浅析基因测序发展对药物经济学影响,基因工程论文.docx
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1、浅析基因测序发展对药物经济学影响,基因工程论文内容摘要:近年来基因测序技术不断获得突破性进展, 基因测序技术也经历的技术也更新换代, 使得测序精度不断提高, 成本和测序时间也大大下降。2020年1月, 美国Illumina公司发布HiSeq X Ten高通量基因测序平台, 标志着人类真正进入1000美元一个基因组的时代, 基因进行解读变得不再遥远。随着基因测序技术的发展, 人们对疾病有了更多的认识, 根据患者不同基因型, 提供更具个性化的治疗方案, 往往能够降低治疗成本, 提高用药安全性和有效性, 对药物经济学研究产生影响。 本文关键词语:基因测序,药物经济学,成本,个性化治疗方案 随着生命科
2、学的不断进步发展, 人们对本身的认识不断加深, 而关于人类本身基因信息对健康的影响也得到了极大的关注。自从人类基因组计划 (Human Genome Project) 完成以来, 基因测序技术得到了飞速的发展, 原先需要花费27亿美元巨额资金, 由全球最顶级科学家共同协作多年才完成的全基因组测序变的不再那么遥不可及, 这不仅加快了对人类基因组信息研究, 同时也让人们更多的了解了疾病的原理, 给疾病的预防和治疗带来新的思路。 1 基因测序的发展 基因测序 (Gene Sequencing) , 是指分析特定DNA片段的碱基序列 (A、G、C、T) 的排列方式。基因测序技术最早能够追溯到上世纪50
3、年代, 1954年Whitfeld等科学家就利用化学降解法测定了多聚核糖核苷酸的序列, 遭到技术发展的限制, 这种方式方法未被广泛应用。1975年, Frederick Sanger发明了Sanger双脱氧链终止法 (Chain Termination Method, 简称CTM) 。该测序经过通过聚合酶连锁反响 (Polymerase Chain Reaction, 简称PCR) 将双脱氧核糖核酸随机地参加到正在合成中的DNA片段里。被参加了双脱氧核糖核酸的DNA链将不能继续增加长度, 于是便得到了所有可能的不同长度DNA片段。通过将双脱氧核糖核酸进行不同的荧光标记, 并用毛细管电泳法分离由
4、PCR反响获得的所有DNA片段, 再用激光作用使跑到最末端的DNA发出荧光, 计算机便可根据颜色自动判定该位置上的碱基。 自上世纪90年代以来, 包括着名的人类基因组计划在内的所有的DNA测序操作几乎全部采用了半自动化毛细管电泳Sanger测序法。但随着近年来分子生物学的发展, 人们对基因测序的需求与日俱增, 传统基因测序技术无论在效率上还是成本上, 己经远远不能知足如今的需要。2005年以后, 以高通量基因测序为中心的新一代基因测序技术不断成熟, 与之前相比, 新一代测序技术具有高通量、低成本、需要样本量小、仪器和分析方式方法先进等特征。当前应用最多的新一代基因测序平台有3种:Roche公司
5、的454测序系统、Illumina公司的Solexa测序系统及ABI公司的SOLiD测序系统。这些新型测序系统都使用了一种新的测序策略循环芯片测序法 (Cyclic-array Sequencing, 简称CAS) , 所谓循环芯片测序法, 简言之就是对布满DNA样品的芯片重复进行基于DNA的聚合酶反响以及荧光序列读取反响。 2018年, Pacific Biosciences公司推出了以单分子DNA测序为主要特征的第三代测序技术, 即单分子实时DNA测序 (single molecule real time DNA sequencing) 技术。该技术采用一种新的荧光类似物标记脱氧核苷酸,
6、通过显微镜实时记录单个碱基的荧光强度变化, 根据荧光的波长和峰值判定碱基类型, 进而克制了前两代测序技术必须进行PCR扩增的缺陷。与之前相比, 该项技术最大优点就是单分子测序, 无需进行PCR扩增, 可直接读取序列信息, 快速简便。尽管当前具有读长有限、碱基错配率高等一些缺乏, 但随着技术的不断改良, 该技术通量高、速度快、价格低、起始测序拷贝量低等优点在将来将会得到很好的应用。 2 测序技术在临床上开展应用的关键因素 基因测序技术之前主要还是在科学研究领域开展应用, 但近年来该项技术开场从实验室走向临床, 并得到了广泛的关注, 这主要是由于下面几点因素: 2.1 测序成本大大降低 1986年
7、开场开展的人类基因组计划 (HGP) 是最早对人类进行全基因组测序, 该项目由美国 (54%) 、英国 (33%) 、日本 (7%) 、法国 (2.8%) 、德国 (2.2%) 和中国 (1%) 共同完成, 耗资到达27亿美金。新一代测序技术的出现降低了测序的成本, 但相对应用于个人医疗领域, 还是过于高昂, 普通患者难以承当。华而不实最着名的案例为已故苹果公司CEO斯蒂夫.乔布斯患癌期间, 进行了全基因组测序, 当时所花费的费用约为10万美金。 2020年1月, 美国Illumina公司发布HiSeq X Ten高通量基因测序平台, 具估算, 其主要成本为仪器运行所需的试剂成本 (797美元
8、/基因组) , 仪器的折旧成本 (137美元/基因组) , 加上技术人员准备样品进行测序的人力成本 (55-65美元/基因组) , 该技术初次将人类全基因组测序的成本控制在1000美金以内, 基因测序应用于个人医疗领域变得不再遥远。下表对基因测序的成本进行了比拟, 只要当测序价格变得适宜, 这项技术才有可能会进入到日常医疗中来。 2.2 测序的效率大大提升 每个人的基因组约包含30亿个碱基对, 在测序时, 为了保证数据的准确性, 通常要进行屡次测序, 在这一经过中产生大量数据, 使得测序工作需要消耗损费较长的时间。 同样以当前普遍以为最先进的HiSeq X Ten测序平台为例, 每台测序仪能够
9、在三天时间内生成1.8terabases的数据, 相当于16个人类基因组。据Illumina介绍, 每台HiSeq X Ten每年能够对18000人进行全基因组测序, 并保证每个基因组都能到达平均30x的测序深度, 这意味着每个碱基平均被读取30次。 2.3 疾病和基因组关系 疾病与基因的关系主要基于对基因致病点位的分析, 十分是对特定致病基因序列挖掘和关联进行分析, 这往往需要特定的分析手段来研究和预测不同疾病, 并依靠大量的数据进行验证和比照分析。随着测序技术的不断发展, 人们能够获得大量基因变异位点信息, 以及位点之间的构造信息和基因变异的群体特征, 进而能够在群体水平上进行群体遗传分析
10、, 即全基因组关联分析 (GWAS) 。 全基因组关联分析是在全基因组范围内通过选择遗传变异的点位进行基因分型, 比拟病例和对照组间每个变异频率的异差, 进而计算变异与疾病的关联强度, 选出最相关的变异进行验证并确认变异位点与疾病之间的关系。只要对基因信息愈加全面的解读, 才能有效的将这一技术运用到疾病预防和治疗中去。 3 测序技术的发展对药物经济学的影响 药物经济学主要是研究各类预防、诊断、治疗和疾病管理等干涉措施的成本效果。基因测序技术不仅在上述领域都有所应用, 而且在药品研发, 疾病研究, 优生优育等方面也都得到了广泛的应用和关注。 测序成本的迅速下降和效率的提高使这项技术在临床应用上变
11、得可能, 它能够给人们带来了更全面的个人信息。通过基因测序能够了解本身遗传状况, 提早对某些疾病进行预警, 并根据本身情况制定个性化的预防措施和治疗方案。这些具有针对性的举措, 结合了每个人的特异性及受不同疾病或药物影响差异性, 能够很大提高预防和治疗疾病的安全性和有效, 降低药物副作用, 减少不良反响, 并能有效的控制治疗成本, 减少过度医疗。 对基因测序进行药物经济学评价能够从两方面入手。一是疾病成本的评价 (cost of illness assessment) , 可以以称为疾病的经济负担 (burden of disease, BOD) 。二是经济学评价, 主要是成本效果分析 (co
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