对于小型和新兴生物技术企业而言，生物研发，是一项巨大的运营开支。与此同时，生命科学行业也正在经历一场转型的加速，其受到了 3 个关键因素的推动：生物复杂性的上升、商业竞争的加剧和审批监管。
目前，大多数的生物技术企业都开始了解到了 “研发自动化和数字化” 的好处，最近的诸多进展也纷纷表明：数字解决方案带来了巨大的好处，比如节省时间、降低成本、简化复杂流程、减少错误和资源获取敏捷性。
自动化和数字化的合成生物学设施（来源：CABBI）
随着对于敏捷和高效的渴望，使得在产品研发周期的早期，生物技术企业开始越来越多地投资于自动化和数字化。然而，如果没有相关经验从业者帮助制定计划，那么企业难免会走不少的弯路，甚至导致最终的失败。
2022 年 7 月 13 日，来自生命科学研发云平台公司 Synthace 的技术人员在 Nature Biotechnology 刊文，分享了一个 5 步指南，来帮助生物技术企业的研发团队规划部署其自身的数字化平台。
“对于生物技术行业的任何团队，通过一个简单、标准化的框架来开发和实施数字化计划，将能够减少使用和扩展自动化过程当中的阻力。” 在文中，技术人员这样写道。
各种数字解决方案可以为研发团队带来巨大的收益，新的技术可以帮助团队消除研究中的障碍，从而实现目标。
理想的状态，自然是所有实验都实现完全的数字化。这意味着：1、所有实验方案都是完全数字化的、可访问的、可重复的和可转让给他人的；2、所有实验结果数据都会被自动捕获并与实验输入对齐，以便于记录和分析；3、所有关联的实验细节也会被自动捕获，以形成每个实验的完整记录。
常见研发障碍及相关数字化解决能力（整理自：Nature Biotechnology）
目前，越来越多的以生命科学为中心的软件提供商能够为团队提供其所需的数字功能。然而，在开始规划（或重新规划）之前，团队还应该考虑的是：在未来 3 年内，他们的数字化研发可以且应该如何发展？
数字解决方案应该足够灵活性和可扩展性，以适应未来的数字化和自动化战略。“灵活性” 可以用许多不同的方式来解释。但是，在针对研发当中的不同方案进行数字化调整之时，最重要的 3 个方面分别是：
目前 PCR 仪基本上都具有功能上灵活性（来源：iGene Labserve）
当数字解决方案实现上述所有 3 个方面的灵活性时，它就可以真正适用于研发中任何应用，为其提供解决方案。
另一方面，数字化平台的可扩展性，也是必须要考虑的议题。而扩展数字解决方案，其实已经不再单单只是研发团队的事，自动化团队、管理团队的参与，同样至关重要。各方将能够从多个维度出发，对数字化平台的可扩展性进行探索：
Zymergen 模块化的工作流程（来源：Zymergen）
这些可扩展性要求可能看起来很笼统，并且与促使团队选择特定数字解决方案的科学问题相去甚远，而这，也正是研发数字化如此困难的原因。
研发团队更能确定哪些数字能力将对科学进步产生最大影响，而自动化团队则更了解哪些类型的平台最适合现有的工作流程（即科学技术、软件和硬件系统的结合）以及这些工作流程必须如何发展以满足未来的业务需求。
要在这两个同等重要的观点之间找到一致性，通常非常困难。
大设施平台需要自动化与生命科学进行结合（来源：Metabolic engineering）
为此，培养研发和自动化团队之间高效的合作也是不可或缺的，这将能够更快、更有效地判断和实施自动化和数字化平台，从而加速科学发展并提供整体业务利益。
当数字解决方案扩大规模时，数量和丰度均不断增加的研发数据将成为竞争优势，而非运营负担。一旦更多的研发数据集完全关联化、结构一致并且可编码为机器所用，那么，利用深度数据挖掘、自然语言处理和机器学习等先进技术就变得可行。
因此，在数字化之旅的早期探索更复杂的数据分析是很有价值的。
通过人工智能对生物过程中的识别模式和潜在优化进行早期调查，将有助于获知这些技术对于数据的要求，这样人们就可以在迭代实验的过程中第一次以正确的方式设置进行数据收集。
机器学习应用于合成生物学（来源：Nature Communications）
在这一块上，可以预见的数字化上人工智能的进展和应用将有：
机器学习指导实验设计（来源：Nature Communications）
当在整个机构范围内获得深层次的智能研发时，科学家们就有能力回答以前被认为不可能的问题。而另一方面，如果在实验设计、执行和分析中不采取正确的数字化步骤，那么也不可能简单地引入先进的数据科学技术。
在决定实施一套数字化能力后，研发团队需要与技术提供商合作，全面实施数字解决方案，并通过将其整合到现有业务流程中来证明其价值。然而，人们对于研发范式的改变往往是困难并且认为是存有风险的，因而，需要在团队内部进行新技术的推广。
通常，成功的机构会在整个部署过程中首先进行概念验证的试点，并在试点成功之后再向整个机构进行推广。而使得团队接受数字解决方案，主要是由 2 个因素所推动：
1、直观的软件设计。直观的用户体验为快速、持久地采用新技术奠定了重要基础，提供卓越用户体验（UX）的软件不仅为用户解决问题，而且令人身心愉悦。而对于技术提供者，其则需要真正了解数字解决方案的科学意义。
用户体检至关重要（来源：Anju Software）
2、积极的机构氛围。创造合适的环境很重要，并且往往需要激励潜在的用户信任新技术，透明的沟通和开放式培训是鼓励摇摆性用户的好策略。
毫无疑问，部署自动化和数字化需要软件、硬件和投资，但是，最重要的是：需要有一个充满热情和创造性的多学科专家团队。
此外，为了了解这个改变生命科学研发方式的巨大机遇，我们可以观察其他领域的进展情况。在机构层面，便存有这样一个成熟数字化的一般模式：
合成生物学的未来：数字化、自动化和人工智能（来源：Emerald Cloud Lab）
生物技术行业将继续面临不断上升的生物复杂性和来自新进入者的激烈竞争，然而，凭借积极的心态和正确利用数字化和自动化解决方案，随着行业迈向全数字时代，企业将能够应对所有挑战。
徐州合谷生命外景图
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