從先進的免疫療法到自驅(qū)動實驗室，從生物修復(fù)到光子計算，英國《自然》網(wǎng)站在近日的報道中，列出了2025年值得關(guān)注的技術(shù)方向。這些技術(shù)圍繞可持續(xù)性和人工智能（AI）這兩大核心關(guān)鍵詞，將掀起新一輪創(chuàng)新浪潮。
自驅(qū)動實驗室成重要助力
2024年，一個國際團隊開發(fā)出一系列新材料，可用于打造有機固態(tài)激光器。這項研究主要由全球以人工智能（AI）為主導(dǎo)的五個“自驅(qū)動”實驗室完成。
加拿大多倫多大學(xué)計算化學(xué)家阿蘭·阿斯普如·古茲克是這項研究的主要作者之一。他表示，這些將現(xiàn)代機器人技術(shù)與AI算法相結(jié)合的自動化研究平臺，能夠高效完成復(fù)雜的實驗任務(wù)，大幅加快新材料的發(fā)現(xiàn)與應(yīng)用進程。
古茲克認(rèn)為，下一代自驅(qū)動實驗室有望獲得更卓越的能力。去年11月，多倫多大學(xué)加速聯(lián)盟團隊推出了ORGANA系統(tǒng)。該系統(tǒng)將計算機視覺與大語言模型相結(jié)合，能夠自動化完成部分化學(xué)實驗室的任務(wù)，并可將科學(xué)家的口頭指令轉(zhuǎn)化為實驗流程。
古茲克也在積極探索步行機器人、計算機視覺等創(chuàng)新技術(shù)，以期進一步擴大自驅(qū)動實驗室的能力范疇，使其能夠應(yīng)對氣候變化、流行病等重大挑戰(zhàn)。
CAR-T細胞療法日益“受寵”
嵌合抗原受體（CAR）T細胞療法是許多血癌的標(biāo)準(zhǔn)治療方法。這一療法的基本流程如下：醫(yī)生從病人身上提取T淋巴細胞后對其進行體外基因改造，以增強其腫瘤殺滅能力，隨后再注射回病人體內(nèi)。對于某些類型的白血病、淋巴瘤和骨髓瘤，這一療法極為有用。
目前所有獲批的CAR-T細胞療法都靶向由B細胞表達的蛋白質(zhì)。過去幾年，針對實體瘤的CAR-T細胞療法也取得了重要進展。例如，美國馬薩諸塞州總醫(yī)院團隊設(shè)計出靶向某些腦腫瘤的T細胞，能夠快速縮小復(fù)發(fā)性膠質(zhì)母細胞腫瘤。
靶向B細胞的CAR-T細胞療法也有望治療某些自身免疫性疾病。德國埃爾蘭根-紐倫堡大學(xué)風(fēng)濕病學(xué)家喬治·肖特領(lǐng)導(dǎo)的研究團隊，已經(jīng)治療了20多名狼瘡和其他自身免疫性疾病患者，迄今只有一例復(fù)發(fā)。
生物修復(fù)技術(shù)紛至沓來
英國倫敦布魯內(nèi)爾大學(xué)微生物學(xué)家羅南·麥卡錫領(lǐng)導(dǎo)的團隊，一直致力于研究利用微生物遏制微塑料污染。他們正在誘導(dǎo)塑料降解細菌在塑料碎片表面形成致密的生物膜，從而提升降解性能。
美國密蘇里大學(xué)化學(xué)家蘇西·戴則深入探究了白腐真菌降解致癌全氟和多氟烷基物質(zhì)的能力。其團隊將真菌在由天然纖維組裝而成的人造植物狀支架中培養(yǎng)，纖維吸附環(huán)境中的污染物，真菌則對污染物進行降解。
也有科學(xué)家致力于利用蛋白質(zhì)工程和其他進化方法，以增強現(xiàn)有酶的性能。不過，監(jiān)管以及公眾對轉(zhuǎn)基因生物的擔(dān)憂值得科研人員深思。
生物基礎(chǔ)模型越來越強
基于大語言模型（LLM）的平臺，如ChatGPT等為全球數(shù)億用戶提供了從獲取信息到起草論文、軟件代碼等“一站式服務(wù)”?，F(xiàn)在，科學(xué)家希望借助生物學(xué)基礎(chǔ)模型獲得類似的能力。
這些生物學(xué)模型可以由基因組序列、基因表達等數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。模型可執(zhí)行各種任務(wù)，從解釋新獲得的數(shù)據(jù)到設(shè)計定制的蛋白質(zhì)或通路。
2024年，多倫多大學(xué)計算生物學(xué)家推出了名為scGPT的基礎(chǔ)模型。它由約3300萬個人類細胞的單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成，可以準(zhǔn)確地對不同組織中的細胞類型進行分類，識別協(xié)同驅(qū)動不同生物過程的基因網(wǎng)絡(luò)，并可預(yù)測破壞性突變對基因表達模式的影響，從而助力新藥研發(fā)。
去年12月，瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院計算機科學(xué)家夏洛特·布恩等人提出了開發(fā)“虛擬細胞”的路線圖。它本質(zhì)上是一個基于RNA、DNA、蛋白質(zhì)等多個基礎(chǔ)模型構(gòu)建的復(fù)雜模型，或可為人類疾病研究、合成生物學(xué)和其他學(xué)科的發(fā)展提供強勁動力。
光芯片助力AI降耗增效
AI的快速發(fā)展對芯片的算力和能效提出了新的挑戰(zhàn)。與傳統(tǒng)電芯片相比，光芯片使用光子在波導(dǎo)中的傳輸特性執(zhí)行運算，有望將算力和能效提升數(shù)個量級。
英國牛津大學(xué)材料學(xué)家哈里什·巴斯卡蘭表示，光芯片具有更快的并行處理能力，能夠提高推理任務(wù)的效率。
去年，巴斯卡蘭及其同事展示了兩種光芯片，并應(yīng)用于處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別帕金森綜合征患者的步態(tài)信息和圖像分類。新型光芯片的算力不僅提升了兩個數(shù)量級，且能大幅降低系統(tǒng)能耗。
中國清華大學(xué)科研團隊也于去年推出了全球首款大規(guī)模通用智能光計算芯片——太極。它處理某些任務(wù)時的計算效率為最先進的英偉達圖形處理單元的100倍，有望為大模型訓(xùn)練推理、通用AI、自主智能無人系統(tǒng)提供算力支撐。
從先進的免疫療法到自驅(qū)動實驗室，從生物修復(fù)到光子計算，英國《自然》網(wǎng)站在近日的報道中，列出了2025年值得關(guān)注的技術(shù)方向。這些技術(shù)圍繞可持續(xù)性和人工智能（AI）這兩大核心關(guān)鍵詞，將掀起新一輪創(chuàng)新浪潮。
自驅(qū)動實驗室成重要助力
2024年，一個國際團隊開發(fā)出一系列新材料，可用于打造有機固態(tài)激光器。這項研究主要由全球以人工智能（AI）為主導(dǎo)的五個“自驅(qū)動”實驗室完成。
加拿大多倫多大學(xué)計算化學(xué)家阿蘭·阿斯普如·古茲克是這項研究的主要作者之一。他表示，這些將現(xiàn)代機器人技術(shù)與AI算法相結(jié)合的自動化研究平臺，能夠高效完成復(fù)雜的實驗任務(wù)，大幅加快新材料的發(fā)現(xiàn)與應(yīng)用進程。
古茲克認(rèn)為，下一代自驅(qū)動實驗室有望獲得更卓越的能力。去年11月，多倫多大學(xué)加速聯(lián)盟團隊推出了ORGANA系統(tǒng)。該系統(tǒng)將計算機視覺與大語言模型相結(jié)合，能夠自動化完成部分化學(xué)實驗室的任務(wù)，并可將科學(xué)家的口頭指令轉(zhuǎn)化為實驗流程。
古茲克也在積極探索步行機器人、計算機視覺等創(chuàng)新技術(shù)，以期進一步擴大自驅(qū)動實驗室的能力范疇，使其能夠應(yīng)對氣候變化、流行病等重大挑戰(zhàn)。
CAR-T細胞療法日益“受寵”
嵌合抗原受體（CAR）T細胞療法是許多血癌的標(biāo)準(zhǔn)治療方法。這一療法的基本流程如下：醫(yī)生從病人身上提取T淋巴細胞后對其進行體外基因改造，以增強其腫瘤殺滅能力，隨后再注射回病人體內(nèi)。對于某些類型的白血病、淋巴瘤和骨髓瘤，這一療法極為有用。
目前所有獲批的CAR-T細胞療法都靶向由B細胞表達的蛋白質(zhì)。過去幾年，針對實體瘤的CAR-T細胞療法也取得了重要進展。例如，美國馬薩諸塞州總醫(yī)院團隊設(shè)計出靶向某些腦腫瘤的T細胞，能夠快速縮小復(fù)發(fā)性膠質(zhì)母細胞腫瘤。
靶向B細胞的CAR-T細胞療法也有望治療某些自身免疫性疾病。德國埃爾蘭根-紐倫堡大學(xué)風(fēng)濕病學(xué)家喬治·肖特領(lǐng)導(dǎo)的研究團隊，已經(jīng)治療了20多名狼瘡和其他自身免疫性疾病患者，迄今只有一例復(fù)發(fā)。
生物修復(fù)技術(shù)紛至沓來
英國倫敦布魯內(nèi)爾大學(xué)微生物學(xué)家羅南·麥卡錫領(lǐng)導(dǎo)的團隊，一直致力于研究利用微生物遏制微塑料污染。他們正在誘導(dǎo)塑料降解細菌在塑料碎片表面形成致密的生物膜，從而提升降解性能。
美國密蘇里大學(xué)化學(xué)家蘇西·戴則深入探究了白腐真菌降解致癌全氟和多氟烷基物質(zhì)的能力。其團隊將真菌在由天然纖維組裝而成的人造植物狀支架中培養(yǎng)，纖維吸附環(huán)境中的污染物，真菌則對污染物進行降解。
也有科學(xué)家致力于利用蛋白質(zhì)工程和其他進化方法，以增強現(xiàn)有酶的性能。不過，監(jiān)管以及公眾對轉(zhuǎn)基因生物的擔(dān)憂值得科研人員深思。
生物基礎(chǔ)模型越來越強
基于大語言模型（LLM）的平臺，如ChatGPT等為全球數(shù)億用戶提供了從獲取信息到起草論文、軟件代碼等“一站式服務(wù)”?，F(xiàn)在，科學(xué)家希望借助生物學(xué)基礎(chǔ)模型獲得類似的能力。
這些生物學(xué)模型可以由基因組序列、基因表達等數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練。模型可執(zhí)行各種任務(wù)，從解釋新獲得的數(shù)據(jù)到設(shè)計定制的蛋白質(zhì)或通路。
2024年，多倫多大學(xué)計算生物學(xué)家推出了名為scGPT的基礎(chǔ)模型。它由約3300萬個人類細胞的單細胞轉(zhuǎn)錄組數(shù)據(jù)訓(xùn)練而成，可以準(zhǔn)確地對不同組織中的細胞類型進行分類，識別協(xié)同驅(qū)動不同生物過程的基因網(wǎng)絡(luò)，并可預(yù)測破壞性突變對基因表達模式的影響，從而助力新藥研發(fā)。
去年12月，瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院計算機科學(xué)家夏洛特·布恩等人提出了開發(fā)“虛擬細胞”的路線圖。它本質(zhì)上是一個基于RNA、DNA、蛋白質(zhì)等多個基礎(chǔ)模型構(gòu)建的復(fù)雜模型，或可為人類疾病研究、合成生物學(xué)和其他學(xué)科的發(fā)展提供強勁動力。
光芯片助力AI降耗增效
AI的快速發(fā)展對芯片的算力和能效提出了新的挑戰(zhàn)。與傳統(tǒng)電芯片相比，光芯片使用光子在波導(dǎo)中的傳輸特性執(zhí)行運算，有望將算力和能效提升數(shù)個量級。
英國牛津大學(xué)材料學(xué)家哈里什·巴斯卡蘭表示，光芯片具有更快的并行處理能力，能夠提高推理任務(wù)的效率。
去年，巴斯卡蘭及其同事展示了兩種光芯片，并應(yīng)用于處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判別帕金森綜合征患者的步態(tài)信息和圖像分類。新型光芯片的算力不僅提升了兩個數(shù)量級，且能大幅降低系統(tǒng)能耗。
中國清華大學(xué)科研團隊也于去年推出了全球首款大規(guī)模通用智能光計算芯片——太極。它處理某些任務(wù)時的計算效率為最先進的英偉達圖形處理單元的100倍，有望為大模型訓(xùn)練推理、通用AI、自主智能無人系統(tǒng)提供算力支撐。
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