文|动脉网

2021年11月，Benching完成了1亿美元F轮融资，公司估值达61亿美元。此后，Benchling计划在2022年上市的消息便不绝于耳。

2012年，年仅22岁的Sajith Wickramasekara基于自身的研究经历，在麻省理工学院实验室中看到了商机：为科学家和药物研发组织开发软件工具，提高研发效率，Benchling由此诞生。10年间，Benchling疯狂扩张，已从MIT宿舍创立的小公司发展成为覆盖了20万科研工作者的软件独角兽。

在2021年，Benchling陆续完成了累计3亿美元的E、F轮融资，把投后估值干到了61亿美元（约384.6亿元人民币）。要知道，在一年前（2020年），这家公司的估值仅8.5亿美元。

Benchling是如何成长起来的？它能否撑得起如此高的估值？动脉网试图通过有限的资料分析解答这些疑问。

只想让科学家专注做科研

Benchling的故事，还得从麻省理工学院说起。彼时，Sajith Vickramasekara还只是一名本科生。他曾学习过计算机，并在生物实验室待过一段时间。因为生命科学实验室里面众多过旧的技术及分析工具，使他经常无法第一次就精确地完成他想要进行的实验和研究，导致他时常感到很沮丧也很挫折。“花了很多时间去处理丢失的数据，反复地做着以前做过的事情。”

谈及创业初衷，Sajith曾说：“作为程序员时，他能够拥有高效、快速且使用感友好的工具，与他人无缝协作。但是生物学实验室中，我从事着更具影响力也更加复杂的工作，但能够使用的工具非常匮乏，只有Excel 电子表格和纸质笔记本。这无疑让科研工作者的工作雪上加霜。在这个非常不利的场景下，我注意到了一个商机：构建软件程序，维持并加速科研速度。”

于是，2012年，他与同为麻省理工学院学生的Ashu Singhal合作创办了Benchling，构建了一套应用程序，以电子实验记录本（ELN）为中心，帮助生命科学家设计、运行、记录和搜索实验结果。

ELN是传统纸质实验室笔记本的数字替代品，由Raymond E.Dessy博士于1994年提出，2007年默沙东之类的国际主流大厂配置后得以流行，被一些中型的药物研发机构效仿推广。

虽然ELN能快速简单地获取、再利用其他分析软件应用程序的科学结果，但很长一段时间，ELN仍无法做到与其他行业中复杂的高效软件相媲美。由于其所在的市场规模很小（每年约5.5亿美元），竞争力较弱，导致它缺乏创新，主界面、数据存储和分析功能过时，且没有云访问功能，给实验室信息化带来极大的不便。

而在早期，Benchling的价值观、目标等尚未成型，且产品聚焦于一个垂直领域，市场“垂直细小”，企业发展潜力并不被看好。合成生物学社区SynBioBeta创始人John Cumbers曾回忆他为什么拒绝了Benchling？“我只是认为它没有市场，没有人会为生物学软件付费。”

大多数的投资机构都不太明白Benchling在做什么，也不知道他的前景有多大。除了Y Combinator 的联合创始人Paul Graham。“我记得他说过，从事生物学工作的个人是至关重要的，因此成为他们的重要软件程序肯定会变得有用。” Sajith 说。2014年，YC成为了Benchling的种子轮融资方。

第一轮的融资为Benchling开了一个好头，似乎从此之后，Benchling的各轮融资推进地都非常顺利，公司也没有经历过什么营收之苦。

在Benchling的融资历程中，不少投资机构都持续加注。从种子轮到F轮，Y Combinator连投4次，是忠实的企业陪伴者，Thrive capital更甚，连续6次出手，一路从天使轮陪伴到E轮。Sajith透露，Thrive Capital是在科学家朋友的推荐下了解并持续看好Benchling的。”他还鼓励我们多与科学家交流，不要沉溺在短期收入上，这种长远的目光非常令人信服。”

Benchling冲击IPO的背后，还站着一众明星、知名投资机构。资本的争相入局，不仅是对实验室数字化领域的看好，更是对Benchling的价值认可。据了解，Benchling将利用最新一笔融资继续推进产品开发，并向全球市场挺进，继在苏黎世开设其 EMEA 总部后，将专注扩大在欧洲、中东和非洲业务。

在进入 EMEA 市场仅一年多的时间里，Benchling 在欧洲的客户已超过 120 家，包括 Alchemab Therapeutics、AviadoBio Ltd、Cutis AG、Wellcome Sanger Institute 的生命之树项目、Selexis SA 和先正达，并将其欧洲团队发展到超过90人。

为了丰富自身能力，提高技术壁垒，Benchling发起了成立以来首次收购。2022年2月，Benchling将提供临床前生物制药分析软件的Ovewatch Analysis纳入麾下。后续，Ovewatch产品将内置于Benchling的软件程序中。

Overwatch Research可配置的端到端研究管理和执行系统拓宽了Benchling研发云的功能。通过此次收购，Benchling 将创建业界首个全面的云原生体内解决方案，完成其早期开发产品并帮助客户加快将产品带到临床的时间，并扩大Benchling在欧洲的影响力。

生命科学领域的“Google Docs”

Benchling发布云端协作工具，致力于构建研发生命科学技术的云平台，为科学家提供丰富资源，以提高生物技术开发效率。Benchling的云平台专为技术开发而设计，可规范并集成相关研发数据。该平台功能包括云笔记存储、数据共享和工作流程管理。2016 年，Benchling被描述为生命科学领域的“Google Docs”。

完成种子轮融资后，Benchling在一年的时间里，将2000个用户拓展到了4万人，并与业内知名实验室和企业合作，如MIT Labs、Editas和美国其他排名前20的制药实验室。

2019年，Benchling用户人数达到17万，开始完善生命科学技术研发云平台，并扩大公司规模和产品市场，增加了新的数据和分析仪表板等新产品。

Benchling for Lab Automation

生命科学公司正在大力投资实验室自动化以实现高通量工作流程，但现有的实验室自动化软件过于僵化，无法适应现代生命科学的高度迭代、动态需求。这会在数据聚合中造成瓶颈并阻碍样本的可追溯性。因此，2020年1月，Benchling推出实验室自动化软件Benchling for Lab Automation。

该产品为研究人员提供一个集中式环境，在一次实验中设计、记录和运行多达 1万个样本，并以数字方式跟踪每个样本的结果。通过将液体处理器、分析仪器和其他设备连接到 Benchling 的云平台，研究人员可以大规模分析实验结果和过程，实现深度生物智能并解锁新见解以加速突破。

“现在，研究人员可以在更短的时间内进行更多的实验，每次实验运行节省 10 个小时，并释放实验室自动化的全部潜力。” Saji 说，“通过结合硬件和软件，我们正在帮助现代科学家利用生物智能的力量——每个实验样本、结果和过程的完全可追溯性——以前所未有的速度发现更深刻的见解并实现突破。”

Benchling for Lab Automation 通过为科学家提供 Benchling 平台和实验室机器人之间的灵活、无缝接口，提高科学家的生产力并跟上不断发展的研发流程，解决了当前实验室自动化解决方案的局限性。

Benchling for Lab Automation拥有三个特点：真正实现智能研究，为每个样品和实验提供端到端的可追溯性，科学家可以将样本数据、实验结果和实验过程联系起来，便于比较不同实验运行产生的数万个样本结果；与Benchling可实现数据互通共享，科学家们不需要手动上传数据；配置灵活，集成了大多数液体处理机器人和现成的分析仪器，研究人员可以动态配置新流程，而无需编写任何代码。

人工智能药物发现公司Recursion正在通过Benchling for Lab Automation来推动新一代以数据为中心的药物发现，其正在通过高通量、高含量、以数据为中心的方法实现药物发现的工业化，与Benchling的合作，将帮助其在许多规模化分析中灵活、无缝地捕获标准化数据。”

2020年以来，得益于生物技术行业的发展，Benchling进入高速增长阶段。在过去的两年里，Benchling客户群每年都增加一倍以上，并在生物制药、生物燃料和材料等领域实现了突破。在解决方案上，Benchling 也进入了新阶段：推出了早期开发和 RNA解决方案。

RNA 疗法支持

2021年6月，Benchling 推出支持RNA治疗剂和其他寡核苷酸的设计、分析和修饰的新功能。

RNA 疗法正在推动生物制药从传统的“单一药物、单一目标”方法向多维和迭代靶向的巨大转变。但是，市场上还没有一个软件解决方案能够同时处理 RNA 疗法的生物和化学性质，并捕获设计、分析和测试复杂生物分子的完整工作流程。因此，科学家们一直在努力标准化化学修饰的生物分子的建模方式，并将结构与实验对稳定性、功效和效力的影响联系起来。

Benchling与专注于RNA疗法的研究人员合作开发RNA 治疗解决方案，以满足这种混合模式的特定需求。研究人员可以使用 Benchling 跨生物学和化学工作流程，通过将传统上孤立的任务和阶段统一到一个基于云的解决方案中，提供工作效率和实验成功率。

使用Benchling的科学家可以实现：

轻松创建复杂的寡核苷酸并根据情境化实验见解： Benchling 使研究人员不必从原子级别重复创建 RNA。BenchlingHELM编辑器的可视化功能专为寡核苷酸级编辑而构建，能够放大和缩小特定区域以进行修改。实验数据在 Benchling 的解决方案中被关联，使高质量的数据在整个寡核苷酸设计过程中具有可操作性。

标准化数据并简化协作以加速整个 RNA 治疗生命周期： Benchling 的单体库可帮助研究人员快速搜索和定制最常见的碱基单体。嵌入式HELM符号支持标准化复杂的生物分子表示，因此多学科团队都可以访问、理解并为分子的持续开发做出贡献。强大的集成平台可通过唯一性检查轻松注册或创建寡核苷酸，以节省时间并防止重复工作。

进入早期研发阶段

2021年，Benchling宣布进军早期研发市场，让科学家首次在单一系统内无缝地从研究到开发。对此，Benchling开展了三项关键创新：

第一，重新构建工作流程。Benchling扩展其 Workflows 应用程序，以支持跨专业研发团队进行的协作工作。用户现可跨团队协调任务请求和流程，对实验方法、实验样本和库存信息进行追溯，提高项目负责人的运营管理效率。

第二，结构化模板。借助Benchling 新的、更加结构化的模板，开发团队可以轻松地为可重复的实验、分析测试、QC 协议等创建共享的标准化流程，并锁定这些程序以满足法规和合规性要求。

第三，发布了Validated Cloud，以支持客户可以通过统一的、经过验证的信息学解决方案进行操作。研究团队可以利用 Benchling 的应用程序进行分子设计、注册和实验。开发团队可以在安全、合规、可信赖的环境中使用相同的解决方案推进项目，该环境可以承受严格的监管验证。研发组织受益于对经过验证的环境的更大控制和合规性、研发阶段之间改进的技术转移以及更快地为监管文件组装数据包。

让产品去适应科学家，而非科学家来适应产品

Benchling抓住了ELN这一小市场的机会，将ELN从一个记录保存系统转变为了能够增强科学家的工作流程并提高他们生产效率的全套软件产品，进而彻底改变了市场。

成立10年，Benchling一直向学术界完全免费提供社区版产品，已为7500 多所大学和机构的 20多万名科学家实现了研究流程的现代化，并为全球600多家公司提供研发软件服务。截至2021年10月的财政季度数据，客户对 Benchling 研发云的需求激增，Benchling收入同比增长了三位数，客户数量同比增长 70%。

在接受福布斯的访谈中，Benchling创始人Sajith分享了该公司成功的两个原因。

聚焦。Benchling专注于生物技术研发。实验室场景下的纸质记录数据惊人，实验室设备也在大量产生信息，因此实验室行业需要高质量的软件程序，来适应科学家的工作流程。Benchling的很多员工都有科研背景，因此能够准确地感知科学家们的痛苦，挖掘出后者的需求。“在生物技术研发领域深入一英里，而非一英里宽。”

实用性。科学家们有繁重的研发任务，不能让科学家来适应产品，只有产品去适应科学家，才能真正发挥价值。Benchling的目标是成为科学家进入实验室后打开的第一个软件，也是工作结束后最后一个关闭的软件。“合理协作、使用友好的软件程序是Benchling得到重大突破的原因之一。

在ELN领域，除了Benchling、LabWare等专门开发和实施实验室信息管理系统和电子实验室记录本的公司等外，赛默飞、安捷伦、雅培、西门子等药械巨头也在通过收购或自研的方式装备ELN或其他数字化工具。

相比国外的ELN，国产企业也毫不逊色。创腾科技、鹰谷信息、斑马鱼、释普科技等众多创新企业都在打磨底层技术，挖掘客户需求，为科学家助力。但国内实验室数字化尚处早期，市场仍然存在很大空白。

得益于充足的经济、科研环境，海外市场拥有足够的资本去探索“无人区”，实验室数字化发展速度也比较快。对此，国内创新者可以追随探索，借鉴国外产品的技术和产品设计，结合本土化需求做相应的优化升级，避免走冤枉路。

实验室是生物行业的基础。近两年，随着药企数字化转型、新冠疫情的催化和数字化技术的飞跃发展，实验室场景正在被市场各方更多地看见，风口将至。然而，没有人能永远立于风口，只有那些真正拥有技术优势，贴近客户的创新者才能在风口之后依旧笑春风。