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图片来源@视觉中国
文｜vb动脉网，作者｜樊筱瑜 黄舜 李成平前言
跟着生物科技的开展、新冠疫情的常态化，市场对药物研发、生物试验和检修检测相干的需要猛增，使得处于产业下游的试验室的智慧化被投以了愈来愈多的关注。近些年来，基于5G、物联网、人工智能和大数据等技术，试验室正派历着智慧化的改革。
● 究竟怎么样的试验室称为智慧试验室？
● 自动化、信息化、数字化的区分和作用分别是甚么？
● 检修检测类试验室和钻研研发类试验室各自的痛点和亟待智慧化的环节是哪些？
● 目前试验室智慧化过程如何？行业驱动要素和竞争格式又如何？
蛋壳钻研院此次聚焦医学类试验室智慧化建立，为了厘清目前国际智慧医学试验室建立现状，并刨根各类医学试验室智慧化建立的需要与无效解决计划，蛋壳钻研院经过对政策的了解、对行业数据的多维度分析，调研4家科研院所、15家翻新企业、3家投资机构，访谈28位专家、企业开创人和投资人，制造了本次讲演，咱们得出下列论断：
智慧医学试验室尚处起步期，亟待穿插配景人材参加。智慧医学试验室畛域处于行业开展初期，是一个新兴的穿插畛域，亟待具有软硬件工程、人工智能和生命迷信、生物技术、医学等穿插配景的人材参加。目前，从投资的角度来看，智慧医学试验室建立畛域，开创人或中心团队是不是具有科技技术与生命迷信穿插学科配景是一个极为首要的参考维度。
软硬件结合的产品更受市场青眼，初期办事企业协作之势大于竞争。智慧化的过程当中，软件和硬件在不同的环节帮忙医学试验室更为便捷、高效地运转，而且让试验室的平安和合规更有保障。其中，软硬件结合的产品因为智慧化掩盖规模更广、需要解决更深化等劣势，关于医学试验室办理者更具吸引力。而办事企业大多初期业务掩盖规模无限。因此，为减速关上掩盖广而深的智慧化试验室市场、进步医学试验室智慧化浸透率，目前办事企业之间的协作之势大于竞争。
不同类型医学试验室，将各自泛起智慧化建立的标杆解决计划。生化检测、基因检测、药物研发等各类医学试验室流程差别大，对智慧化的建立需要也不同。因此，深化了解各类医学试验室需要对产品的研发相当首要。初期，大少数企业因为无限的精神、才能和资源，无奈同时对各类医学试验室进行深度了解，而是从某一类医学试验室场景登程，提供相应解决计划。目前，在各类医学试验室中还未泛起具有较高竞争壁垒的标杆智慧化建立解决计划。将来，跟着企业对各类试验室场景需要了解愈来愈深化，加之技术和产品的不停提高和优化，各类试验室将逐渐泛起经过市场验证的标杆解决计划。
智慧医学试验室建立， 一个超千亿的待开发畛域
■ 智慧化建立经过自动化、信息化、数字化为试验室降本增效
智慧化建立在传统工业畛域曾经有较为成熟的应用，例如食物、汽车出产等畛域经过全自动流水线建立，部份代替，乃至某些畛域完成片面替代人工，极大进步了出产效力、晋升了产质量量并增加了出产本钱，为畛域带来大幅度效益增长。
近些年来，一样对效力有高要求的医学类试验室也意想到了智慧化建立的作用，例如经过自动化装备或流水线建立代替反复性高的机械性人工操作、经过信息化建立将试验室信息数据化从而防止人工记载过错、经过数字化建立帮忙试验更高效经营等。
在医学畛域，包罗临床检修检测、药物研发、生物试验等多类型试验室也开始尝试经过自动化、信息化及数字化的建立让试验室从多维度“智慧”起来，这种试验室，咱们称之为智慧医学试验室。
智慧医学试验室用技术为试验室降本增效。试验室的智慧化建立，基于物联网、5G、人工智能、大数据、云计算、VR/AR、区块链和GIS等症结技术，经过硬件装备和软件零碎作为运用载体，帮忙医学试验室在试验部份和非试验的经营部份两小事务中的各环节更高效、便捷、平安、合规，从而达到降本增效的目的。
图表1 智慧医学试验室建立架构模型及运用后果
经过调研访谈，咱们将架构模型中的运用场景划分为两个部份，即试验和经营部份。试验部份包罗试验设计、试验实行、试验合作等；经营部份包罗合规平安办理、人员办理、耗材办理等。
图表2 智慧试验室建立运用场景分类及外延
另外，在架构模型中，智慧医学试验室建立门路包孕了自动化、信息化和数字化建立。值得一提的是，三条门路可能同时产生，关于不同类型的医学试验室，三条门路的过程也会有所区分。
自动化：优化试验流程和试验数据发生。自动化是指机器装备、零碎或出产和办理进程在没有人或较少人的间接参预下，根据顺序设定，通过自动检测、信息处置、剖析判别、把持管制，完成试验预期的指标。医学试验室的自动化，基于视觉技术、伺服技术、物联网技术、人工智能技术等，在自动化的仪器装备、自动化出产流水线、机械臂等硬件反对下，辅以配套软件增加人力参预，让试验流程自动进行从而让试验数据自动发生并记载。
图表3 自动化带来试验流程、数据发生进程的优化
信息化：优化经营数据发生、优化试验数据记载。医学试验室的信息化是指基于5G、大数据、物联网等技术，在传感器等硬件装备及配套软件零碎的反对下，一方面将波及试验室经营办理的信息（如环境温湿度、耗材库存量等）以数据方式呈现，将纯人力的监视判别行动转化为基于数字的公式算法；另外一方面将习气于纸质记载的试验设计、数据及流程等信息转化为电子版的呈现，并配以相应标签，为数字化的运用提供数据根底。
图表4 智慧医学试验室中信息化掩盖规模
另外，试验室信息化还可将试验室人员缺勤形态、样品存储形态、装备运转形态、环境温湿度形态、耗材及试剂库存形态、试验形态、业务财务流程形态等整个以数据信息的方式展示，为数字化运用提供充沛的数据根底。
数字化：优化试验和经营的流程及数据运用。这一步次要是经过软件零碎实现的。其实专一于自动化、信息化的装备简直都配以相应的数字化软件以达成数据从发生到使用的闭环，也有不少专一于试验室数字化的软件，辅佐实现试验的流程设计、进程实行、论断验证和试验数据的多维度剖析，如咱们相熟的LIMS及ELN类软件。
试验室数字化基于大数据、云计算和人工智能等技术，对试验室发生的少量试验和经营数据进行整合、剖析，建设模型算法，帮忙试验实行和试验室经营更为合规平安、高效便捷。
图表5 数字化在智慧医学试验室中各板块运用举例
可见，医学试验室智慧化的进程波及的模块多、方式广，简直在试验室产生的所有均可以经过硬件与软件的帮忙变得更为便捷、高效、平安或者合规。
目前，智慧医学试验室的建立形式次要分为两类，一类是由生物医药、生命迷信类企业等需要端企业自建智慧医学试验室；另外一类则是由医学试验室与专一智慧化建立办事的企业协作建立智慧医学试验室。
■ 三大医学试验室主体，锻造千亿智慧建立市场
咱们按照进行智慧化建立的医学试验室所波及的试验畛域，将本讲演厘定的医学试验室次要分类为三大主体。
图表6 医学试验室智慧化建立三大需要主体
咱们按照市场调研和专家采访的数据梳理，经过测算公式：市场范围=各类试验室数量x各类试验室配置金额，得出全国智慧化试验室市场范围预算值。再应用公式：预算值x（1-智慧医学试验室浸透率）失掉将来赛道生长空间。
图表7 我国智慧化试验室市场范围测算
医学试验室智慧化浸透率缺乏20%，超千亿市场待开发。按照测算，智慧医学试验室畛域有超千亿的市场处于待开发形态，前景宽广。在调研访谈中，咱们还得知，自动化市场（硬件办事为主）需要范围约数千亿元；试验室信息化、数字化（软件办事为主）需要范围约为数百亿元，但多位受访的业内专家表现，此预计为激进估量，将来市场范围无望在技术、政策及资本的驱动下，进一步晋升。
■ 政策和资本减速两大类医学试验室智慧化建立过程
政策：顶层设计反对试验室智慧化开展。政策普遍地影响着产业的开展门路和企业的运营行动，在中国的国情之下，政策关于高新技术的开展影响尤其粗浅。蛋壳钻研院梳理了近十年来，我国国度和省级政府单位颁布的无关试验室智慧化开展的相干政策。
在国度级18条相干政策中，波及试验室数据办理的相干政策为10条，占比超50%，显示出国度关于试验室数据办理的注重，为试验室数字化办事企业的开展奠定了良好的政策根底。其中，波及试验室装备办理和环境办理的分别为5条和6条。
图表8 波及智慧试验室建立的相干国度级政策清点
从政策上看，各级政府机构正在踊跃推进医学试验室的信息化过程，以平安、高效地完成科研指标。智慧化已经是已经试验室发展科研名目任务的必定选择。
资本：头部机构紧追新兴赛道。从融资轮次看，在近五年的智慧试验室赛道投融资事情中，除一般企业已进入到C轮融资外，其余企业投融资轮次均定位在A轮先后，显示出赛道的开展目前还处于初期。
图表9 智慧医学试验室建立办事企业近5年投融资事情清点（按融资轮次排序，轮次相反按企业成立时间倒序）
从融资企业的业务规划分类来看，提供试验室硬件装备企业和提供试验室软件零碎的企业存在不同的投融资特征。目前，大部份的被投企业业务更倾向于器械、装备的自动化及相应的平台零碎。其缘故次要是自动化硬件装备行业开展较为成熟，在我国曾经阅历了技术开展的积攒期；提供智慧试验室软件零碎的企业在投融资赛道目前还属于多数，且处于投融资环节的极初期。
目前医学试验室次要分为检修检测和钻研研发两类。各类医学试验室因为试验类型不同，在智慧化建立的过程当中也具有不同的需要。为了厘清不同类型试验室需要及相应解决计划，咱们依据次要试验操作和试验操作目的两个维度，将医学试验室分为“检修检测类试验室”和“钻研研发类试验室”两类。
图表10 医学试验室分型及比较剖析
接上去，咱们将先从操作流、样本流和信息流三个方面，分别对两类医学试验室的智慧化建立需要与详细解决计划进行解析；再从合规等两类试验室的个性问题登程，探究相应的智慧化解决计划。
检修检测类试验室
■ 固定流程指点自动化建立，技术翻新减速国产代替
晋升操作敌对性，让检修检测流程更流利。检修检测试验室内操作流程大多为反复的、机械性的操作，操作人员不免泛起操作失误，例如扣盖不许确致使样品脱漏或温湿度管制不精准致使样本反省有效，因此进步操作敌对性让操作流程更简略、流利，关于长时间进行反复举措的操作人员来讲非常首要。
确保数据正确，防止过错数据带来的医患挫伤。样本检修的后果是对患者发展诊断和医治的依据，因此，确保操作人员每一个步操作正确非常症结。传统试验室中，为了不操作失误致使的数据过错后果给病院和患者带来难以想象的挫伤，操作人员时常需求承受操作培训，且各操作流程环节均需相干操作人员签字确认。可是，这个耗损人力、物力的进程仍然难以完全防止过错产生。如何更完全、无效、低本钱包管数据正确，关于增加潜伏的医患挫伤相当首要。
晋升样品峰值处置才能，为试验室减少效益。逐日试验室出具数据后果的数量与操作人员人数和纯熟水平无关。关于病院来讲，通常天天早上6点开始采血，这时候临床检修科迎来了第一个样本处置需要顶峰时代。此时，因为操作人员数量无限，易泛起样本处置才能无奈知足少量需要的状况。关于许多第三方检修检测机构来说，样本处置效力更是间接关乎试验室的效益，更高效的样本处置才能也象征着更多的业务支出。所以，检修检测类试验室如何晋升单位时间内检修检测数量非常首要；而在疫情之下，急遽减少的核酸检测需要让相干试验室效力晋升的需要变得非常迫切。
自动化建立，升高检修检测类试验室人力和占地本钱，进步样本处置效力。愈来愈多的检修检测试验室经过技术的帮忙，让试验室的操作流程“智慧”起来。这个进程次要依托试验室的自动化建立，逐渐代替人力。
图表十一 检修检测类试验室自动化建立阶段
在1.0阶段，试验室经过引入更“智慧”的仪器装备，晋升操作敌对性，例如全自动生化剖析仪、全自动血凝仪等，解放了操作人员少量反复干燥的根底操作的同时，也防止了较多报酬操作致使的偏差和过错。
2.0阶段，在具有了自动化检修检测装备后，试验室开始尝试各操作模块的自动化建立，这一阶段建立需求借助机械臂、智能机器人和人工智能等装备及技术。
图表十二 检测检测类试验室样本处置根底模块
这些模块包罗样品前处置阶段的加载模块、离心模块、去盖模块、及分杯模块等；样品检修检测阶段的辨认模块、校准模块和质控模块等；以及样品后处置的消毒模块、分类模块等。这一步“智慧”建立，进一步释放了检修检测类的操作人员。
终究3.0阶段，接近于常说的“黑灯试验室”，这一阶段在2.0根底上还需求参加轨道技术和气动传输等技术，让检修检测的一切流程都经过全自动流水线实现。实现3.0阶段的自动化建立后，检修检测试验室可完全解放试验室操作人员，并简直能够防止试验后果的过错。这样一来，试验室因为无需留出人员走动通道而更为紧凑且勤俭试验室空间本钱，更首要是试验室检修检测效力失掉了极大晋升，可以显著为检修检测试验室降本增效。
我国临床检测试验室根本曾经配备全自动或半自动检测装备，而实现流水线建立的试验室浸透率缺乏15%，多集中在大型三级病院以及部份第三方检修室。这是因为如生化、免疫、微生物检修和份子诊断等每一个种业务具有相对于固定的试验（检修检测）流程，另外一方面，该类试验室需求知足严格的合规性要求，这也让产品设计进程更为“有依可循”。
进口办事企业占主导，国产代替中心是技术。自动化建立费用门坎较高，单个仪器装备价值几十至几百万不等，而流水线建立则需求几百至几千万乃至过亿的本钱。因此，自动化建立需求在刚需和领取才能的两重“反对”下进行。目前，自动化建立较为当先的试验室集中在大型三甲病院、大型第三方检测试验室以及大型基因检测或高通量测序企业。这种检修检测类试验室有较强领取才能，知足自动化建立的经济前提，但也由于“不缺钱”会更偏向于选择进口品牌仪器装备或流水线建立办事。
要完成国产代替，症结中心仍是技术的先进性。国际试验室自动化建立市场，海内企业西门子、贝克曼库尔特、罗氏、雅培等仍然占主导。据调研，以后除新冠产品外，我国IVD市场国际企业的份额仅占40-45%，并且次要集中在二级及下列的基层病院，然而，跟着技术壁垒不停冲破，国际企业将在不远的未来占领我国IVD市场70%以上的份额。
另外，在智慧试验室这一细分畛域，目前次要是国内同行提供的总体计划，国产仪器装备供给商相对于产品繁多、不克不及造成齐备的产品体系，在产品的中心零部件方面还高度依赖第三方，所提供的产品计划在不乱性、人机交互廉价性及技术先进性上与海内产品还存在差距。
总的来讲，虽然我国试验室自动化建立较欧美等国度起步晚，但我国技术追逐及翻新实力微弱，加之政策和资本助力，“技术”的国产代替之路正减速进行。值得一提的是，除了与自动化建立办事商协作外，国际不少大型基因检测或高通量测序企业等也经过本身技术自建自动化检修检测试验室。
■ 物联网技术降级样本办理，状态和地位可实时把控
检修检测类试验室常见的标本个别包罗血液（指尖血、静脉血）、尿液、粪便、脑脊液、胸腹水、前列腺液等，为了却果精确牢靠，这些标本采集的时间、办法和保留都有一定的要求。
样本办理从收集到剖析后处置，波及物理地位及物理形态办理。关于检修检测类试验室，样本的办理掩盖了从收集环节（进入试验室以前）到实现剖析后的烧毁或保留处置全流程，次要涵盖了收集、运输、剖析和烧毁或保留。收集和运输之间、运输和剖析之间假如时间距离较长，为确保样本在无效形态，还会波及到样本保留乃至样品离心环节。
全流程、一体化智慧样本办理正在衰亡。传统的样本办理次要采取人工核验和纸质记载，担任样本办理的人员整个任务均人力实现，效力极低，且样本容易遭到报酬操作净化，过错率高。智慧样本办理的需要由此而生，这一进程大抵也能够分为三个阶段。
图表13 样本办理智慧化三个阶段
1.0阶段次要采取条码扫描+电子记载的办法进行样本办理。条码扫描晋升了样本收集、查找等环节的效力，电子记载也包管了样本后果的可追溯性。
2.0阶段次要采取物联网和大数据技术，经过传感器感知样品物理形态再经过软件零碎进行一体化全流程（从收集到剖析后的处置）样本办理。以血液收集场景为例，在传统及1.0阶段的办理中，血液收集后样本办理未完成体系化，在部份血站和病院内，查找时耗损少量时间和人力，易泛起报酬过失，并且存在样本保留环境不达标，样本毁坏的危险。在2.0阶段中，经过传感器感知样本的物理地位及物理形态，包罗温度、色彩和分层等状况，而后经过软件零碎可疾速定位样本物理地位进行查找、实时理解样本处置过程，并实时辨认样本物理形态且在异样时报警等。
3.0阶段在2.0的根底上参加了自动化的流水线建立，进一步增加了样本及处置过程当中的人力任务。传统收集后的样本一致贮存放在寄放箱，累积一定数量后由病院人员送到检修科进行检修。在样本办理的3.0阶段，收集的样本经过流水线自动被运输到试验室后，会失掉立刻的处置和剖析。这样一来，医生下班后即可查看后果而无需等候或重复查阅后果是不是曾经出具。
除了样本收集、运输、剖析环节能够完成自动化，样天职析后的处置进程也可经过流水线全自动处置，按设定的处置要求进行消毒烧毁或分类存储。不外这一阶段合用于样本收集及处置产生在同一地点的运用场景，如病院场景的生化检修、免疫检修和份子诊断等。
■ 数字化建立打破数据孤岛，高集成性让后果互联互通
从“品质”上让数据办理更智慧。经过自动化建立让数据发生的进程彻底根据设定，从而包管了发生过程当中数据的品质；在数据发生后的运用进程，一样也需求包管数据品质。关于检修检测类试验室，运用进程的数据品质包管次要体当初两个维度，第一是后果与“人”的精准对应，第二是同一集体的多种数据疾速精准集成、审核并根据模板输入讲演。
数字化办理软件在数据运用进程保障数据品质。将试验室中一切仪器发生的数据无效集成，是此进程的第一步。试验室使用来自不同品牌的各种仪器装备，大少数硬件装备都配有相应的中控软件以便试验室查看、导出和下载检修检测数据后果，但各品牌厂商出于产品数据维护或商业目的，其实不彻底凋谢仪器装备的数据接口，使得仪器装备数据无奈互联互通，试验室信息孤岛丛生。因此，如何买通仪器装备的数据接口，完成全试验室数据互联互通是首需解决的问题。
其次，不同仪器装备数据以不同方式生成，且各自格局不同，因此在数据集成与输入讲演之间，还波及数据抽取、归集、荡涤、分类和贮存等数据处置需要。由此，相干的专业办理软件产品应需而生，保障检修检测类试验室在数据运用过程当中的“品质”。
最先泛起的试验室办理零碎LIMS，环抱样本优化数据办理。目前，办事于智慧试验室的软件零碎较多，如LIMS、LES、ELN、SDMS、CDS等，其中最先泛起的是试验室办理零碎（Laboratory Information Management System，LIMS）。
自20世纪60年代起，通过了多年的开展累积，关于规范化较强的检修检测类试验室所使用的仪器装备，LIMS零碎曾经具有弱小的数据集成才能，而且可以经过一系列数据处置环节后根据模板设置出具相应讲演。
LIMS很好地解决了检修检测类试验室在数据运用中的智慧化降级需要，但LIMS的功用远不止于此。除了对检修检测自身产出的后果数据的办理（如图表中蓝色模块部份所示），LIMS环抱样本，还波及样本注销、工作调配、试验剖析进程、后果审核和讲演公布等流程的办理（如图表中橙色模块部份所示）。
图表14 LIMS零碎环抱样本的流程办理进程
近些年来，LIMS产品呈现不停延长的趋向，在原本的样本办理流程根底上参加试剂办理、仪器校核、QA数据统计信息办理、财务报价等模块，完成更为片面的试验室办理。恰是因为LIMS软件模块功用的不停衍生和翻新，也使得各企业的LIMS产品之间可能存在不少差别。
钻研研发类试验室
■ 自动化建立对仪器精度、零碎柔性提出更高要求
试验室的自动化建立，共性化定制需要更高。钻研研发类试验室自动化建立与检修检测类试验室有着类似的阶段，不外，前者试验流程更为灵敏，这象征着办事研发类试验室的智慧化建立企业需求付出更多的人力本钱，在充沛了解试验流程的根底上，做定制化开发和配置。
图表15 两大类医学试验室自动化建立需要区分
具有弱小的模块根底+按照需要将根底模块疾速集成是自动化建立症结。办事企业要帮忙钻研研发类试验室实现自动化建立需求具备的症结才能之一是具有足够弱小的根底模块可以掩盖整个的操作环节，这是对企业在详细试验室运用场景需要了解上的考验。
其二就是可以深化理解每一个个试验室运用场景需要，并按照需要将相应根底板块适配起来，疾速响应繁杂而非规范的需要。因此，关于办事企业来讲，根底模块建立与模块之间的疾速组合才能需求重点打磨和晋升。
自动化建立解放人力的同时，进步试验效力、升高试验过错率，勤俭试验总本钱。钻研和研发进程是一个不停试错的进程，传统试验室需求耗损少量的休息力，这类高反复性和高不肯定乃至高失败率的进程，关于迷信家和钻研员是身心的两重考验。自动化建立能够将迷信家和钻研员从不停反复的试验中解放出来，从而专一于试验自身的设计、调剂和后果剖析上，不只如斯，经过自动化仪器及机器人的辅佐，试验效力也大幅晋升。
另外，据调研，药物研发的过程当中，因为试验人员操作失误致使的本钱减少占总本钱超过30%，自动化建立能够无效防止这部份不用要的本钱。加之高操作精度的机器人或机器手臂的应用，试验环节试剂使用能够增加到传统人工操作的五分之一，从而从另外一个维度持续增加试验总本钱。
数字化建立，缩短钻研研发过程。以新药研发为例，这个对药企和全世界医疗意义不凡的进程，存在耗时长、投入高、胜利率低的痛点。
医学试验室数字化建立能够在药物研发的全流程提供辅佐。从试验室阶段的靶点发现到化合物钻研，再到前期的意愿者招募信息，以及前期的利用可穿着装备衔接试验室办理零碎进行的近程监控和实时数据反馈试验室进行剖析等环节，经过软件零碎助力均可以晋升效力，升高新药研发本钱同时管制新药研发危险。
图表16 数字化建立对药物发现的作用
传统的高通量筛选库通常含有约百万种化合物，其中每种化合物价钱一般是50-100美元。初始筛选进程可能破费数百万美元加之几个月的任务。随后的先导化合物优化可能需求数年能力肯定临床前候选药物。比拟之下，采取智慧化的药物发现零碎，虚构化合物几天内能够筛选数十亿个份子的文库，预测辨认临床前候选物将缩短期至几个月至一年。
智慧化试验室在新药发现中应用的AI技术包罗天然言语处置、机器学习、深度学习、常识图谱、计算机视觉等，目前机器学习和深度学习办法算法模型在药物靶点发现、化合物高通量筛选、蛋白构造及作用预测等方面运用较为普遍。另外，人工智能在医学试验室中的常见运用环节还包罗：
细胞钻研阶段的智慧化。传统的视觉反省辨认图象剖析效力极低，经过智慧化的图象剖析零碎能够对指标细胞类型进行疾速辨别与剖析。以乳腺癌细胞为例，经过改动图象比较度将细胞图象从配景中联系并提取不同类型的纹理特点，应用最小二乘法与反对向量机（LS - SVM）等算法数字化零碎进行高速细胞分类。
关于细胞分选，基于AI的图象剖析决策能够使机器人精确地别离样品中的不同细胞类型。目前大部份图象激活细胞分选（IACS）装备使用基于AI的卷积深度神经网络算法（DDN），能够在几十毫秒内进行高速数字图象处置和决策。
在药物筛选中的智慧化。药物的构效瓜葛是指药物的化学活性与药效的瓜葛。传统的构效瓜葛钻研以定性钻研为主，生理活性物资构造与活性的瓜葛进行揣测，进而肯定靶酶活性位点的构造并设计。智慧化药物发现伎俩的应用，使得以计算机为辅佐工具的定量构效瓜葛（QSAR）办法成为公道药物设计的首要办法之一。
药物设计中的智慧化。因为新药物份子通常按照靶蛋白的配体结合位点的3D宏观空间信息设计，因此靶蛋白3D构造关于基于构造的药物发现相当首要。智慧化、数字化工具的开展将助力寰球翻新药企晋升药物研发效力和胜利率。
按照动脉网数据库材料显示，目前在我国从事智慧化新药发现的企业超过50家，咱们统计部份企业往年投融资信息后发现，目前该赛道在阅历了后期的投融资的热度衰退后，正迎来感性开展、细分畛域下沉与分化的阶段。部份企业逐步专一于数字化驱动的某一阶段办事；部份企业开始尝试与硬件乃至试验室翻新药研发其余环节办事的融会。
■ 软硬件结合，从制造、培育到贮存维护珍贵的试验样本
智慧化样本造就、运输及贮存，维护无价之宝的样本。在检修检测类试验室中，样本需求被即时候析处置给出数据，而在钻研研发类试验室中，样本往往需求被正确制造、造就以及保留较长的时间，因此在样本办理的需要中，后者在前者的需要根底上对样本的制造、适温造就和高温贮存及运输的需要更为迫切。环抱这三点需要，智慧化样本办理仍然需求专业硬件装备及配套软件零碎独特助力。
自动化建立，进步制样效力、防止报酬差异。很长一段时间，具有强“样本制造才能”的钻研员是试验室首要价值之一。假如将制样“重担”整个放在一人身上，制样效力难以知足试验需要，而多人制样，样本间品质的差别又不成防止（事实上，哪怕同一人制造的样本也极易泛起差别）。自动化给了制样完善的解决计划，一方面解放人力，晋升样本制造效力；更首要是包管了样本的同质性。
软硬件融会，智慧监控样本保留环境。样本的高温形态一方面靠过硬的技术装备提供，另外一方面还需求配套的智能软件监控。高温冰箱供给商往往为样本保留装备配置有相应的软件零碎，以完成在温度泛起异样时当即报警，防止样本毁坏的监控本能机能。另外，来自软件研发企业的专一样本办理的软件零碎也为试验室办理者提供了另外一种选择。
■ 数字化建立让试验数据不止是后果，更是驱动要素
钻研研发类试验室的数据处置需要维度更广。钻研研发类试验室发生的试验数据方式更为多样，除了与检修检测类试验室同样发生少量的数字数据外，通常还有少量的图片、记载样本形态的文字、关于操作流程记载的文字等。另外，钻研研发类试验室关于数据处置的需要也更加多维，除了将数据集成后根据模板排序外，还波及少量的计算，并需求知足实时查问和调用的需要。
图表17 两大类型试验室数据区分
软件助力高效处置试验数据、防止数据过错，升高研发本钱。为了知足钻研研发类试验室关于数据处置的多维需要，电籽实验记载本ELN（Electronic Lab Notebook）应需而生。在试验数据的记载、存储、查问、计算、应用上关于传统的流程都带来了极大的智慧化降级。
图表18 智慧化试验室中试验数据发生和运用的优化点
ELN不只是将记载在纸上的数字、文字、图片等变为电子化格局，更首要是关于数据的处置和运用。例如，如何对每一个个数据精准打标签是对软件智慧化水平的极大考验，标签打得越精准、维度越片面，越能进步数据查问、计算、应用的效力，晋升软件的“智慧度”，从而更为切实帮忙迷信家和钻研员解决试验中数据办理的问题。
在对试验室的调研中得知，因为数据过错酿成的试验本钱占领总试验本钱的近30%。而ELN的应用，就可以极大水平增加乃至防止这样的本钱。
另外，ELN也减少了试验数据的同享性。过来纸质版本的数据经过复制或邮件传输等形式传递，而ELN的使用能够间接登录账号查看，而且数据还能够进行分权限办理，便捷的同时也晋升了数据的平安性。海内ELN领头企业Benchling公布数据，其现有客户在ELN产品助力下，研发效力进步了4倍，电子邮件数量增加了67％，极大地放慢了迷信家的钻研进度。
各类软件零碎，从不同点切入帮忙医学试验室更“智慧”。近些年来，跟着国际医学试验室逐步从横蛮成长向精耕细作进化，除了本讲演曾经提及的LIMS、ELN软件外，也逐渐泛起了更多专一某一细分板块的办理或运用软件。
图表19 常见几类医学试验室数字化办理软件比较
目前，各类性质的软件呈现协同和集成的趋向，经过延长扩展本身模块或与其它软件集成的方式丰硕软件机能，以更好掩盖全部医学试验室数字化办理与运用需要。
智慧试验室软件办理零碎亟待更为“迷信”的价值评价形式。需求留意的是，我国智慧试验室建立软件研发企业广泛融资轮次靠前。究其缘故，一方面，国际科研人员的承受水平、市场教育水平不敷，市场需求更多时间理解软件带来的价值；另外一方面，软件零碎关于试验室智慧化建立的价值不足可量化的评价维度也是产品价值及企业估值偏低的一个首要缘故。
调研得知，资本关于企业的估值广泛参考软件单价和国际试验室数量等维度，往往致使估值偏低。软件为试验室带来的效力晋升，尤为是关于药物研发过程的减速等价值难用量化维度浮现而往往未能精准计算在估值之中。因此，关于专一于软件办事的企业，除了不停打磨产品外，如何迭代产品的价值体现，让他的市场价值更为贴近其自身价值，也是一个值得关注的问题。
将来趋向
■ 智慧医学试验室尚处起步期，亟待穿插配景人材参加
胜利的智慧化试验室需求技术，更需求对试验自身的了解。物联网、5G、人工智能、大数据等技术的泛起给试验室智慧化提供了可能，但从掌握技术到精准运用技术两头还需求对试验室运用场景的粗浅了解。只要基于对运用场景的粗浅了解和技术的精准运用能力提供拥有竞争力的试验室智慧化建立计划。
智慧化试验室建立企业多具有穿插配景的团队。目前，在智慧化试验室赛道的企业开创人或开创团队少数具有技术和生命迷信的穿插配景。技术的学习与试验各个环节的相熟都没有捷径可走，所以在团队创建的时分就具有这相当首要的“两条腿”，比凭借“一条腿”入局再逐渐学习“另外一条腿”拥有明显劣势。在智慧试验室赛道的投资决策中，开创人或中心团队具有工科与生命迷信穿插配景关于资原本说是一个极为首要的参考维度。在与企业的访谈中，少数开创人也都将归入该类复合型人材作为企业开展的首要布局之一。
智慧试验室赛道亟待更多复合型人材参加。关于检测类试验室来讲，在相干法规指点下，关于试验运用场景的了解本钱相对于低一些，而要了解生命迷信研发类试验室的各环节原理与试验实行需要往往需求真正扎根生命迷信畛域并具有丰硕的试验实行教训。就当初的市场而言，具有成熟生命迷信试验室教训并晓得科技、器械技术的人材仍然可遇不成求。将来，置信在政策激励、资本反对和市场需要驱动下，会有愈来愈多具有复合型配景的人材泛起，减速智慧医学试验室建立过程。
■ 软硬件结合的产品更受市场青眼，初期企业协作之势大于竞争
以本身劣势为切入点入局，逐渐片面开展。试验室的运转波及的环节多而繁杂，包罗试验自身的实行环节、试验室合规办理、试验室日常运转办理等等。每一个个环节经过技术助力，只有能让其更高效、便捷、平安或者合规，都是试验室智慧化过程的体现，这也给智慧试验室赛道的企业提供了短缺的发扬空间。
后来，各企业纷纭以本身劣势为切入点入局智慧试验室赛道，之后再逐渐拓宽办事规模，认为试验室提供总体化解决计划为独特的终纵目标。例如，努力于机械制作的厂商，凭借技术劣势，以检测类试验室为冲破口，提供自动化装备或流水线建立优化试验实行环节，之后基于对试验了解的加深，辅以软件零碎助力，进一步全方面优化试验室运转，将降本增效做到极致。
为减速抢占市场，协作之势大于竞争。我国智慧医学试验室还处于非常初期，有少量空白市场等候企业占据。关于试验室来讲，选择了一项智慧化建立办事后，无论是硬件装备仍是软件运用，代替本钱都是相对于较高的，故试验室办理者老是冀望能够尽量“一步到位”。
此时，在品质相反的状况下，软硬件结合的办事商较单纯提供硬件或软件的办事商来讲劣势是显而易见的。另外，智慧试验室畛域波及的细分赛道广而深，目前在各细分赛道的入局企业数量间隔“饱和”还有较大的空间，而不在同一细分赛道的企业之间更是“平行”开展。因此，为了更好知足终端“一步到位”的需要，减速抢占市场，初期智慧试验室办事企业之间协作之势大于竞争。
■ 不同试验室运用场景，将逐渐泛起头部智慧化解决计划
深化了解需要，是胜利智慧化建立的根底。检测类和研发类试验室流程差别较大，关于智慧化建立的需要也各不相反。另外，即便同为检测类试验室，生化检测、基因检测等不同运用场景之间，流程也有差异，在细节的样本处置环节、装备办理环节等都会有所不同。这也就象征着各试验室在智慧化建立上，需要也是多样化的，乃至差别很大。
因此，深化了解需要，并牢牢环抱需要打磨产品，是智慧化建立的根底。无论是企业自建智慧化试验室，仍是办事商提供智慧试验室建立计划，往往都是从最为相熟的一个或一类运用场景动手，各个环节精准了解、逐渐建立，从而达成该个或该类试验室、试验业务的智慧化建立闭环。
跟着入局者减少，试验室智慧化解决计划将分运用场景各自绽开。目前行业处于开展初期，各类运用场景还未泛起具有绝对竞争壁垒的智慧化办事解决计划，大多还处于运用企业的共创阶段，部份更为细分的运用场景乃至还未被触及。跟着入局者愈来愈多，智慧试验室建立将逐步从横蛮成长向精耕细作进化，专一一个或一类运用场景提供闭环式的智慧化建立的解决计划将逐渐展现出竞争劣势。将来，智慧医学试验室智慧化建立在不同运用场景，将涌现出各自的标杆解决计划。 |
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