Stanford University

类器官技术不仅是一种技术工具，更是理解生命、战胜疾病的新范式，如今，其正在改变药物研发的流程，提高精准医疗的水平，并为研究人类发育和疾病提供前所未有的窗口！ 在实验室的方寸之间，科学家们利用几个干细胞就能培育出一个仅有芝麻大小的 “迷你肝脏”。别看它个头小，却 “五脏俱全”，功能相当完备，能像真实肝脏一样代谢药物，甚至还会像人体肝脏一样被病毒侵害。这可不是科幻电影里的情节，而是正在蓬勃发展的科学革命——类器官技术的生动体现。 近年来，类器官技术凭借其能高度模拟体内组织器官关键结构与功能特性的显著优势，在新药研发、疾病建模和个性化医疗等诸多领域大显身手，发挥着越来越重要的作用。据 Grand View Research 的报告显示，2024 年全球类器官市场规模已达 0.72 亿美元，而 2025 年更是被视作行业发展的关键转折点，市场规模预计将大幅跃升至 19.8 亿美元，展现出巨大的发展潜力与商业价值。 图片来源：www.cam.ac.uk （一）何为类器官？为何被誉为“颠覆性技术”？ 类器官（Organoids）是从原代组织或干细胞在体外培育获得的 3D 细胞聚集体。它宛如一个神奇的微观世界，具备自我更新、自我组织的能力，并且能够展现出器官的功能。这种在体外精心培育而成的三维微器官，与体内真实器官拥有高度相似的遗传学背景及组织学特征，仿佛是真实器官的 “微缩复刻版”。 类器官技术之所以被视作 “颠覆性技术”，关键在于它成功攻克了传统研究模型的诸多局限性。与传统的 2D 细胞系相比，2D 细胞系生长在平面环境中，无法模拟体内器官复杂的三维结构和细胞间相互作用，而类器官的三维结构能更好地还原器官的真实环境，细胞间的交流与协作也更贴近体内情况。和动物模型相比，动物模型虽能在一定程度上模拟人类生理病理，但由于物种差异，其结果不能完全准确地外推至人类，而类器官来源于人体细胞，能更精准地模拟人体生理和病理状态，为生物医学研究搭建了一个更可靠、更贴近人体实际的优质平台。 在个性化医疗领域，类器官技术更是展现出独特魅力。源自患者自身细胞的类器官，堪称一个专属的 “试药浴缸”（Drug Screening）。以癌症治疗为例，医生可以利用患者的肿瘤组织培育出肿瘤类器官，然后用不同的抗癌药物对其进行测试，观察类器官的反应，从而筛选出最适合该患者的个性化治疗方案，真正实现 “量体裁衣” 式的精准治疗。此外，类器官技术在再生医学领域也蕴含着巨大潜力，或许在不久的将来，能为器官移植提供潜在的替代来源，缓解器官短缺的困境，同时，这一技术也高度符合动物实验 3R 原则（减少、优化、替代），有助于推动科研向更人道、更高效的方向发展。 （二）市场现状与发展方向：百花齐放，资本涌入的黄金赛道 2.1 市场规模与增长预测 当下，类器官市场正处于迅猛发展的快车道。据贝哲斯咨询统计，2024 年全球类器官市场规模达 7.37 亿元人民币，中国类器官市场规模为 2.19 亿元。展望未来，到 2030 年，全球类器官市场规模预计将飙升至 17.36 亿元，在预测期间的年复合增长率预估为 15.35%。这一强劲的增长态势背后有着诸多驱动因素： 癌症发病率的持续上升，使得对创新癌症治疗方法和精准诊断技术的需求极为迫切，类器官技术在癌症研究和治疗中的广泛应用，为市场增长注入了强大动力； 药物研发的高失败率与高昂成本，促使药企积极寻求更有效的研发模型，类器官能提供更接近人体的测试环境，大大提高了药物研发的成功率，降低了成本，因此备受药企青睐； 随着人们对健康关注度的提升，个性化医疗需求日益旺盛，类器官技术恰好能满足这一需求，为患者提供个性化的治疗方案，进一步推动了市场的扩张。 同时，技术的持续成熟，让类器官的培养、应用更加稳定和高效，也为市场增长奠定了坚实基础。政策端同样给力，对创新医疗技术给予了实质性支持，例如，FDA 允许类器官数据作为新药审批的补充证据，这一举措直接缩短了企业的研发周期，极大地激发了企业投入类器官技术研发和应用的积极性。 2.2 市场细分格局 类器官市场犹如一个多元化的生态系统，可按应用领域和产品类型进行细致细分： 从应用领域来看，生物医药领域独占鳌头，占据最大份额。在药物筛选环节，类器官能够模拟人体对药物的反应，帮助药企快速筛选出有潜力的药物分子，提高研发效率；在毒性测试方面，其能更准确地预测药物对人体的毒性，保障药物安全性；而在疾病建模中，类器官可构建出各种疾病的模型，助力科研人员深入研究疾病的发病机制，为开发新的治疗方法提供关键线索。临床诊疗领域也是类器官技术的重要应用方向，其中个性化医疗根据患者个体类器官的特性制定专属治疗方案，提高治疗效果；伴随诊断则借助类器官技术，更精准地判断患者的病情和预后，为临床决策提供有力支持。基础科研领域同样离不开类器官技术，在发育生物学研究中，类器官有助于科学家探索器官发育的奥秘；在宿主 - 病原体相互作用研究中，类器官可模拟病原体感染人体的过程，为传染病防治提供重要依据。 按产品类型划分，类器官培养产品（试剂、培养基、基质胶等）构成了市场的重要基石。像 Corning、Thermo Fisher、STEMCELL Technologies 等企业，在这一领域深耕细作，为类器官培养提供了高质量的产品。类器官模型服务也是市场的关键板块，一些公司专注于提供特定疾病类型的类器官模型，或者为科研机构、药企提供专业的类器官培养服务。此外，仪器与设备板块也不可或缺，自动化培养设备让类器官培养过程更高效、稳定；成像系统能清晰观察类器官的结构和功能变化；分析系统则帮助科研人员深入解析类器官相关数据，为研究和应用提供有力支撑。 2.3 竞争格局与主要玩家 在类器官领域的全球竞争格局中，国际领先公司凭借先发优势占据了重要地位。Hubrecht Organoid Technology（HUB）在类器官技术研发和应用方面经验丰富，成果卓著；Crown Bioscience 专注于为药企提供类器官相关的药物研发服务，在行业内拥有良好口碑；STEMCELL Technologies 以其优质的类器官培养产品和技术服务，在市场上站稳脚跟；DefiniGEN、Prellis Biologics 和 Epistem 等企业也各有专长，在类器官的不同细分领域积极布局。 中国本土企业近年来也如雨后春笋般快速崛起。丹望医疗聚焦于类器官技术在临床诊断和治疗中的应用，不断探索创新；创芯国际致力于类器官芯片的研发，将类器官技术与芯片技术相结合，为药物研发和疾病诊断带来新的解决方案；科途医学则在类器官模型构建和应用方面发力，为科研和临床提供专业服务。这些本土企业依托本土化优势，深入了解国内市场需求，在特色方向上持续创新，逐渐在市场上崭露头角，占据一席之地。 药企与类器官公司的合作愈发紧密。例如，辉瑞公司在 2025 年宣布将类器官模型纳入 80% 的临床前试验。这一战略调整源于其在肿瘤药物研发中的成功实践，通过使用类器官模型，辉瑞能够更准确地预测药物疗效和毒性，大大提高了研发效率，降低了研发风险。这种合作模式不仅为药企带来了新的研发思路和工具，也为类器官公司提供了更广阔的市场空间，促进了整个类器官产业的发展。 2.4 未来发展方向与趋势 展望未来，类器官技术的发展呈现出多个清晰的趋势。自动化与标准化是首要方向。当前，类器官培养在很大程度上依赖手工操作，这不仅耗费人力，而且容易导致批次间差异较大。实现自动化培养后，培养过程将更加精准、高效，减少人为因素干扰，提高类器官的质量稳定性。同时，建立统一的标准化流程，从细胞来源、培养条件到质量检测等各个环节都有明确标准，将有助于不同实验室、企业间数据的可比性和可重复性，推动类器官技术在全球范围内的广泛应用。 血管化与免疫化也是关键趋势。目前的类器官普遍缺乏血管和免疫细胞，这限制了其进一步发展和应用。拥有血管系统后，类器官能更好地获取营养物质、排出代谢废物，维持长期稳定的功能；引入免疫细胞，则可模拟人体真实的免疫反应，在感染性疾病研究、免疫治疗研发等方面发挥更大作用。多器官微系统（Organ-on-a-Chip）技术正在蓬勃发展。该技术将不同类器官巧妙连接起来，模拟人体系统中器官间的相互作用。比如，构建肝 - 肾多器官微系统，可用于研究药物在肝脏代谢后对肾脏的影响，为更复杂的药理和毒理研究提供有力工具。监管认可路径也在稳步推进。 随着类器官技术的不断发展，监管机构逐渐认识到其重要性和应用潜力，正在逐步完善相关法规和指南，使类器官数据能更顺利地成为药物申报和临床决策的有效证据，加速类器官技术从实验室走向临床应用的进程。 图片来源：Frontiers （三）政策与监管现状：从实验室走向临床的“导航图” 3.1 国际政策动态 在国际舞台上，监管机构对类器官技术的接纳度正逐步提升。美国的 FDA Modernization Act 2.0 是一项具有里程碑意义的法案，它允许在药物毒理测试中使用非动物模型，其中就包括类器官。这一举措为类器官技术在药物研发领域的应用打开了新的大门，鼓励药企积极采用类器官技术，降低药物研发对动物实验的依赖，同时提高研发效率和准确性。2025 年 3 月，美国 FDA 批准了首个可用于类器官病理诊断的 AI 工具，这一突破性进展标志着类器官技术在临床应用中迈出了坚实的一步。AI 工具与类器官技术的结合，有望进一步提高类器官诊断的准确性和效率，为临床医生提供更可靠的诊断依据。 欧洲药品管理局（EMA）对新兴技术秉持鼓励与审慎并重的态度。欧盟主导的 “Organoid Standardization Initiative” 正在全力推动类器官技术的标准化进程。通过制定统一的标准和规范，涵盖类器官的培养、鉴定、质量控制等各个方面，确保类器官在临床研究中的合规应用，提高研究结果的可靠性和可比性。这将有助于欧洲在类器官技术领域保持领先地位，促进类器官技术在欧洲乃至全球的广泛应用和发展。 3.2 中国政策环境 在中国，类器官技术受到了国家战略层面的大力支持。根据 “十四五” 国家重点研发计划，类器官技术被列为前沿生物技术的重要组成部分，获得了资金和政策上的有力扶持。2025 年，中国启动了 “前沿生物技术” 重点专项，其中明确包含 “复合类器官系统” 和 “类器官及复合类器官系统的数字化评估” 等关键方向，并安排国拨经费概算总计 1 亿元。这充分彰显了国家对类器官技术发展的高度重视，为科研机构和企业开展类器官技术研究提供了坚实的资金保障。 在地方层面，各地也纷纷出台相关政策助力类器官技术发展。广州市计划设立目标规模 200 亿元的生物医药专项基金，用于推动南沙开展细胞治疗临床应用管理试点，并探索 “医保 + 商保” 一站式结算模式。这一系列举措将为类器官技术在临床应用方面提供资金支持和政策便利，加速类器官技术的临床转化，让更多患者受益。 3.3 面临的挑战 尽管政策环境总体积极，类器官技术仍面临一些挑战，缺乏统一的质量标准是一个重要问题：如何定义一个“合格”的类器官？伦理问题也需要考虑，特别是脑类器官等敏感领域的伦理边界探讨。临床验证与审批路径仍是挑战：仍需大量临床数据来证明其指导临床决策的有效性；此外类器官开发和维护的复杂性和高成本也限制了其广泛应用。 图片来源：frontiersin.org （四）近日类器官前沿研究盘点 4.1 癌症研究 癌症研究是类器官技术应用最为广泛的领域之一，患者来源类器官（PDO）生物库的建立主要能用于大规模药物筛选和发现耐药机制。2025年8月，一项发表在Biofabrication上的研究通过生物打印技术成功构建患者来源的异质性肾细胞癌类器官，为个性化治疗提供了新工具，这些生物打印的类器官保留了原始肿瘤的病理形态和基因突变/表达特征，长期培养后仍维持类器官间和患者间的异质性，适合患者特异性药物筛选。 4.2 神经科学研究 在神经科学领域，类器官技术也取得了重要突破，斯坦福大学的研究人员在Science杂志上发表成果，首次构建了可模拟人类神经中轴线发育的组装体类器官，利用人类干细胞衍生的底板类器官（hFpO）与脊髓类器官（hSpO）组装成“中线组装体类器官”。这项研究成功重现了底板在脊髓腹侧化及连合轴突导向中的作用，并发现了人类特异的底板富集基因在轴突导向中的关键调控作用，为研究人类特异性神经生物学机制和疾病提供了新工具。 4.3 血管化技术突破 血管化是类器官领域面临的主要技术挑战之一，近期取得了重要的研究进展，类器官血管化主要通过体内血管化和体外血管化两大方向来实现。体内血管化策略依赖宿主微环境，包括原位血管生成和异位预血管化；体外血管化策略则通过工程化手段构建血管网络，主流技术包括共培养技术、器官芯片、3D生物打印、类器官共分化、基因调控等。 2025年6月，斯坦福大学的研究人员在Science杂志上发表研究，开发了基于多保真度计算流体动力学（CFD）模拟和3D生物打印的模型驱动设计平台，可以快速生成器官级别的合成血管网络，支持任意复杂形状组织的生物制造。 4.4 传染病研究 在传染病研究领域，类器官技术也发挥了重要作用。来自英国剑桥大学的研究人员构建的肺类器官模型包含肺泡上皮细胞、成纤维细胞和免疫细胞，能够模拟新冠病毒感染后的反应。他们研究发现，法尼素X受体（FXR）是受新冠肺炎影响的几种组织中ACE2转录的直接调节因子，包括胃肠道和呼吸系统，这就为开发抗纤维化药物和免疫调节疗法提供了靶点，目前已有3项临床试验基于该模型数据启动。 4.5 “类器官+AI”融合创新 类器官与人工智能的结合是另一个前沿方向。希格生科（深圳）有限公司凭借其全球首创的“类器官+AI”新药研发模式，获得了2025年盖伦奖“最佳生物技术产品奖”提名。这种新模式将临床前候选化合物的研发周期缩短了40%以上，展现出了巨大的潜力。SIGX1094R是希格生科研发的弥漫性胃癌靶向药，也是全球首款采用“类器官+AI”设计的药物。该药物目前已获得美国FDA的胃癌孤儿药资格认定（ODD）与快速通道认定（FTD），并将在北京大学肿瘤医院启动I期临床试验。 小结 类器官技术尽管前景广阔，但仍面临多方面挑战。在技术层面上，成熟度、血管化、标准化等问题仍需解决；在商业层面上，成本高和规模化生产难限制了其广泛应用；而在监管层面上，认可路径漫长，需要更多临床验证数据。 展望未来，类器官技术的发展可能分为几个阶段：短期（1-3年），类器官可能作为药物研发的辅助工具被更广泛地采用；中期（3-5年），类器官有望在伴随诊断和个性化用药指导方面实现临床落地；长期（5-10年），类器官或许在再生医学领域带来惊喜，并与器官芯片、AI结合，构建“数字孪生人体”。 类器官技术不仅是一种技术工具，更是理解生命、战胜疾病的新范式，如今，其正在改变药物研发的流程，提高精准医疗的水平，并为研究人类发育和疾病提供前所未有的窗口。随着技术的不断成熟、政策的持续支持和市场的快速增长，类器官技术有望在不久的将来带来更多突破性的医学进展，为人类健康事业做出重要贡献！（生物谷Bioon.com）

2025年8月19日，由Regina Barzilay（麻省理工学院）与Olivier Elemento（威尔康奈尔医学院英格兰精准医学研究所）共同牵头，联合来自哥伦比亚大学、Dewpoint Therapeutics、Amgen、美国国家癌症研究所（NCI）、斯坦福大学等机构的多位顶尖学者，在国际顶级期刊Nature Biotechnology上发表了题为Redefining druggable targets with artificial intelligence的评论文章。 该文凝聚了美国“抗癌登月计划”（Cancer Moonshot）研讨会的核心洞见，系统性地阐述了人工智能（Artificial Intelligence, AI）如何颠覆传统药物研发范式，为攻克癌症治疗中长期存在的“难药性靶点”（undruggable targets）提供革命性的新思路和框架。 不可成药靶点的概念长期以来限制了癌症治疗，但近期的成功——例如KRAS(G12C)抑制剂的开发——证明了这一障碍并非不可改变。人工智能与现有治疗模式——包括蛋白降解剂、变构调节剂和凝聚物干扰剂——的融合呈现了一个分水岭时刻。AI的作用不仅限于加速现有研发管线；它通过预测结构与动力学、实现系统水平分析以及指导新型治疗药物的设计，为解决棘手靶点提供了新方法。然而，数据质量、模型验证和临床转化方面仍然存在重大挑战。 图1 栓系化合物选择性结合致癌K-Ras（G12C） AI在不可成药靶点空间面临的挑战与一般药物发现不同。尽管药物发现中的许多AI都能访问大量的化学和生物学数据集，但不可成药领域的特点是数据稀缺、未发表阴性结果比例很高以及未知的生物作用机制（如调节生物分子凝聚物）。这需要从内插大型数据集转变为从稀疏的复杂信息中推断预测，这需要根本上不同的AI策略和验证框架。 对新型分类法和定制AI工具的需求 “不可成药”标签是一个笼统的概念，它将不同的分子学挑战混为一谈，从而阻碍了进展。向前迈出的关键一步是开发一种功能性分类法，根据其特有的不可成药机制对靶点进行分类。这样一个系统将允许有针对性地应用AI工具。 例如，许多转录因子被认为是不可成药的，因为它们缺乏传统药物靶点的明确酶活性位点。因此，治疗策略必须靶向其功能，而这通常是由其组装成大型蛋白质复合物来介导的。像AlphaFold和OpenFold这样的AI模型现在可以建模这些完整的复合物，这为靶向蛋白质-蛋白质相互作用界面提供了结构基础。对于其他靶点（如动态采样广泛构象组合的蛋白质），挑战在于其极高的灵活性。这里的关键不一定是更长的分子动力学模拟，而是构象空间更广泛的采样，以识别瞬时的、可成药的口袋。例如，Anton超级计算机就使用了这种“不要求更长，但要求更广”的方法，在传统的不可成药靶点上找到了隐秘的结合位点。这突显了一类独特的动态可成药靶点。 AI对于开发与特定靶点类别相匹配的全新治疗模式也至关重要。一个典型的例子是转录因子MYC，该高价值癌症靶点长期以来被认为不可成药。对于此类功能由其分配到生物分子凝聚物所介导的靶点，AI可用于预测和设计调节凝聚物动力学的分子，这提供了一种绕过直接酶抑制的治疗策略。对于大约40%包含固有无序区域的人类蛋白质，像RFdiffusion这样的生成式AI系统可以设计新型生物制剂来结合这些以前无法触及的表面。 图2 使用RFdiffusion进行蛋白质设计。 当直接靶向致癌基因被证明不可行时，AI驱动的系统生物学提供了一个强大的替代方案。通过整合大规模功能性基因组学和转录组学数据，AI模型可以识别不可成药靶点的合成致死伙伴，并揭示在药理学上可及的替代弱势环节。类似地，整合多组学数据可以精确定位靶点通路中可成药的下游效应器或上游调节因子，为治疗干预提供间接途径。AI还增强了我们追求多药理学的能力，即通过精心设计的多靶点结合实现治疗效果。这些例子强调了对超越简单二元标签并指导将正确的工具应用于正确问题的分类系统的需求。 不可成药靶点的基准测试需求迫切 AI的成功高度依赖于高质量数据，这个问题对于不可成药靶点而言尤为严峻，因为其数据集小、失败常见且很少发表。为了验证和改进针对这些挑战性应用的AI模型，学界必须开发针对特定不可成药类别的标准化、公共基准数据集。 通用基准测试是不够的：需要精心策划的挑战来测试特定的AI能力。例如，为了验证旨在寻找瞬态口袋的模型，应使用一组实验上发现了隐秘或变构位点的蛋白质作为基准集。需要有包含实验确定的破坏结合的界面突变复合物的数据集，以验证破坏蛋白质-蛋白质相互作用的模型，从而使得对AI预测“热点”残基的能力进行基准测试成为可能。例如，一个评估预测凝聚物行为调节模型能力的稳健基准，对于验证针对像MYC这样的靶点的方法将是至关重要的。此外，像DSMBind这样利用稀缺数据预测结合能量的AI方法，必须对照特征明确的阴性数据集——失败的筛选活动的“暗物质”——进行验证，以确保它们能够区分真正的结合物与诱饵。像OpenBind和OpenADMET这样的举措是创建这些资源的至关重要的第一步。 重新思考临床转化与安全性 将AI设计的针对不可成药靶点的治疗药物转化到临床应用，给安全性和验证带来了独特的挑战。许多此类靶点之所以被避开，正是因为它们是细胞信号传导的中心节点，在健康组织中扮演着重要角色。因此，安全范式必须演进。用于安全性的AI模型必须超越仅预测与少数已知抗性靶点的结合，转而预测组织特异性的下游后果以及在整个人类蛋白质网络中的通路扰动。这对于新兴模式（如凝聚物调节剂）尤为关键，系统水平的安全性视角可以更深入地了解靶点活性和潜在的脱靶效应。 此外，临床验证策略需要革新。对于一个旨在改变像MYC这样的靶点在凝聚物中分配的治疗药物，传统的基于占位效应的生物标志物可能无关紧要。该领域必须开创新的方法，例如开发测量靶点参与下游后果的蛋白质组学或成像生物标志物。尽早与监管机构沟通——例如通过美国食品药品监督管理局（FDA）的“复杂创新试验设计会议计划”12等途径——对于共同制定针对这些新型生物标志物和终点的适当框架至关重要。 前进之路解决这些挑战需要一个协调的、竞争前的生态系统。根据我们的讨论，我们提出三个目标以促进进展。首先，我们提议为不可成药靶点创建一个联合数据库，该数据库应包含功能性分类法，并能够收录阳性以及（至关重要的是）阴性实验结果——鉴于知识产权担忧，这是一个主要障碍，但可能通过竞争前数据信托或可保护专有信息的联邦学习模型得以解决。第二，我们呼吁整个学界共同致力于创建上述开源模型、标准化应用程序接口（API）和特定基准数据集。这将降低进入门槛并加速创新步伐。第三，来自美国国家癌症研究所（NCI）、能源部（DOE）和高级健康研究计划局（ARPA-H）等机构的持续、协调投资至关重要，以构建数据基础设施、资助针对新型模式的高风险高回报研究，并与FDA等监管机构合作，共同为这些新型治疗类别制定框架。 结论 如今，人工智能与新型治疗模式正相互融合，系统性地解锁不可成药蛋白质组。作为一个群体，我们必须超越孤立的努力，构建一个协作框架。这涉及采用更细致的靶点分类法，构建目标驱动的数据集和基准以验证我们的模型，并开创临床转化的新策略。前进之路需要一场向彻底协作转变的文化革新，但潜在的回报——驱动人类疾病的治疗靶点的根本性扩展——是巨大的。 参考资料： Akinsanya, K., AlQuraishi, M., Boija, A. et al. Redefining druggable targets with artificial intelligence. Nat Biotechnol (2025).  https://doi.org/10.1038/s41587-025-02770-1 --------- End --------- 感兴趣的读者，可以添加小邦微信加入读者实名讨论微信群。添加时请主动注明姓名-企业-职位/岗位或姓名-学校-职务/研究方向。

全球视野，深度视角 各位亲爱的股东，大家早上好中午好晚上好！ 更快更全的更新在星球：<循因缉药 Elite>，加入方法如下。另外读者群继续开放，欢迎加微信。 微信号！ 星球在这里！ 声明下，跟文中任何一家公司都没关系，非广告。 2025年8月20日，吉因加「肿瘤分子残留病灶检测试剂盒（联合探针锚定聚合测序法）」正式进入创新医械特别审查程序。 这意味着，中国的MRD IVD产品离监管层获批又进了一步。 无独有偶，美帝果然一直在盯着我们（不是）。 2025年8月25日，Quest宣布自家的MRD检测产品获得FDA突破性医疗器械认定。 那么，我们想借着这个机会聊一下MRD（主要指实体瘤MRD）的几个技术路线。 图先放这里，我们大概沿着不同的技术路线、代表性的公司和产品这个思路来简单聊下。 毕竟，深入去聊您看不下去，我装不下去，双输。 #01 “固定派” 所谓固定派，就是我们常说的Tumor naive或Tumor agnostic。 一般情况下，固定派只用一种Panel或Panel组合检测患者的MRD情况。 这个Panel可以是突变的，也可以是甲基化的，还可以是突变+其他的。 固定派无需手术切除组织的突变信息，也被称为“Tissue-free”方案。 先看突变Panel（Mutation）： 其代表产品是CAPP-seq和背后的CAPP Medical，在2014年由斯坦福大学的Ash Alizadeh和Maximilian Diehn两位科学家研究开发。 其初始版本LoD（limit of detection，最低检测限）在0.02%左右，随后经过迭代达到0.004%（十万分之四）甚至更低。 2015年，Roche宣布收购CAPP Medical。 甲基化Panel（Methylation） 毫无疑问，甲基化固定Panel的路线最为代表性的公司就是美国Guardant Health，产品名称Guardant Reveal。 通过检测20000个区域的甲基化情况，进而判断患者的MRD状态。 Guardant Reveal的LoD在0.01%（万分之一）左右，Guardant也为Reveal启动了大量的临床试验，并获得了医保报销资格。 突变+其他 目前看到的应该只有一个（眼界不够，如有其他请评论区捶死博主），就是世和的术宁Ultra（苏宁？？？）。 尽管，世和表示他这是所谓的“Tumor Adaptive”路线，实际上目前的术宁Ultra就是个大号CAPP-Seq panel + 片段组特征过滤算法，还不是我认为的“+Other”完全体。 只有后面整合了片段组学、甲基化、CNV，才能成为真正的“Ultra”（怎么感觉像他家早筛的“鹰眼CanScan”）。 公布的信息，术宁Ultra LoD可以达到0.005%（十万分之五）以下。 #02 “定制派” 好，我们看完了固定派的秀，大家会发现一个问题。 他们检测的区域再大，也没有办法把人类基因组上的突变全部包含。 因此，出现了一个问题（这对Mutation-only的方法可能更为重要），如果患者肿瘤中出现的突变没有在这个固定Panel中怎么办？ 于是，定制派横空出世。 定制派比固定派多了一个环节，即：从患者肿瘤组织中找到特有的突变特征。 一般，这部分工作可以用大Panel、WES或者WGS来干。 各种组合太多了，我们就挑几个有代表性的（纯看我想到哪）。 固定Panel+定制探针捕获 最具代表性就是吉因加的吉长安，初号机是1021基因+个性化探针定制（数量未知）。 今年，吉长安又进行了升级。 前面的大Panel变成了5000基因，定制探针数量依然未知。 LoD 最低0.005%（十万分之五）。 但是，不一定能把这个组合看成文章开头的那个进入创新医械特别审查程序的IVD产品。 虽然，我特别希望NMPA能批一个Tumor-informed路线、个性化定制的MRD产品。 事实就是，吉因加注册部门的嘴还是挺严的，到底注册用什么路线我不知道。 WES+多重PCR测序 那必然代表作就是美国Natera公司的Signatera，我们号已经聊过无数次，制霸美帝的MRD检测产品。 采用WES进行组织检测获取基线突变信息，16个患者独有突变进行多重PCR定制化测序检测。 根据公开信息，Signatera的LoD大约为0.01%（万分之一）。 当然，这不是说美国人民技术不行。 比如，同为定制化多重PCR（如果我猜的不错）的Haystack MRD检测LoD就达到了0.0006%（百万分之六）。 对，就是咱们开头提到的Quest的获得突破性医疗器械认定的MRD产品。 2023年，Quest收购Haystack Oncology，首付款3亿美元，后续里程碑付款1.5亿美元，合计4.5亿美元对价。 Haystack取的就是“needle in haystack”的寓意，即大海捞针。 那百万分之六的LoD，也确实对得起大海捞针了。 好，最牛X的要来了。 WGS+WGS 这也是我们此前聊过的Labcorp家的MRD产品，基线建立WGS（全基因组测序），后续跟踪监测也是WGS。 就问你怕不怕... LoD达到0.005%（十万分之五），竟然没有达到百万分之一级别，差评... 之前公开的数据是FFPE 80X（约240Gb）、白细胞对照 40X（约120G）、血浆30X（约90Gb）， 这要是还能进美国医保.... #03 “军备竞赛” 基本上，这两大MRD技术路线我们就聊完了。 里面有海量细节可以展开来讲，咱们只能有缘再聊了。 我们上面提到的最强的Haystack MRD LoD达到了十万分之六的水平，吉因加的吉长安MRD2.0 LoD达到十万分之五。 但是，这并不是MRD LoD军备竞赛的终局。 你比如，Personalis的NeXT Personal的LoD可以达到3.45PPM（百万分之三点四五）。 当然，这依然不是军备竞赛终局。 Foresight Diagnostics的Clarity LoD能够达到1PPM以下（低于百万分之一）。 MRD的军备竞赛除了LoD，还有就是监管。 你看，Signatera这么牛X的MRD产品，一个季度18.1万例检测量的重磅产品竟然还没有拿到FDA的PMA！ 确切的说，美帝没有任何一款实体瘤的MRD产品获得FDA的批准！ 在这一点上，中美又一次前后脚站在了起跑线上。 呃，因为Signatera已经在2023年10月就提交了PMA的模块化申报材料。 擦，果然老谋深算！ 吉因加你抓紧点时间，卷死丫的！ END 小编在这里！ 星球在这里！ 各位股东看了么？赞了么？转发了么？别忘了点赞。谢谢！ 所有内容均不作为投资建议，信息均来自公开资料，星球更新更快。 近期原创： 诺禾致源2025H1：海外继续奏乐继续舞 迪安诊断：辛辛苦苦大半年，一算净赚1300 华大智造2025半年报：中场逆风？下半场高能？ 10x Genomics：宣布个事，拆试剂的日子到头了！ 相关资料：注1：https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC4016134/注2：https://www.guardantcomplete.com/hcp/solutions/guardant-reveal注3：https://mp.weixin.qq.com/s/a16m-_6UJA4pmfnL1-CAVg注4：https://haystackmrd.com/注5：https://www.personalis.com/for-biopharma/next-personal/注6：https://oncology.labcorp.com/biopharma-partners/plasma-detect注7：https://foresight-dx.com/foresight-products-services/