MIT創新平台助科學家無需編碼分析數據

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MIT校友創辦Watershed Bio 助科學家無需編碼輕鬆進行複雜數據分析

隨著診斷及基因測序技術成本大幅下降，科研人員現時能收集前所未有的大量疾病與生物學數據。然而，要從這些數據中尋找新療法，科學家往往需要軟件工程專家的協助。

MIT校友創辦的Watershed Bio，正為非軟件工程背景的研究人員提供一個雲端平台，讓他們能輕鬆運行大規模分析，加速生物學研究。這個平台設有多種工作流程範本及可定制介面，支援全基因組測序、轉錄組學、蛋白質組學、代謝組學、高內容成像、蛋白質摺疊等多種數據類型的探索與分享。

Watershed Bio聯合創辦人兼CEO王卓然（Jonathan Wang）表示：「科學家想學習軟件和數據科學，但不想變成寫代碼的軟件工程師。用Watershed，他們無需編碼就能理解數據。」這個平台已被多個學術及企業團隊採用，當科學期刊發表新的先進分析技術時，Watershed團隊會即時將其整合成範本，令尖端工具更易被不同背景的研究者使用和協作。

王卓然指出，生物數據呈指數增長，測序技術亦愈來愈便宜，令數據運算成為瓶頸。「生物學家明白數據有價值，但使用上卻遇到困難，我們希望助他們更快解鎖數據洞見。」

無需編碼的科研新體驗

王卓然原本在MIT主修生物學，後來轉攻電機及計算機科學，並在MIT生物學實驗室實習，感受到生物實驗的繁複與緩慢，與計算機科學的即時反饋形成鮮明對比。之後他與同學創辦高頻交易公司，發現研究者與工程師間溝通不暢，令模型從原型到生產化的過程漫長又低效。

他們開發了能讓原型模型輕鬆部署於高效計算叢集的軟件層。畢業後，隨著DNA測序普及且成本降低，數據量激增，生物學家亟需工具自行分析數據，但往往缺乏計算機專業知識，形成了與金融行業類似的瓶頸。

於是2019年，王卓然與醫生Mark Kalinich共同創立Watershed Bio，致力解決這個問題。

推動生物學研究加速發展

Watershed平台支援從基因組、群體研究、RNA測序到質譜等多種數據分析，公司和學術機構無需自行架設伺服器或雲端帳號，即可利用平台內置範本迅速展開研究。此外，AlphaFold及Geneformer等AI工具亦已整合，方便用戶分享工作流程及深入分析結果。

王卓然強調：「這平台兼顧易用與可定制性，適合各種背景的使用者。科研不只是規模化運行固定方案，而是不斷構思、測試和迭代。越快完成一個實驗，就能更快推進下一個。」

他相信，Watershed能幫助生物學家緊貼最新科研進展，顯著提升科研效率。「如果能幫助科學家快10倍甚至20倍解鎖新知，將帶來真正的改變。」

目前，Watershed已被多家生物技術及製藥公司採用，協助篩選新藥候選及設計臨床試驗。王卓然感慨：「作為MIT人，能回到肯德爾廣場這個前沿科技聚集地，推動生物學未來發展，實在令人振奮。」

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編輯評論：

Watershed Bio的出現，正好解決了當前生物醫學研究中一個日益突出的矛盾：龐大且多樣化的生物數據急需分析，但多數生物學家缺乏軟件工程能力，依賴工程師成為瓶頸。這種跨領域的溝通障礙，在金融和其他行業也曾出現，但Watershed透過打造無需編碼的分析平台，成功降低了進入門檻，讓科研人員能直接掌控數據分析過程。

這反映了未來科研工具發展的趨勢——從專業軟件向更友好、可定制且協作性強的平台轉變。隨著人工智能和自動化技術的融入，像AlphaFold這類AI工具的整合，Watershed不僅提升了效率，也促進了跨學科合作，推動生物醫學研究邁向精準醫療和個性化治療。

然而，平台的成功也依賴於持續更新和對用戶需求的深刻理解。科研本質上是創新和變化的過程，平台如何保持靈活性，支持多樣化的實驗設計和數據類型，將是關鍵挑戰。此外，數據安全與隱私管理亦不可忽視，尤其在醫療數據敏感度極高的背景下。

總括而言，Watershed Bio提供了一個值得業界關注的創新範例，展示了科技如何助力跨界科學突破。香港及其他地區的科研機構亦可從中汲取啟示，推動本地生物醫藥研究與數據科學的深度融合，提升全球競爭力。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。