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《麻省理工科技評論》發布2020全球十大突破性技術，抗衰老藥、人工智能發現分子入選

日期:2020-02-28

自 2001 年起，《麻省理工科技評論》每年都會評選出當年的“十大突破性技術”。2月27日，2020年“十大突破性技術”名單如期而至。此次榜單尋找的是那些真正改變生活和工作方式的突破。
入選2020年“十大突破性技術”的包括無法入侵的互聯網（Unhackable internet）、超個性化藥物（Hyper-personalized medicine）、數字貨幣（Digital money）、抗衰老藥（Anti-aging drugs）、人工智能發現分子（AI-discovered molecules）、超級星座衛星（Satellite mega-constellations）、量子優越性（Quantum supremacy）、微型人工智能（Tiny AI）、差異隱私（Differential privacy）、氣候變化歸因（Climate change attribution）。本文將醫療健康相關部分進行編譯。

圖片來源：DeepTech深科技
十大突破性技術之醫療健康篇

超個性化藥物（Hyper-personalized medicine）重要性：為單個患者醫療器械創新網的基因藥物，給此前無法治愈疾病的人帶來了希望。
主要研究者：T Children’s Project、Boston Children’s Hospital、Ionis Pharmaceuticals、FDA
成熟期：現在
由特定DNA錯誤導致的極其罕見的疾病患者，現在有了一線生機——基因修復。這歸功于可以根據個體基因醫療器械創新網的全新藥物。
Mila Makovec就是這樣的一個“幸運兒”。她患有一種由獨特的基因突變引起的致命性疾病。2019年10月，她的病例被刊登在《新英格蘭醫學雜志》(New England Journal of Medicine)上，當時醫生們對她的基因缺陷進行了解讀，并為她醫療器械創新網了藥物。他們還用她的名字給這種藥命名為milasen。
雖然Mila目前還沒有被治愈，但病情已經穩定了：癲癇發作減少了，可以在別人的幫助下站立和行走。
該治療方法之所以能實現，就是因為天時地利人和——開發一種全新的基因藥物從未如此之快，也從未有過更好的機會。新藥物可能采取基因替代、基因編輯或反義核酸（Mila所接受的類型）的形式，反義核酸類似于一種分子擦除劑，用于擦除或修復錯誤的遺傳信息。這些療法的共同之處在于，它們能以數字化的方式和速度被編程，糾正修復遺傳疾病。
像Mila這樣的幸運兒還有多少？到目前為止，雖然還只有少量。但未來可期。
當然，針對單一患者的“多對一”療法也面臨著挑戰。因為它們與現行的藥物開發、測試和銷售的方法都背道而馳。當這些藥物只幫助一個人的時候，卻需要大型團隊來設計和制造，誰來為它們買單？

抗衰老藥（Anti-aging drugs）重要性：可以通過延緩衰老來治療許多不同的疾病（包括癌癥、心臟病和失智癥）。主要研究者：Unity Biotechnology、Alkahest、Mayo診所、Oisín生物技術、Siwa Therapeutics成熟期：?5年內
2019年1月4日，來自美國的一個科學家小組在《柳葉刀》子刊EbioMedicine雜志上首次發表了用抗衰老類藥物——Senolytics治療人類一種與年齡相關的致命疾病的積極結果。
Senolytics通過去除隨著年齡增長而積累的“衰老”細胞而起作用。這些“衰老”細胞，可以產生低水平的炎癥反應，抑制正常的細胞修復機制，并讓鄰近細胞身處有毒的環境。
2019年6月，總部位于舊金山的Unity Biotechnology報告了對輕度至重度膝蓋骨關節炎患者的初步結果。預計將在2020年下半年公布更大臨床試驗的結果。該公司還在開發類似藥物，以治療與年齡有關的眼部和肺部疾病等。
Senolytics以及許多其他有針對性的療法正在人體試驗中，這些方法針對的就是衰老和各種疾病的根源所在的生物進程。
一家名為Alkahest的公司向患者注入年輕人血液中發現的成分，并表示希望阻止患有輕度至中度阿爾茨海默氏病患者的認知和功能下降。該公司的帕金森氏癥和失智癥藥物也在人體試驗中。
2019年12月，德雷克塞爾大學醫學院的研究人員甚至試圖研究一種含有免疫抑制藥物雷帕霉素的面霜是否可以減緩人體皮膚的衰老。
所有這些研究都反映出研究人員正在不斷努力，以了解與衰老相關的許多疾病（例如心臟病、關節炎、癌癥和失智癥），期望可以通過“破解”來延遲其發作。

人工智能發現分子（AI-discovered molecules）重要性：一種新藥商業化平均需要花費約25億美元。原因之一是難以找到有希望成為藥物的分子。主要研究者：Insilico Medicine、Kebotix、Atomwise、多倫多大學、BenevolentAI、Vector Institute成熟期：3-5年
據研究人員估計，有望轉化為挽救生命的藥物的分子數量約為10⁶⁰，這比太陽系中所有原子的數量還要多。
現在，機器學習工具可以利用信息來探索現有分子及其特性的大型數據庫，從而產生新的可能性。這樣可以更快、更便宜地發現新的候選藥物。
2019年9月，香港Insilico Medicine和多倫多大學的一組研究人員通過合成AI算法找到的幾種候選藥物，證明該策略的有效性。研究人員使用類似于深度學習和生成模型的技術，確定了大約30,000種具有理想特性的新穎分子。他們從中選擇了6個進行合成和測試。其中一項在動物實驗中證明很有潛力。
從事藥物發現的化學家經常去設想一種新分子，現在，這些科學家有了新的工具來擴大他們的想象力。

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