千億巨頭收購2家AI藥企，抓住救命稻草？

2月的最后一天，合成生物學巨頭 Ginkgo Bioworks 宣佈收購兩家人工智能驅動的藥物發現初創公司 Reverie Labs 和 Patch Biosciences以及一家 RNA 平臺公司 Proof Diagnostics。

三項收購旨在提高 Ginkgo 在人工智能藥物設計、機器學習基因藥物設計和基因編輯檢測方面的平臺化能力。

上市之初，Ginkgo 市值一度超過260億美元，轟動全球，是合成生物學行業中當之無愧的超級獨角獸。

后卻被指控無核心技術和產品，商業模式遭到質疑，Ginkgo當前市值僅剩27.59億，距*時期跌落近90%。

儘管實施了一系列自證手段，但效果並不理想，財報表現誠實，2023 年全年收入為 2.51 億美元，比上年下降 47%。

而這次，Ginkgo看中了爆火的AI，試圖彌補其核心技術和產品的不足。

只是，AI能否拯救Ginkgo？AI+合成生物學是一門好生意嗎？

1、一口氣三項收購

上述三項收購是 Ginkgo 更廣泛戰略的一部分，旨在通過新的 Ginkgo 技術網絡增強其研發產品。

Ginkgo技術網絡是一個開創性的生態系統，由人工智能、遺傳藥物、生物製品和製造等各個領域的超過 25 個合作伙伴組成，目的是通過集成能力增強客户研發計劃。

Ginkgo 在集成平臺技術和建立戰略合作伙伴關係方面擁有超過 15 年的經驗，是資深的系統集成商。現在，該公司通過該網絡以及新收購的初創公司擴大其服務範圍。

*筆收購是 Patch Biosciences，這是一家總部位於紐約的人工智能平臺開發商。

Patch Biosciences 以其使用機器學習模型和檢測而聞名，這些模型和檢測現在將增強 Ginkgo 的現有服務，為其遺傳醫學工具包增添寶貴的功能和資源。

第二筆收購是 Reverie Labs，這是一家總部位於馬薩諸塞州劍橋的公司，專門從事人工智能驅動的藥物發現。

此次收購包括 Reverie Labs 的先進基礎設施和軟件，對於訓練大規模人工智能基礎模型至關重要。

此外，Reverie AI 團隊的四名重要成員也將加入該公司，其中包括首席技術官 Ankit Gupta，他將擔任 Ginkgo 的 AI/ML 推進主管。

此次整合旨在顯着增強 Ginkgo 的 AI/ML 驅動的發現服務，並加快下一代生物基礎模型的開發。

新加入的 Reverie 團隊將在將 Reverie 的技術融入 Ginkgo 不斷擴展的 AI/ML 基礎設施以及未來 AI/ML 技術在生物工程中的開發和應用中發揮至關重要的作用。

Ginkgo 計劃整合 Reverie 的模型、軟件和工作流程，以推進其 AI/ML 驅動的實驗設計基礎設施。

此外，Reverie 的化學生成人工智能平臺將集成到 Ginkgo 的工具包中，以支持小分子項目。

Ginkgo 目前的 AI/ML 計劃包括 Owl，這是一種人工智能引導的設計工具，它補充了 Ginkgo 酶工程團隊在眾多項目中審查過的一整套計算工具。

該公司還開展了多項旨在推進生物工程和生物安全的戰略合作，包括與谷歌雲、默克、輝瑞和勃林格殷格翰的合作。

還有一筆收購是 Proof Diagnostics 公司，該公司因開發「面向未來」的 COVID-19 篩查儀而受到關注。

值得一提的是，Proof Diagnostics 由張鋒聯合創立，因其創新的 OMEGAs 技術而受到認可，這是一種新興的 RNA 可編程非 Cas 酶，為當前基因組醫學工具提供了一種有前途的替代品。

收購 Proof Diagnostics 的目的是通過將 OMEGA 整合到 Ginkgo 的基因編輯工具包中來加強 Ginkgo 的基因治療服務，為基因組醫學提供更通用的方法。

2、早已佈局AI

這並非Ginkgo首次切入AI賽道。

2022年6月，Ginkgo收購了Bitome，后者開發了GeniiTAS 代謝組學監測平臺的 AI 引擎，能夠對細胞培養基持續監測，實時闡明細胞代謝狀態。

2022年10月，又宣佈收購老對手Zymergen ，得到了后者集產品設計、微生物製造、量產於一體的AI自動化生物製造平臺。

收購也是Ginkgo提高其平臺服務能力慣用的手段，2022年還連續收購 FGen AG、Altar、Circularis三家公司，2023年又收購 StrideBio 的 AAV 衣殼和載體平臺資產。

除了大舉收購，Ginkgo也在自建相關AI算法和模型。

2022 年12月，公司宣佈推出酶相關服務「Ginkgo Enzyme Services」，以超高通量篩選、機器學習指導的蛋白質設計以及專有的菌株優化技術作為支撐，Ginkgo能提供從新酶發現、活性功能優化到規模生產各環節的解決方案。

據瞭解，利用其在DNA合成和高通量篩選方面的能力，Ginkgo合成了1.09 億個DNA鹼基對，篩選屬於12個酶類的7117種酶，並評估了2719條通路，總共進行菌株測試30445種。

包括Cradle、Biomatter Designs、Cambrium、Arzeda和Basecamp Research在內，都在利用AI/ML技術來設計新型酶或改進現有酶。

Ginkgo還通過合作佈局AI。去年與Google Cloud達成合作，Ginkgo將利用Google Cloud的VertexAI平臺，在生物工程應用領域開創新的大型語言模型，應用於藥物發現和生物安全等領域。

人工智能通過促進生物系統的設計、構建和優化，在推進合成生物學的發展中發揮着至關重要的作用。

除Ginkgo外，也有不少公司嘗試將AI應用到合成生物學醫療細分賽道。例如Jura Bio，致力於利用機器學習和合成生物學開發新型 tcr 療法。

AI技術加持下，Ginkgo依舊不自己生產化學品，而是設計有機體並將其許可給其他公司，其商業模式更像是一家CRO公司。

2月29日，Ginkgo公佈了第四季度和 2023 年全年的財務業績，其中2023 年全年收入為 2.51 億美元，比上年下降 47%。

公司的理由是，由於轉型和擴張，2023年收入下降。

公司首席執行官 Jason Kelly 強調 2023 年是該公司的「突破年」，生物製藥業務顯着增長，並圍繞 Ginkgo 平臺建立了生態系統。該公司的戰略收購和技術網絡的推出預計將增強其在人工智能和生物製藥領域的能力。

但這樣的説辭並未打動投資者，受此消息影響，股價跌超15%。

好消息是該公司今年的淨虧損從上一年的 21 億美元虧損改善至 8.929 億美元。年終現金余額接近 9.5 億美元，為 Ginkgo 提供了堅實的財務基礎，以推動盈利並利用提高的平臺效率。

3、説在最后

需要肯定的是，2024年隨着人工智能技術及優質的數據不斷突破迭代，AI將成為助推合成生物學發展的一大利器。

而作為合成生物學的巨頭，Ginkgo提早佈局AI，*潛力，且目標清晰，一直堅持其商業模式——以買促賣。

但當下合成生物學產業仍處於起步階段，尚未真正解決大規模商業發酵等基本問題。

Ginkgo避開問題，不選品也不生產，利用AI能否實現其合成生物學平臺的真正潛力，還得打個問號。

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