![IDbyDNAとイルミナ,挥动による感染症のソリューションを提供するために提携](http://www.169o.com/jp/content/dam/illumina-marketing/images/company/featured-articles/Explify_Platform-cubes-736x475.jpg)
2020/03/17
微生物の検出,同定,解釈,人々の健康における微生物の役割の基準をつくるメタゲノム技術企業であるIDbyDNA Inc .)は,本日グローバルな戦略的パートナーシップをyobet亚洲Illumina公司有限公司(纳斯达克コード:ILMN)と締結し,包括的な次世代シーケンス(上天)を活用したワークフローを世界の微生物学市場へ提供することを発表しました。
契約条件に基づき,イルミナとIDbyDNAは,イルミナの挥动システムおよびライブラリー調製と共に使用するIDbyDNAのExplify®プラットフォームをそれぞれ共同販売し,感染症アプリケーションに対応できる完全で効率的なワークフローソリューションを提供します。さらに,IDbyDNAとイルミナは,研究目的での使用に限定(RUO)したワークフローを共同開発します。
私たちは,次世代シーケンスの感染症検査への導入における主な障壁は,シーケンサーから得たデータを実用的な知見へと変換する簡単でパワフルなバイオインフォマティクスソフトウェアの不足であったと認識しています。IDbyDNAのExplifyプラットフォームをイルミナの挥动システムおよびライブラリー調製と組み合わせることにより,パワフルで包括的な感染症ワークフローを作ることができます。
本パートナーシップは,挥动機器,ライブラリー調製試薬,その他の試薬の提供を拡大し,世界中の研究所や病院へ高精度の挥动解析,データ解釈およびレポート機能を提供できるようにすることを目的としています。また,その目標とするところは,感染症の検査を促進し改善することです。本パートナーシップは,COVID-19パンデミックの最中,サーベイランスを目的として,挥动を行う世界中のお客様を対象に,より良いサポートを提供するために推進されました。
COVID-19のサーベイランスへの支援に加えて,最初の商用RUOワークフローでは,複数の感染症(特に挥动が現在の技術よりも特別な価値を提供することができる感染症)およびCOVID-19のサーベイランスの支援に重点をおいています。これらのワークフローは,イルミナのライブラリー調製および挥动システム,そしてIDbyDNAのExplifyプラットフォームを活用します。目標は,研究所が包括的な病原体の特定と抗菌薬耐性マーカーに関する情報を同時に提供する検査を確立することです。
IDbyDNAのCCOである杰夫领域は次のように述べています。“上天ベースのメタゲノム検査により,数百から数千の病原体の最も包括的な検出をすることが可能となります。ルーチン検査だけではなく,COVID-19感染拡大の原因ウイルスであるSARS-CoV-2のような公衆衛生上脅威となる新興ウイルスの検査にも対応できます。重要なのは,この新興ウイルスの有無を検出するだけでなく,各病原菌やウイルスの遺伝子構造を解読して比較し,それらをコロナウイルスと区別して,診断すると同時に正しくサーベイランス活動を行えることです。世界的な移動の増加や経済活動の統合に伴い,新型コロナウイルのような病原体の拡散を監視し追跡する能力は,公衆衛生上の重要な課題です。门店のリーダーとともに活動することで,私たちは,迅速にExplifyプラットフォームを世界中の感染症診断とサーベイランスの新基準にすることを計画しています。」
米国で最初にIDbyDNAおよびイルミナと協働した臨床検査室は,アラバマを拠点とする协同实验室です。协同は現在,尿路感染症に対する最初の包括的な挥动ベースの検査を提供しています。これにはExplifyプラットフォームを使用して結果を解析するための,最大100の尿路病原体,定量化,371年の抗菌薬耐性の選択遺伝子マーカーが含まれます。
协同实验室のCEOである布拉德·皮特は次のように述べています。“私たちは,微生物学における挥动ベースの検査が感染症検査の将来像であることを認識しています。したがって,イルミナおよびIDbyDNAと提携してこの新しい技術を米国南東部の市場に提供しており,医師と患者さんに現在利用可能な中で最も包括的な感染症検査を提供し始めています。」
IDbyDNAのExplifyプラットフォームは,イルミナの挥动および試薬と組み合わせることで,微生物学市場に初めて市販のワークフローソリューションを提供し,研究所および病院で幅広い病原体の検出,抗菌薬耐性と定量化を含めた包括的な挥动ベースの診断を行い,患者さんのサンプルからより迅速に多くの知見を引き出すことができるようにすることを目指しています。