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第六届GBAT 2024 大湾区生命科学产业峰会，采用线上专题形式发布。2024年6月24日起，我们通过六合商业研选全网媒体矩阵，围绕生命科学主题，发布生命科学、合成生物、生物制造、生物医药、生物能源5期专题文章。
生命科学新时代曙光已现，未来将以指数级速度加速裂变，昔日种种科幻场景，将逐一走入现实，让我们一起跟随生命科学前沿突破与产业变革浪潮，演绎生命科学无限可能，共同开启充满无限想象的崭新纪元。
本期我们带来GBAT 2024大湾区生命科学产业峰会第二篇报告合成生物，探讨合成生物作为21世纪科技革命前沿，带来的深刻变革，分享给大家，Enjoy！
正文：
全文4,161字
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生命科学工程化孕育新的科技革命，合成生物应用潜力远未得到充分发掘
全球人口，一方面出生人口放缓，人口老龄化现象严重，一方面人口总量规模持续增长，推动资源环境压力不断加大。联合国数据，1950年，全球人口约25亿；2022年11月，全球人口达80亿；预计2030年增至85亿，2050年增至97亿，2100年增至104亿。
人口总量持续增长，将给资源供给带来沉重压力，为养活更多人口，需要生产更多粮食，现有农业技术与耕地面积难以支撑。同时，人口增长意味着更多能源消耗与废弃物排放，加剧资源短缺与环境恶化。
为满足人类社会日益增长的能源需求，长期以来大量燃烧化石燃料，向大气中排放巨量二氧化碳，导致温室效应不断加剧，这些二氧化碳足以改变未来几百年地球气候。
世界气象组织数据，如果廷续目前温室气体浓度增长趋势，到21世纪末，全球温度可能上升3~5℃，海平面将大幅上升，淹没众多岛国与沿海城市，极端天气事件如干旱、洪涝、热浪等会更加频繁，粮食产量下降，全球或有数亿人面临饥饿威胁。
科技创新才能带来跨越式发展，为人类社会开辟新的未来。依靠现有工具与技术，难以有效应对人口增长挑战，需要开发更清洁高效能源技术，发展更节水、节地农业模式，研制更精准廉价新药，探索更加循环低碳工业路径。
19世纪农业技术革命，正是科技进步带来突破的典型例子。当时轮作制度、化肥使用等创新性做法与技术，极大提高农业生产力，增加土地产量，将更多粮食送入市场，化解马尔萨斯预言的人口危机，这些都离不开科技创新引领与支撑。
21世纪是生物学的世纪，生物学与工程学交叉融合前沿领域，孕育新的科技革命。2004年，美国生物学家、人造细胞之父克莱格·文特尔Craig Venter在《新观察季刊》发文表示，21世纪是生物学的世纪，就像20世纪是物理学的世纪一样。
乔布斯曾表示，21世纪最大的技术革新是生物学与工程学的结合，即合成生物学。合成生物学利用现代科技手段，利用自然界存在数十亿年的生命系统，对物质世界进行重构。
英伟达创始人、CEO黄仁勋表示，人人都必须学会计算机的时代已经过去，生物学才是未来。生物学领域被称为生命科学，把与医药相关学科称做药物发现，但在计算机科学等传统行业中，没人说汽车发现、计算机发现，或软件发现，称之为工程。每一年，软件、芯片、基础设施，都会比前一年变得更好，生命科学领域进展却是零星的。随着AI发展，将生命科学工程化的学科，生命工程即将到来，将成为工程领域，而非纯粹科学领域，所有的发明都将成为工程的一部分，而非科学发现。
合成生物学、基因编辑、再生医学、脑机接口等前沿技术快速发展，标志着生物学与工程学的边界正在加速融合，使生物学研究的精细度、定量化水平大幅提升，为工程学设计思路与方法论注入新的活力。
生物与机器在分子、细胞层面的互联互通，正在开启全新的可能性空间。这些技术创新有望在能源、医疗、农业、环保等关键领域取得革命性突破，不仅能解决当前难题，更有望开创繁荣的未来。
合成生物将彻底重塑传统工业生产方式与经济格局，成为未来推动经济增长的新引擎。麦肯锡数据，生物制造产品可覆盖60％化学制造的产品，将颠覆农业、生物医药、能源与新材料的生产方式，并大幅降低生产成本、缩短产品周期，有望对未来医药、化工、食品、能源、材料、农业等传统行业带来巨大影响；预计2030~2040年，合成生物学每年带来经济影响将达1.8~3.6万亿美元。
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合成生物不仅有望解决当前挑战，还将推动人类社会进入可持续的未来
现代生命科学发展，经历分子生物学、基因组学、合成生物学3次革命，使人类对生命奥秘的认识不断深入，对生命系统的研究手段不断增强，对生物技术的应用能力不断提高。
第一次分子生物学革命，建立现代生命科学分子基础；第二次基因组学革命，系统解析生命遗传图谱；第三次合成生物学革命，力图全新设计与创造生命。
可以预见，随着生物学与工程学、信息学、材料学等多学科交叉融合不断深入，生命科学将迎来更大突破与革新，成为支撑人类可持续发展关键科学。
第三次生命科学革命：始于2000年，以合成生物学为代表，标志着生命科学正在从分析阶段走向综合阶段。合成生物学以工程学理念与方法，设计、改造生命系统，力图创造出全新生物功能与系统，使人们有能力在分子水平上，对生命体进行精准设计与改造，合成出天然界不存在的新型生命体，极大拓展生物技术应用潜力。与之相关的基因编辑、基因线路、生物制造等前沿技术，也在快速发展，推动生命科学向工程化、产业化方向加速演进。
合成生物学主要研究内容，分为利用天然生物模块、化学合成DNA与基因组、全新生命系统设计与构建三个层次，终极目标是创造全新生命形式。
利用天然生物模块，构建新基因线路与生物系统，通过组合拼接，构建出新的基因线路，整合到宿主细胞中，使之表现出新的生物学功能，生产新的化合物、响应特定信号等。
采用化学合成方法，从0开始合成较大片段DNA，乃至整个基因组，可在更大尺度对生物体遗传物质进行改造，突破天然生物模块限制。
从0开始设计与构建全新生命系统，甚至创造非天然、全新生命形式，研究处于非常初步探索阶段，标志着人类正在向创造生命迈进，孕育无限可能。
工程思维是合成生物学的核心方法论，从根本上区别于传统生物学研究范式，开启人工设计、改造、合成生命系统的崭新路径。
合成生物学从工程学中汲取灵感，提出模块化、标准化的生物元件构建理念，意味着生命系统不再被视为不可分割的整体，可被拆解为类似乐高的一个个功能独立、可自由组合的标准件，生命体也可用基因元件、代谢模块等标准生物元件重新设计、装配，创造生命不再是遥不可及的梦想，成为可用工程化流程实现的现实目标。
合成生物发展潜力巨大，市场规模保持较快增长。中商产业研究院数据，全球合成生物市场规模，2023年约151亿美元（+23.8%），预计2026年将达307亿美元（+26.3%）；中国合成生物市场规模，2023年约86.3亿元/12亿美元（+28.1%），预计2024年将增至105.16亿元/14.6亿美元（+21.9%）。
受益DNA测序、编辑、合成等生物学前沿技术进步，合成生物学前端设计环节成本大幅下降，产业驶入发展快车道。
基因测序方面，21世纪初人类基因组计划完成时，测序人的基因组成本高达数亿美元，2023年降至不到100美元，为合成生物学设计提供前所未有的大数据基础。
2012年问世的CRISPR/Cas9系统，带来基因编辑成本断崖式下跌。
DNA合成革命，使得单个碱基合成成本大幅下降，2000年合成成本50元/碱基，降至2022年约0.5元/碱基，最新两步酶促DNA合成技术，有望将成本再降低2~3个数量级。
碳中和理念深入人心，合成生物学成为助力实现可持续发展、推进生物经济的关键力量。合成生物学为传统石化工业绿色转型提供新路径，传统化工生产高度依赖石油等资源，石化产品在生产与使用过程中会产生大量二氧化碳等温室气体，是造成气候变暖的主要原因之一。合成生物学，可利用可再生生物质资源，通过生物合成手段生产化学品、材料、燃料等，从源头上实现原料低碳替代。
生物塑料为例，企业正在利用合成生物学技术改造微生物，高效生产聚羟基脂肪酸酯PHA等可完全生物降解的新型塑料，有望替代传统的石油基塑料，减少塑料废弃物对环境污染。合成生物学正在为不可持续的石油经济，到可持续的生物经济转型铺平道路。
世界经合组织曾对6个发达国家进行分析，结果表明，生物制造技术应用，可降低工业能耗15%~80%、原料消耗35%~75%、空气污染50%~90%、水污染33%~80%，生产成本降低9%－90%。世界基金委员会预测，到2030年，工业生物技术每年将可降低25亿吨二氧化碳排放。
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AI+合成生物，促进合成生物学智能化、自动化、系统化发展
传统生物学研究，较多采用定性描述与假说推理，较多依赖实验积累经验；受益AI技术发展与成熟，生命科学工程化成为重要趋势，推动生物学从定性走向定量，从经验走向工程。
AI、计算机辅助设计、自动化等新兴技术引入，引领合成生物学走向工程化、智能化的崭新阶段，合成生物学正在经历从技艺向工程的跃迁。
设计-构建-测试-学习的工程化闭环，已成为驱动合成生物学快速迭代发展的全新范式，标志着合成生物学正在从传统试错式探索，向定向设计、数据驱动的智能优化、规模化的工程新阶段加速跃迁，赋予合成生物学前所未有的精准性与高效性。
AI助力生物大数据挖掘与分析，提供强大算力与分析能力，助力挖掘蕴藏信息。合成生物学研究产生海量组学数据，包括基因组、蛋白组、代谢组等。深度学习等AI技术，可帮助研究者从复杂大数据中，提取有价值信息与规律，例如发现新的基因功能、阐明生物网络相互作用、揭示表型与基因型的关联等，为生物电路、代谢通路、工程菌株设计提供理论指导。
AI能辅助合成生物领域，生物元件、生物模块、生物系统等不同层次的设计与优化。
AI可改善生物元件鉴定与功能注释效率，加快天然生物元件优化速度，为人类从头设计基因原件、蛋白质元件提供可能。
生物模块，是由多个生物元件组成的功能单元，AI可辅助设计与优化生物模块的组装方式，提高模块间相互作用效率，实现更复杂生物功能。
AI算法通过模拟与预测不同基因组合对生物系统行为的影响，帮助优化生物系统性能与稳定性，加快生物工程项目开发进程。
AI驱动多尺度建模与全流程仿真，有望实现对合成生物系统，从分子、通路到细胞、生态群落的端到端设计与优化。深度神经网络可拟合高维非线性系统，构建面向真实生物过程的计算模型。传统合成生物学建模与仿真，主要基于动力学微分方程描述生物网络中各组分（包括基因、蛋白质、代谢产物等）的动态变化规律，这类基于简化机理的模型，往往难以准确刻画生物系统的多层次、多尺度复杂性。AI驱动的建模与仿真范式，可很好解决上述复杂性难题，显著降低人工参与难度与成本。
AI可应用于合成生物实验方案智能设计与筛选，大幅提升实验设计优化效率。合成生物学实验，通常涉及大量候选方案的挑选，包括如基因元件选择、线路拓扑连接、工程菌培养条件等。传统生物学实验主要采用穷举式搜索，AI技术可智能生成可行实验方案，并根据反馈数据快速筛选、优化最佳组合，通过构建设计-构建-测试-学习闭环，大幅节省人力物力，缩短实验方案设计优化周期。
规模化生物制造过程中，AI可实现对发酵罐等生物反应器的智能监控，提升合成生物学生产效率。计算机视觉算法，可通过在线图像分析，实时估算发酵罐内细胞密度、形态分布等关键参数；算法可通过工艺参数的动态调节，在产量、收率（实际产量/理论产量）等指标间进行智能权衡，实现发酵过程最优控制；AI模型可根据多参数传感数据，预测发酵过程异常风险，实现故障早期预警。
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