基因行业按照产业的上中下游可以分为测序技术供应链、基因数据采集和生产平台、肿瘤基因组、遗传病和罕见病基因检测、传感染防控以及基因大数据等细分领域。
(1)测序技术供应链
测序技术供应链包括建库试剂盒、检测试剂盒、工具酶、基因芯片等,通常用于基因测序样本处理的首要步骤,其质量直接决定后续的测序数据质量。代表企业包括IDT、Agilent和Qiagen,以及国内的诺唯赞、翊圣生物、真固生物及纳昂达科技等企业。IDT作为核酸合成服务的领头羊,三十多年来致力于在基因组学领域开发创新工具和提供解决方案。
(2)基因数据采集和生产平台
数据采集和生产平台是基因产业最重要的抓手和核心的基础设施。从基因数据采集和生产平台供应商看,2016年之前,基因测序仪市场主要由Illumina和ThermoFisher主导。2016年起,以华大智造(华大集团旗下企业,英文品牌名MGI)为代表的临床级别国产测序仪实现量产,逐步打破海外测序仪垄断的状况。华大智造以DNBSEQ™技术为基础的系列测序仪进入科研机构、各大三甲医院和国家疾病防控中心。
(3)肿瘤基因组
肿瘤是随着年龄的增长基因突变的累积结果。严重的社会老龄化导致了癌症患者数量的增加。同时随着生活环境等复杂因素影响,肿瘤也趋于早龄化,平均每1万个儿童中,就会有1.5个肿瘤患儿。根据美国国家癌症中心在2019年发布的最新国家癌症统计数据,2015年约有392.9万例恶性肿瘤,约233.8万例死亡。每天有1万多人被确诊为癌症。癌症负担继续增加。在过去的十年中,恶性肿瘤的发生率每年保持约3.9%的增长,死亡率保持每年约2.5%的长。在肿瘤诊疗中基因检测的实际应用,主要是基于以基因或位点进行分子分型和靶点,进行伴随诊断、预后监测和肿瘤筛查。
(4)遗传病和罕见病基因检测
遗传性疾病简称“遗传病”,是遗传物质发生变化而引起的一种疾病,根据遗传物质的不同部分,可以分为:细胞质和细胞核遗传病。根据遗传病的病因,细胞核遗传病可分为染色体异常遗传病、单基因遗传病、多基因遗传病。罕见病是流行病学中的一个概念,罕见病的意思就是患病率较低的疾病,罕见病被世界卫生组织定义为患病人数小于总人口0.065%至0.1%的疾病,罕见病在我国尚没有统一的官方定义。业界普遍认为,约80%的罕见病是遗传病。根据相关调查,我国罕见病患者的数量在两千万以上。因为遗传病的复杂性以及罕见病的低发病率导致很多相关疾病成为疑难杂症;同时,由于遗传病和罕见病通常具有遗传特征,因此基因检测和遗传家族图谱通常可以帮助医生协助诊断遗传病和罕见病,在一定程度上降低发病率,并提高病患的生活质量。检测效率需要关注检测流程和基因型及表型的结合,后者得益于CHPO的推广,一定程度上提高了国内遗传病和罕见病检测效率。每个人都有可能成为罕见病致病基因的携带者,每个家庭都有生育患有罕见病后代的风险。因此,在婚后孕前进行遗传病基因携带者筛查对于降低遗传病发病率至关重要,尤其是在二胎政策开放后。此外,新生儿遗传病基因筛查也正纳入临床探索中。
(5)传感染防控
传感染病诊断是2019年成长最快的赛道,特别是在新冠肺炎疫情等公共安全受到威胁时,核酸序列是鉴别病毒的钥匙,核酸检测也是排查和诊断的重要工具。微远基因在2019年9月完成亿元的A轮融资。华大基因发布公告称旗下华大因源将融资5亿元。锐翌生物于2019年3月完成新一轮战略融资,北京予果生物完成了亿元级的天使轮融资,美国传染病诊断服务提供商Karius宣布1.65亿美元B轮融资。
(6)基因大数据
纵观基因产业图谱,基因大数据是连接上下游的关键,从测序数据到药物基因组和临床指导用药,再到医疗保险、体检和公共卫生管理,基因大数据贯穿医疗健康闭环。对于数字农业和工业化生产,基因大数据平台是转化数据价值的关键。随着多国启动国家级大规模基因测序计划,当测序技术逐步成熟以及测序成本呈现超摩尔定律下降时,积累的核心资产就是基因数据。从数据中挖掘信息,转变为应用价值,它被称为基因“大数据”。目前,国内外基因大数据的发展还处于起步阶段。总体而言,基因大数据平台的输入是基因大数据,未来链接医疗信息化、医学影像和健康大数据平台;工具是生物信息分析软件、深度学习等AI工具、区块链技术、5G传输等;平台载体是云。通过集成数据、软件和应用,作为基因“操作系统”的雏形,贯穿基因数据的全生命周期。