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《自然》發(fā)布2024年值得關注七大技術 中國科學家研究成果首次入選
2024年01月25日 11:44:24 來源:化工儀器網(wǎng) 點擊量:10286

《自然》發(fā)布了2024年值得關注的七大技術,包括大片段DNA插入、人工智能設計蛋白質、腦機接口、 細胞圖譜、超高分辨率顯微成像、3D打印納米材料和DeepFake檢測

  【化工儀器網(wǎng) 時事熱點】2024年1月22日,《自然》發(fā)布了2024年值得關注的七大技術,包括大片段DNA插入、人工智能設計蛋白質、腦機接口、 細胞圖譜、超高分辨率顯微成像、3D打印納米材料和DeepFake檢測。七大技術中,生命科學和醫(yī)學領域占據(jù)了五個席位,且人工智能(AI)的進步成為許多令人興奮的技術創(chuàng)新的核心支撐。
 
  值得一提的是,中國科學院遺傳與發(fā)育生物學研究所高彩霞團隊開發(fā)的大片段DNA精準定點插入新工具PrimeRoot入選,這也是自2018年《自然》開始評選以來,第一項來自中國學者的技術成果入選。
 
  深度學習助力蛋白質設計
 
  從頭設計蛋白質已經(jīng)成熟為一種實用的工具,用于生成定制的酶和其他蛋白質。在這背后,深度學習功不可沒。
 
  其中,“基于序列”的算法使用大型語言模型,能夠像處理包含多肽“單詞”的文檔一樣,通過處理蛋白質序列辨別出真實蛋白質結構背后的模式。例如西班牙巴塞羅那分子生物學研究所開發(fā)的ZymCTRL,能利用序列和功能數(shù)據(jù)設計出天然酶。
 
  基于結構的算法也不遑多讓。美國華盛頓大學研究團隊使用RFdiffusion設計的新蛋白質可與目標表面“完美吻合”,而更新版本的RFdiffusion能使設計者計算蛋白質的形狀,為編碼酶、轉錄調節(jié)劑、制造功能性生物材料等開辟了新途徑。
 
  圍追堵截“深度偽造”內(nèi)容
 
  生成式AI可在幾秒鐘內(nèi)憑空創(chuàng)造出有說服力的文本和圖像,包括所謂的“深度偽造”內(nèi)容。
 
  一種解決方案是生成式AI開發(fā)人員在模型輸出中嵌入水印,其他策略側重于對內(nèi)容本身進行鑒定,通過算法識別替換特征邊界處的偽影等。
 
  在工具的可獲得性方面,美國國防部高級研究計劃局的語義取證(SemaFor)計劃開發(fā)了一個有用的“深度偽造”分析工具箱。美國水牛城大學研究團隊也開發(fā)了算法庫DeepFake-O-Meter,其能從不同角度分析視頻內(nèi)容,找出“深度偽造”內(nèi)容。
 
  大片段DNA嵌入再接再厲
 
  美國斯坦福大學正在探索單鏈退火蛋白(SSAP),其能將擁有2000個堿基的DNA精準嵌入人類基因組。其他方法利用基于CRISPR的先導編輯技術,將大片段DNA精確地嵌入基因組中。2022年,麻省理工學院研究人員首次描述了通過位點特異性靶向元件(PASTE)進行可編程添加,精確嵌入多達36000個堿基的DNA。
 
  中國科學院遺傳發(fā)育所研究員高彩霞領導的團隊開發(fā)了PrimeRoot。這種使用先導編輯的方法能在水稻和小麥中嵌入多達2萬個堿基的DNA。這項技術可賦予作物抗病性和病原體抗性,延續(xù)基于CRISPR的植物基因組工程的創(chuàng)新浪潮。
 
  腦機接口快速發(fā)展
 
  美國斯坦福大學科學家開發(fā)出一種復雜的腦機接口設備。他們在肌萎縮性側索硬化癥患者的大腦中植入電極,然后訓練深度學習算法。經(jīng)過幾周訓練,患者每分鐘能說出62個單詞。
 
  過去幾年開展的多項此類研究,證明了腦機接口技術可幫助患有嚴重神經(jīng)損傷的人恢復失去的技能,并實現(xiàn)更大的獨立性,包括深度學習在內(nèi)的AI技術在其中發(fā)揮了重要作用。
 
  加州大學舊金山分校研究團隊研制出一款腦機接口神經(jīng)假體,能讓因中風而無法說話的人以每分鐘78個單詞的速度交流。匹茲堡大學研究團隊將電極植入一名四肢癱瘓者的運動和體感皮層,以提供對機械臂的快速、精確控制以及觸覺反饋。腦機接口公司Synchron也在進行實驗,以測試一種允許癱瘓者控制計算機的系統(tǒng)。
 
  分辨率精益求精
 
  科學家正在努力縮小超分辨率顯微鏡與結構生物學技術之間的差距。這些新方法能以原子級分辨率重建蛋白質結構。
 
  2022年,德國科學家借助名為MINSTED的方法,使用專用光學顯微鏡,能以2.3埃(約1/4納米)的精度解析單個熒光標記。
 
  較新的方法則使用傳統(tǒng)顯微鏡來提供類似的分辨率。2023年,馬克斯·普朗克生物化學研究所(MPIB)開發(fā)的序列成像(RESI)方法可分辨DNA鏈上的單個堿基對,用標準熒光顯微鏡展示了埃米級分辨率;德國哥廷根大學開發(fā)出“一步納米級擴展”(ONE)顯微鏡方法,可直接成像單個蛋白質和多蛋白復合物的精細結構。
 
  全組織細胞圖譜呼之欲出
 
  各項細胞圖譜計劃正取得進展,其中最引人注目的是人類細胞圖譜(HCA)。HCA包括人類生物分子圖譜(HuBMAP)、細胞普查網(wǎng)絡(BICCN)以及艾倫腦細胞圖譜。
 
  去年,數(shù)十項研究結果紛紛出爐。6月,HCA發(fā)布了對人類肺部49個數(shù)據(jù)集的綜合分析?!蹲匀弧冯s志發(fā)布文章介紹了HuBMAP的進展,《科學》雜志也發(fā)布了詳細介紹BICCN工作的文章。
 
  不過,HCA至少還要5年才能完成。屆時,其將為人類帶來巨大利益,科學家可使用圖譜數(shù)據(jù)來指導組織和細胞特異性藥物的研發(fā)。
 
  納米材料3D打印持續(xù)改進
 
  科學家目前主要借助激光誘導光敏材料的“光聚合”來制造納米材料,但這項技術也面臨這一些亟待解決的障礙,如打印速度、材料限制等。
 
  在提升速度方面,2019年,香港中文大學研究團隊證明,使用2D光片而非傳統(tǒng)脈沖激光器來加速聚合,可將制造速率提高1000倍。
 
  并非所有材料都可通過光聚合直接打印。2022年,加州理工學院團隊找到了巧妙的解決方法:將光聚合水凝膠作為微尺度模板,然后將其注入金屬鹽并進行處理。這一方法有望利用堅固、高熔點的金屬和合金制造出功能性納米結構。
 
  參考來源:科技日報
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