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基因合成白皮书—商业化基因合成的发展历程、趋势和人工智能创新

发布时间:2025-03-25

一、商业化基因合成的兴起

随着生命科学研究的不断深入以及生物技术应用的日益广泛,对基因合成的需求逐渐从科研领域拓展到更广阔的商业应用。早期,基因合成主要服务于基础科研,用于验证理论假设、构建基因模型等。但随着制药、农业、工业生物技术等行业的快速发展,对特定基因序列的定制需求呈爆发式增长。这种需求的变化不仅体现在数量上,更体现在对合成速度、准确性成本等多方面的更高要求。


在制药领域,为了开发新型药物,需要快速合成大量不同的基因序列用于药物靶点筛选和药物研发;在农业方面,培育具有优良性状的转基因作物也依赖于高效的基因合成技术。合成生物学领域,低成本基因合成能够显著加速科研创新、降低生物技术开发成本,并推动食品、医美、能源、化工领域的产品应用开发及商业化落地。这种不断增长和变化的需求,促使商业化基因合成行业迅速崛起,也为后续一系列创新型公司的发展提供广阔的市场空间。


二、商业化基因合成的规范

 早期商业化基因合成技术

早期的基因合成主要基于PCR的逐步拼接法,通过化学方法合成一系列短的寡核苷酸片段,并利用酶学反应将这些寡核苷酸片段按照正确的顺序拼接起来,逐步构建出完整的基因序列。


Step-by-step Assembly of PCR

分步组装PCR


 优缺点

优点:技术准确性高,能够精确合成特定序列的基因,且技术流程成熟,合成成功率有保障。 

缺点:合成效率低,操作复杂耗时,成本较高,限制了大规模应用。


 代表公司:Gene Art

Gene Art作为商业化基因合成的先驱,通过建立标准化的操作流程和质量控制体系,率先将基因合成服务规范化、商业化,成为连接科研需求与专业基因合成服务的重要桥梁。其开发的标准流程和质量控制体系成为行业内的参考标准,它成功的运营模式也为后来者提供借鉴,促使更多公司进入基因合成市场,推动整个行业的蓬勃发展。


三、市场需求驱动下的高通量基因合成

 市场需求

2025年,全球基因合成市场规模预计为28亿美元,预计2032年将达到83亿美元(复合年增长率17.7%)。随着生命科学研究迈入组学时代以及生物技术产业的规模化发展,市场对基因合成的通量提出更高的要求。传统的基因合成技术无法满足同时合成大量不同基因的需求,例如在药物筛选中,需要同时测试成千上万种不同的基因变体对药物的反应;在合成生物学领域,构建复杂的生物系统也需要大量不同功能的基因。在这种市场需求的驱动下,高通量基因合成技术应运而生。


来源: Market.US, "Gene Synthesis Market," 2023


 高通量基因合成技术

高通量基因合成(High-throughput Gene Synthesis, HTGS)是一种能够同时、大规模合成大量不同基因序列的技术。相较于传统的基因合成方法(固相合成),高通量基因合成技术基于芯片技术,采用自动化、高效并行的方式,在短时间内合成上千甚至上万条基因序列,为大规模基因工程研究提供强大支持。


Chip-based High-throughput Synthesis

基于芯片的高通量合成


 优缺点

优点:合成通量高、成本低、灵活性高。 

缺点:复杂序列的合成准确性有待提升。 


• 代表公司:Twist Bioscience

Twist Bioscience专注于高通量基因合成解决方案。它打破传统基因合成的通量限制,推动基因合成服务向高通量、低成本方向发展,加速相关领域的创新步伐,也为行业带来新的商业模式和发展机遇。


四、AI赋能基因合成

 现有技术的局限与行业难点

尽管高通量基因合成技术在通量和成本上取得显著的突破,但市场多样化需求仍对其提出了更高的挑战。

√ 超长基因序列合成效率受限; 

 复杂序列(如高GC区域、重复序列)错误率高;  

 在基因设计阶段,难以精准优化功能需求。 


AI赋能基因合成技术

通过人工智能算法,对基因序列进行深度分析和优化,从而显著提高合成效率和准确性。AI技术不仅能够预测和解决复杂序列中的潜在问题,还能在设计阶段提供精准的基因序列优化方案,确保合成的基因序列完全符合功能需求,适用于从基础研究到工业应用的多样化需求,包括基因构建、基因编辑、高通量文库构建等。


 优缺点

优点:智能化设计,提升复杂序列合成成功率。 

缺点:AI技术仍处于发展阶段,算法需持续优化。


代表公司:Synbio Technologies

泓迅生物致力于成为合成生物学赋能技术领导者,作为首家将AI技术引入基因合成领域的公司,旨在通过AI赋能基因合成,解决高难度、复杂基因序列合成难题,为客户提供智能化、精准化的基因合成解决方案。


自主研发生物智能分析工具:

 Complex Index(CI):解决高难度序列(重复序列、发卡结构、高GC)合成。

 NG Codon:密码子优化设计,提高蛋白表达效率。

 AI-TAT:精准预测生产周期,便于客户合理安排后续实验。



 行业贡献

泓迅生物将AI技术引入基因合成,为行业带来全新的思路和解决方案。它推动基因合成技术从传统的经验驱动向数据驱动、智能驱动的方向转变,为解决难度基因合成提供新的途径,也为整个行业的技术升级和创新发展注入新的活力。

 

五、未来展望:商业化基因合成的机遇与挑战

随着商业化基因合成的不断发展,未来基因合成行业有望迎来新的变革—生物体合成(In VivoSynthesis)。生物体合成是指利用活细胞(如细菌、酵母或哺乳动物细胞)作为“工厂”, 通过调控细胞内的基因表达和代谢途径,直接在生物体内合成目标基因或分子,这种方法依赖于细胞自身的生物合成机制(如DNA复制、转录和翻译),能够高效、精准地完成复杂基因序列的合成。


生物体合成的优势:    

√ 高效性:细胞可同时进行多个合成反应,适合大规模生产。

 精准性:细胞内的天然纠错机制(如DNA修复系统)可减少合成错误。

 环境友好:利用细胞的天然代谢途径,减少化学废物的产生。

 多功能性:可同时完成基因合成、表达和功能验证。


未来挑战:

  代谢干扰:细胞内其他代谢途径可能干扰目标基因的合成。

  调控难度:需要精确调控基因表达和代谢途径,避免细胞负担过重。

  规模化瓶颈:大规模细胞培养和基因表达优化仍需技术突破。


未来,随着合成生物学、基因编辑技术等相关领域的不断进步,生物体合成有望成为未来发展的主流方向,为基因合成行业带来革命性变革。  

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