生物科技研究的快速发展对高效数据处理和信息共享提出了迫切需求，这直接推动了计算机网络的引入和演进。其形成与发展过程可分为以下几个关键阶段：
第一阶段（1970年代末至1980年代初）是初始形成期。早期生物科技研究主要使用独立计算机进行数据分析，但随着DNA序列测定等技术的出现，数据量激增，研究机构开始搭建局域网（LAN），以实现实验室内部的数据共享和协作。例如，美国国家卫生研究院（NIH）在1982年建立了首个生物信息学专用网络，用于存储和交换基因序列数据。
第二阶段（1990年代）是互联网集成与扩展期。随着万维网（WWW）的普及，生物科技研究开始利用互联网实现全球范围的数据访问。关键事件包括1990年人类基因组计划的启动，该项目依赖分布式计算机网络处理海量基因数据；生物信息学数据库如GenBank和PDB通过互联网开放，促进了全球研究者的协作。这一阶段，TCP/IP协议成为标准，研究机构广泛采用客户端-服务器模型，提升了数据处理效率。
第三阶段（2000年代至2010年代初）是高速网络与云计算兴起期。生物科技研究进入高通量时代，如蛋白质组学和基因组学产生TB级数据，推动了高速网络（如光纤技术）的应用。云计算平台如Amazon AWS和Google Cloud被引入，使研究人员能远程访问计算资源，进行大规模模拟和分析。例如，癌症基因组图谱（TCGA）项目利用分布式网络存储和处理数PB的医疗数据，加速了精准医疗的发展。
第四阶段（2010年代至今）是智能化与物联网融合期。随着人工智能和物联网（IoT）技术的成熟，计算机网络在生物科技中更注重实时性和智能化。例如，在药物研发中，网络连接传感器和智能设备，实现实验数据的自动采集和分析；边缘计算与5G网络结合，支持远程医疗和实时基因组编辑研究。网络安全也成为重点，以保护敏感的生物数据。
计算机网络在生物科技研究中的发展，从最初的局域网共享演变为全球智能互联，极大地提高了研究效率，推动了生物医学的突破。随着量子计算和6G网络的兴起，网络技术将进一步赋能生物科技，开启更多创新可能。
