自從 2001 年人類基因體解碼完成後，基因體學逐漸成為生醫領域的主流，隨著基因定序技術的大幅進展，以及大數據時代的興起，由「A、T、C、G」累積成的龐大資料量彷彿蘊藏攸關生命健康的寶藏，吸引各界專家學者前往尋寶，而「工欲善其事，必先利其器」，不僅生物資訊人才變得搶手，精密的運算系統也是解開「生命藏寶圖」不可或缺的關鍵。然而，傳統電腦在處理巨量資料的過程中會面臨費時、耗能等問題，此次基因線上採訪英國光學儀器新創公司 ── Optalysys 的創辦人暨執行長 Nick New 博士，分享光學運算技術為基因體市場帶來的新契機。
創立於 2013 年的 Optalysys ，致力於發展光學運算電腦（optical computing）技術，以解決傳統電腦的限制。在 2017 年 ，Optalysys 也於中國深圳的國際基因組學會（ ICG-12）公開發表最新基因序列比對（genetic sequence alignment）的產品原型，並宣佈將鎖定中國生命科學市場。然而，光學運算技術與基因體學到底有什麼關聯性？為何優先選擇基因體學為切入點？讓我們來一探究竟。
投入光學運算的契機
光學運算電腦技術（optical computing）從 1960 年代開始發展，當時 Nick New 博士正在進行博士後研究，至今他已踏入該領域十九年，但直到近幾年他們才開始重視光學系統的精實性與結構，並且將光學系統與顯示器技術結合應用，開發光學運算系統的潛能，快速發展為有實際應用價值的技術。最初，他是透過自己的博士研究計畫開始接觸這項技術，而後，他漸漸發現潛藏其中的商業價值，並嘗試將技術從實驗室中移轉出來，置入日常應用當中。
光學電腦與傳統電腦的差異
光學電腦的優勢在於運算處理時所消耗的能量極低，光學運算分析系統是利用低能量雷射光，而不是電能，其處理效率遠超越傳統電腦，不僅可以達到快速且大規模的運算處理，而且過程中僅會耗損些微的能量。
除了能量耗損之外，傳統電腦運算還面臨許多挑戰
從廣泛的應用角度，處理系統的速度與解析度是影響應用的關鍵，而能量的損耗程度與此息息相關。傳統電腦所面臨的瓶頸之一就是電力的消耗；其次，傳統電腦的處理速度也受限於運算晶片，任何效能的改良都勢必伴隨更多能量的使用。因此，替代性的運算技術應運而生，不像傳統電腦通常只有一個中央處理器（central processing unit），近年來的電腦會使用特殊處理器，負責特定作業項目，而他們所研發的光學技術便是其中之一。
Optalysys 為何選擇基因體學（genomics）作為主要目標市場？
Optalysys 獲得英國政府的資助，與英國諾里奇（Norwich）的 Earlham Institute 的基因體研究所共同合作，將光學系統應用在通常需仰賴高性能計算（high performance computing，HPC）— 亦即超級電腦（supercomputer）— 運行的流程，目前這項技術已可供商用，其效率為傳統技術的 20 倍，且降低了大約 90％ 的能量消耗。他們正把技術發展到所有會受到運算處理能力限制的領域，而基因體學就是一個相當好的例子，因為許多相關的研究發展都受限於電腦運算能力。
此外，Nick New 博士表示，基因體學是當今十分令人振奮的領域之一，雖然還在起步階段，但成長相當快速，其經濟成長速率為每年可增長 21％，非常驚人，不論對食品或精準醫藥等領域皆產生了巨大的影響。預估到 2021 年，整體產值將高達 600 億美元左右。他們在基因體學中看到許多機會，這將是 Optalysys 技術的首次問世，同時他們也正計畫將該技術推廣到其他應用領域，基因體學的應用只是該公司的第一步。
光學電腦可為生物技術領域帶來革命性改變
應用在基因體學中的處理系統，過往這項技術須透過 HPC 平台，通常只能在製藥公司大型基因體學中心完成。雖然他們的技術目前主要目標是引入 HPC 系統，不過他們也可以將技術應用在桌上型電腦系統中，如此一來，一般研究人員也能輕易觸及高性能的分析工具，提升研究分析的效率。
許多定序儀器有內建的處理器及硬體，甚至應用雲端運算技術，請問這些技術是否有整合應用的空間？
Nick New 博士表示肯定，他說：「未來我們發展的關鍵之一就是將技術套用至不同的主機機型，而不侷限於傳統的電腦架構。而如何將技術應用於定序儀器中，是我們非常感興趣的部分。」同時，他們也希望將技術應用在可攜式的儀器上，像是奈米定序儀器公司 Oxford Nanopore 所研發的攜帶型定序儀器。所以他們希望先開發 HPC 平台的應用，後續將光學元件發展成不同的尺寸和形狀，使其能廣泛適用於各種不同機型。
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