基因技術承載著人類無限期望，導致人們對目前的基因技術有了很多想當然的想像，其實目前的基因技術能做的事情並不多，沒有人們想像的那樣超能，畢竟這還是一門年輕的科學。基因技術的進步，基因測序儀起到的基本的支撐作用，有什麼樣的基因，這是基因技術展開的第一步，目前無論是孕前篩查，全基因組測序，都是基於基因測序儀。基因技術現在能做什麼，未來能做什麼，澎湃新聞記者近期就此專訪了Illumina中國總經理趙瑞林。Illumina是全球基因測序儀的主要供應商。
Illumina中國總經理趙瑞林目前基因檢測最成熟的應用是無創產前篩查，即NIPT。在2011年，這個技術就已經獲得非常廣泛的推廣。NIPT相對傳統方案的優點是無創傷，對唐氏篩（唐氏症候群產前篩選檢查的簡稱）檢出率比較高，價格比較低，技術準入門檻不高。另外應用比較多的技術是，腫瘤的基因檢測和胚胎植入前的遺傳學檢測。在重症診斷方面，用於結直腸癌的靶向治療藥物的伴隨診斷，是第一個由美國FDA批准的高通量測序的伴隨診斷，這是基因測序領域裡程碑式的進展。在將來，基因測序技術在輔助生殖、罕見病診斷、遺傳疾病攜帶診查等方面都會有更多的應用。
澎湃新聞：NIPT準入門檻不高是不是說只要有相關訓練，買了測序儀就可以開展業務？趙瑞林：無創產篩在中國開展得比較多，首先這與行業標準規範有關。剛開始行業發展有點野蠻生長，一百多家企業和機構都在做，後來衛生部全部叫停，推出一個規範，在這個基礎上，大家對數據有了充分理解。即便如此，目前市場的滲透率也才百分之十幾，中國每年新出生人口有一千八百萬，這個數字是全球最大的，現在做無創產篩的絕對數已經遠遠超過美國的產前無創。
其次，同價格有關：在中國這項檢查的費用大概是一千到兩千元，有些地方會高一點，因為加其他內容，還有些會低一點，因為有地方政府補貼。反觀美國，一例就收幾千美元。
第三，測序儀技術的進步在推動基因技術革新的過程中起到了重要的作用，讓行業的進入門檻越來越低了。十幾年前，做一個人的全基因測序，需要幾十億美元，得到結果要好幾年。現在幾天時間就能完成，而且成本小於一千美元。在設備方面，我們也提供了更容易使用的機器。伴隨著大型基因測序設備的發展，通量越來越大；另一方面，測序儀還要進一步向小型化發展，這對降低行業門檻會起到重要作用。
第四，專業人才越來越多了，有人說生物行業在二三十年前完全處於科研狀態，從科研機構出來到沒有太多生物領域的公司找工作，現在是遍地開花。這樣一來必然會降低準入門檻。
當然，產前基因檢測行業爆發之後政府開始監管，現在準入證書也是門檻。
澎湃新聞：現在沒有其他的基因測序應用在商業上有希望趕上產前篩查？趙瑞林：目前沒有，在這之後，基因檢測在臨床腫瘤方面的應用是跑在最前面的。
澎湃新聞：重疾方面的商業化進展如何？趙瑞林：首先價格要在中國老百姓接受的範圍內，否則最後純粹是解決了富人的問題。價格太高，接受程度基本就沒有，技術沒辦法去推廣。從國家層面這也是一個矛盾。如果價格太低，大家就沒有利潤了。比如印度市場價格比較差，在印度，這些技術都發展不起來，因為廠家完全沒有利潤。目前，腫瘤伴隨診斷市場是發展起來了，因為價格越來越合適，技術也相對成熟。
澎湃新聞：腫瘤的伴隨檢測以及檢測試劑盒是什麼？趙瑞林：伴隨診斷是這樣的，我們的檢測是跟著用藥情況走，如果有適應症的靶向藥，我們去檢測，確診後就可以治療，能搭配著往前走，否則診斷出來沒有藥，就很難有進展。試劑盒打個比方，做不同的麵包要用不同的酵母。讓找的那幾個點發酵了，把那幾個點抓住了，就能知道這幾個點是不是有問題。但是因為考慮臨床實驗的規模，可能找到很特異的幾個點，但實際情況是，人的鹼基對有三十億對，其中的組合是非常多的。目前在腫瘤方面有兩個趨勢：第一是分期，越來越多的專家傾向於使用基因突變類型來定義腫瘤，比如某種肺癌，具體的基因突變分型也許可以用治療其他癌種的藥物治療，反之亦然，一種標明治療肺癌的藥，也可能用於腦癌，如果其基因的變異形式是一樣的。未來我們主張根據基因的變異來區分不同的癌症，診斷和治療就會更加精準；第二個是預後，基因檢測會找到對某一類人群非常有用的藥物，對其他人群卻完全沒有用，我們可以通過這個方法找到那群人，這也意味著藥物可以上市。因為檢測和藥是聯繫在一起的。另外，即便你認為痊癒了，但是如果在其他基因部位發生突變，就有復發的風險，這也是大的基因試劑盒乃至全基因組檢測的優勢之一。
澎湃新聞：這是精準治療？趙瑞林：這算是精準治療的一部分，重要的是，NIPT只是最簡單的基因測序應用，基因檢測應用到癌症難度更大。癌症包含了幾十種病，每一種癌症的真正基因發病原因也不一樣，只有真正把這些都研究得非常清楚，才能對應到具體的治療。
澎湃新聞：人的全基因組測序市場怎麼樣？趙瑞林：這個市場還沒有推廣起來，最大的挑戰是怎麼平衡其臨床價值。全基因組獲得的信息很多，但目前我們已知的臨床相關的基因信息還不全面。但對於有些病症，比如罕見病，全基因組的確診率就遠遠高過其他測試，成本更低，臨床價值很高。
澎湃新聞：現在做一個人的全基因測序，大概要花多少錢？趙瑞林：核心試劑成本是一千美元，也就是6000多人民幣，再加上文庫製備、解讀和一些其他的成本，市場價可能在幾萬元不等。
澎湃新聞：其實還是高端市場。趙瑞林：對，還是高端市場，但臨床價值還是很大的，有兩三個主攻方向，第一個是小孩的罕見病，罕見病一般要經過十幾年、幾十年才能找到原因，經常發現病因已經太晚了，有些損害已經不可逆，但如果小孩剛出生，就發現有問題，馬上去做一個檢查，找到原因就能解決。有一個案例，一個孩子剛出生，用基因手段檢查，發現有問題，最後解決方法只要每天五美分，而且不會對未來造成影響；第二個是早期篩查，實際上腫瘤也是基因病，從血液裡可以看見腫瘤破碎的DNA片斷，如果我們用很深的全基因組去做，百分之八十九的情況都能在血液裡找到，這給人類打開了一扇門，可以在重疾的很早期，在CT、核磁都看不到的情況下，發現腫瘤。其實基因測序的行業願景就是早期診斷早期幹預。如果早期能診斷出來，就不用等到發生時再應對了。早篩出來的治癒率非常高，如婦女的乳腺、子宮腺早篩出來的治癒率很高。這對中國人的意義非常大，在中國，腫瘤的發病率是全球的百分之二十幾，但是死亡率遠遠超過這個數字，原因就是發現太晚。可能跟兩個方面有關，第一是成本；第二是臨床價值不能讓普通老百姓認識到。
澎湃新聞：那麼說試劑盒的臨床價值還是不大？ 趙瑞林：腫瘤往往不是單種變異，而是多種變異的綜合體，如果只去檢測已知的部分位點，可能會忽視真正的原因。我們現在的一部分工作是讓臨床的醫生認識到這個價值。
澎湃新聞：結直腸癌靶向治療會使常規治療發生什麼改變？趙瑞林：我們剛才談論了很多伴隨診斷的重要性，其實這只是個開始，隨著後來出現越來越多的癌症藥物，專門治療不同種類的癌症，我們也會有越來越多的伴隨診斷試劑。相對簡單的癌症，比較容易看到效果，複雜的癌症，恐怕不能由簡單的幾個基因的試劑盒檢查出結果，這也是我們逐漸往前發展的一個過程。
澎湃新聞：現在基因技術只能做診斷，還不能用於治療？趙瑞林：真正基因工程還是很難得，這個和藥不是一回事。前一段時間有一個案例，基因技術在治療小孩的皮膚病領域，診斷基因療法能起到一定的作用，但是離大規模應用還有很長的一段路要走。
澎湃新聞：現在沒有基因治療的手段？趙瑞林：這是兩個概念，沒有一個藥可以包治百病，就算你發現了各種突變，也只能通過影響機制或者找到原因後用不同的方法去治。
澎湃新聞：全基因組測序在消費市場反應如何？趙瑞林：現在美國市場上有基於全外顯子技術和基因晶片技術的服務，反響還不錯。我覺得基因測序的消費者市場是一個成長點，它在中國怎麼進行商業化，行業裡也有很多公司正在探索中。
澎湃新聞：基因測序的成本是多少？趙瑞林：全基因組100美元是一個願景，現在還有不少技術上的問題要解決。我們的普檢，隨便一個項目就是好幾百人民幣。100美元相當於600多人民幣，如果門檻真降到這麼低，便真正能惠及老百姓，有哪些疾病一下就能發現。那時候，市場會有一個突飛猛進的發展。否則門檻都需要幾萬塊錢，老百姓就做不起，如果花600元，一周做一次就可以跟蹤情況，這個市場的想法就會完全不一樣了。
澎湃新聞：基因技術發展是不是也有類似摩爾定律一樣的速度規律？趙瑞林：從1990年到2003年，六個國家的科學家花了十三年時間，花了三十億美元做了一個人的全基因組。又過了11年，到2014年，花一千美元，用較短的時間便可做出一個全基因組了。這樣算下來，我們設備更新的速度半年要翻一番。進步的速度相當於摩爾定律的三倍。
澎湃新聞：你們設備價格很貴，但迭代很快，這對買了設備的一方壓力很大，這個矛盾怎麼解決？會不會自己刻意壓低迭代速度？趙瑞林：我們每出一臺新機器都要攻克很多技術壁壘。我們對基因測序技術的願景是使用門檻越來越低。在我們推出一臺機器後，又有很多新技術出現，就需要及時把這些新技術推向市場。另外，我們沒有故意操縱設備更新的速度，在行業裡，我們的研發成本遠高於行業平均水平。如果純粹從利益最大化角度出發，沒必要讓設備進化得那麼快。完全利用撇脂戰略慢慢更新，收益最大。但最後受損害的是老百姓。我們致力於加速技術的更新，不斷降低成本，儘早達到可以廣泛應用的水平。現在北美癌症的死亡率五年的生存期有一個大的提高，這同基因技術的普及，包括很多靶向藥的檢測和應用有關。也和我們公司的貢獻密切不可分，我們為此感到自豪。
澎湃新聞：目前，幾乎只要買得起測序儀，就可能做以上這些業務，因此有很多分析師講基因檢測的競爭力主要是規模？趙瑞林：這是一種說法，我覺得這也沒有錯，中國講什麼都要講做大做強，但是也要看是不是能做精。如果犧牲了成本純粹是為了做大，這能不能作為積累起來的優勢，我覺得我要畫一個問號。
澎湃新聞：如果測序儀器的規模起來之後，採集的數據自然也會很多，這對以後的成長有什麼影響？趙瑞林：大數據、人工智慧已經成為熱門的話題，怎麼從大數據裡挖掘出價值，這個還需要廣泛的探討，否則變成垃圾問題，沒有人真正進行解讀和分析。
（邢英莉對本文亦有貢獻）(本文來自澎湃新聞，更多原創資訊請下載「澎湃新聞」APP)