2019年基因测序领域发展迅猛，“单细胞测序”毫无疑问是其中关键词。2019年9月，美国单细胞测序公司10x Genomics在纳斯达克上市，当前市值已经超过80亿美元，成为该领域的领头羊。国内单细胞测序行业发展较为滞后，但较前几年发展也极为迅速并且也颇受资本青睐。2019年3月，万乘基因完成五百万元天使轮融资。近日，医麦客《峰客访谈》记者专访了万乘基因的创始人施威扬教授，请他分享最新推出的革命性表观生物学研究工具CUT&Tag以及在精准医疗领域多年创业的心得体会。施威扬 教授万乘基因 创始人1997年本科毕业于清华大学生物系，2003年在美国Washington University in St. Louis获得博士学位（发育生物学），后在University of California, Berkeley从事博士后研究，主要研究脊索动物早期胚胎发育的分子调控跟非编码RNA的生物学功能。曾任同济大学生命学院教授。现任中国海洋大学海洋生命学院筑峰工程特聘教授。
施威扬教授从2014年开始研究单细胞测序技术，2018年2月，在同济大学和中国海洋大学任教多年后，施威扬教授积累了丰富的单细胞测序技术前沿应用经验，他决定成为国内单细胞测序技术推广的先行者。
随后，施教授与他本科期间在清华大学生物系的同学吴子牛先生联合在北京成立了万乘经纬基因科技（北京）有限公司，简称万乘基因，公司致力于推动高通量单细胞多组学测序技术实现标准产品化，为客户提供全面和系统的单细胞分析解决方案。
Q1.首先，请您介绍一下创立万乘基因的初衷是什么？
施威扬教授：万乘基因成立于2018年，专注于自主研发高通量单细胞测序平台，包括微流控设备、微液滴芯片、多组学试剂、分析软件等，可以单次并行分析一万个细胞。
第一点是技术的门槛很高，对实验人员的能力和技术平台的要求都很高。第三点是这个技术还是在发展的早期阶段非常不成熟，还有很多的真正的需求和应用没有被开发出来。我们创立万乘基因目的第一是让大家用的上最新的单细胞研究技术，第二个是用得起这个技术，使得单细胞分析可以像普通的NGS一样进入每一个有需求的实验室。
Q2.相对于国内的其他单细胞测序企业，万乘基因比较不一样的特质是在什么地方？
施威扬教授：我们的特质应该就是我们深厚的科研背景，因为我们是一个长期研究单细胞生物学的团队，从大学的研究课题组，到产业界，我们始终站在单细胞技术研发和应用的前沿。对于其他的一些企业，他们可能直接是从一个具体的产品开始来做，而我们对单细胞技术的理解和布局则是系统和全面的。从低通量到高通量，从转录组到表观组，我们的科学研究和技术开发相辅相成，使得我们可以持续开发新的单细胞产品和技术，所以这是我们的跟其它公司整个的一些差别。
施威扬教授：我们的核心产品现在涵盖了高通量和低通量的各种单细胞组学产品，包括转录组，基因组，表观组等，以及相应的数据分析服务。可以说，只要研究对象是单个细胞，我们都有相应的产品或解决方案。
Q4.万乘基因目前面向哪些客户群体，然后是怎么能帮助他们解决那些痛点？
施威扬教授：我们的面向的是全部的有从单个细胞层面上进行生物学研究需求的群体，而这个群体现在是非常广泛的。我们的客户从高校科研院所，到临床研究医院，然后到工业界的客户，涵盖了几乎所有的生物相关的范围，这里不但包括传统意义的生物医学研究，还涵盖了有很多跟农业，环境，地质等相关的领域。
我们为他们解决的痛点其实主要是三个方面。第一点,就是我们不单单是只为客户完成一个具体的实验，而是为他们提供的全局性的解决方案。这就是说，我们提供的不是单细胞测序实验本身，而是结合了我们长期的单细胞生物学领域的研究经验，为他们提供上游实验设计，可行性分析，预实验等等。比如说，有的客户想把新的单细胞技术应用到他的实验系统中，但是具体应该怎么设计这个课题，实验到底如何进行，最后数据如何解读，客户并没有清晰的想法。对此我们都会提供专业的指导。第二点，个性化服务。这是说现在很多人可能会去购买一些成熟的商业化的单细胞平台或服务，但是实际上还有很多的需求是这些现有的商业平台解决不了的。对于这些需求，我们可以在自己的平台上，设计个性化的技术路径来实现。第三点，低廉的价格。和现有的商业平台相比，我们可以提供更加有吸引力的价格，这样大家本来只能做几个样品的预算，可以开展更多的工作。Q5.最近有关注到万乘基因最新推出的CUT&Tag技术可以代替传统的ChIP-seq的技术，它有什么革命性的突破吗？
施威扬教授：它实际上是一个表观生物学的研究工具。我觉得它的革命性的突破有两点。第一，它让实验的成功率变得很高。以前的ChIP-seq实验是一个比较不稳定的体系，很多实验都做不出来，现在新的技术可以让它变得非常稳定。
ChIP-Seq流程图
(Dominic Schmidt et al., 2009)
第二，CUT&Tag技术提供了一个下游的可扩展空间。传统的ChIP-seq实验流程非常复杂，很难和其他的一些组学技术整合在一起，比如说进行多组学分析等等，但是CUT&Tag他有一个很好的扩展性，无论是拓展成高通量单细胞分析，或者跟其他组学技术联合检测，都成为了可能。所以我觉得这两点优势是CUT&Tag必将改变表观生物学研究的根本原因。
CUT&Tag原理
(Hatice S. Kaya-Okur et al., 2019)
CUT&Tag结合微孔板和组合标签技术应用于高通量单细胞检测
(Shanshan Ai et al., 2019)
Q6.近年来国内的精准医疗方面研发势头强劲，为单细胞技术企业的发展提供了良好的机遇，能否谈谈您的体会?
施威扬教授：我始终认为，下一代的精准医疗一定是针对单个细胞层面的诊断和治疗。之前的精准医疗仅仅停留基因层面，大家都只是测一测基因组，能够提供的信息极为有限。但是人体核心的功能单元其实是一个个的细胞，认识疾病实际上就是要理解病变的细胞发生了什么样的改变。未来的精准医疗，必将是对每一例患者中病变的细胞进行精准测量。人的基因组只有30亿个碱基，而人体有40万亿个细胞。现在国际上已经有一个宏大的研究计划，叫“人类细胞图谱计划”，其目的是描绘健康跟各种疾病状态下人类的全部器官组织的单细胞图谱。未来，无论你得了什么病，通过单细胞精准医疗，我们能够立刻知道病灶中具体哪些细胞发生了病变，从而可以针对这些细胞进行诊断跟治疗。因此，单细胞分析技术将把现在的IVD的分辨率和准确性推进到新的高度，同时也会提供更多的精确诊断和针对性治疗的方法。
Q7.单细胞技术发展目前有遇到什么挑战吗？ 能否预测一下未来的趋势？
施威扬教授：第一个挑战，是细胞分析的通量。就是一次可以分析的细胞数目，现在几千到一万个细胞的通量对于很多研究需求远远不够。第二个挑战，叫做多组学技术。就是说我们想测量一个细胞里除了基因表达以外的一些其他的信息，例如基因组的信息、表观生物学的信息等等，这就是所谓的多组学的技术，还有待发展。第三个挑战，就是生物信息学的分析。因为单细胞分析一方面是有海量的细胞，另一方面每个细胞有不同不同维度的组学信息，所以如何把这些东西整合起来，最后提供一个机制上的模型或者是预测的方法，这是过去传统的测序没有面临过的问题。第四点，是空间信息的整合。就是说我们不单单想知道一个组织里有哪些细胞类型，还需要知道每种细胞在样品中的空间位置分布，例如A细胞是挨着B细胞还是挨着C细胞？这就需要把细胞的空间信息也要整合进单细胞测序数据中。最后，所有的单细胞技术的核心挑战还在于成本和实验难度的降低，让它变得更加便宜和便利。 Q8.万乘基因成立仅近一年的时间，就获得了500万的天使轮的融资，并且也被誉为“2019年上海最具投资潜力50佳创业企业”。能否请您分享一下可供借鉴的模式和经验？对于公司未来的规划又是什么呢？
施威扬教授：我觉得我们公司的经验或者核心的竞争力应该就是原创性技术研发。因为我们知道现在在中国很多的公司还处于简单复制美国技术，或者利用国外现有技术进行下游产品开发的阶段。但是对于一些新兴的领域，实际上现在中国原创的科研水平是跟美国在一个层次上的，所以我觉得我们的发展经验其实就是要做全球范围内的原创，要能够把原创的基础科研尽快变成原创的技术产品。就有了这个东西，就可以获得市场的认同、用户的认同以及资本的认同。我们未来的发展规划，就是成为中国版的10x Genomics。我们希望为全球的研究者提供单细胞测序分析和研究平台，让更多的研究人员可以简便和廉价地使用到最新的各种单细胞组学技术，希望大家可以通过使用这种研究工具，做出更多重要生物学发现，尤其是在临床领域的发现。
Q9.作为一名科学家和创业者，您的职业生涯见证着精准医疗的产业发展，您有什么心得和感想可以跟各位读者分享一下？
施威扬教授：我的感觉是机遇只给有准备的人。纵观生物学领域发展历史，平均每10年的时间就会出现一些革命性的技术。比如说2005年出现的高通量测序，2012年前后出现基因编辑、单细胞分析等。所以我们需要有长期的准备，在新的革命性技术到来的时候抓住机会，把新技术变成具体的应用。这需要对生物和医学有深厚了解，要知道这个领域存在着什么待解决核心问题。然后要不断的吸收和开发新的技术，一旦新技术出来，就能够迅速把新技术用在那些需求上，变成具体的研究工具或者IVD产品
Q10.万乘基因今年就很快会推出一项新的技术服务，可以现在先透露一下吗？
施威扬教授：接下来，我们会推出高通量单细胞甲基化测序分析平台。这一技术在全球范围内目前没有商业解决方案，包括美国的10xGenomics，这一产品将把我们推进到全球领先的单细胞分析技术公司行列。
记者手记
经过十余年的发展，随着基因测序成本降低，微流控、质谱流式细胞术等核心技术取得突破，基于单细胞水平的遗传物质、蛋白分析已广泛应用于免疫、微生物研究，神经科学等科研领域。但单细胞分析仍需面对成本高、门槛高、分析难并未达到大规模应用的程度等难题。
不过可以预测的是，随着单细胞多组学研究的深入，基因测序成本进一步降低，基于单细胞水平的测序、蛋白分析极具发展潜力，为人们认识疾病、理解免疫机制、药物发现等提供新的视角与方案。