三种技术趋势将极大推动计算生物学的发展

人类科技的进步一直离不开两个方向的并行：一是不断扩大对外部世界的探索，例如新元素与新材料的发现、月球与火星探险、极地气候变化研究；一个是不断深化对我们自身身体与生命的认识，例如手术技术开发、DNA测序、人工智能辅助医疗。

在认识自身身体与生命层面，计算生物学正在发挥日益重要的作用，即使这个学科及其衍生出的产业为大多数人所不了解。

简而言之，计算生物学是运用计算机的思维解决生物问题，用计算机的语言和数学的逻辑构建和描述并模拟出生物世界，从而为生物、医疗、农业、制造等行业提供强大的底层工具。

近期，美国风险投资机构NFX的管理合伙人James Currier撰文，认为计算生物学将掀起下一次工业革命，并对该领域的发展现状与投资机会进行了简要分析。

计算生物学领域的投资现状如何？该领域的创业公司有着怎样的运营模式？谁将在未来引领行业发展？如何正确认识该领域的机会和风险……？James Currier结合其在NFX的研究与投资经验，做了一定解读。

作者认为，生物学创新越来越受到软件和数据的驱动，而背后有三个重要的技术驱动力：DNA测序与合成；人工智能、机器视觉与机器学习；自动化（实验室中的生物数据采集和操作）。

从上述三种技术的进步，都可以看到摩尔定律所起的作用，例如成本的下降和速度的提升。

摩尔定律带来了软件和互联网的热潮，而上述三种技术趋势将极大推动计算生物学的发展。

目前，该领域集合了一批新的，具有高度影响力的公司。这些公司融合了两个学科的独特见解，并推动新的学科和初创公司的创建。这种新的方法正在改变科学发现的方式，并将促进生命科学领域无数重要的突破。

计算生物学如此重要，因为它涉及的是生命本身：人类的DNA，我们吃的食物，传染性疾病，物种的进化等等。

“生物学是唯一可以直接解决世界面临的基本问题的技术，如行星和人类的健康，”IndieBio的执行董事兼创始人，以及SOSV的合伙人Arvind Gupta对此进行了评述。“这些都是世界范围的问题，需要在未来20年内寻找到技术解决方案，以及那些能够创造出数万亿美元价值的技术解决方案”。

与制造供我们使用的工具（如汽车或软件）不同的是，我们现在正开始制造生命本身。

作为基因编辑（CRISPR）的联合发明人，以及Mammoth Biosciences（NFX对该公司进行了投资）的联合创始人，Jennifer Doudna表示：“科学家们花了几个世纪的时间仔细研究生物是如何运作的。我们现在已经进入了生物学的新时代。在这个时代，我们将可能超越观察，重写生物的底层代码，创造无数的机会去改善我们生活的世界，从诊断和治疗人类疾病到恢复我们周围的环境。”

在过去三年里，计算生物学已经触及了每个行业。目前，至少有90家价值超过200亿美元的公司正在关注计算生物学领域：农业、工业、制药、能源公司，加上所有大型科技公司，如亚马逊AWS，谷歌和微软（微软正在开发一种基于DNA的数据存储系统，希望能够取代传统的存储介质）。

所有这些行业都在深入研究计算生物学，试图了解它将对本行业带来怎样的影响。

如果设计得当，计算生物学公司可以通过多种方式从网络效应中受益。

NFX认为，最成功的计算生物学公司将是那些能够利用“双边平台网络效应（two-sided platform network effect）”的生物平台公司。

这种公司的运营机制如下：一家公司建立一个平台，它结合了a）生物IP，b）软件和c）中央数据库。该平台允许公司快速构建产品，但它也可以与其他机构合作，让这些机构可以使用该平台更快、更便宜地构建自己的产品。

与没有平台相比，通过向其他机构开放该平台并让他们更有效地推动其业务，可以在短时间内承担更多的资源和能源投入。

此外，所有实验生成的所有数据都会流回平台。使用该平台的合作伙伴越多，平台就越适合每个合作者。这使得生物平台比任何非平台竞争者更快地前进。

包括Zymergen，Gingko Bioworks和Mammoth Biosciences在内，许多公司正在采用这种平台方法。

NFX同样关注数据网络效应（Data Network Effects）在计算生物学领域的应用价值。

数据网络效应的原理是：随着数据的增加，公司能够1）改进其核心产品功能，2）降低成本，3）加快产品上市速度。所有这些都使他们比竞争对手更具优势，这反过来又可以获得更多数据，从而扩大竞争优势。

要实现数据网络效应，重要的一点是：数据需要定期或实时更新。例如，Mammoth Biosciences正在开发一套可以在现场使用的生物传感工具。

通过该工具，人们可以在全国范围收集数据，例如流感趋势数据，将这些数据添加到他们的智能手机中，并将该信息发送回公司。当人们越多地把数据添加到实时数据库中，它对所有用户来说就越有价值。

随着技术的进步和实际应用的增长，以及更多资本的涌入，计算生物学正在成为一个快速成长的投资领域，并且已经出现Illumina，Intellia，Stemcentrx和Twist这样的独角兽公司。

与此同时，计算生物学的整体投资生态正在走向成熟。在该领域，除了传统的投资机构，例如NEA，Venrock，Deerfield和OrbiMed之外，更多的顶级软件公司也开始加入到淘金潮中。

这些新的“金主”将会为该领域带来计算经验以及对速度的偏好，并增强整个领域的资金生态系统。

此外，除了大型公司和软件公司的加入，更多的生物技术专业加速器，例如IndieBio，Tech.bio，Age1，YCBio等机构也已经崭露头角。这些机构将对计算生物学的早期创业投资带来更多必要的支持。

总体而言，鉴于生物学投资的资本密集性，特别是与传统软件行业相比，强大的风险资本生态系统对计算生物学创业公司的成功至关重要。从过去三年开始，这个生态系统现已就位。

值得注意的是：生物学不是软件，生物学技术开发要比传统的软件开发困难得多，也比过去25年中催生了众多大型公司的软件复杂得多。

其次，计算生物学投资通常比软件投资更为昂贵。在该领域，500万美元的种子投资是正常的，2500万美元的A轮投资也并不罕见。大多数成功的大型生物技术公司在退出之前都筹集了1亿美元或2.5亿美元的资金，而且与软件公司相比可能回报更低。对于投资者和创始人来说，都必须对此有清醒的认识。

NFX认为未来三年计算生物学最有趣的机会将出现在三个领域：长寿科技，免疫治疗，以及CRISPR的应用。

此外，NFX认为具有以下特征的公司将会更受欢迎：具有生物平台的网络效应；具有人工智能、机器学习和机器视觉的数据网络效应；直接面向消费者或直接面向行业，可以快速增长；简化FDA的参与或没有FDA的参与等。