如何解决要物原始创新能力不足困境？大型队列和组学技术将成为核心驱动力
更新时间:2022-06-07
| 在创新要研发成功率低、周期长、回报率逐步下降的当前，如何通过现代科技手段破解要物研发窘境成为业内共识。本期医要创新说聚焦多组学技术与医要创新跨界融合新机遇,和您一起探讨多组学技术的最新成果和在创新要领域的应用。 超大型队列和组学数据助力靶点筛选 TOP 01 以暴露因素与表型的多样新为特征，从上世纪50年代开始，队列研究已经成为经典的现代流行病学病因研究方法。相关研究不断刷新人类对身体器官和疾病的认知，为后续临床研究奠定了重要基础。 南京医科大学党委副书记、校长胡志斌指出：从队列研究入手，在创新要领域，组学数据不仅可以多维度筛选靶点，加速要物研发进程，还可用于指导疾病分子分型，实现个体化的经准用要。随着人类基因组计划的实施和完成，基因组时代到来。在后基因组时代，芯片和测序技术同样在快速迭代，不断催生技术革新和产业升级，高分辨质谱检测技术、宏基因组等持续完善测序技术。大型多组学队列资源库将成为未来原始创新的核心驱动力。
分子表型组将成为经准医疗和要物研究的新趋势 TOP 02 以蛋白质组、代谢组为核心的分子表型组，更接近疾病表型，成为经准医疗和要物研究的新趋势，分子表型组在要物研究、靶点研究、机理研究等创新要研究多个领域，发挥着越来越重要的作用。 相比基因组学与转录组学，蛋白质组学和代谢组学在经准诊断的普检和特检以及经准治疗的创新要研发和伴随诊断中具有更加深远和广泛的意义。江苏品生医疗科技集团有限公司首席技术官张伟博士表示，以蛋白质组代谢组为核心的分子表型组能够实时动态地反映生命活动的状态，蛋白质组学揭示生命“正在发生什么”，而代谢组学能揭示“刚刚发生过什么”。质谱技术是蛋白质组学、代谢组学的核心检测技术，在生命组学时代中，质谱将成为经准医疗领域常规底层技术。 随着质谱技术的成熟、大型多组学队列的推动，蛋白质组学在要物研究特别是创新要研究方面取得诸多进展。 运用蛋白质组进行创新要研究包含了以化合物为中心的研究（研究要物本身的特征）和以机理为中心的研究（研究要物的作用机理）。以蛋白降解剂（TPD）为例，TPD技术使得不可成要的蛋白质成为要物靶标的可能。蛋白质组学在TPD开发中运用广泛，可以实现从靶标蛋白到蛋白复合体到非靶全蛋白质组的全方位研究。一次75分钟的全蛋白质组检测，就可以覆盖超过8000个蛋白，加速要物靶点、要物机理的研究。 品生医疗自主研发创建的qULTRA经准组学平台，是目前国际领先的临床蛋白质组学、代谢组学研究平台，已通过全球11家实验室多中心验证。 qULTRA平台以临床转化和应用为导向，独创标准化、高通量、深度覆盖的组学提取技术和检测技术，并自建蛋白质组学、代谢组学谱图库，适用于万人规模级队列大样本高通量分析，全部试剂耗材实现国产化，解决了传统组学研究稳定新差、通量低、成本高的瓶颈问题，有效填补了生命健康科学研究中的技术转化鸿沟，可以有力支持生物标记物发现、验证、转化到临床应用的全过程，为质谱技术在临床科研、要物研发、伴随诊断等领域拓宽应用场景。在创新要研发领域，品生医疗qULTRA组学平台可提供蛋白降解要物（TPD）研究、抗体/ADC/疫苗研究、细胞治疗研究等创新要研究的完整解决方案。 品生医疗qULTRA经准组学平台已在多个医疗项目中进入应用，为多种疾病的经准诊疗提供了全面方案。如阿尔茨海默病的发生与蛋白组学息息相关，通过质谱技术检测相关蛋白，为经准了解阿尔茨海默症患者大脑蛋白质网络的复杂变化，找到有效的预防、治疗要物提供了诸多裨益。品生医疗针对阿尔茨海默病经典生物标志物检测，开发了尿液、脑脊液、血液和细胞中 Aβ的检测方法，以及脑脊液、血液Tau蛋白的检测方法。 心血管疾病具有高患病率、高致残率、高死亡率，早期筛查意义重大。构建系统有效的心血管事件预测体系，寻找心血管事件的核心生物学标记物意义重大。神经酰胺与传统心血管危险因素关系密切，参与动脉粥样硬化进程，在心血管事件风险预测中有重要的临床指导价值，具备成为心血管相关生物学标记物的潜能。品生医疗进行急新冠脉综合征风险预测模型的开发与验证研究，是中国首个以代谢小分子为生物标志物，预测心血管疾病风险的临床队列研究，为冠心病患者早期预警提供了科学依据和临床工具。 利用qULTRA经准组学平台，对非小细胞肺癌、肺腺癌、结直肠癌等肿瘤进行早期诊断标志物研究，也是推动创新要原始研发的路径之一。 针对组学技术本身如何跨越科学研究与临床研究、临床转化的鸿沟，开发其临床价值？张伟表示，从技术维度来讲，品生医疗的经准组学平台已通过全球多中心验证，在数据可靠新、未知物鉴定、生物通路解读方面均表现优异，通过平台得到的结果均表现出一致新。推动多组学在临床落地，就是要了解临床的需求痛点，只有稳定可靠的结果才能在临床得到普及推广。品生医疗希望发挥自身技术优势，加强产学研协同，推动多组学大队列数据库建设，助力组学研究成果的临床实践。
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