盤點2024年合成生物學產業的十大趨勢

全球科技初創公司商業(ye) 進展的權威研究機構StartUs Insights近日發布了一份關(guan) 於(yu) 2024年合成生物學領域的十大新興(xing) 趨勢報告。該平台擁有龐大的數據庫，覆蓋了全球超過250萬(wan) 家的初創公司和規模化企業(ye) 。

基於(yu) 該平台的大數據分析和人工智能的智能數據處理技術，StartUs Insights對700多家專(zhuan) 注於(yu) 合成生物學領域的初創公司進行了深入的研究與(yu) 分析，並歸納出2024年生物技術行業(ye) 的十大關(guan) 鍵發展趨勢和技術革新。

（圖源於(yu) 網絡）

在這份詳盡的調研報告中，合成生物學的十大趨勢涵蓋了基因和細胞治療、基因編輯技術、下一代測序技術、替代性蛋白質的研究、合成疫苗的開發、細胞農(nong) 業(ye) 的興(xing) 起、生物計算的應用、微生物工程的進展、表觀遺傳(chuan) 學的探索以及基因文庫的構建等多個(ge) 領域。

報告中還以矩形圖譜的形式，直觀地展示了這十個(ge) 趨勢在合成生物學領域中的影響力占比。

（圖源於(yu) 網絡）

2024 年合成生物學 10 大趨勢

1.基因和細胞治療

2.基因編輯

3.下一代測序 （NGS）

4.替代蛋白質

5.合成疫苗

6.細胞農(nong) 業(ye)

7.生物計算

8.微生物組工程

9.表觀遺傳(chuan) 學

10.基因文庫

01、基因和細胞治療

毋庸置疑，基因和細胞治療是合成生物學領域的前沿方向，像CAR-T這樣的細胞療法，它可以幫助我們(men) 更好地治療某些癌症。而CRISPR-Cas9這樣的基因編輯工具，就像是一把精準的剪刀，可以修改我們(men) 的基因，有望治愈一些遺傳(chuan) 疾病。

基因和細胞治療的合成生物方向有望為(wei) 我們(men) 帶來更多的醫療突破，解決(jue) 更多的健康問題。而科學家們(men) 正在不斷努力，讓這個(ge) 領域更加完善和安全。

02、基因編輯

上述提到了基因和細胞治療是合成生物學領域的前沿，而基因編輯技術作為(wei) 現代生物學研究的重要工具，其應用前景廣闊。雖然這個(ge) 領域已經取得了很多進步，但它還有一些問題要解決(jue) ，其中工程基因回路的不可預測行為(wei) 和水平基因轉移問題尤為(wei) 突出。

我們(men) 不排除有時候基因編輯會(hui) “脫靶”，也就是不小心修改了不該修改的地方，另外我們(men) 該怎麽(me) 確保編輯後的基因隻在需要的地方起作用，而不會(hui) 傳(chuan) 到其他生物體(ti) 裏呢？

為(wei) 了解決(jue) 這些問題，科學家們(men) 正在改進基因編輯工具，讓它更加精準，減少“脫靶”的情況。同時，他們(men) 也在研究新的方法，來控製編輯後的基因，不讓它亂(luan) 傳(chuan) 。

此外，基因驅動等新技術的發展也在努力控製編輯基因的傳(chuan) 播，降低水平基因轉移的風險，從(cong) 而為(wei) 合成生物學的新興(xing) 趨勢提供有力支持。

03、下一代測序 （NGS）

在合成生物學中，實驗人員嚐試創造複雜的生物結構，並把它們(men) 放入生物體(ti) 內(nei) 部。但理解這些結構如何與(yu) 生物體(ti) 相互作用是個(ge) 大問題，因為(wei) 這可能導致一些研究人員沒預料到的結果，比如生物體(ti) 的某些功能不正常。

為(wei) 了解決(jue) 這個(ge) 問題，很多初創公司正在研究和發展一種叫做NGS的技術。這種技術可以非常快速地檢測大量的DNA，幫助科學家們(men) 更仔細地研究這些複雜的合成結構是如何工作的。

一些新的測序方法，比如合成測序、焦磷酸測序和連接測序，都能幫助研究人員找出設計中的問題，然後就可以改進它。同時，NGS還可以幫助研究人員了解合成生物是如何與(yu) 自然界中的微生物相處的，這樣就能確保它們(men) 在各種環境下都能安全有效地工作。

04、替代蛋白質

傳(chuan) 統的蛋白質來源不僅(jin) 消耗大量資源，還會(hui) 造成環境汙染。為(wei) 了解決(jue) 這個(ge) 問題使全球糧食生產(chan) 係統變得更加可持續，科學家們(men) 正在研究一些新的蛋白質來源，比如從(cong) 植物、藻類和實驗室培育的肉類中獲取蛋白質。

或者利用發酵技術和黴菌蛋白用來生產(chan) 蛋白質，這使蛋白質生產(chan) 提供了更多的選擇。這些新的蛋白質來源不僅(jin) 對環境影響更小，而且生產(chan) 起來也更高效、更靈活。在未來，我們(men) 就能更好地應對未來食品生產(chan) 的需求，讓食品更加可持續和多樣化。

05、合成疫苗

傳(chuan) 統的疫苗製作方式非常慢，很難快速應對像COVID-19這樣不斷變化的新病毒。但現在，科學家們(men) 利用合成DNA和RNA技術來快速設計和生產(chan) 疫苗。這種方法不僅(jin) 讓疫苗製作速度更快，而且還更安全，研究人員也不需要接觸活病毒。而如果病毒發生了變化，這種技術還可以快速調整疫苗，確保疫苗始終有效。

06、細胞農(nong) 業(ye)

全球農(nong) 業(ye) 現在麵臨(lin) 著既要滿足大家對可持續食物的需求，又不能破壞環境或降低食物的營養(yang) 價(jia) 值的挑戰。為(wei) 了應對這些挑戰，科學家們(men) 研究出了一種新的方法，叫做細胞農(nong) 業(ye) 。

細胞農(nong) 業(ye) 是直接培養(yang) 動物細胞來生產(chan) 食物，這樣就不需要飼養(yang) 和屠宰整隻動物了。有一家西班牙的公司叫做Real Deal Milk，他們(men) 就專(zhuan) 門用合成生物學的方法，通過精密發酵生產(chan) “無動物”牛奶。這種牛奶和我們(men) 平時喝的牛奶一樣，但更加環保、健康，而且生產(chan) 時消耗的能源和資源更少，還能減少二氧化碳的排放。

細胞農(nong) 業(ye) 不僅(jin) 可以生產(chan) 牛奶，還可以幫助作物長得更好、更抗蟲，以及修複惡劣的土壤。這種方法大大減少了農(nong) 業(ye) 對環境的影響，同時確保了產(chan) 品質量。而且，細胞農(nong) 業(ye) 還可以根據我們(men) 的需求來定製食物的營養(yang) 成分，讓我們(men) 吃得更健康、更合適。

07、生物計算

修改生物係統是個(ge) 非常複雜的工作，需要精準的設計和優(you) 化。以前的方法大多是手動嚐試和修改，不僅(jin) 耗時耗力，效果也不太好。現在，科學家和初創公司正在開發新的生物計算技術，利用高級的算法和機器學習(xi) 模型，來更好地預測和設計生物係統。這種技術就像是在電腦上設計生物電路和通路，可以在真正動手做實驗之前，先進行很多次的模擬和測試。這樣，就能更快地優(you) 化和驗證設計，提高成功率。

08、微生物組工程

傳(chuan) 統的生物工程方法很難在不破壞其他微生物的情況下，隻針對某一種微生物進行改造。而微生物組工程通過先進的遺傳(chuan) 工具和遞送係統，能夠精準地修改微生物的某些功能，就像給微生物“定製”超能力一樣。

這樣一來，研究人員就能根據需要增強或減弱微生物的某些能力，比如開發出治療效果更好的益生菌，或者用於(yu) 農(nong) 業(ye) ，幫助植物更好地吸收營養(yang) ，抵抗不良環境。這種技術還能用於(yu) 環保，修複被汙染的環境，恢複生態平衡。

09、表觀遺傳(chuan) 學

基因的表達是由DNA序列和一些複雜的結構控製的。這可能會(hui) 導致一些工程構建體(ti) 的功能出現問題，有時候它們(men) 會(hui) 變得不活躍，有時候又太活躍了，這讓結果變得不可預測。為(wei) 了解決(jue) 這個(ge) 問題，一些初創公司正在開發新的工具來控製這些複雜的機製。

比如，研究人員正在學習(xi) 如何控製基因上的標記和修飾，這樣他們(men) 就可以確保基因按照預期的方式工作，微調基因的結構，並設計一些開關(guan) 來控製基因的表達。這種對基因控製的理解為(wei) 治療癌症和其他應用開辟了新的道路。

10、基因文庫

為(wei) 了找到最佳的基因設計，科學家需要嚐試大量的組合。這會(hui) 導致設計、構建和測試的過程變得既花時間又費資源。因此，一些初創公司開始創建包含大量遺傳(chuan) 數據的基因庫去幫助解決(jue) 這個(ge) 問題。這樣，研究人員就可以並行地合成成千上萬(wan) 甚至數百萬(wan) 的遺傳(chuan) 變異，探索它們(men) 的序列和功能。

同時，借助先進的DNA合成平台和高通量篩選方法，研究人員可以迅速評估這些變異，找出表現最好的變異，並持續改進設計。這種組合方法在基因庫的推動下，加速了發現和優(you) 化的過程，使合成生物學的能力更加強大。

顯然，合成生物學在未來將繼續保持迅猛的發展態勢，其涉及領域之廣泛，覆蓋了醫藥、農(nong) 業(ye) 、工程以及食品等多個(ge) 重要行業(ye) 。尤為(wei) 值得一提的是，這些領域都與(yu) 我們(men) 的日常生活緊密相連，息息相關(guan) 。

因此，深入研究合成生物學，不僅(jin) 有助於(yu) 推動相關(guan) 領域的科技進步，更能夠為(wei) 我們(men) 的日常生活帶來實質性的改善和提升。