דו"ח שוק הנדסת נוגדנים בעזרת מחשבים לשנת 2025: חשיפת צמיחה המונעת על ידי בינה מלאכותית, שחקנים מרכזיים ומגמות גלובליות. חקור את גודל השוק, את ההתקדמות הטכנולוגית ואפשרויות האסטרטגיות שע shaping את חמש השנים הבאות.

סיכום מנהלים והסקירה הכללית של השוק
מגמות טכנולוגיה מפתח בהנדסת נוגדנים בעזרת מחשבים
נוף תחרותי ושחקנים מובילים
תחזיות צמיחת השוק (2025–2030): CAGR, ניתוח הכנסות ונפח
ניתוח שוק אזורי: צפון אמריקה, אירופה, אסיה-פסיפיק והיתר על העולם
מבט לעתיד: יישומים מתפתחים ונקודות חמות להשקעות
אתגרים, סיכונים והזדמנויות אסטרטגיות
מקורות והפניות

סיכום מנהלים והסקירה הכללית של השוק

הנדסת נוגדנים בעזרת מחשבים מתייחסת לשימוש בשיטות חישוביות ודיגיטליות כדי לתכנן, לייעל ולחזות את ההתנהגות של נוגדנים לצרכים טיפוליים, דיאגנוסטיים ומחקריים. גישה זו מנצלת התפתחויות בביואינפורמטיקה, בינה מלאכותית (AI) וביולוגיה מבנית כדי להאיץ את תהליך גילוי ופיתוח הנוגדנים, שהוא בדרך כלל ארוך וזול. על ידי סימולציה של אינטראקציות מולקולריות וחיזוי קשרי הנוגדן-אנטיגן, טכניקות בעזרת מחשבים מאפשרות לחוקרים לסנן במהירות ספריות ענק של מועמדים לנוגדנים, לזהות רצפים אופטימליים ולהקטין השפעות לא רצויות לפני המעבר להנחות מעבדתיות.

השוק הגלובלי להנדסת נוגדנים בעזרת מחשבים חווה צמיחה חזקה, המונעת על ידי הביקוש הגובר לביולוגיים ממוקדים, העלייה בשכיחות מחלות כרוניות, והצורך במחזורי פיתוח תרופות מהירים יותר. על פי Grand View Research, שוּק ההנדסה של הנוגדנים היה שווה ערך ליותר מ-10 מיליארד דולר בשנת 2023 ומצופה להתרחב בקצב צמיחה שנתי מורכב (CAGR) העולה על 10% עד 2030. הס segment בעזרת מחשבים צפוי להתעלות על השיטות המסורתיות בשל עלות האלטרנטיבות, יכולת הסקלאביליות והיכולת לשלב עם פלטפורמות סינון ברות קיימא.

שחקנים מרכזיים בתחום כמו AbCellera, Schrödinger וChemical Computing Group משקיעים רבות בפלטפורמות מונעות בינה מלאכותית וכלים דיגיטליים מבוססי ענן, שמשנים את נוף הנדסת הנוגדנים. טכנולוגיות אלו מאפשרות זיהוי מהיר של מועמדים מובילים, ייעול מבני הנוגדנים לשיפור היעילות והפחתת ההשפעות האימונוגניות, וחיזוי בעיות פיתוח בשלב מוקדם בצנרת. שיתופי פעולה אסטרטגיים בין חברות פרמצבטיות לספקיות טכנולוגיה מאיצים עוד יותר את החדשנות ואימוץ השוק.

צפון אמריקה שולטת בשוק, בגלל תשתית R&D חזקה, השקעות ביוטכנולוגיה משמעותיות ומסגרות רגולטוריות תומכות.
אירופה ואסיה-פסיפיק חוות אימוץ גובר, המונע על ידי התרחבות תחומי הביופרמצבטיקה ויוזמות ממשלתיות לקידום טכנולוגיות בריאות דיגיטליות.
מגמות מתפתחות כוללות שילוב של אלגוריתמים של למידת מכונה, מחשוב מבוסס ענן ונתוני מולטי-אומיקס לשיפור הדיוק החזוי ולייעול תהליכי עיצוב נוגדנים.

לסיכום, הנדסת נוגדנים בעזרת מחשבים צפויה לשנות את תעשיית הביולוגיים על ידי אפשרות פיתוח מהיר, מדויק וחסכוני של תרופות נוגדנים מהדור הבא. התחזית לשוק בשנת 2025 נשארת חיובית מאוד, עם התקדמות טכנולוגית מתמדת ושותפויות תעשייתיות גוברות הצפויות להניע צמיחה מתמשכת.

מגמות טכנולוגיה מפתח בהנדסת נוגדנים בעזרת מחשבים

הנדסת נוגדנים בעזרת מחשבים משנה באורח מהיר את נוף גילוי וייעול הנוגדנים הטיפוליים על ידי שימוש בכלים חישוביים לתכנן, לדגם ולחזות מבנים ופונקציות של נוגדנים. ככל שהתחום מתבשל לקראת 2025, מספר מגמות טכנולוגיה מרכזיות מעצבות את האבולוציה שלו, המונעות על ידי התפתחויות בבינה מלאכותית (AI), בלמידת מכונה (ML), ובמחשוב מהיר.

עיצוב נוגדנים מונע בינה מלאכותית: שילוב אלגוריתמים של למידת עומק שיפר משמעותית את החיזוי של אינטראקציות בין נוגדנים לאנטיגנים, ואיפשר זיהוי מהיר של מועמדים בעלי זיקה גבוהה. חברות כמו DeepMind וAbCellera נמצאות בחזית, משתמשות ב-AI כדי לדגם מבנים מורכבים של חלבונים ולייעל את הספציפיות לפיפי ופוטנציאל לפיתוח.
מודלים גנרטיביים עבור רצפים חדשים של נוגדנים: רשתות גנרטיביות מתמודדות (GANs) ומודלים מבוססי טרנספורמר משמשים ליצירת רצפים חדשים לחלוטין של נוגדנים עם תכונות רצויות. גישה זו מאפשרת חקירה מואצת של מרחב הרצפים מעבר מהקיים ברפרטואר הטבעי, כפי שמודגם על ידי Generation Bio ושיתופי פעולה אקדמיים המדגישים באתר Nature Biotechnology.
סינון בקצב גבוה מבוסס ענן: אימוץ פלטפורמות מחשוב מבוססות ענן מאפשר סימולציה מקבילה וסינון של אלפי וריאנטים של נוגדנים, מפחית את הזמן והעלויות הקשורים לניסויים במעבדה המסורתית. ספקים כמו Amazon Web Services (AWS) וGoogle Cloud תומכים בחברות ביוטכנולוגיה עם תשתיות ברות סקלה בתהליכי בעזרת מחשבים.
שילוב ביואינפורמטיקה מבנית: התפתחויות במדעי המיקרוסקופיה האלקטרונית הקריוגרפית (cryo-EM) ובנתוני קריסטלוגרפיה של קרני X מתבצעות עם מודלים חישוביים כדי לחדד את החיזויים למבני נוגדנים. סינרגיה זו משדרגת את הדיוק של מיפוי אפיטופים ועיצוב פאראטופיה, כפי שדווח על ידי Thermo Fisher Scientific וProtein Data Bank (PDB).
הערכה אוטומטית של פוטנציאל לפיתוח: כלים בעזרת מחשבים הערכה למעשה את הפוטנציאל לפיתוח של נוגדנים, כולל נטיית ההגדרה, אימונוגניות ויכולת ייצור, בשלב מוקדם בתהליך העיצוב. פלטפורמות מSchrödinger וCertara מאומצות נרחבות לצורך תחזיות אנליטיות אלו.

Mגמות טכנולוגיה אלו ממאיצות את קצב גילוי התרופות המבוססות על נוגדנים, מצמצמות עלויות ומעלות את הסיכוי להצלחה קלינית, ממקמות את הנדסת הנוגדנים בעזרת מחשבים כאבן פינה של ביולוגיים מהדור הבא בשנת 2025.

נוף תחרותי ושחקנים מובילים

נוף התחרות בשוק הנדסת נוגדנים בעזרת מחשבים בשנת 2025 מאופיין במגוון דינמי של חברות ביוטכנולוגיה Established, חברות ביולוגיה חישוביות מתמחות, וחברות הזנק מתפתחות המנצלות בינה מלאכותית (AI) ולמידת מכונה (ML) כדי לAccelerate את גילוי וייעול הנוגדנים.

שחקנים מרכזיים ששולטים בשוק כוללים את Schrödinger, Inc., ידועה בפלטפורמות המודלים המולקולריים המתקדמות שלה, וAbCellera Biologics Inc., שמשלבת כלים חישוביים עם סינון בקצב גבוה כדי לזהות מועמדים חדשים לנוגדנים. Chemical Computing Group וCertara גם מחזיקים בנתח משמעותי בשוק, ומציעים חבילות תוכנה כוללות לחיזוי מבני נוגדנים, מיקוד זיקה והערכות פוטנציאל לפיתוח.

סטארטאפים מונעים על ידי AI כמו DeepMind (סניף של Alphabet) וInsitro עושים צעדים משמעותיים על ידי החלת אלגוריתמים של למידת עומק כדי לחזות אינטראקציות בין נוגדנים לאנטיגנים עם דיוק חסר תקדים. Atomwise וExscientia מרחיבים עוד יותר את הנוף התחרותי על ידי הצעת פלטפורמות בנות AI שמייעלות את עיצוב וייעול התרופות הנוגדניות.

שיתופי פעולה אסטרטגיים ורכישות מעצבות את השוק, כפי שמעיד על כך שיתוף הפעולה של Roche עם חברות ביולוגיה חישובית לשיפור צינור הנוגדנים שלה, והשקעות של Sanofi בפלטפורמות D&R דיגיטליות. בנוסף, Pfizer וNovartis משלבים בפועל כלי בעזרת מחשבים בתהליכי גילוי ביולוגיים שלהם, במטרה לשמור על יתרון תחרותי דרך פיתוח נוגדנים מהיר, ויעיל יותר.

Schrödinger, Inc.: תוכנת מודלינג וסימולציה לעיצוב נוגדנים.
AbCellera Biologics Inc.: פלטפורמת גילוי נוגדנים מונעת AI.
Chemical Computing Group: כלים ביו-אינפורמטיים להנדסת נוגדנים.
Certara: מודלינג חיזוי לפיתוח ביולוגיים.
DeepMind: למידת עומק לחיזוי מבנים חלבוניים.
Insitro: גילוי תרופות מונע על ידי למידת מכונה.
Atomwise וExscientia: פלטפורמות עיצוב מולקולרי מבוססות AI.

עוצמת התחרות בשוק צפויה לעלות ככל שיותר חברות משקיעות באלגוריתמים פרטיים בפלטפורמות מבוססות ענן, עם דגש על שיפור דיוק החזוי, יכולת סקלאביליות ושילוב עם אוטומציה מעבדתית. נוף זה שממשיך להתפתח צפוי להניע חידושים ולהרחיב את אימוץ הנדסת נוגדנים בעזרת מחשבים ברחבי תעשיית הביופרמצבטיקה.

תחזיות צמיחת השוק (2025–2030): CAGR, ניתוח הכנסות ונפח

שוק הנדסת נוגדנים בעזרת מחשבים נמצא בפני צמיחה משמעותית בין 2025 ל-2030, המונעת על ידי עלייה באימוץ כלים חישוביים ב-R&D ביופרמצבטית, ביקוש גובר לטיפולים ממוקדים, והתקדמות בבינה מלאכותית (AI) ובאלגוריתמים של למידת מכונה (ML). לפי תחזיות של Grand View Research, שוק הנדסת נוגדנים בעזרת מחשבים צפוי לרשום CAGR של כ-14% במהלך תקופה זו. האצה זו נובעת מהצורך הגובר בגילוי וייעול מהיר וחסכוני של נוגדנים, כמו גם מצנרת ההתרחבות של טיפולי אנטיגן חד-שבטיים (mAb).

בהכנסות, השוק צפוי לעבור את ה-1.5 מיליארד דולר עד 2030, מצטמצם מ-estimated 700 מיליון דולר בשנת 2025. עלייה זו נתמכת בהשקעות הולכות ומתרקמות מצד חברות פרמצבטיות Established וחברות ביוטכנולוגיה שמתפתחות, שמנצלות פלטפורמות בעזרת מחשבים כדי לייעל את עיצוב הנוגדנים, להקטין מחזורי ניסוי ולשפר את דיוק הבחירה של המועמדים. באופן בולט, צפון אמריקה צפויה לשמור על שליטתה בשוק באמצעות הימצאות של שחקנים תעשייתיים מובילים ואקוסיסטם ביופרמצבטי בוגר, בעוד שצפוי כי אזור אסיה-פסיפיק יחווה את ה-CAGR המהיר ביותר בשל התרחבות התשתית המחקרית והכנה של ממשלתית עבור טכנולוגיות בריאות דיגיטליות (MarketsandMarkets).

מבחינת נפח, כמות המועמדים לנוגדנים שעוצבו וייעולו בשיטות בעזרת מחשבים צפויה לגדול משמעותית. עד 2030, ההערכות הן כי יותר מ-60% מהתרופות החדשות שנכנסות לצנרות הקדם קליניות יהיו תחת טכני הנדסה חישובית כלשהי, לעומת פחות מ-40% ב-2025 (Frost & Sullivan). שינוי זה משקף את העלייה בביטחון בכוח החזוי של מודלים בעזרת מחשבים ובתועלות מוחשיות של צמצום זמן ההגעה לשוק ועלויות R&D נמוכות יותר.

CAGR (2025–2030): ~14%
תחזית הכנסות (2030): >1.5 מיליארד דולר
צמיחת נפח: >60% ממועמדי נוגדנים חדשים ייכנסו בניהול בעזרת מחשבים עד 2030

בסך הכל, התקופה שבין 2025 ל-2030 צפויה לסמן שלב TRANSFORMATIVE עבור הנדסת נוגדנים בעזרת מחשבים, עם חדשנות טכנולוגית ואימוץ תעשייתי שמניעים התפתחות שוק מתמשכת.

ניתוח שוק אזורי: צפון אמריקה, אירופה, אסיה-פסיפיק והיתר על העולם

שוק הנדסת נוגדנים בעזרת מחשבים הגלובלי חווה צמיחה משמעותית, עם דינמיקה אזורית שמעוצבת על ידי אימוץ טכנולוגי, רמות השקעה, ובגרות של תחומי ביופרמצבטיקה. בשנת 2025, צפון אמריקה, אירופה, אסיה-פסיפיק ושאר העולם (RoW) מציעים כל אחד הזדמנויות ואתגרים ייחודיים עבור בעלי עניין בתחום זה.

צפון אמריקה נשארת השוק הדומיננטי, בהנחה על פי המשתתף של חברות ביופרמצבטיות מובילות, תשתיות חישוביות מתקדמות, והשקעות R&D משמעותיות. ארצות הברית, בפרט, נהנית מאקוסיסטם חזק של מחקר אקדמי, הון סיכון ותמיכה רגולטורית עבור חדשנות בריאות דיגיטלית. על פי Grand View Research, צפון אמריקה הייתה אחראית על יותר מ-40% מנתח השוק הגלובלי בשנת 2024, עם המשך צמיחה מצפה בעת חברות כמו Amgen ו-Pfizer מקדמות את יכולות העזר שלהם בעזרת מחשבים.

אימוץ גבוהה של פלטפורמות עיצוב נוגדנים מונעות AI/ML
שיתופי פעולה חזקים בין האקדמיה לתעשייה
סביבה רגולטורית נוחה לטיפולים דיגיטליים

אירופה היא השוק השני בגודלו, מאופיינת במסגרת רגולציה יציבה ומיקוד במחקר שיתופי. מדינות כמו גרמניה, בריטניה ושווייץ עומדות בחזית, כשהן נתמכות על ידי יוזמות של European Commission וארגונים כמו European Medicines Agency (EMA). האזור חווה גידול במימון לבריאות דיגיטלית ולשותפויות חוצות גבולות, עם דגש מיוחד על פרטיות נתונים ושימוש אתי ב-AI.

הדגשה על ציות לרגולציות ואבטחת נתונים
גידול במספר סטארטאפים ביוטכנולוגיים המנצלים כלים בעזרת מחשבים
יוזמות רחבות מבוססות EU להחלקת סטנדרטים לבריאות דיגיטלית

אסיה-פסיפיק מתפתחת כאזור צמיחה גבוהה, הנמצאות במוקד על ידי התרחבות תעשיות פרמצבטיות בסין, יפן ודרום קוריאה. ממשלות משקיעות בתשתיות ביואינפורמטיקה ופיתוח כשרונות, בעוד שהחברות המקומיות כמו WuXi AppTec משלבות גישות בעזרת מחשבים בתהליכי גילוי נוגדנים. לפי Fortune Business Insights, שוק אסיה-פסיפיק צפוי לצמוח בקצב CAGR מעל 15% עד 2025.

אימוץ מהיר של פלטפורמות חישוביות מבוססות ענן
תמריצים ממשלתיים לחדשנות ביוטכנולוגית
שיתופי פעולה בין-לאומיים הולכים ומתרקמים

שאר העולם (RoW), כולל אמריקה הלטינית והמזרח התיכון, נמצאים בשלב מוקדם של אימוץ. הצמיחה נתמכת בהשקעות בריאותיות גוברות ובשותפויות עם חברות ביופרמצבטיקה עולמיות, אם כי עדיין קיימים אתגרים במונחים של תשתיות וזמינות כוחות עבודה מיומנים.

עלייה הדרגתית באימוץ הבריאות הדיגיטלית
פוקוס על בניית יכולות והעברת טכנולוגיה
הזדמנויות לכניסה לשוק דרך בריתות אסטרטגיות

מבט לעתיד: יישומים מתפתחים ונקודות חמות להשקעות

מסתכלים קדימה ל-2025, העתיד של הנדסת נוגדנים בעזרת מחשבים מסומן על ידי התפתחויות טכנולוגיות מהירות, הרחבת יישומים, וגידול בפעילויות השקעה. השילוב של בינה מלאכותית (AI), למידת מכונה (ML) ופלטפורמות חישוביות בקצב גבוה צפוי להאיץ עוד יותר את העיצוב, הייעול והאימות של נוגדנים טיפוליים. חידושים אלו מאפשרים זיהוי מועמדים חדשים לנוגדנים עם ספציפיות משופרת, חיסון מופחת, ופרופילים פוטנציאליים לפיתוח משופרים, ובכך מקטינים בצורה משמעותית את זמן גילוי התרופה.

יישומים המתפתחים מרחיבים את השפעת הנדסת הנוגדנים בעזרת מחשבים מעבר לתחומים טיפוליים המסורתיים. במיוחד, אונקולוגיה נשארת מוקד עיקרי, כאשר כלים חישוביים מנוצלים לעיצוב נוגדנים בגובה משתיים ובמספר גבוה שמטרתם אנטיגנים לא פשוטים של גידולי סרטן. מחלות זיהומיות, כולל וירוסים בעלי התרבות מהירה, גם נהנות מגישות בעזרת מחשבים המאפשרות התאמה מהירה של רצפי נוגדנים בתגובה למשתנים צצים. בנוסף, מחלות אוטואימוניות ומחלות נדירות הולכות ומתרבות, כאשר דחיסת מודלים חישוביים מאפשרת התאמה אישית של נוגדנים לצרכים נישתיים עם אוכלוסיות מטופלות מינימליות.

נקודות חמות להשקעה משתנות בתגובה לטרנדים טכנולוגיים ויישומיים אלו. הון סיכון ושיתופי פעולה אסטרטגיים זורמים לתוך סטארטאפים וחברות Established שמתמחות בפלטפורמות גילוי נוגדנים מונעות על ידי AI. לדוגמה, חברות כמו AbCellera וAdimab משכו סבבי מימון משמעותיים ושיתופי פעולה עם שחקנים פרמצבטיים גדולים, מה שמייצג את האמונה ביכולת להתרבות והפוטנציאל המסחרי של גישות בעזרת מחשבים. יתרה מכך, חברות פרמצבטיות גדולות עוסקות יותר ויותר בעסקאות רישוי ובשותפויות משותפות כדי לגשת לטכנולוגיות חישוביות פרטיות, כפי שנראה בהסכמים האחרונים בין Sanofi וExscientia.

עיצוב נוגדנים מונע בינה מלאכותית: השימוש במודלים של למידת עומק לחיזוי אינטראקציות נוגדן-אנטיגן צפוי להפוך לזרם המרכזי, reducing את עלויות הניסוי ולשפר את שיעורי ההצלחה.
תרופות מותאמות אישית: פלטפורמות בעזרת מחשבים מקלות את הפיתוח של נוגדנים ספציפיים למטופלים, במיוחד בתחום האונקולוגיה ומחלות נדירות, פותחות נתיבים מסחריים חדשים.
התרחבות עולמית: השקעה אינה מוגבלת לצפון אמריקה ואירופה; אסיה-פסיפיק, במיוחד סין, מתפתחת כשחקן משמעותי, עם חברות כמו 3D Medicines שמשקיעות רבות ב-R&D חישוביים הנוגדנים.

לסיכום, 2025 צפויה להיות שנה מכרעת עבור הנדסת נוגדנים בעזרת מחשבים, עם יישומים הולכים ומתרקמים, השקעות חזקות והשתתפות עולמית המניעה את המגזר לסיבוב יצירתיים נוספים והצלחה מסחרית.

אתגרים, סיכונים והזדמנויות אסטרטגיות

הנדסת נוגדנים בעזרת מחשבים, אשר מנצלת כלים חישוביים כדי לתכנן ולייעל נוגדנים, משנה בעורף מהיר את ה-R&D של הביופרמצבטיקה. עם זאת, התחום נתקל בכמה אתגרים וסיכונים שיכולים להשפיע על מסלול הצמיחה שלו לשנת 2025, לצד הצגת הזדמנויות אסטרטגיות למחדשנים ולמשקיעים.

אתגרים וסיכונים

איכות וזמינות הנתונים: הדיוק של מודלים בעזרת מחשבים תלוי מאוד באיכות ובמגוון של נתוני הקלט. גישה מצומצמת לנתונים איכותיים של נוגדנים מבניים ופונקציונליים יכולה להגביל את ההכשרה וההערכה של המודלים, ולפיכך, להוביל לחיזויים שאינם אופטימליים או לא גנריים. זהו דבר קריטי במיוחד כשתמציות האינטראקציות בין נוגדנים לאנטיגנים לעיתים חורגות מיכולות המודלים הנוכחיות (Nature Biotechnology).
מגבלות חישוביות: למרות ההתקדמות ב-AI ולמידת מכונה, סימולציה של כל הספקטרום של התנהגויות נוגדנים—כגון גמישות קונפורמטיבית ושינויים לאחר תרגום—עדיין קשה מחשובית ולא תמיד ניתנת לביצוע בהיקפים גדולים. דבר זה עלול להאט את מחזור העיצוב ולהגדיל את העלויות (IBM Research).
אי-ודאות רגולטורית: מסגרות רגולציה עבור טיפוליים מעוצבים בעזרת מחשבים עדיין מתהוות. כלי של מנהלי המזון והמשק הפדרלי בארה"ב פיתחו הנחיות לאישור ולפייתח נוגדנים מעוצבים חישובי, אולם חוסר קיום של פרוטוקולים סטנדרטיים עשוי לעכב את הפיתוח והמכירות לשוק.
מורכבות של קניין רוחני (IP): החיבור שבין תוכנה, אלגוריתמים ומוצרים ביולוגיים יוצר נוף IP מורכב. יכולת הפטנט של נוגדנים מעוצבים בעזרת מחשבים ואלגוריתמים נלווים לעיתים המתקיימת, דבר עלול להוביל להתדיינויות משפטיות ומחסומים מסחריים (World Intellectual Property Organization).

הזדמנויות אסטרטגיות

שיתוף נתונים שיתופי: קונסורציום תעשייתי ושותפויות ציבוריות-פרטיות יכולות להקל על שיתוף נתוני נוגדנים, לשפר את עמידות המודלים ולהאיץ את החדשנות. יוזמות כמו מסד הנתונים Antibodypedia מדגימות את המגמה הזו.
שילוב עם אוטומציה במעבדה: שילוב עיצוב בעזרת מחשבים עם סינון אוטומטי בקצב גבוה עשוי ליצור מערכות סגורות, ולהפחית את זמן ההגעה לשוק ואת עלויות ה-R&D. חברות שמשקיעות בפלטפורמות משולבות כאלה צפויות להשיג יתרון תחרותי (AbCellera).
התרחבות לתחומים טיפוליים חדשים: הנדסה בעזרת מחשבים מאפשרת חקירה מהירה של פורמטים מטרידים חדשים של נוגדנים ומטרות, כולל אוגדני-נוגדן משולבים ואנטיביוטיקים משולבים, הפתיחים מסילות חדשות להכנסות ומענה לצרכים רפואיים שלא מולאו (Genetic Engineering & Biotechnology News).