2024年合成生物产业发展前景和中国产业链上中下游企业分析报告

摩炳咨询2024年10月 ■合成生物学被认为是“第三次生物技术革命” 合成生物学以“人工设计与缩写基因组”为核心，采用“自上而下”和自下而上”两种构建形式，以设计构建-测试-学习(DBTL)为核心策略，对已有生物系统的重新或优化设计、生命过程的集成式解析，或者设计合成全新可控运行的新生物系统，以满足人类需求。合成生物学被认为是继“DNA双螺旋结构的发现”和“人类基固组计划”之后，以工程化的手段设计合成基因组为标志的“第三次生物技术革命”。 摘要 写作背景 本研究报告旨在对合成生物学领域进行深入分析，从国内外行业市场、技术超势、投融资现状、战略布局和政策等多维度梳理行业发展的现状和趋势，深度挖掘行业增长潜力，积极展望合成生物的市场前景。此外，以产业链思维，从产业链现状、企业特征等角度，对我国合成生物学企业进行深入分析找准行业发展优势和不足，为促进行业发展提供思路。 ■合成生物学市场前景广阔，在中国展现出强劲发展势头和商业价值 随着应用场景的增多、成本降低及技术的进步，合成生物行业市场将快速扩容，具有广阅的市场前景。2022年，全球合成生物产业市场规模为139.8亿美元，2017-2023年复合增长率为27.1%，预计2028年将达到500亿美元，2023-2027年年复合增长率为23.4%。在政策和技术的双重驱动下，中国合成生物学从基础研究到产业发展进入了快车道：据统计，2022年中国合成生物市场规模约为103亿元，2018-2022年年复合增长率为43.3%，远超全球增速。 ■我国合成生物企业以下游产品应用为主 我国合成生物产业上游使能技术与中游集成化平台与国外还有一定的差距，下游部分日化材料、生物基材料已实现全球供给。产业链上游呈现企业和科研机构“双轮驱动”、中游企业呈现CDMO模式，下游产品应用企业多领域布局，以医药健康产品应用为主。 摩·咨询 目 录 第一章合成生物行业概览合成生物产业定义及基本原理合成生物制造工艺流程 第二章合成生物产业发展市场前景 多固素推动合成生物行业市场快速扩容技术突破为合成生物产业变革带来新契机12资本涌入助推合成生物产业投融资繁荣18多国重视促使合成生物成为国际科技竞争焦点21 第三章从产业链角度分析我国合成生物产业企业情况 合成生物产业链图谱25我国合成生物产业链上中下游企业总览- 26产业链上游企业分析27产业链中游企业分析31产业链下游企业分析33 睡摩·咨询 第一章 合成生物行业概览 合成生物产业定义及基本原理 合成生物学被认为是“第三次生物技术革命” 合成生物学（SynthetieBiology）是生命科学、信息技术和工程技术等汇聚面产生的--门新兴交叉学科，旨在通过基因功能元件和模决的挖掘，对底盘组胞代谢调控网终进行遗传学设计、改之后，以工程化的手段设计合成基因组为标志的“第三次生物技术革命”。 合成生物学“工程化”是其区别于其他生物学科的最大特征 合成生物学以“人工设计与编写基因组”为核心，可针对特定需求和用途，利用自然界中已有物质的多样性，从工程学角度设计构建具有元器件或模块，对已有生物系统的重新或优化设计、生命过程的集成式解析，或者设计合成全新可控运行的新生物系统，研究内客主要包括生物元件，基固线路、代谢工程及基固工程。 摩·咨询 合成生物产业定义及基本原理 合成生物学有两种不同的设计和构建生物系统的方法： 1）自上而下（反向工程）：目标导向的构建“人造生命”，使用代谢和基固工程技术为活细胞赋予新功能，“人工基固组”是其核心内容，大片段基因组接作、改造以及大规模、高精度，低成本DNA会成是关键技术； 2）自下而上（正向工程）：项过将“非生命”生物分子成分聚集在一起在体外创建新的生物系统，元件标准化一→模块构建→底盘适配的线路以及对生命过程的途径、网络组成及其调控、设计与构建是核心内容，人工线路构建平台是其关键技术。 DBTL是合成生物学的核心策略 设计-构建-测试-学习(Design-Build-Test-Learn，DBTL)是合成生物学核心研发模式，通过长期反复的人工实验试错，有效地筛选和优化所需的生物合成装置和系统功能。 设计（Desi）：利用现有的标准化生物元件对基因、代谢通路或基固组进行理性设计，包括宿主选择和修饰、通路选择和修饰。 构建（Build）：在生物系统中对目标基固进行操作，构建细胞工厂，包括DNA合成、大片段组装以及基固编辑。 合成生物学DBTL循环 睡摩·咨询 合成生物制造工艺流程 测试（Test）：通过高效、准确和经济的检测，许估构建的组胞工厂的实用性，包括对酶元件的表达、纯化与障活测试，转永或翻译元件以及非天然途径的体外或体内测试，组胞工厂改造后的时空调控及对生长和代谢的影响。 学习(Learn）：利用测试数据，学习并随机披索更有效地推进循环实现预期目标的原则，为下一个循环改进设计提供指导，包括教据收集整合、效据分析、结果可视化和建模分析。 合成生物学从实验室研发到产业化落地，需经过细胞构建、生产规模放大两个阶段 合成生物学以植物油、谷物后杆、二氧化碳等原料为碳源，通过“设计-构建-测试-学习”（DBTL循环）过程，实现对底盘细胞的改造，成功构建细脆工厂，再通过生物发酵和酶联反应、分离纯化流程，最终获得日标产品。目前，合成生物学被应用于生物医药、化工能源、食品饮料、消费与个护、农业技术、信息技术等诺多领域。 底盘细胞构建是合成生物学的“硬件”基础，包括底盘细胞的选择、DBIL循环、目标细胞的设计与改造等，涉及基固测序、基因编辑，基国合成等使能技术。 >规模化生产是合成生物学能否实现产业化的关键环节，包括实验室小试、中试、量产，涉及菌种培养、筛选、分离等苗种培育技术，及发酵技术，酶工程技术、分离纯化技术等。 摩·咨询 第二章 合成生物产业发展市场前景 多因素推动合成生物行业市场快速扩容 市场现模、技术突破、资本涌入、项层设计等多方面因素促避合成生将学快违发展。 多固素推动合成生物行业市场快速扩容 产业趋势向“降低产业成本”转变 会成生物制造作为一种绿色生产方式，是生物制造的重要技术基础，可降低工业过程能耗、物耗，大悟降低生产成本，捉高产出率，为生物工业注入新动力，展现出高效、绿色、可持续的特点。据统计，与石化路线相比，生物制造产品平均节能减排30-50%，未来潜力将达到50-70%。 未来，生物制造有塑逐步替代依赖于传统化工、植物提取获得产品的生产方式。据世界经济合作组织（OFCD）预测，2030年，35%的化学品和其他工业产品将来自生物制造，占行业总产位的39% 睡摩·咨询 多因素推动合成生物行业市场快速扩容 顺应国家“碳中和”目标 合成生物从减排、固碳、成碳等方面，助力国家实现“碳中和”目标。据世界自然基金会（WWI）估测，到2030年，工业生物技术每年将可降低10亿～25亿吨的CO，排放。合成生物在化石原料的替代、高能耗高物耗高排放工艺路线的替代及传统产业升级方面发挥重要作用，据统计，合成生物在多种生物基材科中减排比例超60%，最高超0%。此外，合成生物技术通过改良首然的碳代谢途径，增强植物和微生物的固碳能力；利用微生物细胞工厂，将可再生能源和大气中的二氧化碳转化为燃和化学物质。 应用场景丰富蕴藏巨大的产业市场空间 合成生物将对广泛的领战产生重大的经济影响。根据麦肯锡分析，预计在2030-2040年，合成生物学每年带来的经济彩响将达到1.8至3.6万亿关元，到2025年，合成生物学与生物制造的经济形响将达到1000亿关元，同时生物制造的产品可以覆盖60%化学制造的产品，并在继续拓展边界。 睡摩·咨询 多因素推动合成生物行业市场快速扩容 随肴应用场景的增多、成本降低及技术的进步，合成生物行业市场将快速扩容，具有广阅的市场前景。2022年，全球合成生物产业市场规模为139.8亿美元，2017-2023年复合增长率为27.1%，计2028年将达到500亿美元，2023-2027年年复合增长率为23.4%。其中，医疗健康将成为最大的细分市场，占比达26.6%，预计2028年市场规模将达到133亿美元。 生物制造是我国球设科技强国的重点产业之一，合成生物技术发展对其传统技术进行充分的补充和替代。 在政策和技术的双重驱动下，我国合成生物学从基础研究到产业发展进入了快车道，2022年市场规模约为103亿元，2018-2022年年复合增长率为43.3%，其中，医疗健康和化工频域增速分别为44.7%、45.7%，均超过合成生物整体增违；医疗健康作为合成生物学行业最大的细分市场，2022年市场规模达41.2亿元，占个市场的40%。 技术突破为合成生物产业变革带来新契机 使能技术选代和成本降低促进产业应用 随若使能技术的选代，基国测序，甚基国合成和基因筛辑技术违度不断提违，而成本不断下降，促使DNA合成、扩增与测序技术更加善及，进一步推动了合成生物产业发展。其中，LDNA测序技术成本下降速度快于摩尔定律，近15年，基国测序成本以超摩尔违度直线下降了超一万倍；DNA缩辑技术成本下降超百倍，极大程度的降低了基因第辑成本，推动基国端辑技术的广泛应用；合成片段长度、精度大幅提升推动基固合成下游应用，2021年的每Mb磁基合成的平均费用下降了超五十万分之一。 目前，DNA测序或本的下降速度已经快于摩尔定律 20世纪60年代时，对于1吨净择本，需要5个人工作3年才施确定其76个核苷限一代测序技术对人类基因组进行别序：约30亿美元、3年时间二代测序投术：1000美元，10天左右就可以完成三代测序技术：比一代5amg测序提升了6个数量效，儿小时，成本将下F降到100—200美元 DNA端辑专利出现核心突玻，极大轻度降低端辑成本 基于基固范辅开发的专利技术在过去5年呈并喷式培长，2010-2014年增长率高达41%。其中CRISPR技术发展最为正速，且技术已轻从单纯学术研究向商业化应月转化并迁连推广每进行一次ZFN患因结辑，仅来购锌指就花费5000美元第三代CRISPR,Cas9表术，只需购一段向导RNA，大概花货30美元 DNA合成成本下降率快过摩尔定律，合成片段长度、精度大幅提升推动基因合成下游应月 一代合成技来：20世纪80年代开发的差于平就装的DN人合成法为IDNA合成仅的创判美定了基础二代合成技术：三种芯片式原性合成技术（先划合成、电化学脱保护合成、质差打印」和超高道量合成技术推动了合成1DNA效单的升和成本的下降，2021年每Mb玻差合成的平均货用已由20011年的起过5000美元下降至0.006美元：三代合成技术：生物降合成法，可获得更长的DNA单子，窄核苷酸单步合成效率高达99.5%，合成所需的反应浓度降到飞呼东级，但日前商业化程度低 技术突破为合成生物产业变革带来新契机 人工智能（AI）加速合成生物研发进程 随若海量数据的持续学习能力和对未知空间的探索能力持续提升，AI技术可进行高效的甚国注释、蛋白质功能预测、基因线路预测、代谢网终预测、复杂微生物群落表征等，加快了DBIL的循环效率。 元件工程：AI可改善生将元件的整定和功能注释效率，加快天然生物元件优化违度，为人类从头设计基因原件，蛋白质元件提供可能。中科院深圳先进研究院结合ProEnisemble机器学习框架来优化启动子组合，缓解进化途径中基固上位效应的影响，创造了一个高效的通用型底盘。 一茶因线路工程：基因线路存在需多次/长时间调试、稳定性不确定等不足，而计算机信真策略可确定设计出来的线路，并道过修改参数以实现所需的功能。 蛋白质工程：AI技术可用于蛋白质结构预测、功能分析和定向进化，从而设计出具有特定功能的蛋白质。例如，AI辅助设计的重组Ⅲ型人源化胶原蛋自COL3-MD，道过数千组实验测试筛选出具备复合功效、安全性高且成本可控的蛋白序列。 》代谢工程：道过AI模型，研究人资可以高效地设计和优化代请道路，从而提高生物合成的效卒和产量。例如