来源风险基金合伙人Andreessen Horowitz，生物技术投资专家Jorge Conde，Vijay Pande和Julie Yu撰写了一份
宣言 ，内容涉及工程原理在创造生物学创新中的作用，其主要思想构成了本文的基础。
人类正处于生物学从经验科学向工程学科过渡的边缘。 几千年来，一直采用技术方法来影响生命系统，但是现在我们已经开始使用自己的自然机制-利用生物工程-设计，扩展和改变生命本身。
假设，验证，数据修改是一门经验科学。 但是，工程技术并不是这样工作的：您使用自己熟悉和理解的零件来设计和创建某些东西，例如软件。 我们擅长编写程序-部分是因为我们从头开始编写程序。 然而，将工程学思想转移到生物学的想法已经扎根，该想法已经进化了数十亿年，而无需人工干预。
药物作为代码
药物快速发展的系统之一的概念。正如程序员喜欢在技术职责上从头开始工作一样，生物学家和开发人员现在可以创建全新的东西。 朝这个方向迈出的第一步，是在41年前，贝克曼研究所（Beckman Research Institute）利用重组（人工）DNA技术在Genentech的参与下创建了一种基因工程人胰岛素。
工程方法从根本上改变了诊断，治疗和疾病管理的方法。 如今，诸如CRISPR之类的工具使从释放到释放的
越来越精确的生物学编程成为可能，从设计产生新化学物质和蛋白质的细菌开始，到经过训练抗癌的细胞结束。
“程序药物”技术的突破（可以影响健康的基因，细胞，微生物，甚至移动应用程序和软件的形式）使我们更接近医学的下一个范例。 突破是非常及时的：平均而言，正在开发的20种药物中
只有一种对人体直接有效。 鉴于人们是数十亿年进化的MVP产品，并且具有历史上最令人难以置信的
意大利面条代码 ，这简直令人难以置信，我们通常找到了一种有效的药物。
由于新药是工程系统，并且本质上是可编程的，因此创建新药的过程变得很反复-从开发用于特定目的的分子到开发可以构建许多未来药物的平台。 例如，生物技术公司Ginkgo Bioworks而不是生产更有效的抗生素，而是
创造了一种生物打印机，借助它可以打印与抗性微生物竞争的细菌菌株。
医学2.0
英国剑桥大学的科学家创造了具有完全合成基因组的大肠杆菌。像不断更新的软件一样，可编程药物在后代变得越来越好。 例如，
CAR T细胞治疗方法涉及引入人工编程以识别“靶标”（肿瘤细胞）的患者自己的T淋巴细胞，并且所构建的CAR T细胞的每个新版本都将比先前的版本更复杂。 同时，由于工艺流程的优化，该方法的成本将降低（目前约为50万美元）。
药品生产的模块化方面意味着，通过重复使用通用组件可以更轻松地创建新解决方案，因此我们可以使用类似于电子设备设计自动化系统（
EDA ）的系统，该系统可以让我们模拟正在开发的设备并在将其引入设备之前研究其工作情况。
由于机器学习的进步，计算机为我们提供了现在称为Medicine 2.0的新诊断和治疗方法。 大量信息以图像的形式呈现，这些图像对于带有足够标记数据的机器是“可理解的”：例如，在显微镜检查，放射学，病理学等方面。 其他数据集本来就很接近神经网络“可以理解”的图像-DNA或蛋白质的序列可以视为一个很长的有序数字数组。
生活方式作为程序化药物
目前存在的原始部落部落的预期寿命-Hadza，Heavi，澳大利亚原住民，Yanomamo等。 （不包括儿童死亡率）。并非所有新疗法都与分子有关。 有个老笑话，水管工比医生挽救了更多的生命：改善污水处理系统对预期寿命有很大影响。 实际上，生活方式是一种非常有效的药物。
根据世界卫生组织的说法，人类健康状况由四个主要因素决定：生活方式（约50％），遗传（约20％），气候和生态（约20％）以及卫生保健水平（约10％）。 在美国，每年
花费 3万亿美元
用于维持最后一项，而在此阶段将人类行为模式转变为健康的生活方式，可以更有效地改善身体，心理和社会福祉的质量。 技术方法将在这里有所帮助。
手机，智能手表，血糖仪，血压计和其他设备会生成大量数据，其中机器学习可以揭示人类行为的细微差别。 例如，将午餐时间，白天的活动，睡眠时间的数据进行比较，就会发现行为错误，最终将对您的健康造成重大风险。
技术改变了很多行为。 今天，您已经可以下载用于治疗复杂的慢性病（例如
糖尿病和
认知障碍）的移动应用程序。
结论：改变世界的工程生物学
在美国，不久前，他们开始批准对患者进行基因治疗。 随着创新步伐的加快，机遇也将随之而来。 预计到下一个十年末，每年将有10-20种基因疗法可用于患者。
我们已经目睹了使用生物学的新方法，不仅医学正在改变，食品市场，农业甚至软件本身也在改变（使用
DNA计算机 ）。 今天的生物学是50年前的信息技术：就像软件一样，它有一天将成为每个行业的一部分。
未来，科技公司将成为医疗保健市场的主导者。 就像云服务加速并简化了创建技术公司的过程一样，实验室设施和
WLA （一种不具备编程知识的科学家可以通过机器人控制进行实验的云工具）的联合使用显着降低了启动具有以下特征的生物启动的成本和速度：零
无论强效新药的前景看起来多么令人兴奋，成功都是通过增加复杂性来实现的。 除了改善科学和工程学，还必须发展该行业的基础设施，降低成本并改善向患者提供的每种药物的供应链。 在未来十年中，生物技术将专注于解决这些问题。