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基因分析的第二步——測序之後的數據分析與信息提取，至今還非常依賴研究人員的經驗，因此難以實現自動化。
Lifebit 的雲端 DNA 識別系統希望通過學習研究人員的數據處理方法，不斷優化自身的分析模型，從而做到像人類一樣推斷並提取 DNA 內包含的有效信息。
要從 DNA 樣本中獲取有意義的信息，需要經過兩個步驟。第一步是 DNA 測序，這一步驟目前已經可以通過自動化的方法實現，幾乎不需要人為操作，且每次測序成本已經跌破 1000 美元。業界普遍認為，隨着技術的發展，這部分成本降至 100 美元也僅僅是時間問題。第二步則是對測序后的 DNA 數據進行分析，這一步驟非常複雜耗時，需要高技能專家進行操作，因此這一步驟轉向自動化的進展也十分緩慢。
坐標與倫敦的創企 Lifebit 試圖提供這個問題的解決方案。近期，Lifebit 上線了首款產品——由人工智能驅動的雲端基因數據分析平台 Deploit，公司聲稱這是全球首款人工智能基因平台。這個系統能像人類一樣對於 DNA 內包含的有效信息進行推斷。
Deploit 會學習輸入的數據以及研究人員對這些數據進行的操作模式，從而調整自己的分析模式，達到前所未有的自動化程度。即使研究者們沒有經過數據分析與計算生物學的相關訓練，這個可擴展性極強的模塊化系統也能夠幫助他們從龐雜的數據中獲得有價值的洞見。另外，Deploit 與所有主流雲服務提供商都達成了合作，以此提高分析速度，提供流暢的用戶體驗。
創始人 Maria Chatzou 表示，Deploit 能夠讓研究機構以更高的效率、更低的成本進行基因數據分析。但這僅是 Lifebit 願景的第一步，這家公司希望最終搭建一個完整的雲端基因識別系統，在數據分析這一步驟完全取代人工。
Chatzou 解釋道：「我們即將進入一個新的時代，每個人的一生中都會經歷許多次基因檢測，基因的作用涵蓋人類生活的方方面面——從疾病診斷到精準醫療，從食品安全到環境保護。在改變到來之時，我們希望 Lifebit 能處在浪潮的中心。」
Lifebit 團隊
目前，市面上的其他 DNA 分析平台如 DNAnecus 和 SevenBridges， 在靈活性方面都有些欠缺，不能很好地整合進生物信息學家的工作流程中；價格較為高昂，分析過程不透明；且無法在不斷的分析中主動學習、自我提升。依靠人工智能的機器學習功能，Deploit 能夠填補以上不足，為相關研究者與公司打造新一代的基因研究工具。
發佈新產品的同時，Lifebit 宣布獲得 300 萬美元的種子輪投資，由 Pentech Ventures 和 Connect Ventures 領投，參投方包括 Beacon Capital 和 Tiny VC。Lifebit 表示，這筆資金將用於 Deploit 平台的後續開發以及工程師團隊的擴展。目前工程師團隊的成員們擁有來自 Google、Illumina 等公司的背景。
Lifebit 於 2017 年 4 月創立，創始人Maria Chatzou 與 Pablo Prieto Barja 是來自劍橋大學的兩位博士。2017 年 7 月，這家公司便入選了 Techstars 的孵化項目。
