Das 1000-Dollar- Genom |
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28.01.2014 09:56 Uhr |
Von Christina Hohmann-Jeddi / Es ist ein Durchbruch in der Genomforschung: Das kalifornische Unternehmen Illumina hat die Kosten für eine vollständige Genomanalyse auf 1000 US-Dollar (etwa 730 Euro) gesenkt. Ein entsprechendes Gerät stellte die Firma nun in San Diego vor.
Das HiSeq X Ten Sequencing System ist das erste Sequenziergerät weltweit, das eine Genomanalyse für 1000 US-Dollar ermöglicht, schreibt der Hersteller in einer Pressemeldung. »Die Schallmauer der Genomforschung« sei somit durchbrochen. Und tatsächlich könnte die preiswerte Technik die Forschung stark befeuern.
Denn während Erkrankungen, die auf einem einzelnen Gendefekt beruhen, schon weitgehend verstanden sind, ist das bei komplexen Erkrankungen wie Krebs, Diabetes, Schizophrenie oder Depression nicht der Fall. Um deren genetische Grundlagen zu verstehen, wären Studien mit Genanalysen von Zehntausenden Patienten notwendig. Bisher scheiterten solche aufwendigen Projekte unter anderem an den hohen Kosten der Sequenzierung.
Die Meldung aus San Diego kommt nicht überraschend. In den vergangenen Jahren fielen die Kosten für eine Genomanalyse dramatisch. Während die erste Sequenzierung eines menschlichen Genoms noch drei Milliarden US-Dollar verschlang, war die Untersuchung im Jahr 2008 schon für 100 000 US-Dollar zu haben. In den Folgejahren sank der Preis auf etwa 3000 US-Dollar. Die Fortschritte in diesem Technologiebereich waren so dramatisch, dass ein im Jahr 2006 ausgelobter Preis, der »Archon Genomics X-Prize«, zurückgezogen wurde. Die Initiatoren hatten damals demjenigen Unternehmen 10 Millionen US-Dollar versprochen, das als erstes hundert menschliche Genome für unter 10 000 US-Dollar pro Analyse sequenzieren würde. Der Preis wurde vom Fortschritt überholt, hieß es in der Begründung.
Ein Ende der Abwärtsspirale bei der Kostenentwicklung ist indes nicht in Sicht. Schon jetzt peilen Hersteller ein sogenanntes 100-Dollar-Genom an. Eine Herausforderung der Zukunft wird allerdings sein, die riesigen anfallenden Datenmengen zu verarbeiten und zu analysieren. Sollte das nicht gelingen, bleibt der Erkenntnisgewinn gering. /
