生物技术专业考研考哪些科目，生物技术考研科目一览表

本内容由小编为大家分享关于研究生招生简章、考研分数线、考研调剂、考研真题资料等信息。

生物技术考研，生物技术考研科目有哪些

▎药明康德内容团队编辑

日前，业内知名风投机构Flagship Pioneering的创始人兼首席执行官Noubar Afeyan博士发表了一篇长文，介绍了他心目中属于生物技术的未来方向，也总结了在全球疫情期间产业学到的宝贵经验。在他看来，可编程的药物与数字生物学、机器学习与人工智能、生物平台潜力、以及监管系统的革新，将为生物技术领域带来深远的变革。

图片来源：Flagship官方网站

可编程药物的兴起

在这一年里，可能很多人都听说过可编程药物（programmable medicine）的名字。这种听上去就像是计算机术语的翻译对于生物技术究竟意味着什么？Afeyan博士给出了很好的解释。

他说在计算机的语言里，编程就是给计算机下达一系列指令，来进行一系列的计算工作。对于计算机来说，只要指令相对稳定，计算机产出的结果也相对会比较容易预测。也就是说，指令产出的是预期的结果。但在生物学中，情况往往不是这样。如何提升生物学实验的可重复性和可预测性，也是提高产业研发生产力的关键。

在过去的10年里，人们对生物学的理解有了指数级的提高，因此也能更好地对其进行预测。这样的预测是双向的——一方面，我们可以设计药物，然后预测它们的治疗效果；另一方面，我们也可以先预想结果，然后预测怎样的药物能够实现这一目标。

mRNA疫苗就是一个典型的例子。科学家们早就知道如何通过DNA和RNA序列，来指导蛋白质的合成。如今，我们则能够从遗传信息出发，用来指导免疫反应的发生。科学家们知道冠状病毒的刺突蛋白是病毒入侵细胞的关键，因此诱发针对这种蛋白的免疫反应，可以防止病毒感染细胞。而在疫情前，多年的工作也已证实mRNA技术理论上可以用于编码任何一种抗原，诱发免疫反应。因此在很短的时间内，科学家们就能设计出针对新冠病毒刺突蛋白的mRNA疫苗。

类似的例子还包括使用特定的化学结构来引起生物学上的反应，或是使用特定的RNA序列来让细胞做出回应等。生物学的基本元件能通过理性设计，在人体内达到预期的效果。这就是可编程药物的时代。展望未来，这或许也预示着生物医药产业的新药发现模式，将从比拼成功概率的数字游戏，变成更为精准的理性设计。

在这个时代，每年问世的药物有望大幅增加，造福病患。在刚刚结束的，同样专注可编程药物的Laronde首席执行官Diego Miralles博士就曾指出，可编程药物彻底改变了他对“可能”的定义。“对于我们产业来说，一大挑战在于所生产的产品本身。这个分子必须在人体内有生物学上的效果，我觉得这是一个很大的瓶颈。”而可编程药物本身非常简单，将其向前推进时也不会如同其它产品那样复杂，这将是医药产品的一个重大变化。他也期待利用可编程药物平台，在10年里为患者带来100款新药。

人工智能与生物学的交织

Afeyan博士在长文中提到了Flagship另一篇关于人工智能与生物学的报告，该报告指出两者是带来突破性创新的双引擎。

在生物学领域，人工智能技术并不是什么新鲜的名词。早在上世纪50年代，科学家们就已经尝试用相关技术开发人造大脑。1958年，首个人工神经网络（artificial neural network）诞生。随后，人工智能在图像处理、语言识别等领域取得了一系列突破。如今，人工智能在各个产业都成为了热词，在生物医药领域自然也不例外。

图片来源：123RF

随着人工智能和生物学两个领域各自取得蓬勃发展，两者的交汇也让产业充满兴奋和期待——在大规模的生物学数据面前，机器学习技术能够找到人类疾病的原因，以及与人类基因组之间的关联。人工智能技术也能预测海量蛋白质的三维结构，打开通往全新疗法的大门。在临床试验上，人工智能同样拥有自己的一席之地。Flagship投资的Valo Health公司首席执行官David Berry博士同样在药明康德全球论坛上提到，“一个临床试验大概会引入1800个左右的变量”，而一个人平均只能想到3到5个变量。而如果能利用大规模、高质量的人类数据，用更系统的方式去开展工作，就能提高临床试验的成功概率。

有意思的是，生物学也有机会来促进人工智能的提高。从诞生起，人工智能的研究就从人类大脑里获得了不少灵感。目前不少遗传算法的开发，就基于演化以及行为生物学的理论。比如一些基于蜜蜂行为开发出的算法，已被用于癌症的分类。

展望未来十年，生物学和人工智能有望形成一种更为和谐的共生关系，相辅相成。对于生物医药产业，在基础科研、新药发现、疾病诊断、临床试验、乃至真实世界数据分析中，人工智能都有望扮演重要角色，造福病患。

专注平台型公司

在这篇长文里，Afeyan博士提到2021年对于生命科学投资来说是非凡的一年。一份投资报告指出，2021年波士顿地区生物技术领域的十大投资事件里，平均募集的金额高达3官方域名/stories/2022-annual-letter

[2] Biology and AI: Twin Engines Built for Breakthrough Innovation, Retrieved January 20, 2022, from https://官方域名/stories/ai-and-biology-are-the-principal-and-mutually-enabling-innovation-engines-of-our-generation

[3] Built to Last: The Exponential Potential of Bioplatforms, Retrieved January 20, 2022, from https://官方域名/stories/valuing-a-bioplatform-and-the-premium-deserved-for-potential-exponential-value-creation

[4] A Goldilocks Regulatory Framework to Support Breakthrough Life Science Innovation at Scale, Retrieved January 20, 2022, from https://官方域名/stories/creating-a-new-regulatory-paradigm-to-support-the-scaling-of-breakthrough-lifescience-innovation-to-address-human-and-planet-health-existential-challenges

免责声明：药明康德内容团队专注介绍全球生物医药健康研究进展。本文仅作信息交流之目的，文中观点不代表药明康德立场，亦不代表药明康德支持或反对文中观点。本文也不是治疗方案推荐。如需获得治疗方案指导，请前往正规医院就诊。

生物技术考研(生物技术考研科目有哪些)

zhaoSheng.net【考研招生网】汇集全国,名牌大学院校考研信息,研招网,考研经验,复习资料,考研调剂,录取分数线,考研真题,专业目录,考研辅导班,考研成绩查询等高校招生信息。