Binance Research：从挑战到机遇，DeSci如何重新构想科学

原文作者：Will 阿望

原文来源：Web3小律

自古以来，帝王将相皆对长生不老有着无尽的向往，而如今亦是如此。这种对生命延续的追求以及科学前沿的探索，在区块链技术的助力下有了新的方向。去中心化科学（DeSci）的兴起，为科学前沿的探索提供了新的希望和可能性。

最早引起我对 DeSci 关注的，是辉瑞对 VitaDAO 的投资，这不仅是辉瑞在 Web3 领域的首笔投资，也标志着传统制药巨头对 DeSci 领域的认可和支持。结合自身数字医疗的创业背景，就会由此展开思考如何通过 DeSci 来重新构想业务模式。

Binance Research 发布的这篇 DeSci 研报《From Challenges to Opportunities: How DeSci Reimagines Science》，首先提出了科学研究过程中「死亡之谷」这一现象，然后引出 DeSci，通过 DeSci 的创新解决方案来回应「死亡之谷」，最后总结了当前市场上的 DeSci 格局，表示 DeSci 已经足够成熟，可以影响当今开展科学研究的方式。虽然目前的形势存在一些差距和挑战，但解决研究中的「死亡之谷」已经是向前迈出的一大步。

顺着研报的思路，其实在整个科研转变为商业化的过程中，DeSci 还能与区块链技术及 Web3 结合得更多。我们拿医疗研发举例：

• 数据获取：早期基础研究与转化研究的数据可以通过 DePIN 的方式来获取，并借助 AI 来进一步强化这些数据，好处是能够覆盖全球范围并提供激励；

• 数据存储：这些数据可以通过加密技术存储到链上，保持数据的不变性和安全性，同时构建一种开放且所有人都可以访问的新发布形式，一定程度上解决科学发现可复制性和可重复性问题；

• 利益共同体：通过 DAO 组织制定的规则，实现基础研究与临床治疗之间的利益共同体，这种规则还能进一步拓展，覆盖整个研究、临床、商业化、医患场景等多个环节，实现多方共赢；

未来 DeSci 呈现出来的画面会是：一个个由多方利益共同体组成的去中心化组织（DAO），有着共同的目标与愿景，不再被资本利润所裹挟，深度结合区块链技术和 Web3，促进科学发现，并加速实质产品的落地，推动整个社会的发展进步。

尽管 DeSci 还处于非常早期的阶段，但是它正在积极影响当今开展科学研究的方式。

以下为 From Challenges to Opportunities: How DeSci Reimagines Science 内容，Enjoy：

01 核心观点

• 科学研究过程面临重大挑战，特别是在将基础研究过渡到实际应用方面的转化研究上。「死亡之谷」现象导致 80% -90% 的研究项目在进行人体试验之前失败，只有 0.1% 的候选药物成为获批的治疗方案。

• 学术界、资助机构和行业之间的激励机制不一致，导致研发资金不足、科学家和临床医生之间的合作减少，以及科学发现的可复制性和可重复性差等挑战，最终导致大多数研究在「死亡之谷」中停滞不前。

• 去中心化科学 (DeSci) 是一项利用 Web3 堆栈创建可以应对上述挑战的创新科学研究模型的运动。

• 通过使用去中心化自治组织 (DAO)、区块链和智能合约，DeSci 可以解决关键的协调问题。这使得不同的利益相关者群体能够协调他们的资本利益，从而激励他们将研究推进到临床阶段。

• 目前市场已经明确 DeSci 领域的 4 个关键创新领域：

• 基础设施，包括融资平台和 DAO 工具等子行业，它们构成了 DeSci DAO 的基石。

• 研究，包括在全球举办活动的草根 DeSci 社区和来自多个利益相关者的一致愿景 DAO。

• 数据服务，包括出版和同行评审平台。这些平台支持开放获取科学出版物，以及数据管理工具，这些工具提供强大的数据完整性和协作访问控制。

• Memes，直接为科学实验提供资金，或作为其他 DeSci 项目的投资工具。

• 虽然现有的堆栈已经可以支持基础研究和转化研究，但它不太适合临床研究，而临床研究是产品对患者有直接益处的领域。

• 总而言之，去中心化科学已经足够成熟，足以影响当今科学研究的方式。虽然目前的形势下存在一些差距和挑战，但解决研究中的「死亡之谷」已经是向前迈出的一大步。

02 介绍

2.1 传统科学研究的背景

科学行业产生新知识和新发明的过程可以分为不同的阶段，主要分为基础研究和临床研究两个阶段。这两个主要阶段通过转化研究连接起来。转化研究的关键功能是将基础研究的成果转化为可以通过临床研究测试的实际应用。这一过程的最终目的是将研究发现商业化，打造造福社会的产品。

（图 1 ：「死亡之谷」是基础科学和临床科学之间的大多数研究失败的阶段）

然而，在这个过程中的最大的一个挑战是「死亡之谷（Valley of Death）」现象，许多科学努力由于缺乏有效的转化研究而失败。

根据美国国立卫生研究院 (NIH) 的数据， 80% 到 90% 的研究项目在进行人体试验之前就失败了。此外，每一种获得 FDA 批准的药物，都有超过 1, 000 种候选药物被开发出来但最终失败。即使在后期阶段，挑战仍然存在——几乎 50% 的实验药物在 III 期临床试验期间失败。从这个角度来看，一种新药候选物从临床前研究，进展到 FDA 批准的概率仅为 0.1% 。这一惊人的统计数据强调了将大学和研究机构开发的知识和创新转化为人类应用的实际产品或治疗方法的重大挑战。

（图 2 ：在每 10 亿美元的全球研发支出中，获得批准的新分子数量一直在下降）

加剧这些挑战的是药物研发过程中日益低效的研发流程。在美国，开发和批准一种新药的成本大约每九年翻一番——这一现象被称为 Eroom 定律，是摩尔定律的反面。一些原因可能是更严格的监管标准、新医学发现满足与现有药物不同需求的门槛高，以及设计和运行临床试验的合同研究组织的成本高昂。如果这种现状继续下去，到 2043 年，生物制药行业开发一种药物的成本可能高达 160 亿美元。这种财务负担往往导致该行业专注于开发利润更高的药物，而这往往会掩盖解决其他关键健康需求的紧迫性。

这种低效率将导致重大的经济和社会后果。研发成本高昂，再加上频繁失败，导致医疗成本不断攀升，而这些成本最终由患者、政府和保险公司承担。此外，将研究成果转化为可行疗法的推迟和失败意味着患者往往无法获得可能挽救生命的机会，这加剧了公共卫生挑战。例如，影响较小群体的罕见疾病和病症往往被忽视，因为它们被认为利润较低，尽管迫切需要治疗。

2.2 为何大多数研究无法走出「死亡之谷」

根本问题在于激励机制错位，导致三大挑战：资金不足、研究人员与临床医生之间的合作减少、科学发现的可复制性和可重复性较差。这些挑战最终导致研究陷入「死亡之谷」。

我们将在下文中更详细地探讨这些主要挑战：

2.2.1 缺乏资金

缺乏资金，尤其是在从基础研究阶段转向临床研究时，可以归因于资助者和研究人员之间的激励机制不一致，以及拨款审查过程缺乏透明度。

从资助者的角度来看，他们将优先考虑那些可转化为可产生经常性收入的产品的研究。导致的连锁反应是，考虑到获取资金的竞争力，研究人员更倾向于按照资助者的期望工作，这使得研究更加保守，并有效地扼杀创新。

此外，不透明的审查过程意味着向不同小组提出的单一提案可能会产生不同的结果。在拨款审查小组没有报酬的情况下，可能会导致其他复杂情况，例如竞争研究人员的偏见、对细节的关注不够以及拨款批准的严重延迟。这意味着研究人员倾向于花更多时间发表出版物以在科学界树立地位，而不是进行实验。

2.2.2 研究人员与临床医生之间的合作减少

鉴于大多数研究在「死亡之谷」停滞不前，在转化研究期间基础研究人员与临床医生之间的协调至关重要。

有效的合作促进了创新临床试验的设计，这些试验整合了基础研究的生物标志物或针对性的研究方法。例如，肿瘤学通过合作取得了重大进展，实验室的遗传和分子发现直接为特定癌症亚型的靶向治疗和试验设计提供信息。这种协同作用降低了后期试验失败的风险，并提高了为患者提供有效治疗的可能性。

然而，基础科学家（专注于发现）和临床医生（专注于患者护理和临床研究）目前几乎没有合作的动力。基础科学研究的晋升通常与资助的赠款数量和顶级期刊上的出版物数量有关，而不是对临床科学和医学进步的贡献。相反，许多临床医生的成功取决于他们治疗了多少患者，他们通常没有时间或动力进行研究并寻求资金机会。

因此，这两个群体最终各自为政，这意味着将实验室发现与临床相关性相结合的可能性降低了。

2.2.3 科学发现的低可复制性（Replicability）和可重复性（Reproducibility）

可重复性是指使用与原始研究相同的数据、方法和计算步骤获得一致结果的能力。另一方面，可复制性涉及进行一项新的研究以得出与之前相同的科学发现。如果科学发现不具有可重复性和可复制性，就很难证明基础研究的有效性和合理性，从而很难扩展到临床应用。

将动物研究转化为人类研究的挑战导致了效率低下——据称只有 6% 的动物研究可以转化为人类反应。其他问题，例如方法论差异（例如试管上的涂层类型、细胞生长的温度、培养中如何搅拌细胞）也可能导致完全无法复制结果。

虽然问题的规模很大程度上可以归因于科学的复杂性，但出版商和早期研究人员之间的激励机制不一致也是科学发现缺乏可重复性和可复制性的原因之一。出版商在培养早期研究人员方面发挥着重要作用，发表的作品可以提高可信度，从而增加获得资助的机会。因此，那些第一次尝试就获得统计显著结果的研究人员不太愿意重复实验，而是直接发表。

03 去中心化科学 101

3.1 什么是 DeSci？

去中心化科学（「DeSci」）是一项利用 Web3 堆栈创建新科学研究模型的运动。

区块链具有独特的优势，可以应对上述挑战。它提供了一种无需信任的资金协调方式，同时确保了一种透明且不可改变的进度跟踪和记录方式，使所有利益相关者的利益都能得到考虑。

DeSci 在加密行业中仍处于起步阶段。这一点可以从其总市值刚刚超过 17.5 亿美元，以及 CoinGecko 上 DeSci 类别下仅跟踪了 57 个项目可以看出。从这个角度来看，DeFAI（Defi x AI Agent）仅拥有 41 个项目，总市值就达到 27 亿美元，而更广泛的 Crypto AI 总市值为 470 亿美元（截至 2025 年 1 月 15 日）。

3.2 DeSci 如何应对「死亡之谷」

如前所述，大多数研究在「死亡之谷」失败，因为激励机制不一致，导致资金不足、合作减少、科学结果的可复制性和可重复性差等挑战。DeSci 可以通过使用去中心化自治组织 (DAO)、区块链和智能合约来解决这一协调问题。

下面，Binance Research 总结了 DeSci 如何为现有挑战提供解决方案，首先以表格形式呈现，以便清晰易懂，然后进行详细解释。作为一项运动，DeSci 通过以下方式应对这些挑战：

3.2.1 DeSci 如何解决资金短缺问题

DAO 可以充当研究资金的资本形成工具，参与者可以是患者、研究人员和投资者社区的混合体。由于利益相关者共同的目标是让研究进入临床阶段，最终实现商业化，因此他们有共同的动机来帮助研究跨越「死亡之谷」。

决策是通过去中心化的代币治理做出的，投票可以以透明和民主的方式进行。然后，智能合约会执行 DAO 决定的参数，同时确保透明度。示例包括以编程方式发布的里程碑式资金、由资助的科学研究产生的知识产权 (IP) 代币化、将知识产权细分，并分配给所有 DAO 参与者以协调利益等。

总体而言，DeSci 领域的 DAO 可以通过无需信任的方式，协调各个利益相关者，朝着共同目标而协作，从而提供从基础研究到临床研究的集成端到端方法。

3.2.2 DeSci 如何解决研究人员和临床医生之间协作减少的问题

如上所述，协作减少的主要原因是研究人员和临床医生之间的激励机制不同。这可以通过参与 DAO 来解决，在 DAO 创建时可以商定研究假设、实验方法和参数，从而协调研究结果。再加上 IP 代币化，研究人员和临床医生都可以获得足够的激励和奖励，以将研究推进到临床阶段。

其他促进更大合作的工具包括鼓励激励同行评审的平台，在成功评审后，可以通过智能合约以编程方式分配奖励。这可以让临床医生更接近研究人员，通过提供早期的投入，一旦成功，就可以引导研究走向临床阶段的实际实施。还可以根据科学界成员对各种 DeSci DAO、同行评审工作、临床实施等的贡献，围绕科学界成员建立链上声誉系统，其中任何为科学进步所做的工作都会得到适当的归因。

3.2.3 DeSci 如何解决科学发现的低可复制性和可重复性问题

解决这个问题的一种方法是将研究方法、实验设计以及区块链上的每一步记录下来。区块链是一个不可变的账本，这确保了其他研究人员可以全面了解所进行的实验，如果他们希望重复实验，他们可以查询每个变量。

此外，可以使用 Web3 原语构建一种开放且所有人都可以访问的新发布形式，其中所有研究（甚至失败的研究）都可以共享。这将消除出版偏见，即只有成功的实验才会发表，因为失败实验的数据仍然有价值。

DeSci 可以提供帮助的另一个领域是数据完整性和合规性。虽然传统的档案存储也能满足这一需求，但它们通常依赖于磁带，这使得数据检索速度很慢。鉴于科学研究的动态性质，涉及跨多方处理相同的数据，同时保持数据的不变性和安全性，分散式存储和数据仓库可以成为解决方案。它们可以提供必要的数据访问控制，通过消除单点故障提供更大的冗余，同时为协作工作提供快速的数据检索。这会促进科学研究更加严格，并增加可复制和可再现结果的可能性。

04 DeSci 格局概述

4.1 关键创新领域

Binance Research 已经确定了 DeSci 格局中的 4 个关键创新领域：基础设施、研究、数据服务和 Memes。

基础设施（Infrastructure）包括融资平台和 DAO 工具等子行业（例如 IP 代币化、DAO 形成和法律协议）。这些构成了 DeSci DAO 的基石，而 DeSci DAO 处于科学发现的前沿。

研究（Research）包括 DeSci Global、DeSci Collective 等草根社区，它们在全球范围内举办活动以联系 DeSci 爱好者，以及将来自多个利益相关者的共同利益化的 DAO。这些 DAO 通常专注于不同的科学领域，例如长寿、脱发、女性健康等等。

数据服务（Data Service）包括出版和同行评审平台，这些平台可以开放访问科学出版物，从而促进更多合作，以及数据管理工具，以提供强大的数据完整性和适当的访问控制。

Memes 代表市场散户投资者的兴趣，可以为 DeSci 领域带来更多认识和教育，而 DeSci 领域通常仅限于学术界。一些 Memecoin 直接为科学实验提供资金，而另一些则作为其他 DeSci 项目的投资工具。

4.2 值得关注的子行业

A. 基础设施：知识产权 IP 代币化 / 碎片化

知识产权 IP 代币化通过解决研究和创新中的一个根本障碍，即知识产权 (IP) 的货币化和流动性，在推动转化科学方面发挥着变革性作用。

传统的 IP 管理和交易系统烦琐、集中，而且较小的利益相关者通常无法访问，限制了发现商业化和转化为现实世界应用的速度。通过利用区块链技术，IP 代币化创建了一个去中心化和透明的框架，使研究人员、投资者和其他利益相关者能够更有效地参与和资助创新项目。

IP 代币化涉及将知识产权转换为数字资产，使其可交易和流动。像 Molecule 这样的项目通过引入 IP-NFT（知识产权非同质化代币）和知识产权代币 (IPT) 的概念来体现这一过程。 IP-NFT 将知识产权带上链，而碎片化则允许多个利益相关者共同管理知识产权。期望的结果是利益相关者的协调，以确保有足够的资金将研究推进到临床阶段并最终实现商业化。

B. 基础设施：DAO 组建

DAO 基础设施代表了科学去中心化的关键创新，使患者、科学家和生物技术专业人员社区能够共同资助、管理和拥有科学项目。传统的科学资助往往受到中心化机构、严格的把关和不透明流程的限制。DAO 基础设施通过为科学计划的策划、资助和治理提供透明、去中心化的框架，打破了这种模式。

通过 DAO，利益相关者可以汇集资源、做出集体决策，并直接影响科学研究的轨迹。BIO 协议就是一个例子，它支持 BioDAO 的创建、资助和治理。每个 BioDAO 都有各自的专长并专注于不同的科学领域，例如长寿 (VitaDAO)、低温保存 (CryoDAO)、脱发 (HairDAO)、女性健康 (AthenaDAO) 等。

C. 基础设施：资助平台

Web3 资助平台正在通过流程去中心化和实现更广泛地参与的方式来改变科学研究的资助方式。传统的研究资助通常依赖于拨款和机构支持，这可能进展缓慢、官僚主义严重且范围有限。通过众筹形式，它为研究人员提供了直接与资助者、社区和合作者联系的机会，从而促进了更加透明和包容的资助生态系统。

这些资助平台在资助受益人方面也可能有所不同。例如 Catalyst（旨在资助 DeSci IPs）、Bio.xyz Launchpad（旨在资助 DeSci DAO）和 pump.science（旨在资助化合物测试）。

Web3 的可组合性使不同的众筹平台能够协调研究各个阶段的利益相关者，从而促进无缝资助生态系统。例如，通过 Bio.xyz 资助的 DeSci DAO 可以通过 Catalyst 为特定 IP 研究组织资金，或通过 pump.science 以透明的方式测试和验证化合物。

D. 数据服务：出版 / 同行评审平台

传统的科学研究出版模式通常缓慢、昂贵且难以访问，文章处理费 (APC) 高，同行评审透明度有限。此外，研究人员很少因其对同行评审过程的贡献而获得荣誉或报酬。这减慢了审查的速度，并增加了由于利益冲突而产生偏见的可能性。总的来说，这阻碍了科学进步的速度，并限制了更广泛受众获取知识的渠道。

激励同行评审和出版平台旨在通过创建开放透明的系统来解决这些问题，研究人员因其贡献（包括出版、审查和合作）而获得奖励。通过整合区块链技术和社区治理，这些平台使科学知识的获取变得民主化，加速了研究的传播，并促进了全球研究人员之间的合作。ResearchHub 就是一个例子，研究人员可以通过同行评审文章获得代币奖励，或与他们感兴趣的科学领域志同道合的人合作。对科学界的积极贡献可以记录在链上，为科学家树立声誉，并解锁审核和访问控制等功能

这也是与人工智能交叉的有趣之处。诸如 yesnoerror 之类的项目已经上线，这是一个使用 OpenAI 发现数学错误的人工智能代理。它能够发现数学错误、识别伪造数据并检测可能在规模上损害科学完整性的数值不一致，而其间几乎没有停机时间。

E. 数据服务：数据互操作性和完整性

医疗保健和生物医学研究行业受到数据系统碎片化、缺乏透明度和缺乏以患者为中心的实践的困扰。患者经常会捐献宝贵的数据和生物样本用于研究，但无法了解和控制他们的贡献是如何被使用的，而很少能从产生的科学或商业价值中获益。这些差距导致了不信任、隐私泄露和参与度下降，尤其是在边缘化和代表性不足的社区中。

数据互操作性和完整性旨在通过创建系统来解决这些问题，这些系统赋予患者透明度、控制权和共享利益，同时实现研究人员、机构和企业之间的无缝协作。互操作性系统允许协调不同的数据源，使它们可以在网络上使用，同时保护数据隐私和完整性。这最终加速了科学发现，简化了临床研发，并建立了对生物医学研究的信任。

AminoChain 就是一个例子，它是一个去中心化的平台，旨在连接医疗机构并支持用户拥有的医疗保健应用程序。它让患者能够控制自己的数据和样本，确保数据使用方式的透明度，并让他们分享研究产生的价值。其他去中心化数据解决方案包括 Filecoin、Arweave、Space and Time，其中数据安全存储，没有单点故障，同时提供灵活的访问控制，以确保数据得到充分处理。

05 写在最后

我们正处于 DeSci 的早期阶段，这种去中心化科学的方式会在当今的科学开展方式中变得越来越突出。 DeSci 有可能从研究的早期阶段协调利益相关者，以确保有足够的兴趣将研究推进到临床阶段。

以去中心化方式协调研究的基础设施已经存在。一致的利益相关者可以以 DAO 的形式正式化他们在科学研究中的共同利益，提供资金并开展研究，他们可以拥有由此产生的知识产权，在数据保护准则范围内安全地共享数据，以加强不同科学界之间的合作。

然而，现有的堆栈更适合基础研究和转化研究，而不太适合临床研究。前一个研究阶段需要更多的无信任协调，而后者需要与监管机构、制药公司、物理实验室等中心化团体协调。

此外，DAO 的合法性仍然是一个持续争论和监管发展的领域。在 Ooki DAO 一案中，美国加州北区地方法院裁定，Ooki DAO 是《商品交易法》项下的「人」，开创了 DAO 可以承担法律责任的先例。这一决定对 DAO 成员具有重大影响，因为它表明参与治理的代币持有者可能对 DAO 的行为承担个人责任。鉴于对 DAO 的处理缺乏明确性，这可能会劝阻潜在的资助者。

总而言之，DeSci 已经足够成熟，可以影响当今开展科学研究的方式。虽然目前的形势存在一些差距和挑战，但解决研究中的「死亡之谷」已经是向前迈出的一大步。