2023生物計(jì)算行業(yè)投資前景及市場前瞻分析

• 方蔓桃 2023年1月5日 來源：百度 759 45
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不同于蛋白質(zhì)計(jì)算，RNA 計(jì)算與 DNA計(jì)算是利用生化反應(yīng)，更確切地講，是以核酸分子間的特異性雜交為機(jī)理的計(jì)算模型。由于RNA分子不僅在實(shí)驗(yàn)操作上沒DNA 分子容易，而且在分子結(jié)構(gòu)上也不如DNA 分子處理信息方便，故對(duì) RNA 計(jì)算的研究相對(duì)較少，蛋白質(zhì)計(jì)算與RNA計(jì)算D

生物計(jì)算行業(yè)前景如何?具體來說，就是根據(jù)不同類型的生物數(shù)據(jù)(比如濃度、序列、圖像等)來構(gòu)建算法和模型，從而理解生物系統(tǒng)本身(比如分子、細(xì)胞、組織和器官等)，并推進(jìn)相關(guān)研究及應(yīng)用的學(xué)科。

生物計(jì)算研究包括器件和系統(tǒng)兩個(gè)方面。利用有機(jī)(或生物)材料在分子尺度內(nèi)構(gòu)成的有序體系、提供通過分子層次上的物理化學(xué)過程信息檢測、處理、傳輸和存儲(chǔ)的基本單元。稱為分子器件。生物計(jì)算系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和計(jì)算原理不同于傳統(tǒng)的計(jì)算系統(tǒng)，它的結(jié)構(gòu)一般是并行分布式的。信息存儲(chǔ)往往是短時(shí)記憶和長時(shí)記憶的結(jié)合，是通過學(xué)習(xí)完成的。它的計(jì)算則表現(xiàn)為復(fù)雜的動(dòng)態(tài)過程，不僅存在精確的時(shí)間同步，甚至要求在分維時(shí)間尺度上才能描述。

不同于蛋白質(zhì)計(jì)算，RNA 計(jì)算與 DNA計(jì)算是利用生化反應(yīng)，更確切地講，是以核酸分子間的特異性雜交為機(jī)理的計(jì)算模型。由于RNA分子不僅在實(shí)驗(yàn)操作上沒DNA 分子容易，而且在分子結(jié)構(gòu)上也不如DNA 分子處理信息方便，故對(duì) RNA 計(jì)算的研究相對(duì)較少，蛋白質(zhì)計(jì)算與RNA計(jì)算少有進(jìn)展，但DNA計(jì)算發(fā)展很快1。

而從應(yīng)用劃分，目前主要落地領(lǐng)域包括序列分析、結(jié)構(gòu)和功能分析、生物分子動(dòng)力學(xué)、系統(tǒng)建模、進(jìn)化和群體基因組學(xué)、相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)……

以AlphaFold2為例，它是基于基因序列預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)，屬于結(jié)構(gòu)和功能分析范疇。

可以看到的是，計(jì)算生物學(xué)屬于工具性質(zhì)的學(xué)科。某種程度上這決定了市面上尚不存在嚴(yán)格意義上的計(jì)算生物學(xué)公司，而是以AI制藥、組學(xué)、精準(zhǔn)醫(yī)療等名義出現(xiàn)。

根據(jù)中研普華研究院《2022-2027年中國生物計(jì)算行業(yè)市場前瞻分析與未來投資戰(zhàn)略規(guī)劃報(bào)告》顯示：

生物計(jì)算行業(yè)現(xiàn)狀分析

在中國全面進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，以及國家推動(dòng)生物經(jīng)濟(jì)成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新引擎的雙重背景之下，CB Insights 中國關(guān)注生物計(jì)算領(lǐng)域，力爭鎖定數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代下活躍的中國生物計(jì)算企業(yè)，期望為前沿科技成果轉(zhuǎn)化，企業(yè)和人才發(fā)展帶來新的契機(jī)。

生物計(jì)算一方面是用生物技術(shù)賦能計(jì)算技術(shù)的領(lǐng)域，CB Insights 中國研究團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，生物計(jì)算是生物技術(shù)和計(jì)算技術(shù)的前沿交叉領(lǐng)域，具有十分廣闊的內(nèi)涵。

人工智能落地已經(jīng)進(jìn)入“大模型”時(shí)代。大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型使用自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法讓模型對(duì)海量無標(biāo)注數(shù)據(jù)中的規(guī)律和知識(shí)進(jìn)行提煉、學(xué)習(xí)，當(dāng)面向任務(wù)和場景應(yīng)用時(shí)，只需要少量的任務(wù)標(biāo)注數(shù)據(jù)，就能通過持續(xù)微調(diào)得到在應(yīng)用場景中非常好用的模型，對(duì)具體任務(wù)的賦能效果顯著，大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型在NLP、CV等多類任務(wù)上已經(jīng)展現(xiàn)出強(qiáng)大的優(yōu)勢。

人工智能大模型的下一個(gè)奇跡，將出現(xiàn)在生物計(jì)算領(lǐng)域，生物計(jì)算行業(yè)將出現(xiàn)規(guī)模最大、效果最好、價(jià)值最高的大模型，成為行業(yè)的重大基礎(chǔ)設(shè)施，不僅徹底改寫藥物研發(fā)的技術(shù)能力，也將對(duì)人工智能底層技術(shù)發(fā)展起到巨大的推動(dòng)作用，反哺其他行業(yè)的AI技術(shù)發(fā)展。

今年8月阿里云正式發(fā)布飛天智算平臺(tái),以算力和大數(shù)據(jù)AI一體化的解決方案服務(wù)于生物醫(yī)藥等算力高需求行業(yè),其用戶深勢科技與阿里云合作定向優(yōu)化其分子動(dòng)力學(xué)仿真模擬模型,訓(xùn)練效率提升了5倍;北大化學(xué)與分子工程學(xué)院進(jìn)行靶向藥物研究的數(shù)據(jù)集構(gòu)建效率提升了100倍。

生命科學(xué)數(shù)據(jù)的大爆發(fā),傳統(tǒng)研究方法在現(xiàn)有算力條件下面臨計(jì)算成本過高、效率過低的問題。由此,智能計(jì)算成為突破藥物設(shè)計(jì)中分子蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)或功能預(yù)測、藥物親和力分析、成藥性評(píng)估等關(guān)鍵難點(diǎn)問題的有力武器。

生物計(jì)算行業(yè)前景分析

從現(xiàn)狀分析來看，計(jì)算生物學(xué)行業(yè)離商業(yè)化爆發(fā)還需至少5年時(shí)間，目前還不好做市場規(guī)模計(jì)算。

可以預(yù)見的是，計(jì)算生物學(xué)未來的產(chǎn)業(yè)鏈將會(huì)是以數(shù)據(jù)提供商為底層支撐+上層各類相關(guān)從業(yè)公司(包括提供計(jì)算平臺(tái)和軟件、分子建模/機(jī)器學(xué)習(xí)框架、算力以及智能實(shí)驗(yàn)室的企業(yè))的結(jié)構(gòu)構(gòu)成。

眼下，要想實(shí)現(xiàn)以上期待，年輕的計(jì)算生物學(xué)還有著以下幾大關(guān)鍵瓶頸待突破——有的問題為該行業(yè)獨(dú)有，也有的是整個(gè)AI科學(xué)領(lǐng)域都存在的：

一是對(duì)生物底層原理的明確。目前，我們還有大量關(guān)于生物學(xué)本身的底層機(jī)制待研究透徹，在進(jìn)行模型構(gòu)建、生物驗(yàn)證及人體落地時(shí)，需要引入這次知識(shí)來減少不符合領(lǐng)域認(rèn)知的偏差，保證準(zhǔn)確率。

二是統(tǒng)一的計(jì)算和數(shù)據(jù)框架?；谖⒂^手段，一些生物學(xué)上的特定問題能夠得到解決，但要最終落地，所需的模型需要能夠覆蓋多組學(xué)數(shù)據(jù)、多環(huán)節(jié)及功能并行。

此外，需要保證計(jì)算生物學(xué)中的多種異構(gòu)數(shù)據(jù)，例如圖像、視頻、分子圖譜、DNA 代碼、基因表達(dá)、電信號(hào)等，有明確的標(biāo)準(zhǔn)和通用格式，以便在不同算法和平臺(tái)之間互操作。

三是消費(fèi)級(jí)數(shù)據(jù)的獲取。在分析師看來，基因組學(xué)相關(guān)的計(jì)算生物學(xué)，其關(guān)鍵的產(chǎn)業(yè)發(fā)展階段是數(shù)據(jù)采集達(dá)到了消費(fèi)級(jí)水準(zhǔn)。

四是工程落地能力。目前學(xué)術(shù)上有很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法和模型已經(jīng)相當(dāng)成熟，關(guān)鍵是如何在具備底層數(shù)據(jù)的情況下，加入對(duì)生物學(xué)的具體理解，進(jìn)行精細(xì)地調(diào)整。

最后就是數(shù)據(jù)隱私的問題，以及如何讓相關(guān)模型具備可解釋性，取得這一特殊行業(yè)的信任問題。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和技術(shù)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)和云計(jì)算已經(jīng)滲透在人們的生活的各個(gè)方面，在金融，零售，能源，交通等領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用。而對(duì)于生物信息來說，生物的DNA，基因序列，生物芯片等無時(shí)無刻不產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)，生命科學(xué)的數(shù)據(jù)來源和形式多樣，包括基因測序、分子通道、不同的人群等。每個(gè)臨床試驗(yàn)需要千上萬病患的數(shù)年統(tǒng)計(jì)資料，而DNA測序的每個(gè)樣本產(chǎn)生的數(shù)據(jù)則以兆兆位計(jì)算;如果能高效、高速地利用這些大數(shù)據(jù)，無疑將為生命科學(xué)領(lǐng)域帶來無限機(jī)遇。

目前國家大力支持生物云計(jì)算行業(yè)的發(fā)展。隨著行業(yè)競爭的不斷加劇，國內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)愈來愈重視對(duì)行業(yè)市場的研究，特別是對(duì)產(chǎn)業(yè)發(fā)展環(huán)境和產(chǎn)品購買者的深入研究。一大批國內(nèi)優(yōu)秀的企業(yè)品牌迅速崛起，逐漸成為行業(yè)翹楚。

本報(bào)告綜合了生物計(jì)算行業(yè)的整體發(fā)展動(dòng)態(tài)，對(duì)行業(yè)在產(chǎn)品方面提供了參考建議和具體解決辦法。報(bào)告對(duì)于生物計(jì)算產(chǎn)品生產(chǎn)企業(yè)、經(jīng)銷商、行業(yè)管理部門以及擬進(jìn)入該行業(yè)的投資者具有重要的參考價(jià)值，對(duì)于研究我國生物計(jì)算行業(yè)發(fā)展規(guī)律、提高企業(yè)的運(yùn)營效率、促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展壯大有學(xué)術(shù)和實(shí)踐的雙重意義。

想了解更多關(guān)于生物計(jì)算行業(yè)專業(yè)數(shù)據(jù)分析，請(qǐng)點(diǎn)擊查看中研普華研究院出版的報(bào)告《2022-2027年中國生物計(jì)算行業(yè)市場前瞻分析與未來投資戰(zhàn)略規(guī)劃報(bào)告》。

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  2022-2027年中國生物計(jì)算行業(yè)市場前瞻分析與未來投資戰(zhàn)略規(guī)劃報(bào)告

  生物計(jì)算是指利用生物系統(tǒng)固有的信息處理機(jī)理而研究開發(fā)的一種新的計(jì)算模式。生物計(jì)算研究包括器件和系統(tǒng)兩個(gè)方面。利用有機(jī)（或生物）材料在分子尺度內(nèi)構(gòu)成的有序體系、提供通過分子層次上的物...

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