引言
随着步入2024年,科技领域的发展越来越受到各种尖端创新融合的影响。其中,先进的人工智能(AI)技术在多个关键发展领域扮演了核心角色,成为推动变革重要动力。1月22日Nature发文探讨了七项具有定义行业、增强人类能力和应对全球关键挑战潜力的关键技术。
![2024年值得关注的七项技术](https://cdn.eetrend.com/files/2024-02/%E5%8D%9A%E5%AE%A2/100578262-334522-1.png)
1. 深度学习彻底改变蛋白质设计(Deep learning for protein design)
蛋白质工程领域正经历一场范式转变,深度学习算法显著提高了我们设计功能性蛋白质的能力。这些进步不仅加速了新酶和治疗蛋白的开发,还为药物传递和疫苗制备等开创性应用铺平了道路。将蛋白质序列视为语言结构的大型语言模型(LLMs),如ChatGPT,对揭示蛋白质结构的“隐藏语法”起到了关键作用,导致创建了稳定、具有所需功能的合成蛋白质。
2. 对抗深度伪造媒体:新的前沿(Deepfake detection)
生成式AI的普及带来了深度伪造技术的双刃剑效应。虽然提供了创造性的可能性,但也带来了重大风险,特别是在误导信息和地缘政治紧张的背景下。检测方法的创新,包括开发能够识别被操纵内容的算法以及嵌入水印以标记AI生成媒体的方法,对于缓解这些风险至关重要。随着技术的发展,对抗其潜在滥用的策略也在不断进化,凸显了数字时代创造与检测之间持续的较量。
3. CRISPR和大片段DNA插入:向前跨越(Large-fragment DNA insertion)
基因编辑正经历复兴,凭借能够将大DNA片段插入基因组的技术。这种能力对于治疗应用至关重要,比如纠正遗传疾病和增强作物抗性。像引导编辑和使用单链退火蛋白(SSAPs)等新兴方法正在推动基因组工程可能性的边界,为研究和临床应用提供了更精确、高效的工具。
4. 脑-计算机接口:连接思维与机器(Brain–computer interfaces)
脑-计算机接口(BCI)技术正改变患有严重神经病变的个体的生活,通过恢复丧失的能力如言语和运动功能。将深度学习算法与神经记录的整合,使得通信和控制更为有效,标志着该领域的重大进展。这些发展不仅提高了受影响个体的生活质量,还为更广泛的应用提供了见解,包括治疗认知障碍和心理健康条件。
5. 打破光学显微镜的界限:超超分辨率(Super-duper resolution)
在显微镜分辨率的追求中,研究人员正在实现前所未有的细节水平,架起了光学显微镜和结构生物学技术之间的桥梁。像MINSTED和DNA-PAINT等创新技术,使科学家能够在分子和原子层面上观察生物过程,为理解复杂的生物系统和疾病机制开辟了新的途径。
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6. 综合细胞图谱的曙光(Cell atlases)
为了绘制人体细胞生物学的广阔景观,正在进行的大胆尝试正逐渐取得进展,这一进展得益于单细胞分析和空间组学技术的发展。像人类细胞图谱(HCA)这样的项目正在编制不同组织中细胞类型和状态的详细图谱,为生物医学研究提供了基础资源。这种对细胞组织和功能的全面了解预计将彻底改变我们对诊断、药物开发和个性化医疗的方法。
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7. 3D打印在纳米尺度上:塑造材料未来(3D printing of nanomaterials)
纳米尺度3D打印正使得具有独特属性和功能的材料成为可能,适用于从医药到航空航天等广泛的行业。克服以往在速度、材料兼容性和成本方面的限制的技术,正将纳米材料的潜力带向广泛的实用应用。这包括用于快速光聚合和创造具有定制属性的纳米构筑材料的方法,预示着材料科学新时代的到来。
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2024年值得关注的技术位于AI、生物技术、材料科学等领域激动人心的交汇点前沿。每项技术都代表了其领域内的重大飞跃,为人类面临的一些最紧迫挑战提供了解决方案。从医疗保健和环境可持续性到数字安全和先进制造,这些技术的影响广泛而多样。随着我们继续探索和完善这些创新,未来几年将是一个充满了显著变革和进步的时期。
参考文献
https://www.nature.com/articles/d41586-024-00173-x
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