SMRT测序市场53亿！AI赋能生命科学新蓝海！

在基因组学研究的浪潮中，单分子实时（SMRT）测序技术正日益成为一股不可忽视的力量。这项创新技术的核心在于能够实时捕获DNA聚合酶在模板链上添加荧光标记碱基的全过程，从而直接读取DNA序列。由美国生物科技公司Pacific Biosciences主导开发的SMRT测序，作为第三代测序方法的代表，以其独特的长读长和高准确度优势，在2026年的当下，正深刻影响着全球生命科学领域的发展轨迹，尤其在复杂基因组组装、DNA修饰检测以及解决传统测序难题方面展现出卓越潜力。

全球单分子实时（SMRT）测序市场在2024年已达到28.3亿美元的估值，2025年预计将增长至29.2亿美元，并有望在2030年达到53.2亿美元，复合年增长率（CAGR）预计为12.8%。这一持续的增长态势，不仅反映了市场对长读长测序需求的攀升，也预示着该技术在未来几年内将迎来更广阔的应用空间。

驱动因素

SMRT测序技术市场持续增长的首要驱动力，源于其能够提供兼具超长读长和卓越准确性的测序数据，业界通常称之为“高保真”（HiFi）测序。这一突破性进展有效解决了此前测序技术在读长与准确性之间难以两全的困境。HiFi测序使得研究人员能够高效解析基因组中的复杂重复序列和结构变异断点等难题，极大地简化了原本需要结合短读长和长读长策略的复杂项目。通过一次性、高通量地提供高度精确和详细的基因组信息，SMRT测序正加速推动着基础科学发现和临床研究的进程。

其次，SMRT测序技术能够直接检测DNA碱基修饰，这是表观遗传学研究中至关重要的能力，也是推动市场发展的重要因素。与需要化学转化或扩增的传统方法不同，SMRT测序通过实时测量DNA聚合酶在碱基掺入过程中的动力学变化（脉冲持续时间），直接在天然DNA上识别多种修饰，例如6-mA和4-mC。这种无需扩增即可检测修饰的特性，避免了潜在的偏倚，拓宽了该技术在理解生物过程和疾病机制方面的应用范围。

此外，长读长带来的固有优势正在显著推动从头基因组组装和复杂基因组全面分析的需求。SMRT测序的读长足以跨越大多数重复元件和遗传学上的间隙，这些区域通常会使得短读长数据组装的基因组碎片化。这一能力简化并通常消除了为获得完整高质量参考基因组所需的昂贵且耗时的“收尾”步骤。这种高效率对于植物、动物和保护基因组学等领域中大型、复杂基因组的测序尤其宝贵，为研究人员提供了更准确、更完整的基因蓝图。

制约因素

然而，SMRT测序市场的普及仍面临一些制约。主要限制之一是其相对于成熟的短读长技术，每单位基因组覆盖的成本较高。这种较高的费用常常使得实验室和预算制定者将SMRT测序主要用于高度复杂或特殊的研究问题，而非日常的大规模高通量检测环境。若要实现更广泛的市场渗透，降低“每次分析成本”，并改进试剂成本和系统通量，仍是实现更广泛商业可行性的关键挑战。

另一个制约因素是对高质量、高分子量天然DNA输入样本的技术要求较高，这在某些临床或样本有限的场景中限制了其应用。SMRT测序在处理高分子量DNA（例如，大于20 kb）时表现最佳，并且需要未扩增的样本才能检测碱基修饰。因此，获取足量且完整性高的天然DNA样本可能具有挑战性。此外，与主流平台相比，SMRT测序的单张测序芯片通量通常较低，部分原因是测序孔中缺乏模板DNA，这影响了大规模诊断应用所需的速度和效率。

尽管HiFi测序取得了显著进展，SMRT测序的初始单次读取（single-pass reads）仍具有相对较高的原始错误率（中位数约为11-15%），高于其他竞争平台。虽然通过环形一致性测序（CCS）进行多次读取可以克服这一问题，但要达到最高的准确性需要足够的测序深度。这种对同一分子进行重复测序的必要性增加了总运行时间和数据处理负荷，构成了一个潜在的技术障碍，并增加了实现可靠分析所需的计算资源。

发展机遇

SMRT测序市场蕴藏着巨大的发展机遇，尤其在临床诊断领域，对于罕见疾病和遗传性疾病的检测前景广阔。SMRT测序能够通过单一、高准确度的长读长工作流程，解析复杂的结构变异（SVs）、重复序列扩增以及对等位基因进行定相，这相较于传统的短读长方法，提供了更优越的诊断价值。随着临床界日益认识到长读长测序在疑难病例诊断中的价值，并且越来越多的医疗系统开始整合并资助先进的基因组学应用，SMRT测序在高影响临床检测领域的采用率有望在未来几年内迅速提升。

一个新兴的机遇在于将SMRT测序应用于保护生物学和生态系统健康研究。该技术能够对完整且复杂的基因组进行测序，特别是对于两栖动物和植物等拥有大型重复基因组的物种，SMRT测序提供了无与伦比的精确性。这种精确性对于理解濒危物种的遗传弹性、绘制种群结构、识别耐热菌株（例如在珊瑚中）以及制定关键的育种和保护策略至关重要，从而为长读长技术开辟了一个新的、高价值的垂直市场。

服务领域，包括测序服务、数据分析支持及技术维护等，呈现出巨大的增长潜力，尤其在亚太地区。随着学术核心实验室和专业实验室中SMRT系统装机量的持续增长，对专业服务和高质量耗材（如SMRT Cells和试剂盒）的需求也随之增加。数据分析的固有复杂性以及对高质量文库制备的需求，确保了提供全面支持方案的服务商和制造商能够充分利用对SMRT平台日益增长的运营依赖性，从而占据有利的市场地位。

面临挑战

SMRT测序技术从科研实验室走向经认证的临床应用，其关键挑战在于临床标准化和严格的质量控制。为了获得监管批准和临床信任，临床实验室需要投入大量时间和资源进行严谨的验证协议、详尽的文档记录、能力验证以及符合认证要求。建立一套顺畅、经过验证的长读长数据分析和报告工作流程的复杂性，减缓了该技术融入主流临床实践的速度。

样本制备和文库构建过程的复杂性仍然是一个技术挑战。成功的SMRT测序依赖于多步骤流程，包括精确剪切、末端修复、发夹接头连接以形成SMRTbells，以及随后的纯化步骤。对高分子量DNA的严格质量控制，包括用于片段大小分析的专业电泳，对操作人员的专业知识和实验室基础设施提出了更高的要求，这对于首次接触长读长测序的实验室而言可能是一个显著的门槛。

将SMRT测序的数据输出整合到现有的生物信息学流程中也构成了重大挑战。虽然随机错误性质有助于提高共有序列的准确性，但这种数据结构需要专门的生物信息学工具和计算模型来正确构建共有序列（consensus reads）、进行变异检测，并分析碱基修饰的动力学。实验室必须采纳这些专用工具或投入资金开发定制解决方案，这增加了超出短读长测序数据分析通常所需的额外技术开销和培训要求。

AI 的作用

人工智能（AI）在最大化SMRT测序数据的准确性和实用性方面发挥着关键作用，尤其在提升共有序列准确性方面表现突出。尽管SMRT技术利用多次读取来纠正随机错误，但AI可以通过优化比对和错误校正算法，构建更强大、更具统计学意义的环形一致性序列（CCS或HiFi读长）。这种先进的计算能力可以更精确地处理动力学数据（脉冲持续时间），以准确识别碱基修饰和结构变异，将原始、可能含有错误的数据转化为高保真度的基因组信息。

AI在加速各项应用的发现和临床解读阶段中扮演着重要角色。通过将机器学习模型应用于长读长数据，研究人员可以自动化检测复杂的遗传特征，例如新型结构变异或复杂的表观遗传模式，这些模式对于人类分析师而言难以发现。这种加速作用在癌症多组学和传染病监测等领域尤为显著，在这些领域中，对复杂病毒进化或体细胞突变进行快速、准确的分析能够为治疗和公共卫生响应提供有力支持。

在功能基因组学领域，AI算法可以处理SMRT生成的全长转录本数据（Iso-Seq），以更精确地识别新型剪接异构体并重建复杂的转录组。这一能力提供了基因活性更全面的视角，从而更深入地理解DNA和蛋白质表达之间的生物学过程。通过自动化这些复杂转录元件的注释和量化，AI将庞大的数据集转化为可操作的功能信息，助力药物发现和生物学研究。