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三種技術(shù)趨勢將極大推動計算生物學(xué)的發(fā)展

mK5P_AItists ? 來源:lp ? 2019-03-27 11:10 ? 次閱讀

人類科技的進步一直離不開兩個方向的并行:一是不斷擴大對外部世界的探索,例如新元素與新材料的發(fā)現(xiàn)、月球與火星探險、極地氣候變化研究;一個是不斷深化對我們自身身體與生命的認(rèn)識,例如手術(shù)技術(shù)開發(fā)、DNA測序、人工智能輔助醫(yī)療。

在認(rèn)識自身身體與生命層面,計算生物學(xué)正在發(fā)揮日益重要的作用,即使這個學(xué)科及其衍生出的產(chǎn)業(yè)為大多數(shù)人所不了解。

簡而言之,計算生物學(xué)是運用計算機的思維解決生物問題,用計算機的語言和數(shù)學(xué)的邏輯構(gòu)建和描述并模擬出生物世界,從而為生物、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、制造等行業(yè)提供強大的底層工具。

近期,美國風(fēng)險投資機構(gòu)NFX的管理合伙人James Currier撰文,認(rèn)為計算生物學(xué)將掀起下一次工業(yè)革命,并對該領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀與投資機會進行了簡要分析。

計算生物學(xué)領(lǐng)域的投資現(xiàn)狀如何?該領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)公司有著怎樣的運營模式?誰將在未來引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展?如何正確認(rèn)識該領(lǐng)域的機會和風(fēng)險……?James Currier結(jié)合其在NFX的研究與投資經(jīng)驗,做了一定解讀。

作者認(rèn)為,生物學(xué)創(chuàng)新越來越受到軟件和數(shù)據(jù)的驅(qū)動,而背后有三個重要的技術(shù)驅(qū)動力:DNA測序與合成;人工智能、機器視覺機器學(xué)習(xí);自動化(實驗室中的生物數(shù)據(jù)采集和操作)。

從上述三種技術(shù)的進步,都可以看到摩爾定律所起的作用,例如成本的下降和速度的提升。

摩爾定律帶來了軟件和互聯(lián)網(wǎng)的熱潮,而上述三種技術(shù)趨勢將極大推動計算生物學(xué)的發(fā)展。

目前,該領(lǐng)域集合了一批新的,具有高度影響力的公司。這些公司融合了兩個學(xué)科的獨特見解,并推動新的學(xué)科和初創(chuàng)公司的創(chuàng)建。這種新的方法正在改變科學(xué)發(fā)現(xiàn)的方式,并將促進生命科學(xué)領(lǐng)域無數(shù)重要的突破。

計算生物學(xué)如此重要,因為它涉及的是生命本身:人類的DNA,我們吃的食物,傳染性疾病,物種的進化等等。

“生物學(xué)是唯一可以直接解決世界面臨的基本問題的技術(shù),如行星和人類的健康,”IndieBio的執(zhí)行董事兼創(chuàng)始人,以及SOSV的合伙人Arvind Gupta對此進行了評述?!斑@些都是世界范圍的問題,需要在未來20年內(nèi)尋找到技術(shù)解決方案,以及那些能夠創(chuàng)造出數(shù)萬億美元價值的技術(shù)解決方案”。

與制造供我們使用的工具(如汽車或軟件)不同的是,我們現(xiàn)在正開始制造生命本身。

作為基因編輯(CRISPR)的聯(lián)合發(fā)明人,以及Mammoth Biosciences(NFX對該公司進行了投資)的聯(lián)合創(chuàng)始人,Jennifer Doudna表示:“科學(xué)家們花了幾個世紀(jì)的時間仔細(xì)研究生物是如何運作的。我們現(xiàn)在已經(jīng)進入了生物學(xué)的新時代。在這個時代,我們將可能超越觀察,重寫生物的底層代碼,創(chuàng)造無數(shù)的機會去改善我們生活的世界,從診斷和治療人類疾病到恢復(fù)我們周圍的環(huán)境?!?/p>

在過去三年里,計算生物學(xué)已經(jīng)觸及了每個行業(yè)。目前,至少有90家價值超過200億美元的公司正在關(guān)注計算生物學(xué)領(lǐng)域:農(nóng)業(yè)、工業(yè)、制藥、能源公司,加上所有大型科技公司,如亞馬遜AWS,谷歌和微軟(微軟正在開發(fā)一種基于DNA的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng),希望能夠取代傳統(tǒng)的存儲介質(zhì))。

所有這些行業(yè)都在深入研究計算生物學(xué),試圖了解它將對本行業(yè)帶來怎樣的影響。

如果設(shè)計得當(dāng),計算生物學(xué)公司可以通過多種方式從網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)中受益。

NFX認(rèn)為,最成功的計算生物學(xué)公司將是那些能夠利用“雙邊平臺網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)(two-sided platform network effect)”的生物平臺公司。

這種公司的運營機制如下:一家公司建立一個平臺,它結(jié)合了a)生物IP,b)軟件和c)中央數(shù)據(jù)庫。該平臺允許公司快速構(gòu)建產(chǎn)品,但它也可以與其他機構(gòu)合作,讓這些機構(gòu)可以使用該平臺更快、更便宜地構(gòu)建自己的產(chǎn)品。

與沒有平臺相比,通過向其他機構(gòu)開放該平臺并讓他們更有效地推動其業(yè)務(wù),可以在短時間內(nèi)承擔(dān)更多的資源和能源投入。

此外,所有實驗生成的所有數(shù)據(jù)都會流回平臺。使用該平臺的合作伙伴越多,平臺就越適合每個合作者。這使得生物平臺比任何非平臺競爭者更快地前進。

包括Zymergen,Gingko Bioworks和Mammoth Biosciences在內(nèi),許多公司正在采用這種平臺方法。

NFX同樣關(guān)注數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)(Data Network Effects)在計算生物學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用價值。

數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)的原理是:隨著數(shù)據(jù)的增加,公司能夠1)改進其核心產(chǎn)品功能,2)降低成本,3)加快產(chǎn)品上市速度。所有這些都使他們比競爭對手更具優(yōu)勢,這反過來又可以獲得更多數(shù)據(jù),從而擴大競爭優(yōu)勢。

要實現(xiàn)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng),重要的一點是:數(shù)據(jù)需要定期或?qū)崟r更新。例如,Mammoth Biosciences正在開發(fā)一套可以在現(xiàn)場使用的生物傳感工具。

通過該工具,人們可以在全國范圍收集數(shù)據(jù),例如流感趨勢數(shù)據(jù),將這些數(shù)據(jù)添加到他們的智能手機中,并將該信息發(fā)送回公司。當(dāng)人們越多地把數(shù)據(jù)添加到實時數(shù)據(jù)庫中,它對所有用戶來說就越有價值。

隨著技術(shù)的進步和實際應(yīng)用的增長,以及更多資本的涌入,計算生物學(xué)正在成為一個快速成長的投資領(lǐng)域,并且已經(jīng)出現(xiàn)Illumina,Intellia,Stemcentrx和Twist這樣的獨角獸公司。

與此同時,計算生物學(xué)的整體投資生態(tài)正在走向成熟。在該領(lǐng)域,除了傳統(tǒng)的投資機構(gòu),例如NEA,Venrock,Deerfield和OrbiMed之外,更多的頂級軟件公司也開始加入到淘金潮中。

這些新的“金主”將會為該領(lǐng)域帶來計算經(jīng)驗以及對速度的偏好,并增強整個領(lǐng)域的資金生態(tài)系統(tǒng)。

此外,除了大型公司和軟件公司的加入,更多的生物技術(shù)專業(yè)加速器,例如IndieBio,Tech.bio,Age1,YCBio等機構(gòu)也已經(jīng)嶄露頭角。這些機構(gòu)將對計算生物學(xué)的早期創(chuàng)業(yè)投資帶來更多必要的支持。

總體而言,鑒于生物學(xué)投資的資本密集性,特別是與傳統(tǒng)軟件行業(yè)相比,強大的風(fēng)險資本生態(tài)系統(tǒng)對計算生物學(xué)創(chuàng)業(yè)公司的成功至關(guān)重要。從過去三年開始,這個生態(tài)系統(tǒng)現(xiàn)已就位。

值得注意的是:生物學(xué)不是軟件,生物學(xué)技術(shù)開發(fā)要比傳統(tǒng)的軟件開發(fā)困難得多,也比過去25年中催生了眾多大型公司的軟件復(fù)雜得多。

其次,計算生物學(xué)投資通常比軟件投資更為昂貴。在該領(lǐng)域,500萬美元的種子投資是正常的,2500萬美元的A輪投資也并不罕見。大多數(shù)成功的大型生物技術(shù)公司在退出之前都籌集了1億美元或2.5億美元的資金,而且與軟件公司相比可能回報更低。對于投資者和創(chuàng)始人來說,都必須對此有清醒的認(rèn)識。

NFX認(rèn)為未來三年計算生物學(xué)最有趣的機會將出現(xiàn)在三個領(lǐng)域:長壽科技,免疫治療,以及CRISPR的應(yīng)用。

此外,NFX認(rèn)為具有以下特征的公司將會更受歡迎:具有生物平臺的網(wǎng)絡(luò)效應(yīng);具有人工智能、機器學(xué)習(xí)和機器視覺的數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng);直接面向消費者或直接面向行業(yè),可以快速增長;簡化FDA的參與或沒有FDA的參與等。

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原文標(biāo)題:下一次工業(yè)革命:計算生物學(xué)與生物平臺

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