赔偿22亿!美国巨头罕见低头认错,中国科技史迎来震撼一幕

2022年7月19日 来源:全球科技智库  浏览 519 次 评论(0)

刚刚,美国巨头罕见低头认错,向中国公司和解。


  中国科技史迎来震撼一幕。



  耗时3年的“中国基因测序公司华大智造在美专利纠纷案”近日终于尘埃落定!



  华大智造不仅打赢了美国官司,还让“嚣张跋扈”的美国测序巨头因美纳(Illumina)低头认错和解,向华大智造方面支付3.25亿美元(约22亿元人民币)的净赔偿费。



  根据华大智造表述,双方同意,未来3年,在美国境内将不会就专利侵权以及违反美国反垄断法或不正当竞争起诉对方及其客户,不对现有测序平台可能造成的损失进行索赔。



  华大智造胜利,标志着,华为之后,越来越多的中国科技公司真正站了起来。


  一



  华大智造与因美纳纠纷,还要从几十年前的一个新发现说起。



  这个新发现,名叫基因测序。



  DNA被誉为“人类生命密码”,所谓基因测序,就是解密DNA,获得目标片段碱基排列顺序。



  该技术最早由美国物理学家沃特·吉尔伯特与老朋友英国生物化学家弗雷德里克·桑格于1977年发现,由此打开了人类对基因测序探索的大门。



  此后,基因测序开始成为国际科学家研究的主要课题,技术从第一代走向第二代。围绕“第二代基因测序”的产业链随之出现,包括:测序仪、试剂耗材、试剂厂、服务商等。



  今天,故事的主角之一,美国测序巨头因美纳就是把“第二代”技术带向商业化的佼佼者。



  这家公司1998年在美国成立,起初主要从事基因芯片研发,直到2007年收购测序系统企业Solexa,才正式投身基因测序产业。早期他们被认为是一家“极具创新力”的企业。



  引入资本走向快节奏后,因美纳开始注重边界扩张,通过投资、并购,把盘子做大。他们的发展理念也从注重研发,走向“买买买”,不断巩固专利壁垒,以建立强大的护城河。



  简单来说,就是他们看到“某个企业里面有需要的专利技术,直接用钱砸成一家人。”遵循上述操作策略,因美纳用十年时间垄断了全球基因测序的上游(测序仪),市占率超过70%



  卡住上游,无异于“卡住脖子”,不管是中游,还是下游,都要看因美纳的脸色。



  随着医学与科技的结合愈发紧密,基因测序的应用范围更加广泛:涉及肿瘤诊断及治疗、科研服务、生育服务、环境污染治理、生物多样性保护、农牧业育种、司法鉴定等等。



  尤其在一些重大疾病治疗层面,很难离开基因测序,也为因美纳带来巨大的市场与财富。比如其推出的测序仪系列产品,便宜的要2万美元,贵的要100万美元。



  试想,一个上游的测序仪都有如此高昂的售价,传导到中下游加上几层价,到终端消费者手中,测试一次,价格难以想象。有医学人士曾在社交平台透露基因测序服务之一的基因检测收费一般在4500元—6800元左右,具体还要看项目类型,不同的需求有不同的标准。



  全球科技创业“领袖”苹果创始人乔布斯被确诊为胰腺癌,医生曾断言他多活1年的几率不足10%。他却多活了7年,原因是乔布斯通过基因测序辅助治疗,先后花了约10万美元。



  由此,基因测序被认为是“只有富豪才能买单的产品”。


  二



  那么,基因测序上游的测序仪是不是很难攻坚?



  答案并不是。



  但因美纳靠技术垄断与专利卡住了中下游,赤裸裸的赚钱。



  他们的赚钱能力达到什么地步?



  数据显示,2021年,因美纳卖掉3200多台测序仪,带来7.34亿美元收入。卖试剂耗材(试剂盒、测试板、流动槽等)带来29.11亿美元收入。综合业务从中国捞走5.02亿美元。



  比起一年几十亿美元的收入,因美纳在资本市场的资产增值速度更为夸张,公司犹如坐上“火箭”,股价翻了80倍,市值一度超过500亿美元。



  于中国,并不是一个好消息,基因测序在中国市场体量庞大,不能永远受制于人。



  有一个科技公司站了出来,他叫华大智造。



  华大智造由华大集团联合创始人汪建在2016年创立,专注于生命科学与生物技术领域,主要从事测序仪、试剂耗材等相关产品的研发、生产与销售业务。



  汪建二度创业的初心是逐渐打破国外封锁,让基因测序普惠中国老百姓,”实现先天无残、天下少病;该检测的一个不少,可避免的一个不多。”



  实际上,华大智造的起源与一次跨过收购有关。2013年,华大集团收购美国公司Complete Genomics(CG),为华大智造进军基因测序产业打下了基础。



  正是收购CG,引来了因美纳的纠缠。



  事情是这样的:2012年,CG深陷亏损泥潭,无奈变卖资产,公司虽然快挂了,却有技术专利,因美纳很快盯上了眼前的肥肉。因美纳的特长就是不断买专利,巩固壁垒。



  当时,美国地区根本没人敢与因美纳抢生意,华大集团一点都不鸟因美纳,参与了CG的收购邀约,因美纳一看有点慌,赶紧找美国政府出山,意图阻止华大集团收购。



  庆幸的是,美国引进外资审查委员会(CFIUS)审核认为,华大集团属于公平竞争,允许参与交易。2013年,华大集团以1.176亿美元价格完成对CG的全额收购。



  该事件引发基因测序产业震动,因美纳也有失败的时候。他们为什么失败?难道掏不出比1.176亿美元更高的价格?又要回到因美纳的资本模式上了。



  原来,他们“买买买”是花小钱,效益最大化,如果不是华大集团杀入,他们会把竞品挤出,以更低廉的价格买走CG,很多企业会迫于在美利益而纵容因美纳。



  华大集团有中国市场,自然不会被“胁迫”,于CG核心管理层,谁给钱多,谁买走。



  完成交易,汪建整顿业务,进而推动华大智造的诞生,打破因美纳的长期技术垄断。



  没吃到蛋糕的因美纳从此盯上了华大智造。


  三



  2019年起,因美纳不断骚扰华大智造,妄想把其扼杀在摇篮里。



  他们一边“剽窃”技术,一边发起诉讼“贼喊捉贼”称,华大智造的StandardMPS?测序方法侵犯了因美纳的专利权,涉及到的专利号分别为7566537、9410200。



  华大智造根本懒得搭理他们,专心在技术、产品环节打磨,精益求精。



  2020年,他们拿到IDG资本、CPE、国方资本、华泰紫金、钛信资本、上海赛领、基石资本、上海鼎峰、松禾资本、金石投资等一众明星VC/PE超10亿美元大额融资。



  大洋彼岸,因美纳仍在不依不饶,再次提起诉讼,指控华大智造推出的CoolMPS?测序技术侵犯了其美国专利号7541444、7771973。



  华大智造终于气不过,跟因美纳杠了起来。



  由于因美纳本来就是美国企业,占据地利优势,华大智造有几个回合处于弱势,其中有一项需要向因美纳支付800万美元赔偿金,可华大智造坚信“天地有正义二字”。



  折腾了几回合,终于在今年5月有了结果。美国特拉华州联邦陪审团认定:因美纳完全侵犯了华大智造的两项测序专利,应赔偿约3.34亿美元,且因美纳三项侵权专利无效。



  这场胜诉不光为华大智造赢了官司,对整个中国科技产业都具有里程碑意义。



  因美纳做梦都没想到会有失足的一天,他们发起的起诉,搬起石头砸向了自己。



  输了官司,因美纳方面表示不服,仍要坚持上诉。



  一些美媒分析称,因美纳反败为胜的几率较小,早些和解可以避免股价崩盘。



  因美纳没听进去,继续缠斗,结果从输了官司到现在的两个月时间,美国机构、股民一直都在用脚投票,导致因美纳市值腰斩,跌到了可怜的200多亿美元。



  或是想尽快“止损”,挽回百亿美元巨头面子与不断流失的财富,因美纳近期终于向华大智造低头认错和解,向华大智造方面支付3.25亿美元(约22亿元人民币)的净赔偿费。


  华大智造展现出绅士风范,双方同意,未来3年,在美国境内将不会就专利侵权以及违反美国反垄断法或不正当竞争起诉对方及其客户,不对现有测序平台可能造成的损失进行索赔。


  这亦是有史以来中国公司在海外获得的最大数额专利赔偿,中国科技史的震撼时刻。


  华大智造胜利,预示着,华为之后,越来越多的中国科技公司真正站了起来,开启崭新一页。

华大基因是一个专门从事生命科学的科技前沿机构。以学、研、用为主的科研方式。涉及人类、医学、农业、畜牧、濒危动物保护等分子遗传层面的科技研究。


华大基因为消除人类病痛、经济危机、国家灾难、濒危动物保护、缩小贫富差距等方面提供分子遗传层面的技术支持。华大基因有科教、科研、科普、科用四大支柱,1999年9月9日,随着"国际人类基因组计划 1% 项目"的正式启动,北京华大基因研究中心在北京正式成立。华大基因坚持“以任务带学科、带产业、带人才”,先后完成了国际人类基因组计划“中国部分”(1%)、国际人类单体型图计划(10%)、水稻基因组计划、家蚕基因组计划、家鸡基因组计划、抗SARS研究、炎黄一号等多项具有国际先进水平的科研工作,在《Nature》和《Science》等国际一流的杂志上发表多篇论文,为中国和世界基因组科学的发展做出了突出贡献,奠定了中国基因组科学在国际上的领先地位。


2015年12月18日,证监会公布华大基因拟创业板上市《申报稿》,该公司上市保荐券商为中信证券(600030)。


2016年2月23日BGI宣布在阿里云计算平台部署的服务产品BGI Online国内beta版本正式上线。


2020年3月18日,华大基因以330亿元人民币市值位列《2020胡润中国百强大健康民营企业》第41。


华大基因自1999年成立以来,坚持“以任务带学科、带产业、带人才”,先后完成了国际人类基因组计划“中国部分”(1%,承担其中绝大部分工作)、国际人类单体型图计划(10%)、第一个亚洲人基因组图谱(“炎黄一号”)、水稻基因组计划等多项具有国际先进水平的基因组研究工作,彰显了世界领先的测序能力和生物信息分析能力,也奠定了中国在基因组学研究领域中的国际领先地位。同时,华大基因在全球范围内与众多学术机构和研发企业建立了广泛的合作关系,致力于在人类健康服务事业和科技应用领域的发展。


华大基因已经形成了科学、技术、产业相互促进的发展模式,拥有一支世界一流水平的产学研队伍,建立了核酸测序平台、蛋白质谱平台、细胞学平台、动物克隆平台、微生物平台、动物平台、海洋生物平台、信息技术平台,并作为核心单位参与国家基因库的构建,成立了生育健康中心和临床及医学健康中心,进一步促进基因组学研究成果向人类健康服务、环境应用、生物育种等方面的应用转化。


在未来的发展中,华大基因将依托先进的测序和检测技术、高效的信息分析能力、丰富的生物资源、以多学科结合的新型生物科研体系为基础,为全球的科研工作者提供创新型生物研究的科技服务,推动基因组学研究在相关领域的发展;真正做到科技惠民,为我国生物经济产业的战略发展奠定基础。


技术平台

华大基因凭借先进的测序和检测技术、高效的信息分析能力、丰富的生物资源,搭建了世界先进的多技术平台,可实现从中心法则到结构与功能的贯穿研究,构建生物技术与信息技术相融合的网络体系。

本着大平台、大资源的方向,华大基因拥有测序平台、质谱平台、信息中心三大技术平台、资源库。在2013年,华大基因还收购了人类全基因组精准测序的创新领导者Complete Genomics,丰富现有多种平台基础上的基因组学研究技术,以强大的平台实力为科研工作者及大众提供服务。


测序平台

新一代测序平台承载着基因测序产业的重任,它使人类进一步解读生命奥妙成为了可能。华大基因测序平台主要以Illumina高通量测序平台为主,Illumina高通量测序平台主要由HiSeq测序仪和MiSeq测序仪组成。此外,还包括了罗氏454测序平台及Life公司的Ion Torrent测序平台。除测序平台之外,还有合成平台、基因分型平台、全基因酶切图谱平台等让测序结果更精确的辅助平台。测序涉及生物学各领域,包括DNA测序、RNA测序、宏基因组测序、甲基化测序、外显子捕获测序、ChIP-Seq、MeDIP测序等。


质谱平台

质谱平台基于高通量质谱技术进行工业规模的蛋白质组学、代谢组学研究及目标分子检测,已通过OHSAS18001、ISO14001、ISO9001质量管理体系认证。实验室占地2000平米,配备多台高灵敏度、高分辨率、高精度的质谱仪,主要进行蛋白质组学和代谢组学的全谱分析、定量分析、蛋白修饰分析和目标蛋白、多肽和各种小分子的分析检测,也可以结合基因组、转录组数据展开贯穿性科研项目。质谱平台已经广泛应用在人类染色体蛋白质组学计划(c-HPP)、新生儿遗传代谢检测、耳聋基因筛查等众多科研及产业项目中。


信息中心

信息中心以实现超大规模生物信息学计算为中心任务,不断提升其在高效能计算、云计算服务能力,为海量数据处理提供创新解决方案。

华大基因拥有深圳、香港、北京、武汉、杭州等数个大型生物信息学超级计算中心,截至2014年5月,总峰值计算能力达到248 Tflops,总内存容量达到46.3TB,总存储能力达到22.7PB。其中位于深圳和香港的集群的峰值计算能力分列国内生物信息领域第一和第二位,有能力为海量生物信息学数据的存储、处理和分析提供稳定而高效的资源保障。




    DNBSEQ人全基因组重测序(WGS),采用拥有自主知识产权的测序仪和云计算平台,为广大科研工作者提供高准确度、高性价比的基因组测序服务和一站式科研解决方案,支持大型队列研究,助力精准医学。


DNBSEQ测序平台

        华大基因DNBSEQ测序平台采用的是DNB(DNA Nanoball ,DNA纳米球)[1]核心测序技术,独特的线性扩增模式。

        DNB技术是目前全球少有的能够在溶液中完成模板扩增的技术,能够在扩增过程避免错误累积的发生,有效提高测序准确度。因为是基于滚环扩增,DNB技术不仅有效增加了待测DNA的拷贝数,大大增强了信号强度,且同一个模板进行滚环复制,即使复制过程中引入单个碱基的复制错误,这个错误也不会像PCR那样把这个信号放大。

        完成模版扩增后,DNB将转载到Patterned Array(规则阵列)上。Patterned Array采用先进的纳米硅半导体精密加工工艺,使用率高,单位测序成本更低。DNB是在溶液里面提前扩增完成的,在loading过程中没有聚合酶、引物和dNTP等PCR条件,所以华大自主测序平台从测序原理上有效的避免了大量duplicates的产生。

图1  DNBSEQ平台测序原理


给您选择我们的八个理由


  • 稳定的产出高质量测序数据

        对随机挑选的1000+条lane DNBSEQ平台 WGS数据质量值进行统计分析,下机Raw data Q20平均值为96.16%,Raw data Q30平均值为87.86%。

图2  1000+条lane WGS序质量统计


  • 低duplicates获更多有效数据和更高覆盖度

        Duplicates低,用更少的数据量,得到更多的高准确和高覆盖度的比对数据,可以发现更多变异位点,有助于挖掘疾病的低频和罕见突变,获取更加全面的基因组变异信息。

表1  主流二代测序平台标准品duplicate比率、有效测序深度及覆盖度比较

 Sample

   测序平台

   N测序平台

   DNBSEQ平台

 Raw bases (Mb)

99998.92

100001.72

100236.61

 Clean bases (Mb)

96314.26

98955.15

99886.02

 Mapping rate (%)

99.61

98.68

99.47

 Unique rate (%)

87.18

86.41

93.31

 Duplicate rate (%)

9.65

10.15

3.02

 Mismatch rate (%)

0.8

0.51

0.48

 Average sequencing depth (X)

29.08

29.52

32.8

 Coverage (%)

99.06

99.06

99.1

 Coverage at least 4X (%)

98.57

98.43

98.62

 Coverage at least 10X (%)

97.77

97.2

97.67

 Coverage at least 20X (%)

91.8

89.45

92.97


  • 高精准度和敏感度的变异结果

        已发表文章结果显示,BGISEQ-500自主平台与HiSeq 2500测序平台变异检测的精准度(Precision)和敏感度(Sensitivity)相当[2]。

表2  BGISEQ-500与HiSeq 2500变异精准度和敏感度比较[2]

SNP

BGISEQ-500

HiSeq 2500

Precision

99.78%

99.86%

Sensitivity

96.20%

96.60%


  • 罕见突变检出率及与芯片分型的一致率高

        DNBSEQ平台变异结果与Illumina Human Omni基因分型芯片评估,结果表明罕见突变检出率高,且检出的罕见突变与芯片分型结果的一致性高。

表3  DNBSEQ平台 30X rare SNP detection rate

Genotyping chip

MAF

NO. of rare SNP

NO. of detection

NO. of concordance

检出率

一致率

OMNI

< 2%

7414

7142

7132

96.33%

99.86%

OMNI

< 1%

3151

3025

3018

96.00%

99.77%

OMNI

< 0.5%

1129

1075

1070

95.22%

99.53%


  • 无Index hopping担忧

        DNBSEQ测序仪利用独特的DNA纳米球(DNB)技术,仅使用单个index就实现了前所未有的0.0001%至0.0004%低样本错误分配率。用水代替DNA,加入index,增加空白对照,DNB测序平台发生错误匹配的概率为36 million reads分之一,即0.0000028%[3]。

图3  不同测序技术的index hopping比例

 

  • 满足多种样本类型的需求

        DNBSEQ平台WGS数据来源样本种类多样,其中包含福尔马林固定石蜡包埋( Formalin Fixed and Paraffin Embedded,FFPE)样品、单细胞样品、血液样品、基因组DNA样品、唾液样品、常规冷冻保存的新鲜组织样品等。常规基因组建库测序成功率为99%,对于降解样品如FFPE等,建库测序成功率也在90%以上。

图4   DNBSEQ平台不同类型样本交付成功率

 

  • DNBSEQ WGS PCR-free文库

        PCR-free建库 + DNB (DNA纳米球)核心测序技术,为您还原真实的全基因组序列。PCR-free WGS 高质量InDel从75%提升到86%,而低质量InDel从12%降低到3%[4],PCR-free建库方法可明显提高InDel calling的精准度和敏感度。

图5  高质量、中等质量和低质量InDel在不同建库方法的分布


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