生物技术和制药研究领域对基因组数据的需求持续上升，但成本仍是关键制约因素——即便当前完整基因组测序费用已降至1,000美元。Ultima Genomics宣称可将该成本再降低一个数量级至100美元，有望进一步加速这一经济趋势。
Ultima表示，其UG 100测序仪及软件平台可在约20小时内完成人类全基因组测序，精度与现有方案相当，但每“千兆碱基”（即每百万个DNA碱基对）的成本显著更低。
技术原理简述
DNA测序本质是将DNA在试剂中扩增后，通过微小通道使片段与微观机制结合，为并行碱基检测器成像做准备，最终通过末端匹配重新组装成完整基因组。
三大核心技术突破
1. 晶圆化流体系统：摒弃传统需冲洗的流体通道，将微机械装置（密集静电着陆垫阵列）蚀刻于200毫米硅晶圆上。该工艺材料廉价、易于大规模制造；试剂仅需沉积于晶圆中心，利用旋转离心力均匀分布，并在连续旋转中读取序列，“类似于读取光盘”。
2. 温和直接读取：巧妙结合碱基替换与粒子级成像优势，减少对原始DNA链的破坏，同时避免单光子计数等易错测量方式。
3. AI加速数据转化：利用深度卷积神经网络将光学扫描信号转化为可用数据。模型经多基因组训练并针对样本调优后，可快速验证并将微小片段组装为完整基因组，提速的同时消除错误。
商业化进程与应用前景
目前流程仍可通过提升晶圆尺寸、密度进一步优化通量以压低成本，但现阶段实现90%降本已具备市场化条件。创始人兼CEO Gilad Almogy透露，公司正与Broad研究所、Whitehead研究所、贝勒医学院等机构开展概念验证研究，成果即将公布或作为预印本发布。预计2023年将展开更广泛商业部署。
Almogy指出以下领域将率先受益：
- 疾病诊断：基因组学将成为首选手段，与现有技术互补并深化理解；
- 人群基因组学：大幅降本推动大规模测序，增进对不同群体及时间维度下基因组系统性变异的认识，助力RNA表达、蛋白质组学及表观遗传学研究；
- 深度肿瘤学：基于基因谱分析的癌症表征与对抗应用，全基因组肿瘤测序周转速度将进一步提升；
- 单细胞测序：成本降低有望打破免疫谱型分析等常规应用的壁垒。
随着测序从十亿美元级工程转变为可按月完成的常规流程，生物技术行业正站在新一轮数据爆炸边缘。未来机遇将不再局限于生产，而在于如何管理与利用这片日益深广的信息海洋。