2025第55期 总第97期
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要点
AI与合成生物的融合，其核心进展在于用计算方法替代传统的实验试错，从而改变生物系统设计的成本结构与效率边界。本期讨论的重点是这一技术转变所指向的投资方向，关键在于识别那些能够系统性降低生物设计与验证不确定性的环节。当前，生物序列的智能设计工具、实现设计闭环的自动化实验系统、以及支撑复杂建模的多源数据基础，构成了值得关注的三个领域。这些领域的商业价值，最终取决于其技术能否在真实的研发流程中，持续缩小对生物规律的认识盲区。
生物序列智能设计工具的功能深化
生物序列设计工具的核心任务，是将生物分子的序列语言转化为具备特定功能的可执行方案。早期工具已在结构预测上得到验证，而下一阶段的工具则需要实现从已知结构到未知功能序列的逆向生成。这类工具的技术基础，依赖于对海量自然进化序列中隐含的物理与生化约束的学习。工具的有效性，与其训练数据所覆盖的序列多样性及与之关联的实验验证深度直接相关。一个仅从公共数据库学习序列规律的模型，与一个能够整合专有实验验证数据的模型，在解决特定工业问题时的输出质量存在显著差异。
当前这类工具的局限性在于其决策过程的不透明，设计建议往往难以追溯其生化原理。因此，投资评估需区分两类开发机构：一是掌握高质量、高相关性专有生物数据资产的技术方，其数据构成了主要壁垒；二是专注于将通用模型适配到具体工业场景的技术方，例如针对特定催化反应或代谢途径进行优化，其价值体现在对目标场景设计精度的提升。
自动化实验系统作为设计闭环的必要组件
任何生物序列的理性设计，都必须通过物理实验的验证才能形成可靠结论。传统手动实验的周期和可重复性，已成为制约设计迭代速度的主要因素。自动化实验系统通过标准化的机器人操作与流程控制，将“设计-构建-测试-学习”这一循环转变为可连续运行的过程。这类系统的价值不仅在于提高实验通量，更在于其产生标准化、高质量数据的能力，这些数据是修正和优化上游设计模型的直接依据。
评估这类系统的投资价值，需考察两个技术层面的完备性。一是系统集成多种检测手段的能力，能否对蛋白质表达、酶活、代谢物产出等关键指标进行定量采集。二是系统是否具备基于实验结果的动态规划能力，例如利用优化算法主动选择下一批最具信息量的实验条件，而不是执行预先设定的固定流程。长期来看，单纯的硬件堆叠不足以构建壁垒，能够将实验数据自动反馈并驱动设计模型更新的智能集成系统，更具技术纵深。
多源生物数据基础的构建与治理
对生物系统进行可靠的理性设计，需要综合基因、蛋白、代谢网络、表型等多层次信息。目前，这些信息常分散于不同数据库，且标准不一、质量参差。构建统一、洁净、可计算的数据基础，其必要性类似于为复杂运算准备输入条件。这一领域的技术工作集中于两个方面：一是开发能够对齐不同模态生物数据的技术，例如建立蛋白质序列与其三维构象之间的数学表示，使得功能预测能同时考虑序列与结构信息；二是开发专门用于生物数据的预处理工具，包括对嘈杂实验数据的去噪、对不完整数据的插补以及对历史文献知识的标准化提取，这些工作直接提升了下游模型可利用的数据质量。
该领域面临的长期挑战主要来自数据所有权与标准化。工业菌株或药物研发数据通常具有保密性，而公开数据则可能存在系统性的分布偏差。因此，具备合规、可持续获取高质量专有数据渠道的能力，或能参与乃至定义特定领域数据交换标准的技术方，更可能建立起持久的优势。
结论
在AI与合成生物的结合中，投资关注的重点正从最终生物产品的产出，转向支撑整个研发过程的设计与验证效率。短期内，能够显著加速特定高价值分子（如新型疗法、工业酶）发现过程的设计与实验工具，将最先实现商业回报。从长期看，这一技术方向可能改变生物制造行业的竞争基础，企业的优势将更多取决于其利用计算工具理解并操控生物系统的效率，而非单纯依赖大规模筛选。需要警惕的风险包括对单一技术路线的过度依赖，以及生物安全监管框架的变动。投资者的审视应侧重于整个“设计-验证-学习”链条中各环节的协同效能，而非其中某个孤立的技术点，因为最终目标是使生物系统的开发变得更加确定和可控。
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文字：元毅团队合作撰写