生物技术是生命科学和其他学科的结合，如人工智能、机器学习、生物化学、生物物理学或遗传学。因此，在全球范围内，生物技术可应用于多个领域，例如食品工业、能源或健康。
2020 年全球生物技术市场规模为 7528.8 亿美元，预计 2021 年至 2028 年将以 15.83% 的复合年增长率增长。医疗保健相关应用在生物技术市场占主导地位，2020 年的份额为 48.64%，主要归功于医疗保健系统中的生物技术解决方案以及疾病管理中分子诊断的商业成功。推动生物技术市场增长的主要因素是政府的积极举措、DNA测序价格的下降、合成生物学市场需求的增加以及公共和私人组织的研发投资增加。
趋势之一：人工智能
人工智能使生物技术初创公司能够自动化各种流程，帮助他们扩大运营规模。例如，生物制药初创公司利用人工智能来加速药物发现过程、筛选生物标志物以及浏览科学文献以发现新产品。图像分类算法允许快速检测不同的特征——例如来自医学扫描的癌细胞和来自叶子图像的作物疾病症状。此外，初创公司正在利用深度学习来分析微生物组、筛选表型和开发快速诊断方法。
初创企业：Arpeggio Bio
初创企业：DeepTrait
瑞典初创公司 DeepTrait 使用人工智能来识别遗传标记。该初创公司专有的深度神经网络架构分析基因组数据以了解性状的遗传机制。DeepTrait 的解决方案可应用于植物和牲畜育种、新型药物设计和诊断开发。
趋势之二：大数据
如今，不断增长的组学技术以及传感器与物联网 (IoT) 设备的集成产生了空前的数据量。大数据和分析解决方案使生物技术初创公司能够利用这些丰富的数据来推动创新，使生物制药公司能够更有效地招募患者进行临床试验。初创公司运用生物信息学解决方案来开发更好的饲料、改进作物和牲畜品种，并探索未被发现的微生物。
初创企业：BioXplor
德国初创公司 BioXplor 利用大数据发现更好、更安全的治疗方案。它进行网络药理学分析，以从非结构化和不同的数据源开发治疗方法。BioXplor的解决方案决定了药物组合的协同或拮抗作用，它还分析响应者和非响应者信号的患者数据，改善患者治疗结果和治疗反应分析。
初创企业：BioBox Analytics
趋势之三：基因编辑
从通过随机插入外源 DNA 对生物体进行基因改造到在基因组中进行精确编辑，基因工程已经走过了漫长的道路。基因编辑效率的提高是由于工程核酸酶的发展，以及最近作为分子剪刀的 CRISPR。这开辟了基因疗法在治疗遗传疾病和其他疾病方面的应用，基因编辑技术可以添加、替换或沉默特定基因，靶向基因修饰还能够开发更好的转基因植物和动物。
初创企业：PLANTeDIT
PLANTeDIT 是一家爱尔兰初创公司，生产非转基因、基因组编辑的植物产品。这家初创公司使用获得专利的基因组编辑工具及其内部转化技术，实现基因组编辑植物的高效直接交付和快速再生。PLANTeDIT 突变大豆中的 FAD2 基因以产生高油酸变体，帮助食品公司延长食品的保质期。
初创企业：Plastomics
美国初创公司 Plastomics 开发了下一代交付技术。这家初创公司利用叶绿体工程性状进行育种。与核特性不同，这会导致更有效的特性整合，并加快上市时间。这使得该初创公司的解决方案适用于修改光合作用途径和代谢途径工程等应用。
趋势之四：精准医疗
基因编辑和基因测序的成本下降使它们更常用于临床实践。它支持精准医学，这是一种允许医生确定哪些治疗和预防策略适用于特定群体的方法。此外，它还支持个性化治疗，以治疗多种疾病，包括癌症。生物技术初创公司正在利用精准医学来确定新的药物靶点、发现新药、提供基因疗法和开发新的药物输送技术。
初创企业：iLoF
英国初创公司 iLoF 提供了一个精确的、以患者为中心的药物开发平台，基于血液的平台在诸如血浆的液体分散体中发现生物纳米结构。该平台快速且无创，有助于开发精确和个性化的疗法。该初创公司的筛查测试将患者分类以进行临床试验。
初创企业：Dyno Therapeutics
Dyno Therapeutics 是一家总部位于美国的初创公司，开发基于人工智能的基因疗法。该初创公司的 CapsidMap 平台优化了腺相关病毒 (AAV) 载体以提高靶向能力，该解决方案映射合成 AAV 衣壳序列空间以开发更好的基因治疗载体。
趋势之五：基因测序
自 2000 年代初以来，DNA 测序的成本下降了 5 个数量级，开启了行业的广泛应用。全基因组测序的成本降低，可以识别儿科疾病、个性化治疗，并建立具有广泛表型的大型队列。测序还提供了一种快速且廉价的检测微生物存在的方法，范围从检测临床和乳制品样品中的病原体到有益的土壤微生物。生物技术初创公司正在通过新的测序技术以及基因测序的新应用进行创新。
初创企业：BioClavis
英国初创公司 BioClavis 提供个性化诊断。该初创公司的 TempO-Seq 平台能够对蛋白质编码转录组进行快速且廉价的高通量分析。通过使用定义的输入序列，该解决方案提高了效率，与 RNA-Seq 相比，仅需 10% 的测序读数。该初创公司还开发了一种解决方案，用于快速准确地识别活动性 COVID-19 感染。
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