達(dá)沃斯世界經(jīng)濟(jì)論壇（World Economic Forum）發(fā)布了2018十大新興技術(shù)報告：增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、個性化醫(yī)療、人工智能分子設(shè)計(jì)、數(shù)字助手、可植入細(xì)胞藥物、實(shí)驗(yàn)室培育肉、電子療法、基因驅(qū)動、等離子體材料和量子計(jì)算機(jī)算法。

　　動脈網(wǎng)（微信：vcbeat）發(fā)現(xiàn)，其中大多數(shù)都與醫(yī)療相關(guān)，或者在醫(yī)療領(lǐng)域有巨大的應(yīng)用潛力。

　　動脈網(wǎng)翻譯了相關(guān)報告，對于一系列醫(yī)療相關(guān)問題——比如機(jī)器學(xué)習(xí)算法如何幫助研發(fā)新藥、可植入細(xì)胞藥物如何改變長期病癥的治療方法、電子療法如何減少藥物依賴、光控納米顆粒如何用于治療癌癥，這篇文章將會給出答案。

　　1.增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)：形成患者皮下組織的三維圖像

　　虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）讓人沉浸在一個單獨(dú)的虛構(gòu)世界中。相比之下，增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)（AR）則是將計(jì)算機(jī)生成的信息實(shí)時疊加在現(xiàn)實(shí)世界上。當(dāng)你看著或戴著裝備有增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)軟件和攝像頭的設(shè)備時——無論是智能手機(jī)、平板電腦、耳機(jī)或智能眼鏡——相關(guān)程序會分析輸入的視頻流，下載大量關(guān)于場景的信息，并疊加相關(guān)數(shù)據(jù)、圖像或動畫，這些通常都是在三維空間中完成。

　　比如：幫助安全倒車的顯示器以及熱門游戲《精靈寶可夢GO》。許多消費(fèi)者應(yīng)用程序——包括為外國游客翻譯路牌的應(yīng)用程序，能夠讓學(xué)生解剖虛擬青蛙，讓購物者在把椅子帶回家之前，先看看它在客廳里的樣子——這其中也涉及VR技術(shù)。未來，通過這項(xiàng)技術(shù)，參觀博物館的人能夠想象出模擬全息圖的博物館導(dǎo)圖，外科醫(yī)生能夠在三維場景中可視化患者的皮下組織，建筑師和設(shè)計(jì)師能夠通過一種新穎的方式展開合作，無人機(jī)操作員能夠通過增強(qiáng)圖像控制遠(yuǎn)程機(jī)器人，新手能夠快速學(xué)習(xí)從醫(yī)藥研發(fā)到工廠維護(hù)等任務(wù)。

　　未來幾年，用于設(shè)計(jì)應(yīng)用程序的軟件應(yīng)該更多地考慮消費(fèi)者產(chǎn)品。不過，目前AR作為第四次工業(yè)革命或工業(yè)4.0的一個重要組成部分，在這一領(lǐng)域的影響很大：通過物理和數(shù)字系統(tǒng)的結(jié)合，實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的系統(tǒng)轉(zhuǎn)型，從而提高質(zhì)量和效率并降低成本。例如，許多公司正在其生產(chǎn)線上進(jìn)行測試。AR可以在需要的時候提供正確的信息（例如工人對于零件的選擇），從而降低錯誤率，提高效率和生產(chǎn)力。它還能夠可視化設(shè)備中出現(xiàn)的問題，并創(chuàng)建問題所在的實(shí)時圖像。

　　ABI Research、IDC和Digi- Capital等企業(yè)的市場分析師認(rèn)為，AR正處于走向主流的風(fēng)口浪尖。他們預(yù)計(jì)到2020年，AR市場的價值（目前約為15億美元）將增長至1000億美元。包括蘋果、谷歌和微軟在內(nèi)的主要科技公司都將投入大量財力和人力資源，用于研發(fā)AR和VR產(chǎn)品以及相關(guān)應(yīng)用程序。2017年，AR和VR領(lǐng)域的投資額達(dá)到了30億美元，僅第四季度就占其中的一半。哈佛商業(yè)評論強(qiáng)調(diào)，“增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)”是一項(xiàng)革命性技術(shù)，將對所有的行業(yè)產(chǎn)生重大影響。

　　然而，硬件和通信帶寬的限制給消費(fèi)者的日常使用帶來了障礙。例如，許多現(xiàn)有的博物館和旅行應(yīng)用程序必須提前下載，才能通過AR來增強(qiáng)體驗(yàn)。此外，圖像的質(zhì)量也可能達(dá)不到用戶的要求。然而，隨著價格更便宜、速度更快的AR移動芯片出現(xiàn)，更多的多功能智能眼鏡進(jìn)入市場，以及帶寬的增加，這一領(lǐng)域?qū)⒌玫娇焖侔l(fā)展。然后，通過互聯(lián)網(wǎng)和實(shí)時通訊，AR將會成為我們?nèi)粘Ｉ钪械囊徊糠帧?/p>

　　2.個性化醫(yī)療：先進(jìn)的診斷工具檢測并量化多種疾病癥狀

　　在20世紀(jì)時，所有患乳腺癌的女性都接受相同的治療。但現(xiàn)在，治療變得更加個性化：乳腺癌被分為不同的亞型，并進(jìn)行相應(yīng)的治療。例如，針對腫瘤導(dǎo)致雌激素受體表達(dá)異常的情況，患者可以服用專門針對這些受體的藥物，并接受標(biāo)準(zhǔn)的術(shù)后化療。2018年，研究人員向更加個性化的治療又邁進(jìn)了一步。他們發(fā)現(xiàn)，有相當(dāng)一部分患者的腫瘤具有某種特征，這表明他們可以安全地放棄化療，并避免嚴(yán)重的副作用。

　　診斷工具的進(jìn)步加速了許多疾病個性化或精確治療的發(fā)展。這些技術(shù)可以幫助醫(yī)生檢測和量化多種生物標(biāo)志物（標(biāo)志疾病存在的信號分子），根據(jù)患者對疾病的易感性，以及對特定治療可能會出現(xiàn)的反應(yīng)，將他們分成不同的亞組。

　　早期的分子診斷工具只著眼于單個分子。比如，糖尿病只注重對葡萄糖的檢測。然而，在過去十年里，“組學(xué)”技術(shù)不斷發(fā)展，幫助研究人員快速、可靠地進(jìn)行全基因組測序，或者測量體液或組織樣本中所有蛋白質(zhì)（蛋白質(zhì)組）、代謝副產(chǎn)物（代謝組）或微生物（微生物組）的含量。該技術(shù)的常規(guī)應(yīng)用能夠產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)集，人工智能可以挖掘這些數(shù)據(jù)集，以發(fā)現(xiàn)對臨床有用的新的生物標(biāo)志物。高通量組學(xué)技術(shù)與人工智能的結(jié)合，正在引領(lǐng)一個先進(jìn)診斷技術(shù)的新時代，這將改變?nèi)藗儗υS多疾病的理解和治療，使醫(yī)生能夠根據(jù)患者的分子特征定制治療方法。

　　一些先進(jìn)的診斷技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于癌癥。一種叫做Oncotype DX的技術(shù)可以檢測21種基因，幫助許多患有乳腺癌的女性避免化療。另一種被稱為“FoundationOne CDx”的技術(shù)，可以檢測出實(shí)體瘤中300多種基因突變，并指出對患者可能有用的特定的基因靶向藥物。

　　除了癌癥，一些技術(shù)還應(yīng)用于子宮內(nèi)膜異位癥，這是子宮內(nèi)膜不在其正常部位的一種女性常見婦科疾病，通常需要進(jìn)行手術(shù)才能診斷。DotLabs的一項(xiàng)無創(chuàng)唾液檢測可以通過測量一組名為microRNAs的小分子來識別子宮內(nèi)膜異位癥。此外，血液檢測也可以幫助識別大腦紊亂，例如自閉癥、帕金森綜合癥和阿爾茨海默癥。目前這些疾病的診斷都是通過臨床醫(yī)生對癥狀的主觀評估。研究人員也在探索是否能夠通過全基因組的測序，分析微生物群落，測量健康人體內(nèi)數(shù)百種蛋白質(zhì)和代謝物的水平，對預(yù)防疾病提供個性化的指導(dǎo)。

　　需要注意的是，使用這些診斷工具的醫(yī)療機(jī)構(gòu)和研究人員必須嚴(yán)格保護(hù)患者隱私。此外，對于生物標(biāo)志物作為診斷工具，還需要明確的管理規(guī)定和標(biāo)準(zhǔn)，以幫助新的生物標(biāo)志物進(jìn)入臨床階段。

　　盡管如此，先進(jìn)的診斷技術(shù)已經(jīng)開始挑戰(zhàn)疾病診療的標(biāo)準(zhǔn)方法。通過引導(dǎo)患者采用最有效的治療方法，相關(guān)機(jī)構(gòu)和人員可以減少醫(yī)療支出。未來，我們也許會擁有一個生物標(biāo)記數(shù)據(jù)的云檔案。隨著時間的推移，這些數(shù)據(jù)將累積起來，隨時隨地告知患者和醫(yī)生治療情況。

　　3.人工智能分子設(shè)計(jì)： 機(jī)器學(xué)習(xí)算法幫助制藥行業(yè)快速識別和開發(fā)新藥

　　如果想要設(shè)計(jì)一種新的太陽能材料、抗癌藥物或者阻止作物感染病毒的化合物，首先必須應(yīng)對兩個挑戰(zhàn)：找到有關(guān)物質(zhì)正確的化學(xué)結(jié)構(gòu)；并確定哪些化學(xué)反應(yīng)會把正確的原子連接成所需的分子或分子組合。

　　一般來說，解決以上問題靠的是復(fù)雜的猜測和意外的發(fā)現(xiàn)。然而整個過程非常耗時，可能會有許多失敗的嘗試。例如，一個綜合計(jì)劃有數(shù)百個單獨(dú)的步驟，其中許多步驟會產(chǎn)生不想要的副反應(yīng)或副產(chǎn)品，或者根本不起作用。然而，利用人工智能（AI）可以提高設(shè)計(jì)和合成的效率，使整個過程更快、更容易、更經(jīng)濟(jì)，同時減少化學(xué)廢物。

　　在人工智能中，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分析所有的已知實(shí)驗(yàn)，這些實(shí)驗(yàn)試圖發(fā)現(xiàn)和合成相關(guān)的有效物質(zhì)，但都以失敗告終?；谒R別的模式，這些算法可以預(yù)測潛在新分子的結(jié)構(gòu)以及合成方法。然而，單一的機(jī)器學(xué)習(xí)工具不可能完成所有的工作，但是人工智能技術(shù)正在加速藥物分子和材料的設(shè)計(jì)。

　　例如，德國明斯特大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種AI工具，可以反復(fù)模擬1240萬個已知的單步化學(xué)反應(yīng)，并形成一個多步合成路線——比人類進(jìn)行這一工作快30倍。

　　在制藥領(lǐng)域，基于人工智能的生成機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)也得到了快速發(fā)展。大多數(shù)制藥公司對上百萬的化合物進(jìn)行篩選，發(fā)掘其作為新藥的潛力。但是，即使有機(jī)器人技術(shù)和實(shí)驗(yàn)室自動化工具，這種篩選過程也是非常緩慢的，而且產(chǎn)生的結(jié)果也相對較少，只包含1030個理論上可能的分子中的一小部分。通過學(xué)習(xí)已知藥物（和候選藥物）的化學(xué)結(jié)構(gòu)及其特性的數(shù)據(jù)集，機(jī)器學(xué)習(xí)工具可以構(gòu)建相似且更實(shí)用、更具特性的新化合物的虛擬數(shù)據(jù)庫，幫助藥物先導(dǎo)物的識別。

　　近100家初創(chuàng)企業(yè)通過人工智能來研發(fā)藥物，包括Insilico Medicine、 Kebotix 和BenevolentAI。其中，BenevolentAI已經(jīng)籌集了1.15億美元，計(jì)劃將其人工智能技術(shù)應(yīng)用于運(yùn)動神經(jīng)元疾病、帕金森綜合癥和其他疾病的藥物研發(fā)——從新分子的發(fā)現(xiàn)到臨床試驗(yàn)的設(shè)計(jì)和分析，旨在證明藥物的安全性和有效性。

　　在材料領(lǐng)域，Citrine Informatics等企業(yè)正在采用與制藥公司類似的方法，并與BASF 和 Panasonic等大公司合作，以加速創(chuàng)新。美國政府也在支持人工智能設(shè)計(jì)的研究，自2011年以來，它已在材料基因組計(jì)劃（Materials Genome Initiative）上投資超過2.5億美元，用于建設(shè)包括人工智能和其他計(jì)算方法在內(nèi)的基礎(chǔ)設(shè)施，以加速先進(jìn)材料的開發(fā)。

　　過去的經(jīng)驗(yàn)告訴我們，新材料和化學(xué)物可能對健康和安全造成不可預(yù)見的風(fēng)險。幸運(yùn)的是，人工智能方法能夠預(yù)測并減少這些不良結(jié)果。這些技術(shù)似乎可以顯著提高新分子和新材料的研發(fā)速度和效率，并幫助

　　將其推向市場，改善醫(yī)療和農(nóng)業(yè)、加強(qiáng)資源保護(hù)以及可再生能源的生產(chǎn)和儲存。

　　4.數(shù)字助手：幫助醫(yī)生找到與復(fù)雜醫(yī)療案例相關(guān)的研究

　　如今，Siri、Alexa等智能助手使用復(fù)雜的語音識別軟件來響應(yīng)用戶的要求，并生成自然的語音，針對具體問題提供相關(guān)信息。這些系統(tǒng)首先必須經(jīng)過“訓(xùn)練”——接收人類可能發(fā)出的大量請求——研究人員必須設(shè)計(jì)合適的答案并組織成高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)格式。

　　這項(xiàng)工作非常耗時，而且會導(dǎo)致數(shù)字助手在執(zhí)行任務(wù)時受到限制。這些系統(tǒng)可以“學(xué)習(xí)”——它們的機(jī)器學(xué)習(xí)能力使它們能夠改進(jìn)輸入問題與現(xiàn)有答案之間的匹配——但其范圍是有限的。即便如此，這一技術(shù)仍然產(chǎn)生了重大影響。

　　AI技術(shù)正在不斷發(fā)展，向更高層次的復(fù)雜性邁進(jìn)。下一代系統(tǒng)可以接收和處理來源廣泛的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（原始文本、視頻、圖片、音頻、電子郵件等），在一個未被訓(xùn)練過的主題中，自動形成合理的建議。

　　我們已經(jīng)在提供聊天機(jī)器人的網(wǎng)站上看到了這種功能，這些機(jī)器人可以回答自然語言問題，這一過程涉及他們訓(xùn)練過的各種數(shù)據(jù)集。它們在特定問題或請求方面需要相對較少的訓(xùn)練，甚至根本不需要培訓(xùn)。這些機(jī)器人結(jié)合了預(yù)先配置的數(shù)據(jù)和“讀取”相關(guān)背景材料的能力。然而，在做出高度準(zhǔn)確的反應(yīng)之前，他們確實(shí)需要一些識別語言和意圖的訓(xùn)練。

　　今年6月，IBM推出了一種更為先進(jìn)的技術(shù)：一種無需事先準(zhǔn)備就能與人類專家進(jìn)行實(shí)時辯論的系統(tǒng)。通過非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（包括來自維基百科的內(nèi)容，其中一些內(nèi)容為了準(zhǔn)確度被進(jìn)行了編輯），該系統(tǒng)必須確定信息的相關(guān)性和準(zhǔn)確性，并將其重組為可用信息，形成條理清楚的論點(diǎn)，它還可以對人類對手的論點(diǎn)作出反應(yīng)。該系統(tǒng)在發(fā)布會上進(jìn)行了兩場辯論，在其中一場辯論中，很多觀眾認(rèn)為該系統(tǒng)的辯論更具說服力。

　　這項(xiàng)技術(shù)的開發(fā)歷時超過五年，并且目前仍處于研發(fā)階段。其中包括一種軟件，它不僅能理解自然語言，還能檢測積極和消極情緒。然而，非腳本的人工智能系統(tǒng)在與公認(rèn)的人類專家的比賽中取得了勝利，為無數(shù)相關(guān)的應(yīng)用程序奠定了基礎(chǔ)。在未來三到五年甚至更短的時間內(nèi)，這些應(yīng)用程序可能會不斷地出現(xiàn)。例如，智能系統(tǒng)可以幫助醫(yī)生迅速找到與復(fù)雜病例相關(guān)的研究，然后討論給定治療方案的優(yōu)點(diǎn)。

　　這些智能系統(tǒng)將只對學(xué)習(xí)現(xiàn)有知識有用，而不是像實(shí)驗(yàn)室科學(xué)家或?qū)＜夷菢觿?chuàng)造知識。盡管如此，隨著機(jī)器變得越來越智能，它們可能會導(dǎo)致大量失業(yè)的情況。這些問題需要人類的智慧才能解決，而社會理應(yīng)向下一代提供所需的技能。

　　5.可植入細(xì)胞藥物：不被免疫系統(tǒng)排斥，改變長期病癥的治療方法

　　許多糖尿病患者每天會多次測量血糖水平，并決定他們需要的胰島素劑量。通過移植制造胰島素的胰臟細(xì)胞——也就是所謂的胰島細(xì)胞——可以簡化這個繁瑣的過程。同樣，細(xì)胞植入可以改善其他疾病的治療，包括癌癥、心力衰竭、血友病、青光眼和帕金森綜合征。但是細(xì)胞植入有一個主要的缺點(diǎn)：接受者必須無限期地服用免疫抑制劑來防止免疫系統(tǒng)的排斥反應(yīng)。而這類藥物會導(dǎo)致嚴(yán)重的副作用，還會增加感染或患惡性腫瘤的風(fēng)險。

　　經(jīng)過幾十年的研究，科學(xué)家們發(fā)明了一種方法，用半透性的保護(hù)膜包裹細(xì)胞，防止免疫系統(tǒng)攻擊植入的細(xì)胞。這些類似膠囊的結(jié)構(gòu)仍然允許營養(yǎng)物質(zhì)和其他小分子流入，以及必要的激素或其他治療蛋白流出。然而，僅僅讓植入細(xì)胞不受到傷害是不夠的:如果免疫系統(tǒng)認(rèn)為這種保護(hù)性物質(zhì)本身是外來的，它將導(dǎo)致疤痕組織在“膠囊”上生長。這種“纖維化”會阻止?fàn)I養(yǎng)物質(zhì)進(jìn)入細(xì)胞，從而導(dǎo)致細(xì)胞死亡。

　　目前，研究人員正在致力于解決纖維化帶來的的挑戰(zhàn)。例如，2016年，麻省理工學(xué)院的一個研究小組發(fā)布了一種方法，可以使植入物對免疫系統(tǒng)不可見。在生產(chǎn)和篩選了上百種材料后，研究人員確定了一種名為藻酸鹽的化學(xué)凝膠，而且這種物質(zhì)對人體無害。研究人員將胰島細(xì)胞封裝在該凝膠中，然后植入糖尿病小鼠體內(nèi)。這些細(xì)胞立即產(chǎn)生改變血糖含量的胰島素，并在6個月的研究過程中持續(xù)控制血糖水平，而且沒有出現(xiàn)纖維化的情況。在另一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，研究小組發(fā)現(xiàn)，在巨噬細(xì)胞上阻斷一種特定分子（集落刺激因子-1）可以抑制瘢痕形成，而對于纖維化來說，巨噬細(xì)胞是重要的免疫細(xì)胞。添加這種阻滯劑可以進(jìn)一步提高移植物的存活率。

　　目前，已有幾家公司在開發(fā)封裝細(xì)胞療法。其中，Sigilon Therapeutics正在推進(jìn)麻省理工學(xué)院開發(fā)的技術(shù)，用于設(shè)計(jì)糖尿病、血友病和一種名為溶酶體儲存疾病的代謝紊亂的治療方法；制藥公司Eli Lilly正與Sigilon合作開展糖尿病研究；Semma Therapeutics也有針對糖尿病的相關(guān)技術(shù)；Neurotech Pharmaceuticals針對青光眼和各種以視網(wǎng)膜變性為特征的眼部疾病，在臨床試驗(yàn)中進(jìn)行了植入手術(shù)；Living Cell Technologies正在進(jìn)行帕金森綜合征移植物的臨床試驗(yàn)，并開發(fā)其他神經(jīng)退行性疾病的治療方法。

　　目前，被整合到“膠囊”中的細(xì)胞一般是從動物、人類尸體或人類干細(xì)胞中提取的。未來，植入式細(xì)胞療法可能會包括更廣泛的細(xì)胞類型，包括一些通過合成生物學(xué)改造的細(xì)胞。合成生物學(xué)通過重組細(xì)胞的基因，賦予其新的功能，比如控制特定藥物分子按需釋放到組織中。而這些研究目前還處于早期階段，封裝細(xì)胞療法的安全性和有效性都沒有在大型臨床試驗(yàn)中得到證實(shí)，但現(xiàn)有的成果都表明這一領(lǐng)域具有巨大潛力。

　　6.實(shí)驗(yàn)室培育肉制品：降低肉類生產(chǎn)的環(huán)境成本

　　Mosa Meat、 Memphis Meats、SuperMeat 和Finless Foods等初創(chuàng)企業(yè)正在開發(fā)實(shí)驗(yàn)室培育的牛肉、豬肉、家禽和海鮮。而這個領(lǐng)域的投資情況也相當(dāng)可觀。比如在2017年，Memphis Meats獲得了1700萬美元的投資，投資方包括比爾·蓋茨以及農(nóng)業(yè)公司Cargill。

　　如果這一技術(shù)得到推廣，實(shí)驗(yàn)室培育的人造肉，可以避免許多殘忍的對待和屠宰。它還可以大幅度降低肉類生產(chǎn)的環(huán)境成本，并且整個過程只需要生產(chǎn)和培養(yǎng)細(xì)胞，而不需要一個完整的生物體。

　　技術(shù)人員先從動物身上提取肌肉樣本，再從組織中收集干細(xì)胞，讓它們大量增殖，然后分化成原始的纖維，并形成肌肉組織。Mosa Meat公司表示，從一頭牛身上提取的一份組織樣本可以產(chǎn)生足夠多的肌肉組織，生產(chǎn)出8萬份四分之一磅重的牛肉。

　　一些初創(chuàng)企業(yè)表示，它們預(yù)計(jì)未來幾年相關(guān)產(chǎn)品將會上市。然而，這種“人造肉”想要變得商業(yè)化，就必須克服一些困難，比如成本和口味。在2013年，記者們就發(fā)現(xiàn)一個用實(shí)驗(yàn)室培育肉制作的漢堡，其肉餅的制作成本超過30萬美元。而且這種肉脂肪太少，肉質(zhì)過于干燥。此后，費(fèi)用開始下降，Memphis Meats今年發(fā)布的報告顯示，四分之一磅的絞碎牛肉價格約為600美元?？紤]到這一趨勢，人造肉可能在未來幾年內(nèi)成為傳統(tǒng)肉類的有力競爭對手。對于肉質(zhì)的注意和其他成分的適當(dāng)添加可以有效解決口感問題。

　　為了獲得市場的認(rèn)可，人造肉必須能夠安全食用。雖然目前還沒有證據(jù)證明實(shí)驗(yàn)室生產(chǎn)的肉類會對健康造成危害，但美國食品和藥物管理局（FDA）已經(jīng)開始考慮如何對其進(jìn)行監(jiān)管。同時，傳統(tǒng)肉類的生產(chǎn)商也作出了回應(yīng)，他們認(rèn)為，實(shí)驗(yàn)室生產(chǎn)的產(chǎn)品根本不是肉類，所以不應(yīng)該被貼上這樣的標(biāo)簽。有關(guān)調(diào)查顯示，公眾對于食用實(shí)驗(yàn)室培育肉的興趣不大。盡管面臨著這些挑戰(zhàn)，生產(chǎn)“人造肉”的公司仍在致力于研發(fā)產(chǎn)品。如果他們能成功地制造出價格實(shí)惠、口味純正的產(chǎn)品，“人造肉”就能使我們的日常飲食習(xí)慣更加符合道德標(biāo)準(zhǔn)和環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的要求。

　　7. 電子療法：調(diào)節(jié)免疫系統(tǒng)，減少藥物依賴

　　電子療法——通過電脈沖治療疾病——在醫(yī)學(xué)上有著悠久的歷史，比如心臟起搏器，人工耳蝸以及針對帕金森綜合癥的腦深部刺激器。其中涉及向迷走神經(jīng)傳遞信號，而迷走神經(jīng)負(fù)責(zé)在腦干和大多數(shù)器官之間傳遞脈沖。

　　來自Feinstein Institute for Medical Research的Kevin Tracey等人的研究表明，迷走神經(jīng)可以釋放出有助于調(diào)節(jié)免疫系統(tǒng)的化學(xué)物質(zhì)，因此迷走神經(jīng)刺激（VNS）可能會產(chǎn)生新用途。例如，脾臟中某個神經(jīng)遞質(zhì)的釋放會使與炎癥相關(guān)的免疫細(xì)胞停止工作。這些發(fā)現(xiàn)表明，對于電信號紊亂類疾病，比如自身免疫性疾病和炎癥，VNS可能會是一個有效的治療方法，因?yàn)楝F(xiàn)有的藥物常常會失效或?qū)е聡?yán)重的副作用。而VNS的耐受性更強(qiáng)，因?yàn)樗饔糜谝环N特定的神經(jīng)，而藥物通常在全身傳播，會潛在地擾亂治療目標(biāo)以外的組織。

　　到目前為止，有關(guān)炎癥應(yīng)用的研究成果顯著。由SetPoint Medical開發(fā)的VNS設(shè)備在早期的人體試驗(yàn)中已經(jīng)被證明是安全有效的，其中涉及類風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎（關(guān)節(jié)炎癥）和克羅恩?。c道炎癥）。目前，SetPoint Medical正在對這兩類疾病進(jìn)行更多的試驗(yàn)。電子療法也被用于與炎癥相關(guān)的其他疾病，如心血管疾病、代謝失調(diào)和癡呆癥以及自身免疫性

　　疾病，如迷走神經(jīng)不活躍的紅斑性狼瘡。而防止移植組織的免疫排斥是另一個潛在的應(yīng)用。

　　大多數(shù)迷走神經(jīng)刺激器，包括SetPoint的設(shè)備和用于治療癲癇以及抑郁癥的設(shè)備，都屬于移植物。醫(yī)生通常把這些裝置植入到鎖骨的皮膚內(nèi)。植入物的導(dǎo)線纏繞在迷走神經(jīng)的一個分支上，并以預(yù)先設(shè)定的時間間隔向它傳送電脈沖；而頻率和其他性能都是通過一個外部的電磁器設(shè)定的。目前一般的植入物直徑大約是1.5英寸，這一尺寸預(yù)計(jì)會更小，其可編程性也會更強(qiáng)。

　　盡管我們對于迷走神經(jīng)刺激如何幫助這些癥狀尚不清楚，但緩解叢集性頭痛和偏頭痛的非侵入式手持迷走神經(jīng)刺激器最近獲得了FDA的批準(zhǔn)，表明相關(guān)機(jī)構(gòu)對于這一技術(shù)的肯定。手持設(shè)備可以通過頸部皮膚或耳朵向神經(jīng)傳遞溫和的電刺激。

　　新型電子療法并不是只集中于迷走神經(jīng)。在2017年底，F(xiàn)DA批準(zhǔn)了一種非植入式裝置，它可以通過耳后皮膚向顱神經(jīng)和枕神經(jīng)的分支發(fā)送信號，從而緩解阿片類戒斷綜合征。在73名阿片類戒斷綜合征患者的癥狀嚴(yán)重程度降低31%以上后，該設(shè)備獲得了FDA的認(rèn)可。

　　植入物和手術(shù)的成本可能會阻礙VNS療法的廣泛應(yīng)用，盡管隨著該技術(shù)的侵入性降低，這一問題會得到緩解。但成本并不是唯一的挑戰(zhàn)，研究人員仍然需要了解更多的相關(guān)信息，包括迷走神經(jīng)刺激在每種情況下如何產(chǎn)生效果，以及如何確定每位患者的最佳刺激模式。此外，針對迷走神經(jīng)的脈沖也可能會對周圍神經(jīng)產(chǎn)生負(fù)面影響。

　　然而，隨著更多研究和試驗(yàn)的開展，VNS等電子療法有望使大多數(shù)慢性疾病得到更好的管理，減少數(shù)百萬患者的用藥需求。

　　8.基因驅(qū)動：永久性地改變一個種群甚至整個物種的特征

　　一項(xiàng)基因工程技術(shù)的研究正在迅速進(jìn)行，這項(xiàng)技術(shù)可以永久性地改變一個種群甚至整個物種的特征。這種方法利用基因驅(qū)動，以及在種群中傳播迅速的異常遺傳因素。基因驅(qū)動的過程是自然發(fā)生的，但也可以通過基因工程來實(shí)現(xiàn)，這在很多方面都對人類有益。這項(xiàng)技術(shù)可以阻止昆蟲傳播疾病；通過改變攻擊植物的害蟲來提高作物產(chǎn)量；使珊瑚可以承受環(huán)境壓力；阻止入侵的植物和動物破壞生態(tài)系統(tǒng)。然而，研究人員意識到，改變甚至消滅一個物種可能會產(chǎn)生深遠(yuǎn)的后果。所以，從實(shí)驗(yàn)室到臨床試驗(yàn)以及更廣泛的應(yīng)用，他們都在制定規(guī)則來管理基因驅(qū)動。

　　幾十年來，研究人員一直在考慮如何利用基因驅(qū)動來對抗疾病和其他問題。近年來，CRISPR基因編輯技術(shù)的引入推動了這項(xiàng)研究，使得將遺傳物質(zhì)插入染色體的特定部位這一過程變得更加容易。2015年，幾篇論文報道了CRISPR基因驅(qū)動技術(shù)在酵母菌、果蠅和蚊子中的成功試驗(yàn)。其中一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)通過蚊子種群驅(qū)動了針對瘧原蟲的抗性基因，這在理論上應(yīng)該會限制寄生蟲的傳播。而另一項(xiàng)研究成功改變了另一種蚊子的雌性生殖能力。

　　2018年，研究人員在老鼠身上對一種CRISPR基因驅(qū)動系統(tǒng)進(jìn)行了試驗(yàn)，試圖操縱老鼠的皮毛顏色。但發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)只對雌性有效。即便如此，研究結(jié)果也支持了這樣一種可能性，即這項(xiàng)技術(shù)可能有助于消滅或改變侵入性小鼠或其他哺乳動物種群，這些種群會威脅到農(nóng)作物、野生動物或者傳播疾病。

　　美國國防高級研究計(jì)劃局（DARPA）投入了1億美元用于基因驅(qū)動研究，旨在對抗通過蚊子傳播的疾病以及侵入性嚙齒動物。The Bill & Melinda Gates Foundation向一個機(jī)構(gòu)投資了7500萬美元，用于研究針對瘧疾的基因驅(qū)動。

　　盡管目前這一領(lǐng)域的形勢較好，但基因驅(qū)動還是引起了很多擔(dān)憂。它們會無意中傷害或者破環(huán)其他的野生物種嗎？從生態(tài)系統(tǒng)中淘汰選定物種的風(fēng)險是什么？兇狠的一方會不會把基因驅(qū)動當(dāng)作一種武器，從而對農(nóng)業(yè)產(chǎn)生影響？

　　為了避免這些可怕的設(shè)想發(fā)生，一個研究小組發(fā)明了一種“開關(guān)”，在基因驅(qū)動起作用之前，必須通過傳遞某種特定物質(zhì)來開啟開關(guān)。與此同時，多位科學(xué)家正在研究方案，來指導(dǎo)基因驅(qū)動測試每一階段的進(jìn)展。例如，2016年，美國國家科學(xué)院、工程院和醫(yī)學(xué)院審查了這項(xiàng)研究，并對具體實(shí)施提出了建議。在2018年，一個大型的國際工作小組制定了一份方案，來管理從實(shí)驗(yàn)室研究到成果發(fā)布的全過程。該組織還特別提出了基因驅(qū)動在非洲控制瘧疾的應(yīng)用，并表示，如果這項(xiàng)技術(shù)得以實(shí)施，那么非洲地區(qū)的人們將會獲益匪淺。

　　除了限制這項(xiàng)技術(shù)本身的風(fēng)險，許多調(diào)查人員還希望避免可能導(dǎo)致公眾或政策反對的事故或失誤。2017年，在一篇關(guān)于通過基因驅(qū)動消滅有害哺乳動物的論文中，麻省理工學(xué)院的Kevin M. Esvelt和新西蘭奧塔哥大學(xué)的Neil J. Gemmell表示，這樣的反對事件可能會讓研究工作倒退10年甚至更長的時間。光是針對瘧疾，研究的推遲可能導(dǎo)致數(shù)百萬起本來可以避免的死亡事件。

　　9.等離子體材料：光控納米顆粒用于治療癌癥

　　2007年，加州理工學(xué)院的Harry a . Atwater在Scientific American上預(yù)測，他所謂的“表面等離子體光子學(xué)”（plasmonics）技術(shù)可能會產(chǎn)生一系列的應(yīng)用，從高度敏感的生物探測器到隱形斗篷。十年后，各種等離子體技術(shù)已經(jīng)成為商業(yè)現(xiàn)實(shí)，其他技術(shù)也正在從實(shí)驗(yàn)室向市場過渡。

　　這些技術(shù)的原理主要是控制電磁場和金屬（通常是金或銀）中的自由電子之間的相互作用，自由電子決定了金屬的導(dǎo)電性和光學(xué)性能。金屬表面的自由電子在受到光線照射時產(chǎn)生集體振動，形成所謂的表面等離子體。當(dāng)一塊金屬面積很大時，自由電子會反射擊中它們的光線，使材料發(fā)光。但是當(dāng)金屬只有納米大小時，它的自由電子就被限制在一個非常小的空間里。而振動的具體頻率取決于金屬納米顆粒的大小，所以它的振動頻率也是有限的。在共振現(xiàn)象中，等離子體只吸收與等離子體振動頻率相同的入射光，并反射其余部分。這種表面等離子體共振可用于制造納米天線、高效太陽能電池等設(shè)備。

　　等離子體材料的最佳應(yīng)用之一是用于檢測化學(xué)和生物試劑的傳感器。研究人員將等離子體納米材料涂上某種物質(zhì)，這種物質(zhì)可以與有關(guān)分子（比如細(xì)菌毒素）結(jié)合。在沒有毒素的情況下，照射在材料上的光線會以特定的角度反射。但如果毒素存在，它會改變表面等離子體的頻率，從而改變反射光的角度。這些變化可以被精確測量，甚至可以檢測到微量的毒素。

　　有幾家初創(chuàng)公司正在開發(fā)基于這一技術(shù)的相關(guān)產(chǎn)品，其中包括一種電池內(nèi)部傳感器，它可以監(jiān)測電池的工作情況，以幫助提高功率密度和充電率。還有一種設(shè)備能區(qū)分病毒感染和細(xì)菌感染。等離子體學(xué)也應(yīng)用于磁盤上的磁存儲器。例如，熱輔助磁記錄設(shè)備通過在寫入瞬間加熱磁盤上的小點(diǎn)來增加內(nèi)存。

　　在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，研究人員正在臨床試驗(yàn)中測試光激活納米顆粒治療癌癥的能力。納米顆粒被注入血液，然后進(jìn)入腫瘤。用與表面等離子體頻率相同的光照射腫瘤，使粒子通過共振產(chǎn)生熱量。該熱量可以殺死腫瘤中的癌細(xì)胞而不傷害周圍的健康組織。

　　越來越多的新公司開始關(guān)注等離子體技術(shù)，他們將需要確保其產(chǎn)品價格合理、可靠耐用，可以大量生產(chǎn)并與其他產(chǎn)品結(jié)合。盡管仍面臨這些挑戰(zhàn)，但其前景還是十分廣闊的。超材料的出現(xiàn)——等離子體產(chǎn)生不尋常的光學(xué)效應(yīng)的合成納米材料——使等離子體研究人員能夠使用除金和銀以外的材料，如石墨烯和半導(dǎo)體。來自Future Market Insights的研究預(yù)測等離子體傳感器的北美市場價值將從2017年的近2.5億美元增至2027年的近4.7億美元。

　　10.量子計(jì)算機(jī)算法：更有效地執(zhí)行任務(wù)，改善新材料的設(shè)計(jì)

　　在接下來的幾年，由于相關(guān)硬件和算法領(lǐng)域的發(fā)展，量子計(jì)算機(jī)有望超過傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)。

　　量子計(jì)算機(jī)利用量子力學(xué)進(jìn)行計(jì)算。其計(jì)算基本單位——量子位，類似于標(biāo)準(zhǔn)位（0或1）。但它是在兩個計(jì)算量子態(tài)之間的量子疊加：它可以同時是一個0和一個1。這種特性，以及其特殊的量子糾纏，可以使量子計(jì)算機(jī)比任何傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)更有效地解決某些類型的問題。

　　這項(xiàng)技術(shù)雖然令人興奮，但卻很容易受到影響。例如，退相干（Decoherence）可以對其功能造成破壞。研究人員發(fā)現(xiàn)，擁有幾千個量子位元的量子計(jì)算機(jī)可以量子誤差修正技術(shù)來解決退相干的問題。但迄今為止，最大的量子計(jì)算機(jī)——比如，來自IBM、Google、Rigetti Computing和 IonQ等實(shí)驗(yàn)室的計(jì)算機(jī)——只包含了幾十個量子比特。加州理工學(xué)院的John Preskill 將其命名為“嘈雜中型量子（NISQ）”計(jì)算機(jī)，目前還沒有校正錯誤的功能。然而，大量專門為NISQ編寫算法的研究可能使這些設(shè)備能夠比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)更有效地執(zhí)行某些計(jì)算任務(wù)。

　　世界各地用戶對NISQ機(jī)器訪問的增加，極大地促進(jìn)了這一技術(shù)的發(fā)展，使越來越多的研究人員能夠?yàn)檫@類機(jī)器開發(fā)和測試小型程序。一個專注于量子軟件的初創(chuàng)公司生態(tài)系統(tǒng)正在逐漸形成。

　　研究人員注意到了NISQ的兩種算法：模擬算法和機(jī)器學(xué)習(xí)算法。1982年，著名理論物理學(xué)家Richard Feynman提出，量子計(jì)算機(jī)最強(qiáng)大的應(yīng)用之一就是

　　模擬自然過程：原子、分子和物質(zhì)。許多研究人員已經(jīng)開發(fā)出算法來模擬NISQ設(shè)備上的分子和物質(zhì)（以及可以完全糾正錯誤的量子計(jì)算機(jī)）。這些算法可以改善新材料的設(shè)計(jì)，應(yīng)用于能源和健康科學(xué)等領(lǐng)域。

　　開發(fā)人員還在評估量子計(jì)算機(jī)是否更擅長機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。在機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中，計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)大量數(shù)據(jù)集。針對NISQ設(shè)備的算法測試已經(jīng)表明，量子計(jì)算機(jī)確實(shí)可以改善機(jī)器學(xué)習(xí)、信息分類等任務(wù)，并生成新的統(tǒng)計(jì)樣本。至少有三個研究小組都提到了生成式對抗性網(wǎng)絡(luò)（GAN）這一方法，在過去幾年里，它對機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域產(chǎn)生了重大影響。

　　盡管許多算法在現(xiàn)有的NISQ機(jī)器上運(yùn)行正常，但還沒有人能給出正式的證明，證明它們比在傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)上執(zhí)行的算法更強(qiáng)大。這樣的證明過程非常困難，可能需要幾年的時間才能完成。

　　在接下來的幾年里，研究人員很可能會開發(fā)出更大、更可控的NISQ設(shè)備，以及具有數(shù)千個物理量子位元的錯誤校正機(jī)器。相關(guān)算法的研究人員認(rèn)為NISQ的算法足夠有效，有望超越最先進(jìn)的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)算法，盡管仍需要錯誤校正的機(jī)器，但這一領(lǐng)域的前景十分廣闊。