6大趋势看消费级基因检测市场的6大趋势
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6大趋势看消费级基因检测市场的6大趋势

图片来源@视觉中国

文|浩悦资本

DTC(direct to consumer)基因检测, 是国内基因检测行业近年来较为热门的细分领域之一。其商业模式为通过线上或线下渠道,直接向消费者出售检测套装,回收样本,进行检测并出具个人基因的检测报告;其特点包括:

1.高度互联网化:目前国内外主流的DTC基因检测品牌均主要依靠电商或官网进行销售(这一点也和监管政策有关);

2.检测项目“轻”健康化,面向消费者,以及立足互联网这两个特点,促使DTC检测产品经常以“祖源、饮食、运动”等非疾病相关的项目作为主要卖点;

3.增长迅速:作为全球最大的消费基因检测市场,美国的消费基因检测在过去年的两年中呈现出爆发式的增长,总的数据量迅速从2017年中的约500万上升到2019年中的近3,000万人,已经有近10%的美国消费者使用了消费基因检测。

而在国内,DTC基因检测行业自2015年由WeGene、23魔方等企业拉开帷幕至今,也经历了持续的高速增长。但对于这一新兴行业,国内资本市场的观点却褒贬不一:有人认为DTC基因检测是快速获取大量人群基因数据的有效途径,并且与大健康产业的诸多环节存在良好的协同效应。也有人认为DTC基因检测缺乏严肃的临床价值,是“科学算命”的一种,同时基因组数据的价值还有待开发,因此这个行业的前景还有待商榷。

浩悦资本通过案头研究、对基因检测业内人士、投资人、生物信息行业以及制药行业相关专家的走访,总结出了全球DTC行业近年来的六个主要变化趋势,希望能帮助大家理清这一新兴行业的脉络。

全球DTC行业的六大发展趋势

趋势1 - 业务来源:从纯C端服务往C端和B端(医院、药企)结合发展

DTC模式和基因队列,是获取和积累基因数据的两大途径。基因队列的定义,是将某一特定人群按是否暴露于某可疑因素或暴露程度分为不同的亚组,追踪观察两组或多组成员结局(如疾病)发生的情况,比较各组之间结局发生率的差异,从而判定这些因素与该结局之间有无因果关联及关联程度的一种观察性研究方法。

进入21世纪后,随着基因组学技术的飞速发展,基因组数据研究被越来越多的队列研究采用,作为作为疾病风险因素、人群细分等分析的重要依据。最典型的就是英国的UK Biobank,中国的慢性病前瞻队列等。23andme等DTC基因检测公司在基于DTC基因检测的商业模式积累的大量的用户和基因组数据后,也积极地对用户进行随访,形成了规模巨大的以基因组数据为核心的人群队列,并与药厂一起挖掘其中所蕴含的药物研发价值。

以23andMe和Helix为代表的DTC企业,也在逐渐向基因组队列领域拓展业务;与此同时,GSK、赛诺菲、武田、新基等头部药厂也联合发起了基因组大队列数据库Open Target,目的在于寻找新的药物靶点与新药开发;除此之外,以冰岛政府和凯撒保险为带包的政府与保险公司,也开始了基因组队列的布局,期望能对国家族群的基因特性加以研究,或进行保险用户的早期干预和精准控费。

另一方面,直接面向终端消费者的产品推广可以获得高粘性的用户,树立起强大的终端品牌影响力。但也存在获客成本高企,获客效率低的问题。随着消费基因检测头部公司的品牌影响力的提升,消费基因检测公司开始以联合品牌、解决方案提供商等方式通过药企、医疗健康连锁机构、保险公司等更加高效的渠道合作拓展用户。

全球DTC行业的代表性企业23andMe,从2014年就随着数据积累量的上升,开始与药企等支付方合作,寻求基因数据变现的途径,以及基于数据积累自主开发药物的可能性。先后与Genetech、GSK等知名药企开展了相关合作,并与罗氏、辉瑞等药企开展了临床试验合作。

趋势2 - 检测技术:从基因芯片往全基因组测序发展

现在中美主要的DTC基因检测公司以Illumina或Affymetrix基因芯片为主要检测平台。国内外主要的群体基因组学队列研究,例如国内50万人的中国慢性病前瞻队列(CKB)和英国50万人的UK Biobank项目也都是采用的基因芯片。基因芯片主要用于检测基因组上常见的60万-80万个多态位点,设计合理的基因芯片加上imputation算法对于目标人群常见突变有很好的检出能力。但对于罕见突变、结构突变、拷贝数等更加复杂也日益重要的突变而言,基因芯片无能为力,这限制基因芯片所检测的数据在更加深入的基因组学研究、临床基因检测等领域的应用。

美国近两年的新成立个人基因组公司,例如Veritas Genetic(奕真生物)、Illumina孵化的Helix等都采用了新一代测序技术,尤其是全基因组测序技术。哈尔滨工业大学的中国十万人全基因组测序项目、美国100万人的AllofUS项目以及英国UK Biobank后续的Genomics England项目等都采用了全基因组测序技术。

因此无论是在DTC基因检测还是群体基因组学,乃至临床应用上,都存在基因芯片技术逐步升级到测序技术,尤其是全基因组测序技术的发展趋势。随着华大智造和Illumina在新一代高通量测序仪领域的竞争日益激烈,这个升级换代的过程会被加速。

这种技术升级对相关的公司在供应链、实验技术和管理、数据分析和管理、解读和应用等环节上都提出了更高的要求。

趋势3 - 分析技术:从传统算法往人工智能发展

随着基因组数据规模的迅速增加和所需要分析解读的突变类型日益复杂,表型和医疗数据也不断丰富,对数据分析算法提出了更高的要求。传统的基于遗传学家经验和知识构建起来的启发式算法已经遇到了发展瓶颈,以深度学习为代表的机器学习技术正逐步成为基因组数据分析,尤其是基因组数据和复杂表型数据整合分析的主要分析方法,展现出优异的性能和强大的可扩展能力。

Google Genomics为基因组数据开发了DeepVariant软件在FDA的评测中获得优异成绩,并借助人工智能芯片等硬件加速技术获得了巨大的性能提升。

深圳的WeGene也与香港科技大学成立了基因组人工智能实验室,开发面向基因组学研究和应用的人工智能算法研发工作。

趋势4 - 监管规则:从无监管往分类监管发展

2015年,FDA批准23andme以DTC的模式向消费者提供遗传病携带筛查,在此之后,FDA逐步批准了DTC模式的复杂疾病遗传风险评估、药物基因组学、肿瘤遗传风险评估等数十项DTC基因检测,同时业内厂商也通过远程医疗咨询等模式简化消费者购买和使用尚未获得DTC批准的基因检测项目的操作难度。

国内监管部门近年来大力推动基因检测技术在各领域的应用,并且通过计划通过实验室自建项目等形式让更多的检测技术快速进入临床应用。

随着《中国人类遗传资源管理条例》的实施,大型基因组数据的采集和应用也日趋规范和合理,这对整个行业的发展是很大的助力。

趋势5 - 产品内容:从消费级基因检测往健康医疗产品发展

引领美国最近两年消费基因检测飞速发展的主要应用是祖源基因检测,而在国内包括祖源基因检测、运动、皮肤甚至是儿童天赋等缺乏科学基础的消费基因检测内容也推动了消费基因检测市场的发展。同时,随着监管政策完善,以及基础研究和医疗健康领域对基因检测的认知和接受度提升,健康和医疗相关的应用正在美国引发DTC基因检测迎来新一轮的发展高潮。

在中国市场,由于人群和文化背景的差异,祖源基因检测可能难以单独发展成为一个巨大的消费市场,但与医疗健康为目的的DTC基因检测在跟各种应用场景结合后有可能爆发出更大的发展能量和空间。

基于WeGene拥有40万注册用户的线上社区统计,DTC检测使用者最为关注的,是与自身健康关系最密切的基因信息,如常见遗传疾病和其他疾病的患病风险等。

因此,国内DTC检测企业也开始在健康医疗方向进行积极的探索:2018年底,WeGene开始与北京天坛医院合作寻求基因组学技术在认知障碍领域的临床应用,截止目前,已经协助天坛医院为近千位受试者进行基因检测,获取他们的基因组数据、APOE分型以及电子病历、影像学等临床信息,计划2019年内完成近万人的基线研究,并在之后结合随访和生信分析,探索阿尔兹海默症疾病机理研究、新药开发以及临床入组患者选拔等合作机会。

趋势6 - 服务场景:从单纯的基因检测往对生活的全面干预发展

DTC基因检测与B端合作的另一个体现形式,是DTC企业通过与可提供流量的企业合作,快速、低成本的获取大量用户群体:观察近几年国内DTC基因检测市场的发展历程,高额的线上获客成本是绕不过去的一道坎,国内DTC企业纷纷开始寻求“自带流量”的合作伙伴,如保险、电商、医疗机构或零售商等,以实现更低成本,更大范围的获取客源;

而他们的国外同行也已经开始了低成本获客的探索:美国的Vitagene与保健品巨头品牌GNC就进行了一次有益的尝试:通过在GNC官网商城和门店出售个性化的健康基因检测,基于用户的基因数据实现GNC保健产品的个性化推送。

而消费品公司也在逐渐发现DTC基因检测公司为自身品牌和产品赋能的潜力,这些企业将基因检测看作产品创新和深度获取用户的有力工具:雀巢在日本已经推出了面向消费品用户的基因检测,并基于结果向用户进行食品的精准推送,如无糖(面向糖尿病风险基因携带者)、低脂(面向高血脂风险基因携带者)等产品。

9,雀巢期望通过这样的途径,为消费者提供高度个性化的产品和服务,提高用户群体的忠诚度和粘性,实现更高、更持久的用户价值。

这种合作无疑可以提升获客效率,同时也提升了数据的价值,同时通过数据价值的持续产出解决了“没有复购”这一核心痛点;另一方面也对消费基因检测公司的技术和商务能力提出了更高的要求,对从互联网或消费品行业进入消费基因检测领域的团队是一个巨大的挑战。

结论:技术、政策与市场认知的共同驱动,将促进C端+B端复合型企业的快速发展

综上所述,可以看出国内外DTC基因检测企业已经纷纷意识到了纯C端业务存在的行业天花板,开始积极向B端拓展业务,进行更“严肃”,更具临床价值的数据积累,寻求长期、持续的数据价值变现。

与此同时,全基因组测序,人工智能等技术的进步,以及监管政策的逐渐完善,都在促使和助力DTC企业同时拓展C端与B端业务,实现更快,更健康的多元化成长。

而在这一行业转变过程中,拥有先进的检测平台和生信技术,全面的B端业务布局,以及较早开展具有临床价值研究的企业可以最大的享受到这个行业发展的红利,并有机会最终发展成一个群体基因组数据研究和应用的平台。

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