分子诊断的KA出路都是找到一个“大家每天都用”的东西。我们iCubate2.0技术平台就是能满足这个需求的一个平台技术:

为了能使“大家都能用”,我们通过硬件整合,使得分子诊断对操作人员的专业水平要求大大降低。加上全封闭设计,使得对实验室环境要求降低。这就是“分子诊断民主化”,让分子诊断走出科研院校,大医院,让边远地区的社区医院,家庭诊所都能使用。

为了能成为“天天都用”的技术,我们的多重PCR技术可以同时分析很多把基因。比如我们正在做临床实验准备申报美国FDA的Sepsis试剂,就是同时检测导致院内感染的多个病原体,包括这些病原体常常携带的耐药基因。这样,多重PCR实验后,医生拿到的信息不仅仅是“病人有金黄色葡萄菌感染”,而是“病人的金黄色葡萄菌感染可以用(或者不能用)某个药物来治疗”。

院内感染还仅仅是一个开头,还有更多KA需要我们一起去开发,更多的需求没有得到满足。

当然,Killer App的另外一个前提就是iPhone, Android电话人手一部,硬件普及。这是我们iCubate技术平台所不具备的。毕竟,“是先有硬件?还是先有KA?”的问题就是典型的“先有鸡还是先有蛋?”的问题。市场不问哪个先,哪个后,市场要求两个都有。

但是,我相信,只要我们认真去地解决“人人能用”,和“普遍有用”的问题,我们就离分子诊断的KA不远了。


相关博客:

诊断试剂都是怎么开发出来的?

高通量测序能淘汰PCR吗?

如何评估分子诊断项目?



https://blog.sciencenet.cn/blog-290052-801703.html

上一篇:什么情况下贫富两极分化有理?
下一篇:美国的测序公司怎么赚钱?
收藏 IP: 210.13.90.*| 热度|

17 曹聪 武夷山 王春艳 刘士勇 孙学军 赵凤光 苏光松 周健 郑永军 刘玉仙 梁洪泽 张彦斌 LetPub编辑 李毅伟 薛宇 付福友 shenlu

该博文允许注册用户评论 请点击登录 评论 (6 个评论)

数据加载中...
扫一扫,分享此博文

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-4-16 15:45

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部