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06-18
【点击进入直播间：云谷创新讲座】被誉为“第三次生物技术革命”的合成生物技术，正在掀起新的投资创业浪潮。
基因合成是合成生物学的一个重要分支。
自发现DNA限制性内切酶以来，科学家利用生化方法重建DNA以获得新基因，为生命科学的发展带来了新方向。
大自然创造了世界，人类是否正在扮演上帝角色并创造另一个世纪？本期云谷创新讲座聚焦“基因工厂”话题，邀请庆科生物副总裁赵春德和阿里云产品解决方案架构师石益畅谈基因合成领域的数字化、产业化和工程化。
庆科生物科技是一家拥有全产业链的独立基因合成平台公司。
基因合成技术和基因工厂服务平台正处于快速发展阶段。
其业务涵盖合成基因组产品和服务、生命科学原材料和设备以及生物制造CXO。
三大方向，依托完整的基因合成产业链服务体系，为国内外近20万用户提供产品和服务。
这个“基因工厂”的背后，基于阿里云的数字中心正在提供重要支撑。
基因合成包括密码子优化、引物合成、PCR扩增、连接转化、细菌检测、测序、QC酶切验证等过程。
早期的实验过程依赖于人工操作，生产的自动化、信息化水平非常差。
低的。
近年来，随着需求的增长，整个基因合成市场的业务量出现爆发式增长，这种传统的人力堆叠模式陷入了生产瓶颈。
随着市场竞争进入激烈阶段，“降本增效”成为基因合成企业的重要命题。
今年以来，清科生物开始建设数字化中心，运用IT思想重构生产结构，完成从生产到财务全流程的数字化，生产运营效率实现指数级增长。
但随着这两年生产规模的快速扩张，青科生物原有的单一应用架构已经无法承受业务高峰，单一数据库架构的数据库也无法保证业务的稳定性和安全性。
您可以搜索了解更多：《青科生物基因合成》青科生物选择全面迁移到云端。
目前，其主要业务部署在阿里云上。
赵春德介绍，清科生物今年推出了基于阿里云的生产管理流程系统，开创了线上线下生产相结合的新生产模式，生产效率数倍提升。
对于云迁移的选择，清科生物有三个核心考虑：合规性、计算资源、成本效益。
一方面，国内生物安全相关法律法规相继出台，对信息安全等级保护提出了严格要求。
另一方面，在进行基因合成时，底盘细胞的构建以及基因组的设计、合成和验证都需要强大计算能力的支持。
另外，在基因合成的商业服务中，不同的使用场景需要不同的资源。
例如，分子模拟需要计算能力，数据持久性需要较高的存储要求。
按照固定资源下限构建可能会造成浪费，按照上限构建可能会导致排队、积压，这就要求云解决方案具有高弹性。
除了灵活调整外，还要保证现有服务的顺利运行，避免出现性能瓶颈。
同时，功能的扩展性也很重要，比如是否支持特定框架、AI升级等。
阿里云产品解决方案架构师石益表示，在生命科学行业，合规性是业务成功上线和使用的关键。
对此，阿里云非常重视数据计算、传输、存储过程中的数据隐私安全和合规保护。
现已通过Global+安全合规认证，可以保障云端基因合成公司的安全。
（阿里云已通过GxP、HIPPA等全球+安全合规认证。
）同时，作为云计算的基础设施提供商，阿里云面向整个生命科学行业的相关需求，依托其全球算力、领先的业界神龙架构提供高性能计算EHPC公有云解决方案、混合云解决方案、大内存实例性能优化解决方案、容器化解决方案、医药AI解决方案等，覆盖不同场景的需求。
能够有效解决线下IDC固定算力、固定规模、固定容量、固定配置、周期长、运维成本高等行业痛点。
具有弹性高、配置灵活的特点。
企业可以按需使用，节省开发和运维成本。
。
随着客户的业务发展到全国多个分支机构，阿里云遍布全国的多个区域可以陪伴客户业务的启动，将业务快速部署到本地，形成一套完整的云架构来支撑青客的分支机构。
业务扩展。
点击了解更多：《阿里云生命科学最佳实践》 回到20世纪初，人类利用桑格法完成首次人类基因组测序后，测序技术迎来了大爆发。
随着测序技术的迭代，成本已经超越摩尔定律下降，测序应用范围也不断扩大，市场价值不断上升。
海量测序数据需要通过基因合成进行验证，以确定基因功能并进行后续研究。
基因合成的市场需求也相应增加。
基因合成也已从科研实验室走向产业化和工程化阶段，但这一过程仍面临诸多挑战。
困难包括合成通量低、成本高，难以支持大规模基因合成需求。
对此，清科生物围绕中心法则提出打造能够为客户提供高通量、低成本产品和服务的“基因工厂”理念，旨在实现规模化、高通量、低成本DNA 和 RNA 测序和合成成本。
在强大的数字中心支持下，清科生物从DNA到RNA再到蛋白质，解决了“什么是基因序列、它做什么、如何做”三个核心问题。
赵春德介绍，“基因工厂”本质上是一个赋能技术工厂。
只有这样，才能实现基因合成的工程化生产。
借助云计算，可以进一步降低合成成本，让基因合成从科研实验室走向精准医疗等领域，让基因合成产品和服务走进寻常百姓家。
就在去年，一家国外制药公司开发出了一种治疗高脂血症的RNA药物，并扩大了生产。
患者每月只需注射两次，无需每天服用降血脂药物。
在实现技术普世效益的同时，看到遗传效益就足够了。
该工厂在药品规模化生产方向上还有发展空间。
随着生产规模的扩大，合成基因的长度也在增加，这意味着合成的数据量越来越大，这对底层算力、存储和计算带来了新的挑战。
生物技术不仅仅是BT（生物学）和IT（信息）的融合。
谈到基因工厂的生产阶段，主要面临两大问题：信息流控制和生产控制。
信息流控制的关键是了解信息在哪里生成、如何处理和处理以及最终流向何处。
梳理好各个环节后，青科生物利用灵活的线上管理系统和线下智能设备协调生产，实现各级信息化管控。
在这个过程中，数据的生成、分发和处理都可以在阿里云上完成。
即使基地分散在全国各地，也可以通过云系统控制离线设备，实现“无人生产”。
目前，青科生物科技正在尝试进一步结合云计算能力和物联网技术，实现线下流程的线上化，同时将所有智能设备串联起来，实现真正的无人工厂。
近两年，人工智能技术对合成基因领域产生了深远影响。
就在去年，Deep Mind 宣布其 Alpha Fold2 可以预测来自 10,000 个物种的超过 2 亿个蛋白质结构，而之前 PDB 数据库中可预测结构的蛋白质数量约为 150,000 个。
合成技术与人工智能技术相结合，两者相辅相成、相互促进。
赵春德介绍，目前合成生物学的人工智能研究方向包括药物设计和蛋白质设计，其中RNA药物的研究在药物设计中备受关注。
越来越多的新药研发项目开始使用AI算法，包括CADD和AIDD。
市场上已经有公司正在进行基于AI的RNA药物研发，通过优化大量AI算法，快速设计针对有效靶点的RNA药物。
可见，序列设计完成后，还需要大规模验证和基因合成。
这个过程可以获得大量的表示数据，可以用于大规模学习。
当合成规模变大、获得的数据越多，AI算法的迭代速度就越快，就能产生更多的新蛋白质，加速药物研发，有些新药甚至进入一期、二期临床。
人工智能加速了生产，但对于合成生物行业的客户来说，低成本和高通量仍然是硬性要求。
作为“基因工厂”的提出者和实践者，清科生物科技正在积极推动生产线的智能化升级。
除了提供基因合成所需的原材料和设备外，青科生物还基于创新的基因智能分子分裂组装技术打造了智能AI算法平台推进器系统（TSINGKE HELIXTECH），进一步形成了自主的全产业链生产平台用于合成元素。
一站式服务缩短了基因合成周期，大大提高了基因合成的成功率和交付率。
序列拆分和组装计划是基因合成生产中第一个重要步骤。
基因智能分子裂解组装是根据自动化软件设定的特定序列裂解条件，可以获得更好的序列扩增和剪接方案，有效提高基因合成的成功率。
螺旋桨系统（TSINGKE HELIXTECH）是客户服务系统、生产管理系统、精益管理系统等的集成，代表了生产层面的基因合成全周期管理系统。
由智能AI算法平台、线上管理平台、线下自动化生产串联组成。
平台。
这种人工智能科学生产新范式的背后，是EHPC（弹性高性能计算）与人工智能的融合和相互促进，以及统一的资源管理和作业调度。
作为云计算供应商，阿里云为生命科学行业的企业提供大规模、高性能的基础设施；为多元化算力需求提供PaaS产品服务，支持海量计算任务的分布式执行；并提供CADD/AIDD工具帮助企业开展业务。
，将简单的AI算法变成真正的PaaS服务，满足商业需求。
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