合成生物学可谓近年来发展最为迅猛的新兴前沿交叉学科之一。

作为一项综合了科学与工程的崭新的生物技术，合成生物学借助生命体高效的代谢系统，通过基因编辑技术改造生命体以设计合成，使得在生物体内定向、高效组装物质和材料逐步成为可能，该技术应用于生物材料、生物燃料、生物医药等多个领域。

生物合成法通常通过对现有生物系统的改造，或者从头人工合成基因组并重构生命体的方式来得到新的代谢途径，并通过这个新的代谢途径来得到新的代谢产物。从理论上看，通过生物合成技术可以合成绝大多俗化合物，甚至还可以合成传统化工法不能合成的新材料。在医疗领域，这项技术被用于获得医药原材料、催化剂、中间体等。

通过重新设计和构建生物系统，合成生物学不仅在理论上拓展了人们对生命本质的理解，更在实际应用中展现出巨大的潜力和价值。

当前，合成生物学的核心在于对生物组件的精确控制和优化，这要求高度的技术创新和跨学科的合作。行业内部的竞争日益激烈，企业纷纷投入巨资进行研发，以期在这一新兴领域占据一席之地。全球市场对合成生物学产品的需求持续增长，预计未来几年将见证该行业的爆炸性增长。

在这样的大背景下，一些公司凭借其前瞻性的技术视野和创新能力在行业中崭露头角。Asimov公司便是其中的佼佼者。这家合成生物学前沿企业，通过其独特的基因线路设计平台，正在重新定义活细胞的编程方式。

Asimov公司的技术不仅提高了生物制剂设计的精确性和生产过程的可控性，更通过计算机辅助设计和机器学习的应用，极大地加速了从概念到产品的转化过程。

   革新全栈式生物设计工具，

三轮融资斩获超2亿美元

在波士顿这座科技创新的摇篮中，Asimov公司如同一颗孕育着无限可能的种子。Asimov的诞生，并非一蹴而就，而是源于一群多学科背景的科学家、工程师和设计师的共同愿景。

2017年，Chris Voigt 、 Doug Densmore 、 Alec Nielsen 和 Raja Srinivas 联合创立了 Asimov，Alec Nielsen担任公司的首席执行官。

此前，Chris Voigt（麻省理工学院）和Doug Densmore（波士顿大学）已有多年的合作关系，两人致力于建立遗传逻辑电路设计的基础，为活细胞编程。

后来，Alec Nielsen作为博士生加入了Voigt实验室。Alec Nielsen是Asimov的联合创始人兼首席执行官，更是合成生物学领域的杰出科学家。Nielsen博士以其在电气工程、生物工程以及合成生物学的深厚背景，引领公司在可扩展生物化学、细胞功能设计以及基因设计和生物安全中的机器学习应用方面不断突破。

2016年，三人和NIST（国家标准技术研究所）的合作者发布了Cello——一个遗传电路设计自动化的平台，相关研究以题“Genetic circuit design automation”发表于 Science 。

Cello平台将生物电路的设计类比于电子产品中集成电路的设计，应用电子设计自动化（EDA）的原理来增加电路的复杂性，从而加速遗传电路设计。

Asimov的平台正是基于与Cello相同的设计理念。Alec Nielsen表示，工程药物领域发展迅速，但设计和制造这些药物的技术并没有跟上。他曾引用美国FDA前局长Scott Gottlieb的发言表达这一理念，“对于普通药物来说，80%的复杂性在于临床测试；而对于细胞和基因疗法，情况正好相反，80%的复杂性在于制造。”

Asimov旨在打破药物发现的瓶颈，开发更好的生物学设计工具。基于这个理念，Asimov开发了一款用于对活细胞进行编程的全栈基因线路设计平台，通过整合哺乳动物合成生物学、计算机辅助设计和机器学习，旨在为活细胞编程提供全面而精细的工具，从而推进生物制剂和基因疗法的设计和制造。

换言之，Asimov的技术能够在计算机上预测遗传系统，使用Kernel平台来调整基因回路，然后通过实验测试最佳组合。

该平台结合了合成生物学、生物物理模拟和基于机器学习的设计，经过设计的基因线路能应用在生物技术的各个领域，让客户能够优化遗传逻辑门的设计和构建，以及开发先进的制造和医疗应用。

随着公司技术的不断发展和成熟，Asimov吸引了资本市场的目光。2017年12月，Andreessen Horowitz领投的500万美元种子轮融资为公司注入了第一股活力。随后，Horizons Ventures在2020年1月注入了2500万美元的A轮融资，为公司的快速成长提供了动力。

到了2023年1月，公司完成了1.75亿美元的B轮融资，计划利用这笔资金扩大其在生物制剂、细胞/基因疗法和RNA方面的工具和服务业务。此次融资不仅表示了行业对Asimov技术实力的认可，也是对其未来发展的坚定信心。

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 可设计、可模拟、可分析，为编程活细胞提供全面解决方案

Asimov的产品Asimov Platform，是一个集成了细胞、基因和软件的系统，为编程活细胞提供了全面的解决方案。

首先，该平台通过其经过工程改造、高度表征的GMP宿主细胞，为生产治疗药物提供了坚实的基础，并附有支持性监管文件。

同时，其庞大的基因片段库，包含数以千计经过验证的遗传组件，可控制细胞生物学，包括转座酶整合、表达载体、诱导系统、组织特异性启动子等，为设计新系统提供了丰富的工具箱。

Asimov Platform的设计软件基于云技术，允许用户为特定应用设计、模拟和优化不同细胞类型的遗传系统。其多组学分析可实现细胞系的高级QC，加深生物学理解，并为遗传设计提炼可操作的见解。

最后，该平台的技术指南由公司科学家和合成生物学团队开发，针对平台的各个方面进行了优化和验证，确保实验的可重复性和效率。

在工作流程方面，Asimov平台分四个流程。一是设计（Design）：在整个生命之树中，大自然已经以基因和遗传部分的形式进化出数十亿个有用的分子装置。Asimov采购、编目、表征、改进和重新混合这些组件，为公司的合作伙伴提供一个大型工具箱来设计新系统。

二是模拟（Simulate）：生物学极其复杂，基因工程开启了无限的设计空间。Asimov提供数据驱动的计算模型来预测遗传系统的行为方式。Asimov的目标是推动生物技术超越反复试验。

三是优化（Optimize）：人工智能工具正变得越来越成为蜂窝系统工程的核心。Asimov使用机器学习将大规模数据集与生物学机制模型联系起来，从而实现遗传系统的算法优化。

最后是分析（Analyze）：基因组规模的多组学测量技术提供了对细胞的深入观察。这些技术允许在整个细胞的规模上进行通路分析，并以单核苷酸分辨率进行检查。

综上所述，利用数据驱动的计算模型来预测遗传系统的行为，减少了反复试验的需要。人工智能和机器学习技术的应用，使得遗传系统的算法优化成为可能，而基因组规模的多组学测量技术则为深入的细胞观察和分析提供了强有力的支持。
Asimov的技术优势在于其AI辅助分子设计，结合大数据和AI技术，实现蛋白质的精准设计。合成生物学的工程学思维允许将蛋白分子机器拆分为模块化零件，实现快速组装。细胞工厂技术在生物体内完成全合成，提高了效率并降低了成本。定向进化则利用数据信息进行蛋白质定向进化，推动了蛋白质工程的发展。
基于该技术平台，Asimov的应用涵盖了7-ADCA项目和类噬菌体颗粒蛋白的开发。7-ADCA项目针对合成头孢抗生素的中间体，开发了独有的细胞工厂技术，而类噬菌体颗粒蛋白的开发则旨在替代抗生素，应对耐药性问题，为医疗健康领域带来了新的希望。
独特的优势快速推动Asimov的产品和技术在7-ADCA项目和类噬菌体颗粒蛋白等实际应用中展现出实际效果，证明了其技术的市场潜力和实用价值。同时也让Asimov获得投资机构的青睐，完成多轮融资，得到了包括Andreessen Horowitz、Horizons Ventures等知名投资机构的支持，确保了公司研发和商业化的资本需求。

  与超25家公司合作，

在中国计划向粤港澳大湾区扩展

基于先进的技术能力，Asimov已经与超过25家公司合作，涵盖排名前10的制药、生物技术以及合同开发和制造组织。
在合作关系中， Asimov将提供一整套技术，包括专有细胞系、基因设计软件以及用于不同应用的越来越多的工程基因系统目录。目前，Asimov专注于两个主要的商业应用，一种是使用CRISPR工程化的中国仓鼠细胞和伴随的遗传模板来提高抗体等蛋白质的产量，另一种是核酸疗法，包括信使RNA。
2023年1月18日，合成生物学公司Asimov宣布与合同开发和制造组织Center for Breakthrough Medicines（CBM）建立战略合作伙伴关系。作为合作关系的一部分，Asimov公司已将GMP HEK293悬浮细胞系授权给CBM公司，为其客户进行病毒载体的临床前和临床生产。HEK293细胞系是生产治疗性病毒载体的行业标准。通过该协议，CBM将为客户提供使用该平台的机会，作为载体制造的端到端综合能力的一部分。
2023年2月8日，合成生物学公司Asimov宣布与国际基因工程机器（iGEM）学生竞赛建立2023年合作伙伴关系，旨在推动合成生物学领域的发展。这一伙伴关系代表了Asimov公司对支持iGEM社区和帮助建设该领域的未来的承诺。
综上所述，可以将Asimov公司在合成生物学领域的显著优势概括为三点。首先是先进的AI设计能力，公司运用人工智能技术进行高效精准的生物分子设计，显著提升了研发流程的速度和准确性。同时，通过数据导向的蛋白质定向进化和多组学分析，Asimov能够深入理解生物学机制并优化遗传系统，从而提高产品的性能和生产效率。
其次是集成化的合成生物学平台，Asimov Platform作为一个完全集成的系统，提供了从设计到分析的全套解决方案，包括宿主细胞、基因片段库、设计软件、分析工具和技术指南，为用户提供一站式解决方案。
最后是强大的合作伙伴网络，这些合作为Asimov提供了广泛的市场接触点和应用场景，增强了其产品的商业潜力和行业影响力。过这些合作，Asimov不仅能够提供先进的技术平台，还能够通过合作伙伴网络，加速将创新疗法带给需要的患者。
Alec Nielsen表示，未来我们希望扩展到其他领域，但现在想要先成为哺乳动物合成生物学治疗领域的佼佼者。
展望未来，Asimov公司正计划通过融资加强生产基地和产品研发，吸引顶尖人才，提升研发实力。在中国市场上，公司还计划向粤港澳大湾区扩展，利用当地科技基础设施加速产品开发。
随着技术的不断进步和市场的不断扩大，Asimov公司有望在未来的生物医疗领域扮演更加重要的角色，成为引领生命科学发展的先锋。

从“试错”到“设计”，合成生物学探索走向“定量”阶段

随着生物技术的飞速发展，合成生物学已成为当今科学前沿的热点领域之一。
在关键性技术突破和数十年研究的加持下，合成生物学在技术转化和产业化方面都取得了了不起的成就。基因编辑技术的出现让人们多年以前关于DNA分子的设想走进现实，颠覆了人们对疾病的治疗、诊断的认知，对动物模型构建方式的理解，甚至还改变了人类“造物”的方式。
一直以来，可设计、可操控、可预测，是细胞作为药物被批准应用于人体的一个重要条件，同时也是合成生物学的目标。
不过，目前中国的基因编辑行业也面临比较明显的短板，即缺乏具备自主知识产权的基因编辑技术。尽管近年来我国在基因编辑方面取得了长足进步，论文数量和专利数量均已居国际第二位，但与美、欧等发达国家和地区相比，我国基因编辑不仅存在原始创新缺位的尴尬。大部分研究都以基因编辑的应用研究为主，但从基因编辑技术本身到应用研究的公司和研究人员凤毛麟角。
曾有行业专家表示，合成生物学的发展，使得构建可控、复杂的人工生物系统成为可能，但当前也面临诸多问题：DNA测序、DNA合成、基因编辑技术的不断革新，使得合成能力飞速提升，然而设计能力却依然十分有限。
设计能力有限，造成了现在合成生物学高度依赖海量“人工试错”的局面。绝大部分人工生物系统的构建与优化仍然依赖于反复试错，缺乏理性设计的能力，难以实现定量可控。生物系统的复杂度越高，理性设计能力越缺乏。
可见，海量“人工试错”阶段，不仅“定量可控”难以保质保量实现，还限制了合成实现复杂目标的系统。换言之，这个阶段距离想合成一台“生命计算机”还差得远。
实现可预测、可设计，需合成与定量融合，合成生物学应该探索走向定量合成生物学阶段。
而如何进行定量，则得益于分子生物学、大数据、人工智能等学科的发展。Asimov此类公司的发展，让我们看到了定量合成生物学的希望，也将支撑合成生物学的最终目标实现，即从“造物致知”到“造物致用”的转变。