AI赋能，分子诊断自动化的MAX时代|智周报告核心版

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分子诊断的中游市场由仪器或试剂生产商占据，目前的分子诊断相关仪器主要服务于核酸诊断技术及生物芯片技术两大类。前者主要针对生物核酸分子的提取和定量分析，细分包括聚合酶链式反应，荧光原位杂交技术，基因测序技术。后者则主要细分为基因芯片和蛋白芯片技术。针对核酸提取仪、PCR 扩增仪等当前主流分子诊断仪器，人工智能技术的出现让分子诊断相关仪器的功能性再次增强，主要表现在流程自动化、过程条件控制智能化、以及结果分析精确化。报告将讨论人工智能技术在分子诊断相关仪器中的应用，及对仪器性能的提升。

作者 | 于琳洋

一、分子诊断仪器市场现状简述

分子诊断近年来其市场份额逐渐增大，具体细分为上、中、下游三级市场：上游市场关注于诊断原材料的提供，包括各种生物酶、多肽、生物指针等；而中游市场囊括了大部分的试剂和仪器的提供方；下游市场集中于教育机构及医疗机构的实验室分析服务。从美国分子诊断市场统计来看，针对于试剂及仪器的中游市场是占有最大比例的市场份额。而我国的分子诊断市场发展相对不均：试剂市场发展迅速，2012年市场占有率已高达72%；而仪器市场虽占比较小，2012年市场统计占比仅不足45%，但销售增速稳定。目前，中国人工智能技术已达世界领先水平，通过人工智能技术的融入，或将推动中国仪器制造商对市场的抢占。

二、分子诊断仪器的人工智能技术

物联网技术：主要是指通过信息传感设备，实现分子诊断仪器通过信息传播媒介进行信息交换和通信。通过计算机设计实验流程，实现仪器硬件的智能化控制；利用传感器技术，可以实时精确监测仪器中环境因素状态，如离心转速、温度等，对仪器运转状态实现实时记录及科学控制。

机器人技术：机器人作为执行任务的物理代理，分为固定机器人和移动机器人。固定机器人的运动通常涉及一系列可控关节，在分子针对仪器设计中，固定机器人有更大的潜力，例如机械臂或机械移液器等应用。

传感器技术：传感器是指能够感受规定的被测量并按一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置的总称。在分子诊断相关仪器中，传感器的被测量一般为非电物理量，例如离心转速、温度等，输出信号一般为电量。通过对仪器内物理条件的测量，并将电信号传输回控制装置，能够对仪器内的物理条件实现智能控制。

大数据技术：大数据指的是规模超过现有数据库工具获取、存储、管理、和分析能力的数据集。大数据技术在分子诊断领域应用广泛，主要应用于基因大数据集基因测序分析方面。

神经网络：神经网络（Neural Network）属于人工智能深度学习的重要算法之一，被用于许多属性预测。在基因测序仪配套的测序软件方面，现阶段已推行基于神经网络的碱基识别算法，通过递归神经网络(RNN)深度学习方法处理时间序列信号。

三、人工智能在分子诊断仪器市场的应用分布

四、人工智能技术在分子诊断仪器领域的应用案例

朗斯：开发核酸提取仪MGX-1600，通过物联网技术和流程编辑，实现精密运动控制和全自动化流程。配合提取标本的独立分装试剂，只需要人为操作加入标本的动作，之后的提取纯化过程全由仪器自动完成，不需要加入提取过程中所需要的实际过程。

zybio：开发exm9600全自动核酸提取仪，安装内置气体置换式移液机械臂，精准微量移液，分辨率可达0.1μL。利用机械臂完成核酸的提取动作,实现无交叉感染、无菌的操作过程。该仪器大大减轻了操作人员的劳动强度、减少了人工操作过程中的失误和感染,增强了生物制备过程的安全性、有效性,加快了核酸提取的自动化进程。

上海雷康：开发GM05智能梯度基因扩增仪(控温仪）PCR，利用物联网技术实现网络的延伸与拓展，以一台上位机（PC）为主机，可连接多达200台下位机（GM05智能梯度基因扩增仪/控温仪），同时实现多台仪器的智能温控。

齐碳科技：为提升纳米孔基因测序仪软件计算能力开发了基于神经网络的碱基识别算法，通过递归神经网络(RNN)深度学习方法处理时间序列信号，测序准确率达到90%以上。于2019年底推出最小可行化产品，实现384通道并行测序，单分子读长达到10K以上，测序精度达到90%以上，并实时输出测序结果。

Nanoporetech：开发MinION 基因测序仪该仪器上的基因测序是通过识别 DNA 单个分子在流过纳米孔膜时流量的变化实现，每次可读取一百万个 DNA 字母。

五、人工智能在分子诊断仪器市场应用的局限性

现阶段人工智能技术在分子诊断仪器中的应用较为单一：大多集中于利用物联网和传感器技术所实现流程自动化及条件控制智能化方面，并未真正发挥出人工智能技术更深层次的优势，例如基于大数据技术和云计算的计算优势、基于深度学习等复杂神经网络结构的分析优势，以及利用已有结果自我优化的机器学习/自学习优势。

人工智能技术应用于分子诊断仪器功能提升的市场成本高：分子诊断仪器普遍价格较高，且通常使用寿命较长，往往有5-10年左右，淘汰率无法适应技术进步的速度，这导致融合人工智能技术的仪器开发和市场推广成本过高。

六、人工智能在分子诊断仪器市场应用的发展趋势

核酸产品提炼结果更纯净：通过智能条件控制，以及自动化流程编辑，为仪器运行创造封闭无污染的环境，无论是核酸提取还是基因扩增，其仪器产物的纯度都将更高。

分子诊断仪器实验结果具有更高的可重复性：通过物联网技术和传感器技术，以及机器人技术对人为操作的替代，使仪器自动化程度更高，有效的提高无人化的仪器操作效率，实现短时间内的高通量操作；同时人为手动操作比例更低，可以有效减少因人为操作差异而导致的结果偏差。

* 本文为「智周」系列报告「核心版」，相应「深度版」的推出计划将在后续公布，敬请大家关注。针对「人工智能在分子诊断仪器优化中的应用与展望」这一主题，有哪些方向或主题，你希望在报告深度版中读到详细的阐述与分析，欢迎留言，这将成为我们制作报告深度版的重要参考。

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原标题：《AI赋能，分子诊断自动化的MAX时代|智周报告核心版》

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