在当今生物医学研究领域，一个令人振奋又充满挑战的现象正在上演：随着测序和诊断技术成本的急剧下降，研究人员能够以前所未有的规模收集疾病和生物学数据。然而，这些宝贵的数据资源往往因为技术门槛而无法被充分利用。大多数生物学研究者并非软件工程师，面对海量数据常常感到力不从心。
这一困境催生了一个创新解决方案——Watershed Bio。这家由MIT校友创立的公司正在改变游戏规则，为全球科学家提供无需编写代码即可运行复杂数据分析的平台，从而加速生物学研究的进程。
从数据到洞察：生物学研究的瓶颈与突破
"科学家们希望学习领域内的软件和数据科学知识，但他们并不想为了理解自己的数据而成为编写代码的软件工程师，"Watershed联合创始人兼CEO Jonathan Wang '13, SM '15表示，"有了Watershed，他们不必这样做。"
Watershed的云平台提供工作流模板和可定制界面，帮助用户探索和分享各类数据，包括全基因组测序、转录组学、蛋白质组学、代谢组学、高内容成像、蛋白质折叠等。无论用户的计算技能如何，都能利用这一平台进行分析和获取洞察。
"生物学数据正在呈指数级增长，而生成这些数据的测序技术只会越来越好、越来越便宜，"Wang解释道，"这个问题正好在我的专业领域内：这是一个棘手的技术问题，也是一个有意义的问题，因为这些研究人员正在致力于治疗疾病。他们知道所有这些数据都有价值，但难以充分利用。我们希望帮助他们更快地解锁更多见解。"
创新之源：MIT背景与跨领域经验
Wang原本计划在MIT主修生物学，但他很快被计算机科学能够为数百万人构建可扩展解决方案的可能性所吸引。最终，他从电气工程与计算机科学系(EECS)获得了学士和硕士学位。Wang还在MIT的一个生物学实验室实习，当时他被实验的缓慢和劳动密集型性质所震惊。
"我看到了生物学和计算机科学之间的差异，在计算机科学中，你拥有能够立即提供反馈的动态环境，"Wang回忆道，"即使是单独编写代码的人，也有大量工具可供使用。"
在MIT从事机器学习和高性能计算工作时，Wang与一些同学共同创立了一家高频交易公司。他的团队雇佣了数学和物理学等领域的博士背景研究人员来开发新的交易策略，但他们很快发现过程中存在瓶颈。
"进展缓慢，因为研究人员习惯于构建原型，"Wang解释说，"这些是他们可以在本地机器上运行的小规模模型近似值。要将这些方法投入生产，他们需要工程师使其在高吞吐量计算集群上工作。但工程师不理解研究的本质，因此需要大量来回沟通。这意味着你认为一天就能实现的想法实际上需要几周时间。"
为了解决这个问题，Wang的团队开发了一个软件层，使得构建生产就绪模型就像在笔记本电脑上构建原型一样简单。几年后从MIT毕业，Wang注意到DNA测序等技术已经变得便宜且无处不在。
"瓶颈不再是测序，所以人们说'让我们对所有东西进行测序'，"Wang回忆道，"限制因素变成了计算。人们不知道如何处理生成的所有数据。生物学家在等待数据科学家和生物信息学家帮助他们，但这些人并不总是足够深入地理解生物学。"
这一场景对Wang来说似曾相识。
"这完全类似于我们在金融领域看到的情况，研究人员试图与工程师合作，但工程师从未完全理解，人们等待工程师导致效率低下，"Wang说，"与此同时，我了解到生物学家渴望运行这些实验，但他们感到巨大的差距，觉得自己必须成为软件工程师或只专注于科学。"
2019年，Wang与MIT前同学、医生Mark Kalinich '13共同正式创立了Watershed，Kalinich目前已不再参与公司的日常运营。
平台功能：无代码分析与协作
Watershed Bio的平台设计充分考虑了研究人员的需求，无论他们来自学术界还是工业界，无论团队规模大小。该平台使研究人员能够运行大规模分析，而无需设置自己的服务器或云计算账户。
研究人员可以使用现成的模板，这些模板适用于最常见的所有数据类型，从而加速他们的工作。流行的基于AI的工具如AlphaFold和Geneformer也可用，Watershed的平台使得共享工作流程和深入研究结果变得简单。
"该平台在可用性和可定制性之间取得了平衡，适合各种背景的人员，"Wang表示，"没有哪项科学是完全相同的。我避免使用'产品'这个词，因为这意味着你部署某些东西然后永远大规模运行它。研究不是这样的。研究是提出想法、测试它，并利用结果提出另一个想法。设计、实施和执行实验的速度越快，就能越快地进入下一个实验。"
Watershed的平台特别适用于以下场景：
- 基因组学分析：全基因组测序、变异检测、比较基因组学等
- 转录组学研究：RNA测序、差异表达分析、基因调控网络等
- 蛋白质组学研究：蛋白质鉴定、定量分析、翻译后修饰等
- 代谢组学研究：代谢物鉴定、通路分析、代谢标志物发现等
- 高内容成像：图像分析、细胞表型分析、空间转录组学等
- 蛋白质结构预测：利用AlphaFold等工具进行蛋白质结构建模
- 临床数据分析：患者分层、生物标志物发现、个性化治疗方案设计
行业影响：加速科学发现与药物开发
Wang相信Watershed正在帮助生物学家跟上生物学领域的最新进展，并在此过程中加速科学发现。
"如果你能帮助科学家解锁见解的速度不是稍微快一点，而是快10或20倍，这真的能产生很大差异，"Wang强调。
目前，Watershed已被学术界和各种规模公司的研究人员使用。生物技术和制药公司的高管也使用Watershed来决定新实验和药物候选。
"我们在所有这些领域都看到了成功，共同点是这些人理解研究但不是计算机科学或软件工程专家，"Wang说，"看到这个行业的发展令人兴奋。对我来说，作为MIT毕业生，现在回到Watershed总部所在的肯德尔广场，感觉很好。许多前沿的进步都在这里发生。我们正在努力为生物学的未来做出贡献。"
案例分析：从数据到决策的实际应用
Watershed Bio的平台已经在多个领域展示了其价值：
1. 学术研究加速
某大学研究团队使用Watershed平台分析来自多个患者队列的基因组数据，识别出新的疾病相关基因变异。传统上，这项工作需要 bioinformatician 和研究人员的密切合作，可能需要数月时间。通过Watershed，团队能够在几周内完成分析并发表研究成果。
2. 生物技术公司药物靶点发现
一家生物技术初创公司利用Watershed平台分析大规模蛋白质组学数据，成功识别出一种新的药物靶点。公司CEO表示，"我们的小团队没有专门的生物信息学家，但Watershed使我们能够像大公司一样进行复杂分析，这可能是我们公司获得融资的关键因素。"
3. 制药公司临床试验优化
一家大型制药公司使用Watershed平台分析历史临床试验数据，优化了新药试验的患者选择标准。通过整合基因组学、临床病史和人口统计学数据，公司能够更精确地预测哪些患者可能对治疗有最佳反应，从而提高了临床试验的成功率。
4. 个性化医疗方案开发
一家精准医疗公司利用Watershed平台整合患者的基因组数据、电子健康记录和生活方式信息，为患者提供个性化的治疗建议。公司首席医疗官表示，"Watershed使我们能够整合多种数据类型，提供真正个性化的医疗建议，这是传统分析方法难以实现的。"
未来展望：生物学研究的无代码时代
随着生物学数据继续呈指数级增长，Watershed Bio等无代码分析平台的重要性只会增加。Wang预测，未来五年内，我们将看到更多生物学研究团队采用这种无需编程的方法来分析数据。
"生物学正在成为一个数据密集型科学，就像物理学和天文学一样，"Wang指出，"区别在于，生物学研究人员的背景更加多样化，许多人没有接受过正规的计算机科学培训。Watershed这样的平台正在弥合这一差距，使更多科学家能够参与数据驱动的发现。"
未来，Watershed计划进一步增强其平台的功能，包括：
- 更多AI工具集成：将最新的AI和机器学习工具整合到平台中
- 协作功能增强：改进团队协作和知识共享功能
- 自动化工作流：开发更多自动化工作流，减少重复性任务
- 垂直领域专业化：针对特定生物学领域开发专业化工具
- 云端计算优化：进一步提高大规模数据分析的计算效率
结论：赋能每一位生物学家
Watershed Bio代表了生物信息学领域的一个重要转变——从依赖专业数据科学家到赋予所有研究人员分析能力。这一转变不仅提高了研究效率，还促进了科学发现的民主化，使更多背景多样的人才能够参与数据驱动的生物学研究。
正如Wang所言："我们正在努力为生物学的未来做出贡献。"通过消除技术障碍，Watershed正在帮助全球科学家更快地将数据转化为洞见，最终加速新疗法和科学发现的诞生。在这个数据爆炸的时代，无代码分析平台可能正是解锁生物学全部潜力的关键。
生物学研究的未来，属于每一位能够直接与数据对话的科学家，无论他们的编程技能如何。
