Für die Entwicklung der hochparallelen DNA-Sequenzierungstechnologie werden Shankar Balasubramanian, David Klenerman und Pascal Mayer mit dem diesjährigen Gretener-Thürlemann-Preis gewürdigt. Das von ihnen konzipierte Verfahren ermöglicht das hochdurchsatzbasierte, präzise und kosteneffiziente Auslesen genetischer Informationen und hat die Genomik grundlegend revolutioniert.
Während die Entschlüsselung des ersten Referenzgenoms im Rahmen des Humangenom-Projekts noch eine Laufzeit von 13 Jahren, ein internationales Konsortium und ein Budget von rund drei Milliarden US-Dollar erforderte, werden heute routinemäßig über eine Million Human-Genome pro Jahr sequenziert – bei Kosten von etwa 200 US-Dollar pro Genom. Diese Skalierung basiert maßgeblich auf dem Verfahren der Next-Generation-Sequenzierung (NGS).
„Dank der von Balasubramanian, Klenerman und Mayer entwickelten Technologie können Wissenschaftler weltweit, auch wenn sie nicht Genetiker sind, das Äquivalent eines menschlichen Genoms sequenzieren. Damit wurde die Technologie wahrhaft demokratisiert und Wissenschaftlern aus vielen Fachgebieten zugänglich gemacht“, schreibt der Prorektor Forschung der Universität Cambridge John Aston.
Massiv-parallele Synthesesequenzierung und Signalanalytik
Die methodische Innovation basiert auf einem von den Chemikern Balasubramanian und Klenerman in den 1990er-Jahren erarbeiteten Prinzip: Statt Makromoleküle sequenziell abzutasten, werden Millionen immobilisierter DNA-Fragmente simultan mittels Sequencing-by-Synthesis ausgelesen.
Nach der Oberflächenfixierung der Ziel-DNA führt der enzymatische Einbau fluorophor-markierter Nukleotide bei jedem Syntheseschritt zu einem optischen Signal. Nach der Detektion mittels hochauflösender Fluoreszenzmikroskopie werden die Fluorophore abgespalten, um den nächsten Elongationszyklus zu ermöglichen. Bioinformatische Algorithmen assemblieren die generierten Short-Reads anschließend zum Vollgenom. Der Paradigmenwechsel bestand somit in der Umstellung von einer sequenziellen Trennanalyse hin zu einem massiv-parallelen Detektionssystem.
Signalverstärkung durch Cluster-Amplifikation
Einen kritischen Beitrag zur Signalverstärkung und Messpräzision leistete der Biophysiker Pascal Mayer. Er entwickelte ein Verfahren zur lokalen Klonierung von Einzelmolekülen direkt auf der Festphase (Cluster-Amplifikation). Durch diese zyklische Brückenamplifikation entstehen homogene DNA-Cluster, deren verstärkte Fluoreszenzsignale das Signal-Rausch-Verhältnis signifikant verbessern.
Mayer patentierte die Technologie bei Manteia Predictive Medicine. Das von Balasubramanian und Klenerman 1998 gegründete Spin-off Solexa integrierte die Cluster-Technologie schließlich in seine Sequenzierplattform, was die Voraussetzung für eine verlässliche und hochskalierbare Routineanalytik schuf.
Kommerzialisierung und technologischer Durchsatz
Mit dem Marktstart des „1G Genome Analyser“ im Jahr 2006 stand erstmals ein Analytical Device zur Verfügung, das über eine Milliarde Basenpaare pro Lauf generieren konnte. Nach der Übernahme von Solexa durch Illumina im Jahr 2007 entwickelte sich das System zum weltweiten Standard. Moderne Hochdurchsatz-Sequenzierer erreichen heute Laufleistungen im Bereich mehrerer Terabasen pro Messdurchgang und stellen das Rückgrat der globalen Genomdatengenerierung dar.
Anwendungsspektrum in Diagnostik und Life Sciences
Das Methodenspektrum der NGS erstreckt sich weit über die reine Genomkartierung hinaus. In der medizinischen Analytik bildet sie die Basis für die molekulare Onkologie, die Diagnostik seltener Erbkrankheiten, die Nicht-Invasive Pränataldiagnostik (NIPD) sowie die Infektionsepidemiologie. Während der COVID-19-Pandemie war die hochparallele Sequenzierung essenziell für das genomische Surveillance-Monitoring neuer Virusvarianten.
Darüber hinaus hat die Technologie die funktionelle Genomik, die Epigenetik (z. B. ChIP-seq, Methyl-Seq), die Einzelzell-Analyse (Single-Cell RNA-Seq) sowie die Agrar- und Umweltmetagenomik maßgeblich transformiert. Die Reduktion der Kosten pro Basenpaar ermöglicht heute breite Multi-Omics-Ansätze in Forschung und klinischer Analytik.