美DNA測試者破2600萬 門檻降 在家抽細胞樣本普及
原文刊於信報財經新聞專欄「StartupBeat創科鬥室」

隨着加入數據庫的人愈多,客戶愈方便尋找親屬或追溯血緣,對藥物研究更相得益彰。(Freepik 網上圖片)
遺傳基因(DNA)測試,近年門檻大幅下降,《麻省理工科技評論》指出,至今年1月累計有2600萬美國人把自己的DNA加到商業血統數據庫中。若發展步伐持續不變,預料當地最快於24個月內,可保存逾1億人的基因組數據。
消費者愈來愈關心健康,在電視及網上營銷推動下,不少人會在商店購買DNA測試套裝,成本更低至59美元(約460.2港元),即可自行在家中抽取細胞樣本,例如唾液或口腔組織,再寄回廠方用晶片分析,以拆解箇中的基因密碼,例如患癌等健康風險。
兩企財雄勢大壟斷市場
報道又指出,現時美國兩大市場領導者,分別為猶他州的Ancestry及加州的23andMe,兩者瓜分當地逾八成市場,擁有世上最大的人類DNA數據庫,足以追蹤幾乎所有美國人的關係,例如是否有特殊血統,包括那些從未購買測試的人。
這兩間私營公司規模龐大,擁有雄厚的財務及法律實力,意味對手很難與之競爭,例如Ancestry為大數據工程師、電腦生物學家等,開設了70個工作崗位。隨着加入數據庫的人愈多,客戶愈方便尋找親屬或追溯血緣,對藥物研究更相得益彰。
除了血統見解外,23andMe是美國唯一可以提供遺傳疾病檢驗報告的公司,去年它獲得美國食品和藥物管理局(FDA)批准,為消費者測試兩種乳腺癌基因,最近更可評估患上前列腺癌的機會。
數據去向難控漠視私隱
本港方面,亦有生物科技初創Prenetics,提供千餘元的DNA測試方案,分析8種常見癌症的健康風險,包括乳癌、胃癌、胰臟癌、前列腺癌、卵巢癌、大腸癌、黑色素瘤及子宮癌,讓消費者得以提高警覺,及早預防某些遺傳疾病。
不過消費者的DNA紀錄,就像社交網絡的帖子,或者位置數據一樣,一旦交出便無法控制去向,甚至被應用在刑事調查上。例如一間美國小型科企Family Tree DNA,本月初允許聯邦調查局(FBI),上傳犯罪現場取得的DNA樣本,跟公司200萬客戶的數據作比較,被轟漠視用戶的私隱。

只要在商店花數百元買測試套裝,再抽取唾液或口腔組織,然後把樣本寄回廠方,便可快速完成遺傳基因測試。(Freepik網上圖片)

延伸閱讀:
DNA測試防癌於未然
支持EJ Tech
如欲投稿、報料,發布新聞稿或採訪通知,按這裏聯絡我們。
Related Posts
Latest News
-
HKT.AI代勞教功課 親子學習更輕鬆(林國誠)
每晚9點鐘,香港無數家庭的飯桌瞬間變成「戰場」。阿仔攤開數學功課咬筆頭,家長一邊回覆公司WhatsApp,一邊忍不住扯火:「講咗3次點解仲係錯?」
- Posted November 6, 2026
- 0
-
OpenAI|Images 2.6可生成GIF動畫
美國人工智能(AI)科企OpenAI推出圖像生成工具Images 2.6,即日起在全球ChatGPT與Codex同步上線,涵蓋網頁版、桌面版、手機版及所有訂閱方案。
- Posted November 6, 2026
- 0
-
AI起底詐騙|AI靠社媒起底 「客製」詐騙郵件
美國得州大學阿靈頓分校日前一項研究指出,生成式人工智能(GenAI)能透過用戶在社交媒體公開的照片、文字和互動紀錄等內容取得線索,並且利用這些資訊,快速製作看似掌握收件人近況的個人化釣魚郵件,繼而誘騙對方點擊惡意連結。
- Posted November 6, 2026
- 0
-
控制AI成本|蘋果削工程部AI預算逾三成
蘋果公司(Apple)據報在10月份削減預算,下調工程團隊每人的人工智能(AI)每日支出上限,從300美元降至200美元(約1560港元),即減少約三分之一。
- Posted November 6, 2026
- 0
-
科企人事變動|Claude Code一姐過檔OpenAI
熱門人工智能(AI)應用程式Claude Code負責人Catherine Wu於社交平台X宣布,上周五(10月30日)已正式離開Anthropic。
- Posted November 6, 2026
- 0
-
AI研究壽命短|AI頻迭代 44%研究結果逾一年失效 史丹福檢視50項發現 缺陷多已改善
大型語言模型(LLM)更迭快速,每隔數月都有新版本問世,模型能力以月為單位躍進。美國史丹福大學研究人員近日重新檢視20個模型,當中關於LLM的50項被廣泛引用的研究結果,涵蓋諂媚、越獄、長上下文、文化偏見、推理、判斷等範疇。
- Posted November 6, 2026
- 0
-
當 AI 能寫出滿分答案,教育該考什麼?(李沛陞)
一位中學生在深夜打開生成式 AI,輸入題目,十秒後得到一篇結構完整、論據清晰的文章。若只以「最終作品」評分,這篇作業可能拿高分;但真正值得追問的是:他懂不懂為什麼這樣寫?他能否辨別 AI 的錯誤、補足其盲點,並為自己的判斷負責?
- Posted November 5, 2026
- 0




















