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《麻省理工科技评论》发布2022年“全球十大突破性技术”

 

 

科技创新推动了人类发展,让人类拥有美好的生活。2022年2月23日,《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)发布了2022年全球10项突破性技术。

 

2022 年《麻省理工科技评论》“全球十大突破性技术”榜单包括:新冠口服药、实用型聚变反应堆、终结密码、蛋白质折叠 、PoS 权益证明、长时电网储能电池、AI 数据生成、疟疾疫苗、除碳工厂、新冠变异追踪。

 

 

以下是榜单详细内容解读:

 

1、新冠口服药

 

重大意义:易于服用的治疗严重的 COVID-19 的药片也可能对下一次大流行病起作用。

主要研究者:默克,辉瑞,Pardes Biosciences

技术可实现性:已实现

 

还记得唐纳德•特朗普(Donald Trump)服用的治疗疟疾的羟氯喹,以及将人们送到毒物控制中心的马用驱虫剂伊维菌素(ivermectin)吗?这些药物对新冠肺炎 COVID-19 并不有效。但是,人们还是迫切地希望它们是有效的。

 

如今,通过使用截然不同的方法来设计药片以阻止新冠病毒。事实证明,这些新的方法确实有效。感染几天的病人服用辉瑞公司的一种抗病毒药物后,可将住院的几率减少 89%。美国政府已经订购了价值 100 亿美元的这种名为 Paxlovid 的新药。

 

新的药片并不只是在黑暗中一次幸运的尝试。化学家们设计这种药物来扰乱病毒的自我复制能力,该药会锁定并阻断一种叫做蛋白酶的蛋白质,它是新冠病毒进行具有威胁性的复制的核心。

 

其它类型的冠状病毒中也存在类似的蛋白酶,这意味着辉瑞公司的药物也有望抵御下一次大流行病。而且,科学家们确信,更多像 SARS-CoV-2 病毒这样的病原体,正潜伏在蝙蝠居住的洞穴和工业化的养殖场中。

 

新的抗病毒药物的研发比病毒疫苗的设计、合成和测试时间更长(其中一种来自默克公司,这种药物主要针对病毒复制的不同机制)。但是,这些抗病毒药物仍然创造了记录。以前从未有一种全新的战胜疾病的分子能如此迅速地从化学家的实验室进入志愿者的口中,并获得美国食品和药物管理局的批准。该药片将防止许多人死于 COVID-19,包括免疫系统较弱而疫苗对其无效的人。如果出现了能打败疫苗的新变种,抗病毒药物可能是我们最后的手段。

 

 

2、新冠变异追踪

 

重大意义:SARS-CoV-2 病毒是地球上被测序最多的生物体,使科学家能够在其传播时迅速发现新的变种。

主要研究者:全球共享禽流感数据倡议组织(GISAID),Nextstrain,Illumina

技术可实现性:已实现

 

新冠肺炎病毒仍在全球蔓延,在所有对 COVID-19 呈阳性反应的鼻拭子中,约有两百个被送到基因测序机中进行额外分析。这样做的目的是为 SARS-CoV-2 病毒的基因组创建一个新的地图,并看看有什么变化。这个地图共有 30000 个左右的字母组成。

 

这样的基因监测使科学家能够迅速发现并警告新的变体,如阿尔法(α)、德尔塔(δ)和最近的奥密克戎(Omicron)。这是一项史无前例的工作,它使 SARS-CoV-2 成为历史上被测序最多的生物体,超越了流感、HIV,甚至我们自己的人类基因组。像 GISAID 和 Nextstrain 这样的开放数据库已经显示了超过 700 万个病菌的基因图谱。

 

Omicron 是迄今为止变异程度最高的变种。2021 年 11 月,南非的一个实验室在其测序仪发现了一个有 50 多个变异的病毒基因组,并首次发出警告信号。几乎在瞬间,西雅图、波士顿和伦敦的计算机都在使用这些数据进行预测:Omicron 是个麻烦,它是一个可能逃避抗体的变种。

 

测序仪还不能告诉我们的一件事是,SARS-CoV-2 接下来究竟会如何演变。这就是为什么有人说我们应该更密切地追踪这个病毒。大部分的序列是在英国、美国和丹麦等地产生的,但是在没有测序能力的地区,病毒仍然可以在不知不觉中演变。幸运的是,南非在发现 Omicron 和追踪其传播方面的快速工作为全世界提供了早期预警。

 

 

3、疟疾疫苗

 

重大意义:疟疾每年造成数十万儿童死亡。与其他措施相结合,该疫苗可以减少多达 70% 的死亡率。

主要研究者:葛兰素史克,世界卫生组织

技术可实现性:已实现(有局限性)

 

疟疾寄生虫是一个臭名昭著的致命敌人,它已经进化出无数种方法来躲避免疫系统的检测,并在人类宿主体内茁壮成长。疟疾主要集中在撒哈拉以南的非洲地区,该地区的病例约占全世界 95% 。每年有 60 多万人死于疟疾,其中大部分是 5 岁以下的儿童。

 

2021 年 10 月,经过多年的发展,世界卫生组织终于批准了世界上第一种对抗由蚊子传播的致命疾病的疫苗。

 

葛兰素史克公司的疫苗,即 RTS,S 或 Mosquirix,并不是一种特别有效的疫苗。它需要在 5 个月至 17 个月大的儿童中接种三剂,并在 12 至 15 个月后接种第四剂。在肯尼亚、马拉维和加纳的 80 多万名儿童中,这种疫苗在第一年对严重疟疾的有效率约为 50%,而且随着时间的推移,其疗效急剧下降。

 

即便如此,公共卫生官员仍将这种自 1987 年就开始测试的疫苗誉为非洲的“游戏改变者”。当与其他疟疾控制措施(包括驱虫蚊帐和在雨季使用的预防药物)相结合时,与使用现有药物的儿童的死亡率相比,它有望将疟疾死亡人数减少多达 70%。

 

Mosquirix 还具有更广泛的意义。它是第一种被批准用于寄生虫病的疫苗。寄生虫是复杂的多细胞生物,其基因组比大多数病毒和细菌中的基因组大 500 至 1000 倍。这种复杂性使它们在受到免疫反应的挑战时能够以无数种方式进行变异。葛兰素史克公司的疫苗由一个单一蛋白质的副本组成,该蛋白质在寄生虫生命的早期点缀在其表面,并与一系列分子配对,旨在敲响免疫系统的警钟,并催化抗体的产生,以保护潜在的宿主免受感染。

 

公共卫生官员说,批准这一药物可能会鼓励创新。第二代疟疾疫苗,以及其他寄生虫病的疫苗,已经在筹备之中。

 

 

4、AI蛋白质折叠

 

重大意义:DeepMind 通过解决生物学中一个困扰研究者长达 50 年的问题,为药物发现和设计开辟了新的道路。

主要研究者:DeepMind(Alphabet旗下),lsomorphic Labs(Alphabet旗下),Baker Lab(华盛顿大学)

技术可实现性:已实现

 

到 2020 年底,英国的人工智能实验室 DeepMind 已经在人工智能方面取得了许多令人印象深刻的成就。然而,当该小组预测蛋白质折叠的程序于当年 11 月发布时,生物学家对它的工作效果感到震惊。

 

你的身体所做的一切,几乎都是通过蛋白质完成的。因此,获悉单个蛋白质的作用对大多数药物开发和了解许多疾病都至关重要,而一个蛋白质的作用是由其三维结构决定的。

 

蛋白质是由氨基酸组成的,氨基酸会折叠成一个复杂而扭曲的结。确定这种形状,从而确定蛋白质的功能,需要在实验室中花费数月时间。多年来,科学家们一直在尝试用计算机预测的方法来使这一过程更容易。但是,没有一种技术能够接近人类所达到的准确性。

 

DeepMind 开发的 AlphaFold2 改变了这种情况。该软件使用一种称为深度学习的人工智能技术,可以预测蛋白质的形状,甚至精确到原子,这是计算机第一次达成与实验室中使用的速度较慢但结果准确的技术相当的水准。

 

世界各地的科学团队已经开始使用它来研究癌症、抗生素抗性和新冠病毒。DeepMind 还建立了一个公共数据库,在 AlphaFold2 预测蛋白质结构时,它会将其填入数据库。这个数据库目前有大约 80 万个条目,DeepMind 说它将在明年增加超过 1 亿个条目,包含了几乎科学上已知的所有蛋白质。

 

DeepMind 已将这项工作孵化成一家名为 Isomorphic Labs 的公司,据说该公司将与现有的生物技术和制药公司合作。AlphaFold2 的真正影响可能需要一两年的时间才能明确,但其潜力正在世界各地的实验室中迅速展开。

 

 

5、AI 数据生成

 

重大意义:人工智能的好处主要集中在数据资源丰富的领域,而合成数据有望填补这些空白。

主要研究者:Synthetic Data Vault,Syntegra,Datagen,Synthesis AI

技术可实现性:已实现

 

2021 年,尼日利亚数据科学公司的研究人员注意到,旨在训练计算机视觉算法的工程师可以从大量以西方服装为特色的数据集里进行选择,但却没有非洲服装的数据集。该团队通过使用人工智能生成非洲时尚的人工图像来解决这一不平衡问题,这是一个全新的数据集。

 

这种合成数据集,即计算机生成的样本,具有与真品相同的统计特征,且在数据饥渴的机器学习领域越来越普遍。在真实数据稀缺或过于敏感的领域,如医疗记录或个人财务数据,这些假数据可用于训练人工智能。

 

合成数据的想法并不新鲜,例如,无人驾驶汽车已经在虚拟街道上进行了许多训练。在 2021 年,这项技术已经变得很普遍,许多初创公司和大学都在提供这种服务。例如,Datagen 和 Synthesis AI 根据需要提供数字人脸,其他公司为金融和保险业提供合成数据。合成数据库是麻省理工学院数据和人工智能实验室在 2021 年推出的一个项目,为创建广泛的数据类型提供开源工具。

 

这种合成数据集的繁荣是由生成对抗网络(GANs)推动的。这是一种人工智能技术,它善于生成逼真但虚假的案例,无论是图像还是医疗记录。

 

支持者声称,合成数据避免了许多数据集中普遍存在的偏见。但是,它的无偏见程度仅次于用于生成它的真实数据。例如,在黑人面孔少于白人面孔的情况下训练的 GAN,可能的确会创造出一个黑人面孔比例较高的合成数据集,但鉴于原始数据有限,这些面孔最终可能不太逼真。

 

 

6、密码的终结

 

几十年来,我们需要输入密码才能登陆网络办事。而如今,有了新形式的身份验证,最终将让我们永远摆脱密码的方式。取而代之的是,我们将通过电子邮件、推送通知或生物特征扫描发送链接。这些方法不仅更容易,因为你不用像记住密码一样记住你的脸,而且它们往往更安全。

 

 

7、长效电网储能电池

 

如今,人类使用的可再生能源比以往任何时候都多。但是当太阳落山或风停止时会发生什么?电网运营商需要储存电力的能力,以备不时之需。新的铁基电池有望胜任这项任务,它们由丰富的材料制成,比其他类型的网格存储更便宜、更实用。

 

 

8、实用型聚变反应堆

 

几十年来,无限、无碳电力的承诺一直激励着研究人员尝试让聚变能发挥作用。现在,一家初创公司计划在2030年代初将其交付给电网。它的设计依赖于一个强大的新磁铁,它打破了记录,有望允许公司建造更小、更便宜的反应堆。

 

 

9、PoS权益证明

 

使用像比特币这样的加密货币会消耗大量电力。这是因为验证交易的方式,现在需要强大的计算能力。权益证明提供了一种在不消耗大量能源的情况下验证交易的方法。Ethereum计划今年过渡到该系统,将能源使用量减少99.95%。

 

 

10、除碳工厂

 

联合国表示,减少碳排放是减缓气候变化的关键一步,但这还远远不够。为了避免灾难性的未来变暖,我们还必须着手从空气中去除二氧化碳。世界上最大的碳去除工厂最近在冰岛开业,就是为了做到这一点。

 

 

相关延伸:

《麻省理工科技评论》发布2020全球十大突破性技术

《麻省理工科技评论》发布2021全球十大突破性技术

 

 

文章综合科技通、前瞻网

 

 

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