《麻省理工科技评论》发布2020全球十大突破性关键技术，抗衰老药、个性化药物入选

自 2001 年起，《宾夕法尼亚大学一新材料评论》每年都会评选出当年的“经典作品一新方法有关键技术”。2年末27日，2020年“经典作品一新方法有关键技术”剔除如期而至。此次榜单找回的是那些或许改变生活和工作方式的跃升。

入围2020年“经典作品一新方法有关键技术”的最主要不会发动战争的互联网（Unhackable internet）、极限人性化口服（Hyper-personalized medicine）、倍数货币（Digital money）、理论上药（Anti-aging drugs）、智能断定原子（AI-discovered molecules）、极限级狮子座卫星（Satellite mega-constellations）、量子与此相反（Quantum supremacy）、微型智能（Tiny AI）、差异隐私权（Differential privacy）、全球性不会解释（Climate change attribution）。本文将诊疗身体健康之外部分透过编译。

经典作品一新方法有关键技术之诊疗身体健康篇

极限人性化口服（Hyper-personalized medicine）

重要性：为单个病患量身人性化的蛋白质口服，给此前不会康复传染病的人带来了想。

主要实证：T Children’s Project、Boston Children’s Hospital、Ionis Pharmaceuticals、FDA

成熟阶段：今天

由特定DNA有误导致的极不稀有的传染病病患，今天有了一线生机——蛋白质修缮。这毫无疑问可以根据生物体蛋白质量身人性化的全一新口服。

Mila Makovec就是这样的一个“吉米”。她脑癌一种由截然不同的蛋白质突变引起的致命性传染病。2019年10年末，她的病例被刊载文章在《一缅因州医学一新闻周刊》(New England Journal of Medicine)上，在此之前医生们对她的蛋白质缺陷透过了理解，并为她量身人性化了口服。他们还用她的姓氏给这种药命名为milasen。

虽然Mila目前还没有被康复，但病情已经稳定了：癫痫发作减少了，可以在别人的帮助下站立和行走。

该病人方法有之所以能实现，就是因为天时地利人和——开发设计一种全一新的蛋白质口服并未如此之快，也并未有过较好的机会。一新口服可能采取蛋白质替代、蛋白质编辑或；也核酸（Mila所接受的类型）的形式，；也核酸十分相似一种原子写入剂，用于写入或修缮有误的遗传讯息。这些病人法的相似之处在于，它们能以倍数化的方式和速度被编程语言，纠正修缮遗传传染病。

像Mila这样的吉米还有多少？到目前为止，虽然还只有少量。但愿景可期。

当然，针对实体病患的“多对一”病人法也面临着挑战。因为它们与现行的口服开发设计、的测试和贩售的方法有都漠视。当这些口服只帮助一个人的时候，却须要大型团队来设计和制造，谁来为它们买单？

理论上药（Anti-aging drugs）

重要性：可以通过抑止凋亡来病人许多不同的传染病（最主要肝癌、脑出血和白血病）。

主要实证：Unity Biotechnology、Alkahest、Mayo妇产科、Oisín生物关键技术、Siwa Therapeutics

成熟阶段： 5年底

2019年1年末4日，来自美国的一个科学家小组在《特罗斯季亚涅齐》子刊EbioMedicine一新闻周刊上首次刊载了用理论上类口服——Senolytics病人人类所一种与年龄组之外的致命传染病的积极结果。

Senolytics通过去除随着年龄组增长而获益的“凋亡”线粒体而起作用。这些“凋亡”线粒体，可以诱发低水平的炎症反应，消除正常的线粒体修缮机制，并让临近线粒体身处有毒的自然环境。

2019年6年末，总部毗邻洛杉矶的Unity Biotechnology份文件了对轻度至重度小腿骨类风湿性病患的先期结果。预估将在2020年月底公布更大临床试验的结果。该的公司还在开发设计类似口服，以病人与年龄组有关的眼球和肺部传染病等。

Senolytics以及许多其他有持续性的病人法将要生物体的测试，这些方法有针对的就是凋亡和各种传染病的根源所在的生物进程。

一家名为Alkahest的的公司向病患流出年轻人血液中的断定的成份，并表示想阻止脑癌轻度至中的度阿尔茨海默氏病病患的认知和功能下降。该的公司的帕金森氏症和白血病口服也在生物体的测试。

2019年12年末，德雷克诺特该大学的大学的科学研究医务人员甚至竭力科学研究一种含有免疫消除口服雷帕霉素的面霜是否可以减缓 生物体皮肤的凋亡。

所有这些科学研究都揭示出科学研究医务人员将要不断努力，以了解与凋亡之外的许多传染病（例如脑出血、类风湿性、肝癌和白血病），期许可以通过“破解”来延迟其发作。

智能断定原子（AI-discovered molecules）

重要性：一种一新药低成本平均须要花费左右25亿美元。原因之一是很难看到有想视作口服的原子。

主要实证：Insilico Medicine、Kebotix、Atomwise、渥太华该大学、BenevolentAI、Vector Institute

成熟阶段：3-5年

据科学研究医务人员估计，有望转化为挽救肉体的口服的原子数量左右为1060 ，这比冥王星中的所有原子的数量还要多。

今天，方法学工具可以利用讯息来冒险现有原子及其物理性质的大型元数据，从而诱发一新的几率。这样可以更快、更便宜地断定一新的候选口服。

2019年9年末，香港Insilico Medicine和渥太华该大学的一个大科学研究医务人员通过多肽AI解法看到的几种候选口服，验证该策略的理论上。科学研究医务人员使用十分相似深度研读和生成数学模型的关键技术，确定了大左右30，000种具有理想物理性质的一新颖原子。他们从中的选取了6个透过多肽和的测试。其中的一项在昆虫实验中的验证很有潜力。

从事口服断定的物理学家平常去设想一种一新原子，今天，这些科学家有了一新的工具来扩大他们的想象力。