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2023年合成生物学在健康与医药领域的应用 - 生命科学
主题 1 ：无障碍健康监测 目标 1.1 确定健康的生物指标 —— 在 5 年内，利用新型传感器识别至少 10 种下一代健康生物指标，这些指标可以作为健康生活 和预防医学实践的一部分进行监测，例如，免疫能力或微生物组组成。 目标 1.2 综合健康诊断 —— 在 20 年内，开发和分发一种简单易用、负担得起的家庭诊断检测试剂盒 ( 健康工具包 ) ，利用新的健 康生物指标，在诊所和社区中使用，满足不同人群的需求，将健康结果的差异减少 50% 。 主题 2 ：精准多组学医学 目标 2.1 收集多组学数据 —— 在 5 年内，从来自不同人群的大型队列中收集多组学信息，并确定哪些与至少 50 种高发病率和高 影响的疾病的诊断和管理最相关。 目标 2.2 实现个人多组学 —— 在 20 年内，开发用于诊断、预防和治疗的分子分型，以解决美国疾病相关死亡的主要原因，并 通过开发用 1 000 美元就能完成的多组学分析来实现这些分型。 主题 3 ：细胞疗法的生物制造 目标 3.1 提高治疗效果 —— 在 5 年内，扩大用于开发细胞疗法的技术，使细胞活力至少达到 75% 。 目标 3.2 扩大规模 —— 在 20 年内，增加细胞治疗的制造规模，以扩大可及性、减少健康不公平并将细胞疗法的制造成本降低 至 1/10 。 主题 4 ：人工智能驱动的治疗药物生物生产 目标 4.1 提高制造速度 —— 在 5 年内，利用国家资源实验室网络解决现有生物治疗药物的自主生产和生物生产障碍，将 10 种常 见处方药的制造速度提高 10 倍。 目标 4.2 增加制造多样性 —— 在 20 年内，将人工智能和机器学习 (AI/ML) 整合到国家资源实验室网络中以设计新的生物治疗药 物，将新药发现和生产的速度提高 10 倍。 主题 5 ：基因编辑的先进技术 目标 5.1 提高编辑效率 —— 在 5 年内，进一步开发用于临床的基因编辑系统，以在几乎没有或没有副作用的情况下治愈 10 种已 知遗传原因的疾病。 目标 5.2 扩大规模 —— 在 20 年内，加强生物制造生态系统，每年至少生产 500 万剂治疗性基因编辑制剂。
COVID-19 全球风险评估
与 COVID-19 相关的全球公共卫生风险仍然很高。有证据表明，2023 年和 2024 年对人类健康的影响正在减少，主要原因是：1) 通过感染、接种疫苗或两者兼而有之，人群免疫力水平高；2) 目前流行的 SARS-CoV-2 病毒 JN.1 亚系与之前流行的 Omicron 亚系的毒力相似；3) 诊断检测的可用性和临床病例管理的改善。与 2020-2022 年期间相比，这些因素导致全球每周 COVID-19 相关死亡、住院和重症监护病房 (ICU) 入院人数逐渐下降。但是，只有有限数量的国家（分别约占 25% 和 15% 的国家和地区，且主要来自高收入国家 (HIC)）可以提供住院和 ICU 入院的最新信息。自 2020-2022 年高峰期以来，COVID-19 相关住院和 ICU 入院人数下降，有助于提高卫生系统应对以下事项的能力：a) 潜在的 COVID-19 复发，b) 其他呼吸道病原体带来的负担，以及 c) COVID-19 后病症 (PCC) 病例的负担。然而，全球范围内仍然存在不确定性，特别是在受长期危机影响的环境中，再加上 SARS-CoV-2 检测和数据报告的大幅减少。目前，虽然肯定会出现新的 SARS-CoV-2 变体，而且它们可能更具毒性，但目前流行的 BA.2.86 和 JN.1 亚系具有免疫逃逸特性，但似乎与感染严重程度增加无关。自 2023 年初以来，严重后果风险较高的人群对 COVID-19 疫苗加强剂的接种率已趋于稳定，并且到 2024 年为止一直很低，这引起了人们对新出现的变体如果具有更强的免疫逃逸特性将产生何种影响的极大担忧。
使用动态心电图波形诊断心房颤动的可解释人工智能模型
摘要 心房颤动是一种临床上重要的心律失常。有一些关于使用心电图数据进行 AF 诊断的机器学习模型的报道。然而，很少有报道提出一种可解释的人工智能 (XAI) 模型，使医生能够轻松理解机器学习模型的诊断结果。我们开发并验证了一种基于卷积神经网络 (CNN) 算法的支持 XAI 的心房颤动诊断模型。我们使用了 Holter 心电图监测数据和梯度加权类激活映射 (Grad-CAM) 方法。我们使用了 2016 年 1 月 4 日至 2019 年 10 月 31 日期间记录的患者心电图数据，共计 57,273 个 30 秒的心电图波形槽，每个波形槽都有心脏病专家注释的诊断信息，用于训练我们提出的模型。我们的人工智能模型用于房颤诊断的性能指标如下：敏感性 97.1%（95% CI：0.969-0.972）；特异性 94.5%（95% CI：0.943-0.946）；准确率 95.3%（95% CI：0.952-0.955）；阳性预测值 89.3%（95% CI：0.892-0.897）；F 值 93.1%（95% CI：0.929-0.933）。使用我们的模型进行房颤检测的受试者工作特征曲线下面积为 0.988（95% CI：0.987-0.988）。此外，使用 XAI 方法，我们的机器学习模型确定的感兴趣区域中的 94.5 ± 3.5% 被心脏病专家确定为 AF 诊断的特征部位。使用我们提出的基于 CNN 的 XAI 模型，AF 被准确诊断并用 Holter ECG 波形得到良好解释。我们的研究朝着实现可行的基于 XAI 的 AF 诊断检测模型又迈出了一步，供医生使用。（Int Heart J 2021；62：534-539）关键词：卷积神经网络、机器学习、Holter 监测、梯度加权类激活映射
媒体发布 - nuh-dmoc-biopolis 正式开幕。...
关于国立大学医院 国立大学医院 (NUH) 是新加坡领先的大学医院。虽然肯特岗医院于 1985 年 6 月 24 日首次接收患者，但我们的历史可以追溯到 1905 年，即今天的新加坡国立大学杨潞龄医学院成立之日。国立大学医院是医学院的主要教学医院。我们作为大学医院的独特身份对那些渴望从事三级医疗保健以外的工作的医疗保健专业人士来说是一个关键的吸引力。我们提供的环境将研究和教学作为医学不可或缺的一部分，并继续塑造医学并为我们关心的社区改变护理。我们是一家拥有 1,200 多张床位的学术医疗中心，每年为 100 多万名患者提供服务，提供 50 多个医学、外科和牙科专业。NUH 是新加坡唯一一家为成人、妇女和儿童提供可靠护理的公立非营利性医院，包括该国唯一的儿科肾脏和肝脏移植项目。NUH 是新加坡三大公共医疗集群之一的国立大学医疗系统 (NUHS) 的重要成员。关于 Mirxes Mirxes 是一家领先的 RNA 技术公司，致力于在全球范围内提供癌症早期检测解决方案。作为全球抗击癌症的领军项目，我们的旗舰计划 CADENCE 项目（早期发现的癌症可以治愈）利用我们行业领先的 RNA 技术平台、PCR 诊断方面的深厚专业知识以及人口规模的下一代测序 (NGS) 能力，创建基于血液的多癌症早期检测测试，以减轻癌症负担、挽救生命并降低医疗成本。Mirxes 成立于 2014 年，是一家高增长公司，总部位于新加坡，在全球范围内生产用于早期疾病检测的诊断检测试剂盒，并为亚洲及其他地区的主要市场提供预防保健和精准医疗的研究和临床检测服务。欲了解更多信息，请访问 https://mirxes.com/ ，在 LinkedIn 、 Facebook 和 Instagram 上关注我们。
精子 DNA 碎片化指数对辅助生殖结局的影响：回顾性分析
众所周知，男性因素导致不育的比例与女性因素大致相同 (1,2)。然而，男性不育的确切原因仍不清楚。虽然传统的精液分析侧重于精子浓度、活力和形态，被广泛用于评估男性生育能力，但越来越多的研究表明，这些参数并不总是与辅助生殖技术 (ART) 的结果相关 (3)。最近，精子 DNA 碎片化 (SDF) 评估作为男性生育能力的潜在指标引起了人们的关注，因为在各种诊断检测中都观察到不育患者的精子 DNA 完整性降低 (4,5)。精子 DNA 高度组织化，染色质的组织程度会影响表观遗传变化和胚胎发育 (2,6)。精子 DNA 损伤程度通常用精子 DNA 碎片化指数 (DFI) 来衡量。然而，关于 DFI 对辅助生殖结果的影响仍存在争议。一些研究表明，DFI 升高会对自然受孕 (7) 和 ART 结果 (8,9) 产生不利影响。高 DFI 甚至会破坏正常的生理功能，导致将错误的遗传信息传递给后代，而常规精液分析无法评估这一点 (5)。两项荟萃分析表明，精子 DFI 升高与优质胚胎率降低、临床妊娠率降低和流产率增加相关 (10,11)。尽管如此，其他荟萃分析得出的结论是，精子 DFI 不能预测 IVF 或胞浆内精子注射 (ICSI) 结果 (12)。根据现有文献，精子 DFI 对胚胎发育、临床结果，特别是对围产期和新生儿结果的影响仍有待充分了解。美国泌尿协会 (AUA) 和欧洲泌尿协会 (EAU) 在其 2023 年男性不育指南中承认了 SDF 的重要性 (13,14)。为了建立明确的相关性，必须进行严格的调查，并进行大样本量和延长研究时间。在我们的回顾性研究中，我们探讨了精子 DFI 对单胎妊娠中胚胎发育、临床结果以及不良母婴结局风险的影响。
一种用于调节横向流动免疫分析动态范围的新型比率荧光方法
在过去的几十年中，横向流动检测 (LFA) 已被证明是在临床和环境应用中最成功的即时诊断检测之一。[1–4] 纸基生物传感器具有几个重要优势，例如成本效益、可持续性、免清洗操作性和高度可调性。[5,6] 此外，由于易于使用、速度快、操作简单，LFA 常用于需要大规模测试和定性评估的应用。[2,7,8] 例如，LFA 通常用于在家中诊断怀孕 [9]，或者最近用于在药房和移动检测站快速识别 COVID-19 特异性抗体和抗原的存在。[7,10,11] 尽管如此，它们公认的低灵敏度 [12] 和难以解释微弱带状 [13] 仍然阻碍其在需要定量检测目标分析物的具有挑战性的临床应用中的使用。 [14] 为了克服这一限制，研究人员开发了不同的策略来提高 LFA 的灵敏度 [12,15–18] 并实现现场定量分析。[19–21] 然而，这些方法仍然大多局限于学术实验室，因为它们很复杂，而且成本可能很高，会影响 LFA 在现实环境中的可负担性和可用性。[22] 因此，迫切需要简单且经济有效的策略来克服 LFA 的上述局限性，使其能够在广泛的临床场景中实施。目前，大多数 LFA 都采用比色标记（例如金纳米粒子和聚苯乙烯珠）[23,24]，可以方便地进行肉眼或基于智能手机的检测。前者仍然是 LFA 的首选检测模式，因为它不需要设备并且具有成本效益，因此非常适合资源有限的环境。 [25] 相反，后一种方法正在兴起（这要归功于智能手机的普及），并且倾向于提高测试的可重复性（即消除了肉眼检测的主观部分）。 [26–30] 然而，在这两种情况下，使用比色标签都会将 LFA 的读数限制为单色信号的识别/测量。不幸的是，这可能会产生不确定的情况，因为微弱的条带的存在可能不
Zydus 和 Guardant Health 联合推广 - ...
根据他们的肿瘤基因组图谱选择最佳的靶向治疗方案并监测对该治疗的反应。印度艾哈迈达巴德，2023 年 11 月 2 日 Zydus Lifesciences Limited（包括其子公司/附属公司，以下简称“Zydus”）是一家创新驱动的全球生命科学公司，与领先的精准肿瘤学公司 Guardant Health 签署了一项联合营销协议，共同在印度和尼泊尔推广 Guardant360® 液体和组织活检测试产品组合。要推广的测试包括用于全面基因组分析的 Guardant360® 和 Guardant360 TissueNext™ 测试以及用于监测治疗反应的 Guardant360 Response™ 测试。该协议表明了共同致力于推进精准医疗并改善该地区患者预后的承诺。通过结合资源和专业知识，两个组织都旨在为肿瘤学家提供必要的工具，帮助为晚期癌症患者做出治疗决策。 Guardant Health 亚洲、中东和非洲首席执行官 Simranjit Singh 表示：“癌症是印度和尼泊尔的主要公共卫生问题，每九个印度人中就有一人可能在其一生中患上癌症，尼泊尔每年有超过 20,000 人被诊断出患有癌症。”1,2 “此次与 Zydus 合作，在其广泛的网络中共同推广 Guardant360 产品组合，标志着我们共同致力于满足尚未满足的癌症治疗需求，通过为肿瘤学家提供基因组测试，帮助晚期癌症患者获得最佳的针对性治疗方案，从而改善疗效。” 谈及这一进展，Zydus Lifesciences Limited 的一位发言人表示：“我们一直坚信将科学、创新和培育结合起来，以更加以患者为中心的方式进行医疗保健。与 Guardant Health 的此次合作帮助我们为晚期癌症患者提供所有这些服务。这些关键诊断检测和精准肿瘤学的获得将在很大程度上指导更好的临床结果，并支持对抗晚期实体癌。”对于治疗晚期癌症患者的医生来说，Guardant360 检测组合在治疗过程的每一步都提供了完整的肿瘤基因组视图，为
合理处方的科学基础。基于 WHO 6 步法的精准临床药理学指南 Rongen，GAPJM；Marquet，P
摘要 背景与方法 本意见书扩展了世界卫生组织的“最佳药物治疗六步法”，详细探讨了其背后的药理学和病理生理学原理。这一工作确定了大量需要解决的研究领域，以使临床药理学朝着“精准临床药理学”的方向发展，而精准临床药理学是精准医疗的先决条件。 结果 为了提高患者群体（指导药物开发）和个人（指导治疗选择和优化临床结果）的临床疗效和安全性，临床药理学的发展至少应解决以下问题：（1）分子诊断检测指导药物设计和开发，使医生能够快速准确地确定个体患者的最佳治疗靶点（指导为合适的患者选择合适的药物）；（2）建立和验证靶点参与和修饰的生物标志物作为临床疗效和安全性的预测因子； (3) 将生理性的 PK/PD 模型和药理作用的中间标记物与疾病的自然演变相结合，利用先进的建模技术（基于确定性模型、机器学习和深度学习算法），预测最有效改善患者群体和个体临床结果的药物剂量；(4) 验证人或人源化体外、离体和体内模型预测研究疗法临床结果的能力的方法，包括核酸或重组基因与载体（包括病毒或纳米颗粒）、细胞疗法或治疗性疫苗；(5) 作为金标准大型 3 期随机临床试验的方法学补充，在人群层面（实用临床试验）以及小群体患者（低至 n = 1）中提供有关所有治疗方案的疗效和安全性的临床相关和可靠数据；(6) 监管科学，以优化临床试验的伦理审查流程、文件和监测，提高效率，降低临床药物开发成本； (7) 采取干预措施有效提高患者依从性，合理化多重用药，以减少不良反应并增强治疗相互作用；(8) 评估药物使用的生态和社会影响，以防止环境危害（遵循“ 同一个健康 ” 概念）并减少耐药性。讨论和结论可以看出，精准临床药理学旨在实现高度转化，这将需要大量具有互补技能的专家组。包括非临床药理学家在内的跨学科合作将是实现这一雄心勃勃计划的关键。
FDA 批准或认可的伴随诊断测试
晚期或转移性 (IV 期) 非小细胞肺癌 注意：如果在美国食品药品监督管理局 (FDA) 的已清除或批准的伴随诊断设备清单中未发现癌症/诊断测试匹配项，请参阅医疗政策《实体瘤癌症诊断、预后和治疗决策的分子肿瘤学检测》或《血液系统癌症诊断、预后和治疗决策的分子肿瘤学检测》。 用于审核的医疗记录文件 健康服务的福利覆盖范围由会员特定的福利计划文件和可能要求覆盖特定服务的适用法律决定。可能需要医疗记录文件来评估会员是否符合临床覆盖标准，但不能保证覆盖所要求的服务；请参阅标题为用于审核的医疗记录文件 的协议。 定义 晚期癌症：不太可能通过治疗治愈或控制的癌症。这也可能被称为终末期癌症或晚期癌症（美国国家癌症研究所 [NCI]，晚期癌症，2024 年）。伴随诊断检测：为相应治疗药物的安全有效使用提供重要信息的检测（美国食品药品监督管理局 [FDA]，2024 年）。 综合基因组分析 (CGP)：一种下一代测序 (NGS) 检测，能够通过单个样本同时检测数百个基因的所有类别的基因组改变，包括癌症生物标志物 (Singh et al., 2020)。 液体活检：对体液样本进行的检测，以识别肿瘤中的癌细胞或从肿瘤细胞释放并在个体体液中循环的 DNA、RNA 或其他分子片段。液体活检可用于癌症的早期发现、帮助确定有效的治疗方法或监测癌症复发（NCI，液体活检，2024 年）。 下一代测序 (NGS)：可以同时快速分析多个 DNA 片段的新型测序技术。旧式测序技术一次只能分析一段 DNA（Kamps 等，2017）。适用代码以下程序和/或诊断代码列表仅供参考，可能并不全面。本政策中列出的代码并不意味着代码描述的服务是涵盖或不涵盖的健康服务。健康服务的福利覆盖范围由会员特定福利计划文件和可能要求覆盖特定服务的适用法律决定。包含代码并不意味着任何报销权利或保证索赔支付。其他政策和指南可能适用。
Codex DNA 与辉瑞签署早期合作与许可协议，进一步开发 Codex DNA 的新型酶促 DNA 合成技术
圣地亚哥 — 2021 年 1 月 10 日 — Codex DNA, Inc. (NASDAQ: DNAY) 是开发按需合成基因和 mRNA 的自动化解决方案的领导者，该公司今天宣布与辉瑞达成战略合作和许可协议，以获取和进一步开发 Codex DNA 的新型 EDS 技术，以供辉瑞应用于其基于 mRNA 的疫苗和其他生物制药产品。该交易的财务条款包括辉瑞向 Codex DNA 支付的预付款，以及近期可能获得的基于成功的技术里程碑付款。Codex DNA 还有资格根据实现与根据协议开发和许可的 Codex DNA 技术开发的任何产品相关的特定开发、监管和商业化目标而获得额外的里程碑付款。根据该协议，辉瑞可以提前获得定制的、最先进的 Codex DNA 技术，包括使用其专有的短寡核苷酸连接组装 (SOLA) EDS 技术。 SOLA EDS 是一种正在申请专利的可持续、可扩展且具有成本效益的研究方法，旨在显著缩短构建合成 DNA、RNA 和蛋白质的时间，从而可能使基于 mRNA 的疫苗、治疗剂、个性化药物和其他生物制药产品的研发更加高效和有效。SOLA EDS 旨在快速高效地合成高保真度的复杂基因，这些基因可能用于测试合成传染病变体的抗原性并高效地生产 mRNA 候选疫苗。Codex DNA 首席执行官 Todd R. Nelson 博士表示：“我们相信，这一战略性的早期准入合作和许可安排是对我们尖端 SOLA 酶法 DNA 合成技术的验证，并有可能加速疫苗和生物治疗研究和开发计划，造福人类。”Codex DNA 的全自动台式合成生物学解决方案可以加快疫苗开发和生物药物发现的时间表。其 SOLA EDS 技术将集成到未来的 Codex DNA 仪器中，使客户能够在满足其生命科学和合成生物学需求的端到端解决方案中开始使用数字 DNA 序列数据进行实验。该公司将继续提供其合成基因组目录，包括 SARS-CoV-2，用于研究发现单克隆抗体治疗、小分子疗法、诊断检测和针对特定变体的新疫苗。关于 Codex DNA Codex DNA 正在使科学家能够为人类面临的许多最大挑战创造新颖的合成生物学解决方案。作为行业标准 Gibson Assembly® 方法和首个商业自动化台式 DNA 和 mRNA 合成系统的发明者，Codex DNA 正在实现快速、准确、为众多下游市场提供 DNA 和 mRNA 的可重复书写。该公司屡获殊荣的 BioXp™ 系统整合、自动化和优化了