Paragon Genomics：做精准医疗领域的“安卓”_医疗器械_业界动态

2016

06/21

09:54

动脉网

作者：周超

医疗器械

随着近年来的各方推动，精准医学正在从科研和创投领域的热门概念变成政府和企业力推落地、惠及普通人生命健康的医疗服务。尤其是今年3月精准医学被纳入国家重点研发专项，并将推动精准医疗进入医保目录，有望打破精准医疗大规模商业化的关键瓶颈，整个产业或在未来几年迎来爆发式增长的契机。

基因检测是整个精准医学的基础，来自美国硅谷的Paragon Genomics正是一家致力于突破目前基因检测领域靶向测序准确度及覆盖率低、成本高及时间长等瓶颈的生命科技公司。公司开发的超高多重PCR生物试剂平台技术CleanPlex，能使得二代测序靶向基因文库制备的速度比市场上现有方法快5-10倍，并且更加灵敏和准确。

CleanPlex的另外一个明显优势是其所需的样本量只有1-10纳克，对于一些DNA量本身就少的样本（比如细针穿刺活检样本、液态活检样本等）尤为重要。而现有技术一般至少需要高达50 ng的DNA样本。

据介绍，CleanPlex技术主要由三个部分组成：超高且均一的多重PCR试剂系统，快速高效的PCR背景清除技术，和高度精确且可扩展的NGS面板设计软件。多重PCR试剂系统确保多达4000 个DNA片段可以在同一个PCR反应管中被均匀地扩增。PCR背景清除技术可以有效并迅速地去除非特异性PCR产物。NGS面板设计软件能够为客户设计并优化得到高效率、高专一性和高均一性的靶向测序面板。

下面是CleanPlex ?针对Illumina测序仪的一个典型的工作流程：

下面是一个由CleanPlex制备，包含4000个PCR反应的DNA文库在Bioanalyzer上的DNA片段质检图。标记35和10380上的峰为参照DNA。图中可以看出经过CleanPlex制备的文库非常干净，背景噪音非常小。这对于检测低频变异体（特别是液态活检方面的应用）具有独特优势。

基于CleanPlex， Paragon Genomics已经开发出一整套二代测序靶向基因文库制备解决方案及产品。CleanPlex文库制备试剂盒与其独特设计的引物面板（定制或者目录面板）共同使用时，具有快速简便、高均一性、高覆盖率等特点。因为CleanPlex使用的引物无需做任何化学修饰，其合成成本也可以比其他方法低4-6倍。下面是CleanPlex的主要特点。

3小时简易工作流程（包括仅30分钟的简易手工操作）；

高均一性（>98%）、高上靶率（>98%）、低背景噪音等特点极大提高变异体（包括低频变异体）的正确检出率；

可扩增极难扩增的区域（比如癌症中常见的TERT Promoter突变区域）；

低样本要求量（1 – 10 ng），在样本量少的情况下尤为重要；

与Illumina?测序平台兼容；

适用于gDNA、FFPE DNA、新鲜冰冻及血浆游离DNA等不同类型样品；

PCR引物无需化学修饰；

超高多重PCR扩展性：单管20 - 4000重PCR反应。

Paragon Genomics有两位创始人，皆是在生命科学产业界具有多年技术及商务经验的留美华人。谌涛，公司联合创始人，现任公司CEO，哈佛商学院工商管理硕士，北京大学化学本科。拥有15年生命科学行业的研发、管理和商务经验；之前受雇于在生物仪器及试剂行业全球排名第一的公司ThermoFisher/LifeTechnologies，担任过企业战略及发展、公司并购等部门的领导职位，并且管理过一亿美金的PCR生物试剂业务，同时拥有5年在辉瑞制药的药物研发经验。

刘至东是公司另一位联合创始人，公司核心技术CleanPlex的发明者，现任公司总裁兼CTO，洛克菲勒大学博士后，南卡罗来纳大学分子遗传学博士，中科院硕士，武汉大学病毒学本科。拥有超过20年的基因测序、分子诊断、基因文库制备技术经验，之前受雇于Thermo Fisher / Life Technologies和西门子医疗，主导生命科学试剂的研发、制造和质量控制。

公司于2015年10月成功完成种子轮融资，近期公司还成功被选入美国加州生命科学协会（ CLSI）2016年春季全明星创业团队项目。目前已拥有斯坦福大学、美国加州大学旧金山分校及数家大型第三方检验实验室等重量级客户。

今年七月份公司将正式发布其二代测序文库制备试剂盒、面板设计服务和一个基于CleanPlex的热点癌症面板。公司希望凭借CleanPlex及强大的靶向测序面板设计能力，成为精准医疗领域的“安卓”，为科研机构、第三方检验所及广大NGS应用开发商提供定制或通用的靶向测序面板及应用系统，共同开发千亿级的无创产前诊断及筛查、癌症诊断、液态活检、遗传病检测及个体化用药指导等广阔市场。

来源：动脉网作者：周超

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Paragon Genomics：做精准医疗领域的“安卓”

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