人類科技的進步一直離不開兩個方向的并行：一是不斷擴大對外部世界的探索，例如新元素與新材料的發現、月球與火星探險、極地氣候變化研究；一個是不斷深化對我們自身身體與生命的認識，例如手術技術開發、DNA測序、人工智能輔助醫療。

在認識自身身體與生命層面，計算生物學正在發揮日益重要的作用，即使這個學科及其衍生出的產業為大多數人所不了解。

簡而言之，計算生物學是運用計算機的思維解決生物問題，用計算機的語言和數學的邏輯構建和描述并模擬出生物世界，從而為生物、醫療、農業、制造等行業提供強大的底層工具。

近期，美國風險投資機構NFX的管理合伙人James Currier撰文，認為計算生物學將掀起下一次工業革命，并對該領域的發展現狀與投資機會進行了簡要分析。

計算生物學領域的投資現狀如何？該領域的創業公司有著怎樣的運營模式？誰將在未來引領行業發展？如何正確認識該領域的機會和風險……？James Currier結合其在NFX的研究與投資經驗，做了一定解讀。

作者認為，生物學創新越來越受到軟件和數據的驅動，而背后有三個重要的技術驅動力：DNA測序與合成；人工智能、機器視覺與機器學習；自動化（實驗室中的生物數據采集和操作）。

從上述三種技術的進步，都可以看到摩爾定律所起的作用，例如成本的下降和速度的提升。

摩爾定律帶來了軟件和互聯網的熱潮，而上述三種技術趨勢將極大推動計算生物學的發展。

目前，該領域集合了一批新的，具有高度影響力的公司。這些公司融合了兩個學科的獨特見解，并推動新的學科和初創公司的創建。這種新的方法正在改變科學發現的方式，并將促進生命科學領域無數重要的突破。

計算生物學如此重要，因為它涉及的是生命本身：人類的DNA，我們吃的食物，傳染性疾病，物種的進化等等。

“生物學是唯一可以直接解決世界面臨的基本問題的技術，如行星和人類的健康，”IndieBio的執行董事兼創始人，以及SOSV的合伙人Arvind Gupta對此進行了評述?！斑@些都是世界范圍的問題，需要在未來20年內尋找到技術解決方案，以及那些能夠創造出數萬億美元價值的技術解決方案”。

與制造供我們使用的工具（如汽車或軟件）不同的是，我們現在正開始制造生命本身。

作為基因編輯（CRISPR）的聯合發明人，以及Mammoth Biosciences（NFX對該公司進行了投資）的聯合創始人，Jennifer Doudna表示：“科學家們花了幾個世紀的時間仔細研究生物是如何運作的。我們現在已經進入了生物學的新時代。在這個時代，我們將可能超越觀察，重寫生物的底層代碼，創造無數的機會去改善我們生活的世界，從診斷和治療人類疾病到恢復我們周圍的環境。”

在過去三年里，計算生物學已經觸及了每個行業。目前，至少有90家價值超過200億美元的公司正在關注計算生物學領域：農業、工業、制藥、能源公司，加上所有大型科技公司，如亞馬遜AWS，谷歌和微軟（微軟正在開發一種基于DNA的數據存儲系統，希望能夠取代傳統的存儲介質）。

所有這些行業都在深入研究計算生物學，試圖了解它將對本行業帶來怎樣的影響。

如果設計得當，計算生物學公司可以通過多種方式從網絡效應中受益。

NFX認為，最成功的計算生物學公司將是那些能夠利用“雙邊平臺網絡效應（two-sided platform network effect）”的生物平臺公司。

這種公司的運營機制如下：一家公司建立一個平臺，它結合了a）生物IP，b）軟件和c）中央數據庫。該平臺允許公司快速構建產品，但它也可以與其他機構合作，讓這些機構可以使用該平臺更快、更便宜地構建自己的產品。

與沒有平臺相比，通過向其他機構開放該平臺并讓他們更有效地推動其業務，可以在短時間內承擔更多的資源和能源投入。

此外，所有實驗生成的所有數據都會流回平臺。使用該平臺的合作伙伴越多，平臺就越適合每個合作者。這使得生物平臺比任何非平臺競爭者更快地前進。

包括Zymergen，Gingko Bioworks和Mammoth Biosciences在內，許多公司正在采用這種平臺方法。

NFX同樣關注數據網絡效應（Data Network Effects）在計算生物學領域的應用價值。

數據網絡效應的原理是：隨著數據的增加，公司能夠1）改進其核心產品功能，2）降低成本，3）加快產品上市速度。所有這些都使他們比競爭對手更具優勢，這反過來又可以獲得更多數據，從而擴大競爭優勢。

要實現數據網絡效應，重要的一點是：數據需要定期或實時更新。例如，Mammoth Biosciences正在開發一套可以在現場使用的生物傳感工具。

通過該工具，人們可以在全國范圍收集數據，例如流感趨勢數據，將這些數據添加到他們的智能手機中，并將該信息發送回公司。當人們越多地把數據添加到實時數據庫中，它對所有用戶來說就越有價值。

隨著技術的進步和實際應用的增長，以及更多資本的涌入，計算生物學正在成為一個快速成長的投資領域，并且已經出現Illumina，Intellia，Stemcentrx和Twist這樣的獨角獸公司。

與此同時，計算生物學的整體投資生態正在走向成熟。在該領域，除了傳統的投資機構，例如NEA，Venrock，Deerfield和OrbiMed之外，更多的頂級軟件公司也開始加入到淘金潮中。

這些新的“金主”將會為該領域帶來計算經驗以及對速度的偏好，并增強整個領域的資金生態系統。

此外，除了大型公司和軟件公司的加入，更多的生物技術專業加速器，例如IndieBio，Tech.bio，Age1，YCBio等機構也已經嶄露頭角。這些機構將對計算生物學的早期創業投資帶來更多必要的支持。

總體而言，鑒于生物學投資的資本密集性，特別是與傳統軟件行業相比，強大的風險資本生態系統對計算生物學創業公司的成功至關重要。從過去三年開始，這個生態系統現已就位。

值得注意的是：生物學不是軟件，生物學技術開發要比傳統的軟件開發困難得多，也比過去25年中催生了眾多大型公司的軟件復雜得多。

其次，計算生物學投資通常比軟件投資更為昂貴。在該領域，500萬美元的種子投資是正常的，2500萬美元的A輪投資也并不罕見。大多數成功的大型生物技術公司在退出之前都籌集了1億美元或2.5億美元的資金，而且與軟件公司相比可能回報更低。對于投資者和創始人來說，都必須對此有清醒的認識。

NFX認為未來三年計算生物學最有趣的機會將出現在三個領域：長壽科技，免疫治療，以及CRISPR的應用。

此外，NFX認為具有以下特征的公司將會更受歡迎：具有生物平臺的網絡效應；具有人工智能、機器學習和機器視覺的數據網絡效應；直接面向消費者或直接面向行業，可以快速增長；簡化FDA的參與或沒有FDA的參與等。