基础信息

　　牵头参赛单位：细胞图谱有限公司（CytomicsLimited)

　　证照号码：70410829-000-02-20-5

　　单位类型：企业

　　项目规模：初创型

　　参赛团队负责人：邓亮生(NelsonTang)

　　参赛项目技术介绍

　　核心技术介绍：

　　许多研究报告证实了血液中白血细胞的基因表达是极具潜力的生物标志物。但他们并不能立即转化为在临床的广泛应用。其中有一个主要障碍需要克服，在传统的方法，单细胞亚群（如粒细胞，淋巴细胞）的分离步骤是繁琐的，这样的过程是不能在临床实验室进行和不实际的。此项目申请人（邓亮生教授）首创的方法可以直接使用外周血样品测定特定的白血单细胞类型的基因表达，而不需要采取细胞分离。因此，这种方法避免细胞分离步骤，未来可以在大规模的在临床实验室使用。此专利能够从全血获得当中的单细胞类型细胞的基因表达，这基因列表是申请专利和将来使用所必需的。

　　除了外周血样本的检测，此项目同时也可以应用于不同组织的单细胞类型的基因表达水平的测定。许多研究和专利都使用全血样本的基因表达数据作为各种疾病（比如高血压，结肠癌，骨关节炎，神经系统疾病和精神病）的诊断生物标记。然而所有这些先前的方法和专利均基于全血的大量样本。因此，单细胞类型信息尚未开发。目前的单细胞测序技术得到广泛应用。基于这些信息，本项目也可以用来检测特定细胞类型在组织或者病变体中的基因表达并开发新的临床诊断方法。例如，癌症样本当中的白血细胞基因水平。

　　技术先进性：

　　为了获得单细胞类基因表达，不同研究都希望得到相关解决方案，但都与我们的方法不同。

　　第一，有其他专利，直接使用全血（包括不同细胞的混合物（mixture))的基因水平作为生物标记（例如US20180163276A1byDrChoong-ChinLiew,AssigneeStagezeroLifeSciencesLtd）。由于这种方案会受白血细胞成分变化的影响，我们的单细胞类的表达检测绝对会比较优胜。

　　第二，其他小组使用称为反卷积（deconvolution）的数学方法，通过使用了一个大型数据集来求解细胞混合物（例如全血）中每种细胞类型（例如T细胞）的细胞比例。但是，这些方法的重点仅限于细胞类型的细胞比例，而不是单个样品水平上该细胞类型的基因表达水平。换句话说，反卷积方法在很大程度上提供了细胞计数信息。

　　第三，现在已经有不同的实验手段可以进行单细胞分离,然后做RNA测序,统称单细胞测序（singlecellRNA-seq）.根据GrandViewResearch，Inc.的新报告,全球单细胞分析的市场规模到2027年预计将达到80.2亿美元(https://www.grandviewresearch.com/press-release/global-single-cell-analysis-market)，且在预测期间的复合年增长率为16.9％。这是最彻底能够分析单细胞表达的方案,但是只能够应用在研究的项目,要把它广泛地应用在医院和诊所,基本上是不可能,原因如下:1.机器和试剂都很昂贵,预计每个人本最少要二三千元以上,如果每天都要做这样的检测去追踪病情的转变,基本上是不可能.2.一定需要新抽取的血液,样本旧有的血液样本不能进行,所以以前保留下来的样本便不可能进行分析,3.当今最快的测序时间也需要数天,所以结果不能当天返回给医生使用.

　　所以本发明就刚好填补这个缺口,能够很快很便宜的检出单细胞类型的基因表达生物指标,可以在两三小时之后返回给医生作临床参考或使用.而且价钱跟做COVID-19的检测一样便宜.可以大规模的应用。一个明显的应用例子：便是在现时新型冠状病毒-19（COVID-19)流行期,为病人进行检测,可以辨别病人的预后情况,eg在入院初期便可以得知病人会否将有需要进入深切治疗部等.这些用作预后辨别的生物指标（prognosticbiomarkers),以往只能用血清进行的检测（egcytokines).在SARS流行期间,我们便发表了使用血清IP-10,作为病人与后指标（Tangetal2005）.如果能够使用白血单细胞类的基因表达结果,预后的判断会更加准确.（最近我们2005年的论文再次不断被引用(egRussell2020,Manson2020),显示出我们团队对于后生物指标的高水平工作.

　　另一方面，我们的算法提供了每个个体的基因表达信息。而且我们的方法只需要知道若干个特异基因的表达信息，这就大大地节省了成本与时间（请参考相关文件中的“技术先进性_DirectLS-TApostersinglecelltypegeneexpressionanalysisexplained.pdf"）。基因表达信息对于个性化医学的未来时代以及基因组学在临床实践中的应用是必需的。该算法已获得美国（US9589099B2）和中国（CN103764848B）的专利保护。

　　References:

　　Tang,NelsonL.-S.,etal.(2005).Earlyenhancedexpressionofinterferon-inducibleprotein-10(CXCL-10)andotherchemokinespredictsadverseoutcomeinsevereacuterespiratorysyndrome.ClinicalChemistry,51(12),2333–2340.

　　Russell,C.D.,Millar,J.E.,&Baillie,J.K.(2020).Clinicalevidencedoesnotsupportcorticosteroidtreatmentfor2019-nCoVlunginjury.Lancet(London,England),395(10223),473–475.

　　Mason,R.J.(2020).PathogenesisofCOVID-19fromacellbiologyperspective.TheEuropeanRespiratoryJournal,55(4).https://doi.org/10.1183/13993003.00607-2020

　　技术壁垒：

　　血液检测对于现代医学诊断是有帮助的，它可以反应器官是否正常运作，以及是否出现病变。但是血常规不能提供细胞在分子水平上的改变。现在基因检测也多应用于与疾病（比如乳腺癌）密切相关基因的突变信息。目前基于基因表达的检测还受到很多技术的限制。当我们在临床上收集到全血样本，所有的样本都是由不同的细胞混合而成的。我们检测到的基因表达是该基因在所有细胞中的表达值的总和。我们观测到的个体之间基因表达水平的变化可能是由于细胞内基因活性的变化（细胞内在变化）以及样品中细胞亚型比例的变化共同导致的。所以混合细胞中的基因检测不能精确地反应基因在单细胞中地改变，也就不能作为一个很好的生物标记。

　　如果我们可以从单个细胞类型中获取基因表达信息，那这可以作为好的生物标记。目前有四种做单细胞基因表达的分析的方法。第一种是传统上的金标准方法，即将不同类型细胞从混合样本中分选出来。但是细胞分离的过程是繁琐，低通量的，不利于临床应用。另一种实验方式是单细胞测序，这是一种新型的测序技术，它非常昂贵，往往需要几天才能得到结果。目前也有研究人员开发生物信息的方法来不通过细胞分离，直接在混合样本中获得基因表达信息。但他们多通过反卷积（deconvolution）的数学方法获得的是不同细胞的比例而非基因水平的表达。剩下的一种方法就是我们发明的方法并且已经申请了专利。当细胞混合物中的靶基因和参考基因的至少50％的转录物是来自特定的细胞类型亚组，那就可以将这些靶基因和参考基因作为亚组特征。特征靶基因和参考基因的相对表达水平将与从细胞混合物中分离的细胞亚型中的这些基因的相对表达值相关。我们通过生物信息的方法提前筛选出各个细胞亚型的靶基因和参考基因。而他们的相对表达值可以作为衡量特殊细胞类型的基因表达情况，成为新型的方便便宜的生物诊断手段。

　　产品或技术成熟度：

　　本项目目前处于实验室阶段、小批量试产。目前在进行分析流程的完善以及成熟的软件的开发。

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