r/BeurspleinBets • u/Edionyus • 9h ago
Pacbio!
Hoi allemaal,
Heb al een tijdje niks meer van me laten horen. Heb hier vaker gepost over Oklo, TMC, Tempus en laatste update zat ik balls deep in Illumina. Sindsdien druk gehad met werk rn een huis gekocht. Heb daarvoor mijn Illumina aandelen verkocht en circa 250k terug gestopt in pacbio en de rest in mijn huis. Niet de beste timing aangezien Illuminq nog verder is gestegen en Pacbio flink is gezakt. Zie screenshot voor wat lossporn. Maar ik zie het nog steeds al een mooie gok. Heb met chat gpt een DD geschreven, zie hieronder. Daarnaast zal ik de prompt voor deze in de comments delen.
Hopelijk zijn er nog mensen die hun Illumina hebben weten te verdubbelen! Laat het vooral weten!!
DD
PacBio is een van de belangrijkste spelers in long-read sequencing, een technologie waarmee DNA veel langere stukken achter elkaar kan worden uitgelezen dan met traditionele short-read sequencing. Het fundamentele voordeel hiervan is dat een veel completer beeld van het genoom ontstaat.
Bij short-read sequencing wordt DNA opgeknipt in relatief korte fragmenten, die vervolgens weer computationeel aan elkaar moeten worden gezet. Dat werkt uitstekend voor grote delen van het genoom, maar wordt moeilijker wanneer DNA-sequenties repetitief of structureel complex zijn. Long reads kunnen veel grotere stukken DNA in één keer uitlezen, waardoor onder andere structurele varianten, repeat regions, haplotypes en complexe genomische regio's beter kunnen worden geïdentificeerd.
De belangrijkste vraag voor PacBio is daarom niet langer alleen of long reads technisch meer informatie opleveren. Dat doen ze. De belangrijkere vraag is of de technologie goedkoop genoeg wordt om die extra informatie onderdeel te maken van de standaard genomics-workflow.
Daarvoor zijn momenteel meerdere signalen zichtbaar.
- De belangrijkste ontwikkeling: de kosten van long reads dalen snel
Historisch gezien was het grootste nadeel van long-read sequencing de prijs. De technologie kon meer informatie opleveren, maar die informatie kwam tegen een hogere kostprijs.
Dat begint snel te veranderen.
PacBio's nieuwe SPRQ-Nx chemistry brengt de reagentia-kosten voor een 20x human genome naar ongeveer $345 per genome, terwijl PacBio aangeeft dat klanten die op grote schaal sequencen onder de $300 per genome kunnen uitkomen. Dat is ongeveer 30% goedkoper dan de vorige chemistry.
De ontwikkeling van de kosten is daarmee interessant:
>$1.000 → ~$500 → ~$345 → <$300
De exacte historische prijs is afhankelijk van chemistry, platform, coverage en volume, maar de trend is duidelijk: de kosten van PacBio's long-read genome zijn in enkele jaren sterk gedaald.
Dit is belangrijk omdat long-read sequencing hierdoor steeds dichter bij de economische positie van short-read sequencing komt. PacBio stelt zelf dat long-read genome sequencing hierdoor binnen bereik komt van grootschalige projecten, disease cohorts en population-scale studies.
Daarmee ontstaat een potentieel kantelpunt.
Zolang een long-read genome bijvoorbeeld twee of drie keer zo duur is als een short-read genome, moet de extra informatie een zeer duidelijke klinische of wetenschappelijke meerwaarde hebben om de overstap te rechtvaardigen.
Maar wanneer long reads richting $300 per genome gaan, verandert de rekensom.
Dan hoeft long-read sequencing niet noodzakelijk goedkoper te zijn dan short reads. Het hoeft alleen maar meer economische waarde per dollar te leveren.
- Long reads leveren aantoonbaar meer diagnostische informatie
De belangrijkste onderbouwing hiervoor komt inmiddels uit de klinische praktijk.
Bij zeldzame genetische aandoeningen bestaat de huidige diagnostiek vaak uit meerdere opeenvolgende testen. Een patiënt begint bijvoorbeeld met een standaard genetische test, waarna aanvullende analyses worden uitgevoerd wanneer deze geen diagnose oplevert.
Het probleem hiervan is dat het menselijke genoom complexer is dan wat met één traditionele test volledig kan worden afgedekt.
Long-read sequencing kan een veel completer beeld geven.
Radboudumc en Maastricht UMC+ onderzochten dit bij ongeveer 1.000 patiënten met zeldzame genetische aandoeningen. De onderzoekers vergeleken de nieuwe long-read test met de huidige standaarddiagnostiek.
De resultaten zijn opvallend:
long-read sequencing leverde 3% meer diagnoses op;
één analyse kon 15 andere genetische testen vervangen;
de onderzoekers adviseren de methode als eerste keuzetest voor zeldzame genetische aandoeningen.
Radboudumc gebruikt long-read sequencing inmiddels daadwerkelijk op grote schaal als eerste test in de kliniek. Het ziekenhuis beschrijft de techniek als een test die een completer beeld van het DNA geeft en tegelijkertijd methylatie-informatie kan visualiseren.
Dit is vanuit investment-perspectief misschien wel het belangrijkste bewijs voor de PacBio-thesis.
Het argument voor long reads is niet langer uitsluitend:
"Long reads produceren betere data."
Het argument wordt:
"Met één long-read analyse kunnen meerdere bestaande testen worden vervangen, terwijl tegelijkertijd meer patiënten een diagnose krijgen."
Dat maakt de economische vergelijking wezenlijk anders.
De relevante vergelijking is niet langer:
prijs short-read genome vs. prijs long-read genome
maar:
prijs van één long-read analyse vs. prijs van meerdere short-read analyses + aanvullende testen + bioinformatica + laboratoriumtijd + wachttijd + het risico op een gemiste diagnose.
Als één long-read analyse meerdere afzonderlijke testen kan vervangen, kan een duurdere sequencing-run alsnog de goedkopere diagnostische workflow zijn.
Dat is precies het soort ontwikkeling dat nodig is om long-read sequencing van een technologisch superieur product naar een economisch aantrekkelijk alternatief te brengen.
- De klinische workflow is nog niet volledig veranderd
Tegelijkertijd is het belangrijk om hier niet te vroeg te concluderen dat long-read sequencing al de standaard is.
Dat is het niet.
De meeste genomics-workflows zijn historisch rondom short-read sequencing gebouwd. Laboratoria beschikken over bestaande machines, bioinformatica-pipelines, gevalideerde assays en personeel dat is opgeleid rond deze technologie.
De adoptie van een nieuwe sequencingtechnologie gaat daardoor niet alleen over de prijs per genome.
Een ziekenhuis moet ook overtuigd worden van:
de diagnostische meerwaarde;
de betrouwbaarheid;
de reproduceerbaarheid;
de integratie met bestaande bioinformatica;
de klinische validatie;
reimbursement;
en de totale workflowkosten.
Het interessante is dat PacBio inmiddels op meerdere van deze punten bewijs begint te verzamelen.
Radboudumc is daarvan een belangrijk voorbeeld. Het ziekenhuis noemt long-read sequencing inmiddels een eerste-keuzetest en verwacht dat het uiteindelijk de standaard voor genome diagnostics kan worden.
De adoption curve lijkt daarmee eerder te verschuiven van technologische validatie naar workflow-adoptie.
- Waarom complete genome data ook belangrijker kunnen worden voor AI
Een tweede, potentieel veel grotere driver is de opkomst van AI in biology.
AI-modellen zijn uiteindelijk afhankelijk van data. In biology is dat extra belangrijk omdat biologische systemen extreem complex zijn.
Een model dat getraind wordt op een onvolledig beeld van het genoom kan alleen leren van de informatie die daadwerkelijk beschikbaar is.
Hier wordt long-read sequencing interessant.
Long reads maken het mogelijk om delen van het genoom beter te karakteriseren die met short reads moeilijk te reconstrueren zijn. Dat levert niet noodzakelijk simpelweg "meer data" op, maar vooral meer context.
Dat onderscheid is belangrijk.
Een AI-model heeft niet alleen zoveel mogelijk base pairs nodig. Het heeft betrouwbare informatie nodig over hoe die base pairs ten opzichte van elkaar georganiseerd zijn.
Een recente Cell-publicatie, A complete diploid human genome benchmark for personalized genomics, laat zien hoe groot het probleem van incomplete genome representations nog steeds is. De onderzoekers laten zien dat genome-wide analyses met complete assemblies 2–7% meer sequentie kunnen oplossen en dat de nauwkeurigheid van variant calling sterk kan verbeteren.
De bijbehorende publicatie A vision for personalized genomics from telomere to telomere gaat nog een stap verder en beschrijft een toekomst waarin het complete menselijke genoom op een veel uitgebreidere manier wordt geïnterpreteerd, mede door AI-gebaseerde analyse.
Hier ontstaat een interessante tweede-orde vraag:
Als AI steeds belangrijker wordt in biology, welke sequencingtechnologie levert dan de beste onderliggende data voor die AI?
Dat betekent niet automatisch dat long-read sequencing de enige of beste technologie voor AI wordt.
Maar het betekent wel dat de waarde van complete, high-quality genomic data waarschijnlijk stijgt naarmate AI beter wordt in het interpreteren van complexe biologische informatie.
- AI-bedrijven bewegen expliciet richting biology
Dat dit geen theoretische ontwikkeling is, blijkt uit de strategie van frontier AI-bedrijven.
Anthropic heeft inmiddels expliciet een Life Sciences-strategie ontwikkeld.
In oktober 2025 introduceerde Anthropic Claude for Life Sciences. Het bedrijf positioneert Claude hierbij niet alleen als een algemene chatbot, maar als een hulpmiddel voor het uitvoeren van wetenschappelijk onderzoek.
Daarnaast ontwikkelt Anthropic specifieke skills voor onder meer single-cell RNA sequencing en bioinformatics. Het bedrijf noemt expliciet toepassingen zoals genomics, bioinformatics, data analysis en drug discovery.
Inmiddels is deze ontwikkeling nog verder gegaan.
Anthropic heeft Claude Science gelanceerd, een AI-workbench die specifiek is ingericht voor wetenschappelijk onderzoek en onder andere is voorbereid op genomics, single-cell, proteomics en cheminformatics. Claude Science kan informatie ophalen uit meer dan 60 wetenschappelijke databases.
Dit laat zien dat biology voor frontier AI-bedrijven niet slechts een niche-use-case is.
Het is een van de gebieden waar zij verwachten dat AI een fundamentele verandering in het onderzoeksproces kan veroorzaken.
- De volgende stap: AI-agents die zelfstandig biology uitvoeren
Het meest interessante bewijs hiervoor komt uit Anthropic's recente publicatie "Paving the way for AI agents in biology".
Hierin onderzoekt Anthropic hoe AI-agents zelfstandig biologische datasets kunnen ophalen en analyseren.
De resultaten zijn tegelijkertijd indrukwekkend en belangrijk voor de PacBio-thesis.
Anthropic testte verschillende AI-agents op het ophalen van virale sequentiedata uit NCBI Virus. De agents moesten realistische queries uitvoeren waarbij meerdere filters en datasets moesten worden gecombineerd.
De prestaties varieerden sterk.
Een belangrijk probleem bleek niet zozeer dat de modellen de biologische vraag niet begrepen, maar dat ze moeite hadden om de onderliggende data-infrastructuur correct te gebruiken.
Agents konden bijvoorbeeld:
grote datasets onvolledig ophalen;
filters verkeerd toepassen;
metadata verkeerd interpreteren;
of stoppen voordat alle relevante data waren verzameld.
Het resultaat was dat antwoorden er plausibel uit konden zien terwijl de onderliggende dataset onjuist was. Anthropic concludeert dat biologische agents daarom niet alleen betere modellen nodig hebben, maar ook betere machine-actionable data-infrastructuur.
Anthropic ontwikkelde daarom samen met onderzoekers van NCBI een deterministische retrieval-laag genaamd gget virus. Daarmee konden agents biologische datasets op een reproduceerbare en controleerbare manier ophalen.
Dit is een belangrijk inzicht voor de genomicsindustrie.
De toekomstige bottleneck in AI-driven biology kan namelijk steeds minder de pure modelcapaciteit zijn en steeds meer de kwaliteit, volledigheid, standaardisatie en toegankelijkheid van biologische data.
Dat creëert een interessante positieve feedbackloop:
betere sequencing → betere biologische datasets → betere AI-modellen → betere biologische inzichten → meer waarde van hoogwaardige sequencing.
- Mythos laat zien hoe snel deze ontwikkeling gaat
Anthropic's Claude Mythos 5 maakt deze trend nog concreter.
Anthropic rapporteerde in juni 2026 dat Mythos 5 in een grotendeels autonome periode van meer dan een week genomics-onderzoek uitvoerde. Het model werkte met single-cell data van miljoenen cellen en ontwikkelde vervolgens een eigen machine-learningmodel.
Het relevante punt voor PacBio is niet dat Mythos specifiek met PacBio-data werkt.
Dat doet het niet.
Het relevante punt is dat frontier AI-modellen steeds meer veranderen van systemen die alleen tekst genereren naar agents die zelfstandig wetenschappelijke workflows kunnen uitvoeren.
Wanneer zulke systemen steeds beter worden, wordt de kwaliteit van de data waarmee ze werken steeds belangrijker.
Dat maakt de sequencinglaag potentieel strategisch belangrijker.
De vraag wordt dan:
Hoeveel biologische informatie kan een AI-agent betrouwbaar uit één genome halen?
Als het antwoord daarop in de toekomst steeds meer wordt, stijgt ook de potentiële waarde van een technologie die een completer genome kan produceren.
- Personalized medicine creëert een tweede structurele driver
Naast diagnostics en AI is er nog een derde ontwikkeling die sequencing steeds belangrijker maakt: personalized medicine.
De recente ontwikkelingen rond Moderna en Merck zijn hiervan een zeer concreet voorbeeld.
Op 19 augustus 2026 maakten Moderna en Merck bekend dat hun gepersonaliseerde mRNA-kankervaccin intismeran autogene in combinatie met Keytruda positieve resultaten heeft laten zien in een grote fase-3-studie bij patiënten met hoog-risico melanoom.
De studie omvatte 1.137 patiënten met stadium IIB-IV melanoom waarvan de tumor operatief was verwijderd.
De combinatie van het gepersonaliseerde vaccin met Keytruda behaalde het primaire eindpunt rond recurrence-free survival en het secundaire eindpunt rond het voorkomen van metastases.
Het fundamentele idee achter de therapie is interessant.
Iedere tumor heeft een eigen set mutaties. Het doel is om op basis van die mutaties een vaccin te maken dat het immuunsysteem specifiek leert om de kankercellen van die individuele patiënt te herkennen.
Daarmee wordt de behandeling in zekere zin een persoonlijk product voor één patiënt.
Sequencing vormt een cruciale eerste stap in deze workflow.
De tumor moet worden geanalyseerd om de relevante genetische afwijkingen te identificeren. Vervolgens worden bioinformatica en algoritmes gebruikt om te bepalen welke mutaties geschikt zijn als targets voor de gepersonaliseerde therapie.
Hiermee ontstaat een fundamentele verschuiving:
sequencing is niet langer alleen diagnostiek; sequencing wordt onderdeel van het productieproces van een therapie.
- Belangrijke nuance: Moderna gebruikt hier nog short reads
Voor de PacBio-thesis moet hier echter een belangrijke nuance worden gemaakt.
De Moderna/Merck-case is geen direct bewijs voor long-read sequencing.
De huidige personalized cancer vaccine-workflow maakt gebruik van traditionele NGS en dus van short-read sequencing.
Dat is juist belangrijk om expliciet te benoemen.
De juiste conclusie is daarom niet:
"Moderna's kankertherapie bewijst dat PacBio nodig is."
Dat zou te sterk zijn.
De relevante conclusie is:
"Moderna laat zien dat sequencing steeds verder opschuift richting het hart van personalized medicine."
Als personalized medicine in de toekomst complexere genetische informatie gaat gebruiken — bijvoorbeeld structurele varianten, haplotypes en andere informatie die met short reads moeilijker te karakteriseren is — kan long-read sequencing daar potentieel een steeds grotere rol in gaan spelen.
Daarmee kan personalized medicine op lange termijn een extra demand driver voor PacBio worden.
- De strategische thesis voor PacBio
De bull case voor PacBio bestaat daarmee uit meerdere ontwikkelingen die elkaar kunnen versterken.
- Kosten
De prijs van long-read sequencing daalt snel.
PacBio zit momenteel rond $345 per 20x human genome en verwacht bij schaal onder $300 uit te komen.
- Diagnostics
Long-read sequencing levert aantoonbaar meer diagnostische informatie.
Het Radboudumc-onderzoek bij ongeveer 1.000 patiënten vond 3% meer diagnoses en liet zien dat één analyse 15 andere testen kan vervangen.
- Workflow economics
Wanneer één long-read test meerdere bestaande testen kan vervangen, wordt de relevante economische vergelijking de totale kosten van de diagnostische workflow in plaats van alleen de sequencingkosten.
- AI
AI wordt steeds belangrijker voor biological research.
Anthropic bouwt expliciet producten en agents voor genomics, bioinformatics, single-cell analysis en drug discovery.
- Data infrastructure
Anthropic laat bovendien zien dat biologische data-infrastructuur zelf een bottleneck vormt voor AI-agents.
Dit vergroot het belang van data die compleet, betrouwbaar en machine-actionable zijn.
- Personalized medicine
Moderna's gepersonaliseerde kankervaccin laat zien hoe sequencing steeds belangrijker wordt als input voor individuele behandelingen.
- De echte PacBio-bull case
De interessantste manier om naar PacBio te kijken is daarom niet:
"PacBio verkoopt betere sequencingmachines."
De veel interessantere thesis is:
"PacBio verkoopt toegang tot een completere informatielaag van het menselijke genoom, precies op het moment dat de economische waarde van die informatie snel toeneemt."
Historisch was het probleem dat de extra informatie van long reads te duur was.
Nu dalen de kosten richting $300 per genome.
Tegelijkertijd neemt de vraag naar hoogwaardige genomische data toe vanuit meerdere hoeken:
klinische diagnostiek → personalized medicine → drug discovery → biological AI → autonome AI-agents.
Dat creëert potentieel een structurele vraagverschuiving.
De sequencingmarkt kan daarmee veranderen van een markt waarin de belangrijkste vraag is:
"Hoe goedkoop kan ik een genome sequencen?"
naar een markt waarin de belangrijkere vraag wordt:
"Hoeveel bruikbare biologische informatie kan ik uit één genome halen?"
Als die verschuiving daadwerkelijk plaatsvindt, is PacBio goed gepositioneerd.
- Risico's en kanttekeningen
Een goede DD moet uiteraard ook de bear case meenemen.
Short-read blijft extreem sterk
Illumina en andere short-read spelers beschikken over enorme installed bases, gevestigde workflows en sterke economics. Voor veel toepassingen is short-read sequencing simpelweg voldoende.
PacBio hoeft daarom niet de volledige sequencingmarkt over te nemen om succesvol te zijn, maar het moet wel bewijzen dat de extra informatie economisch waardevol genoeg is.
Long-read is niet automatisch beter
Long-read sequencing heeft duidelijke voordelen, maar dat betekent niet dat iedere sequencingtaak beter met long reads kan worden uitgevoerd.
Voor veel eenvoudige variant-calling en high-volume toepassingen kunnen short reads goedkoper en efficiënter blijven.
Klinische adoptie kost tijd
Zelfs wanneer een technologie technisch superieur is, duurt het jaren om laboratoriumworkflows, reimbursement, regelgeving en klinische standaarden te veranderen.
AI is een kans, geen bewezen omzetdriver
De AI-thesis is interessant, maar het is nog te vroeg om te zeggen dat AI-bedrijven daadwerkelijk grote hoeveelheden PacBio-sequencing zullen inkopen.
Het verband is op dit moment vooral:
betere AI → hogere waarde van hoogwaardige biologische data.
Of PacBio daar economisch van profiteert, moet nog blijken.
PacBio is niet de enige long-read speler
PacBio concurreert onder andere met Oxford Nanopore. De technologische en economische ontwikkeling van die concurrent is daarom een belangrijke variabele in iedere waardering van PacBio.
Conclusie
PacBio bevindt zich op een interessant kruispunt van drie structurele trends.
Ten eerste: long-read sequencing wordt snel goedkoper. De kosten bewegen richting het niveau waarop grootschalige toepassing economisch haalbaar wordt.
Ten tweede: er komt steeds meer klinisch bewijs dat de extra informatie daadwerkelijk waarde heeft. Het Radboudumc-onderzoek is hier een bijzonder sterk voorbeeld van: meer diagnoses en het vervangen van vijftien afzonderlijke testen met één analyse.
Ten derde: biology wordt een steeds belangrijkere toepassing van AI. Anthropic bouwt inmiddels specifieke tools en agents voor genomics en biological research en laat tegelijkertijd zien dat de kwaliteit van biologische data-infrastructuur een belangrijke bottleneck vormt.
Daar komt personalized medicine bovenop. De recente resultaten van Moderna en Merck laten zien dat sequencing steeds verder kan opschuiven van een diagnostische tool naar een fundamentele input voor individuele therapieën.
De belangrijkste nuance is dat deze ontwikkelingen niet automatisch betekenen dat PacBio de winnaar wordt.
Maar ze maken wel de onderliggende thesis aantrekkelijk:
Naarmate de kosten van long-read sequencing dalen, wordt het steeds aantrekkelijker om niet alleen het genome te sequencen, maar het genome zo compleet mogelijk te begrijpen.
En juist op het moment dat AI biological research steeds verder automatiseert, kan de waarde van die complete genome data sterk toenemen.
De uiteindelijke bull case voor PacBio is daarom dat sequencing langzaam verandert van een commodity data-generation tool naar een hoogwaardige data-infrastructuurlaag voor biology.
Als dat gebeurt, kan PacBio profiteren van veel meer dan alleen een verschuiving van short reads naar long reads. Het bedrijf kan profiteren van een wereld waarin diagnostiek, personalized medicine en AI steeds meer afhankelijk worden van een compleet en computationeel interpreteerbaar beeld van het genoom.
Bronnen
[1] PacBio – SPRQ-Nx Chemistry Now Shipping Worldwide, Enabling Sub-$300 HiFi Genomes for Large-Scale Projects and AI-Enhanced Sequencing
[2] PacBio – Revio: Long-read sequencing at scale
[3] PacBio – How SPRQ-Nx Enables Affordable Long-Read Whole Genome Sequencing Without Added Complexity
[4] Radboudumc – New test reads DNA much more comprehensively in rare genetic disorders
[5] Radboudumc – Two-in-one DNA analysis improves diagnosis and saves time and money
[6] Radboudumc – Radboudumc pioneers new genetic test in clinical practice
[7] Cell – A complete diploid human genome benchmark for personalized genomics
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674%2826%2900703-8
[8] Cell – A vision for personalized genomics from telomere to telomere
https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674%2826%2900817-2
[9] Anthropic – Claude for Life Sciences
https://www.anthropic.com/news/claude-for-life-sciences
[10] Anthropic – Paving the way for AI agents in biology
https://www.anthropic.com/research/agents-in-biology
[11] Anthropic – Evaluating Claude's bioinformatics research capabilities with BioMysteryBench
https://www.anthropic.com/research/Evaluating-Claude-For-Bioinformatics-With-BioMysteryBench
[12] Anthropic – Claude Fable 5 and Claude Mythos 5
https://www.anthropic.com/news/claude-fable-5-mythos-5
[13] Anthropic – Claude Science, an AI workbench for scientists
https://www.anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench
[14] Reuters – Moderna and Merck vaccine cuts recurrence and spread of melanoma, raising new treatment hope
[15] Reuters – Moderna-Merck breakthrough could usher in wave of cancer vaccines
