2021 年已经落幕，回首这一年，疫情依旧笼罩着全世界，而值得庆幸的是，科技界有多项历史性突破，涌现了一批令人瞩目的科研成果。
从 CRISPR 基因编辑带来的技术革命到 AI 技术可预测蛋白质结构，从首个可自我繁殖机器人问世到猪肾首次成功植入人体，从宇宙大爆炸的探索到探测器成功登陆火星......人类不仅向内探索，探究身体的奥秘和生命的来源，还不断向宇宙发问，寻找宇宙的边界。
此前，权威媒体和专家共同评选出了 2021 年国际十大科技新闻，包括脑机接口、宏观物体量子纠缠、天问一号探测器成功登录火星、 AI 预测蛋白质结构、猪肾首次成功植入人体等十个不同领域的科研突破与创新成果入选。
基于此，络绎科学邀请了五位相关领域学者，对相关技术的创新点进行了解读，并分享了他们对此的认识与理解。
图 | 扫码回看 2021 年终科学漫谈
脑机接口会随着 Facebook 和 Neuralink 在 AR 和医疗领域的推动，实现技术发展落地
“科技发展的意义，在于满足人类三方面的需求：自身功能的扩展、享受、生老病死。” “数学和半导体芯片技术推动了第三次和第四次科技革命。第五次科技革命会发力在生命科学，当硬件和算法这些工具都具备后，通过研究世界上进化得最完美、最精密的人类大脑，可以对智能科技、认知科技以及生物医疗产生深远的影响，以此拓展人类三方面的需求。”美国匹兹堡大学工学博士丁博以对科技发展的总结与展望开启了这次圆桌畅谈。
2019 年 7 月，SpaceX 及特斯拉创始人埃隆·马斯克公布其旗下公司Neuralink 的脑机接口技术的最新成果，彻底引爆了外界对于“脑机接口”技术的关注。
从本质上说，脑机接口所要研究问题是能否以及如何通过脑电信号控制外部设备。而关于这个问题的研究从上世纪 70 年代就已经开始了，1969 年，德裔美国神经学家埃伯哈德·费兹（ Eberhard Fetz ）已经证明了猴子可以利用脑电信号控制外部设备的可能性。
图 | 解码意念写字的脑机接口示意图（图片来源：Nature）
相对于理解脑机接口技术的原理，工作于硅谷的丁博表示对这项技术的应用和趋势有更浓厚的兴趣，“目前脑机接口的头部企业分两个赛道，一是非接触式的 CTRL-Labs （成立于 2015 年），一是接触式的 Neuralink （成立于 2016 年）。”
“ CTRL-Labs 的思路不是读取你的想法、而是识别你的意图。”说到这两家公司的区别时，丁博说道，“ CTRL-Labs 开发的臂环不再是通过头戴式脑电图（ EEG ）传感器读取脑电波，而是截取接近输出点的信号，并通过蓝牙将信息无线传输至给 PC 端和智能手机。CTRL-Labs 所使用的肌电图（ EMG ）神经接口技术，可以捕获肌肉产生的电信号，最终允许用户通过意念在虚拟键盘上‘打字’。”
2019 年 9 月， CTRL-Labs 公司被 Facebook 收购，这也成为了脑机接口商业化推动过程中的标志性事件。而就在刚刚过去的 2021 年， Facebook 改名为 Meta ，元宇宙概念被提出， VR 头显和控制技术被推进，相信非接触式脑机接入的技术可以率先在不久的将来商业化。
丁博表示：“致力于实现人类更大梦想的埃隆·马斯克也会将 Neuralink 专注于医疗健康领域，通过其强大的资金和市场号召力，尽早实现产业化和落地应用。”
2021 年 4 月份，上海交通大学缪子物理团队参与的美国费米实验室缪子反常磁矩实验（ Muon g-2 ）首批结果公布，实验以前所未有的测量精度测得缪子 g 因子数值与以往有偏差。
“这可以说是近十年来最重大的物理‘发现’，有可能改写整个基础物理和人类对微观世界的认知，且可能预示着世界上或许存在新的未知粒子或存在四大基本作用力（引力、电磁力、以及只在微观世界里才出现的强作用力和弱作用力）之外的第五种作用力。”伦敦玛丽女王大学凝聚态物理博士苗晶良对这一发现十分重视。
图 | 缪子反常磁矩储存环的俯视图。（图源：费米实验室）
缪子是一种宇宙中存在的基本粒子，类似于电子，都带有一个单位负电荷，自旋 1/2 ，质量却约是电子的 207 倍。高能宇宙射线在大气环境中不间断地产生着缪子，质子加速器也可以制造大量的缪子以用于实验。缪子 g 因子是反映了塞曼效应中磁矩与角动量之间的联系的一个无量纲物理量。
苗晶良说：“根据普通量子力学， g 因子的数值会非常接近于 2 ，但实际测出来总有偏差。因为缪子有自发的量子涨落，涨落的大小是由量子力学的本质特征——波函数决定。而量子涨落会影响到实验测量结果。”
费米实验室公布的缪子 g 因子数值的最新结果究竟为什么这么重要？苗晶良表示：“目前理论的最佳估算值是 2.00233183620（86） ，而这次美国费米实验室实验后的平均观测值是 2.00233184122（82） ，可以看出两个数值计入实验误差后两个数值还是有不小的误差。在统计学上，显著程度是 4.2δ （随机误差的可能性为 1/40000 )，一般来说物理学要求的门槛是达到 5δ （随机误差的可能性小于 1/3500000 ），所以虽然马上不能宣称新发现，但是数据看上去已经很接近了，希望很大。”
这项实验结果强烈暗示着在现有理论之外有新东西的存在。
当机器人可以像生物那样可以自我繁殖繁殖并不仅仅是生物的特性。当赋予机器人制造自己的神经系统和大脑的能力的时候，它就可以独立复制出自己的“下一代”。
西安电子科技大学博士冯振鹏在谈到打破我们对机器人认知的可自我繁殖活体机器人时，为我们梳理了其研究历史和进程：
“在捷克作家卡雷尔的小说《罗萨姆万能机器人公司》里，不甘当奴隶的机器人闹起了革命，消灭了人类。但这个胜利带来一个意想不到的后果：机器人不会自己制造后代，因此面临着灭绝的危险。在小说中，作者给了个好莱坞式的方案：最后的两个机器人恋爱了，变成了新世界的亚当和夏娃。
但在 2000 年，纽约康奈尔大学的利普森教授给出了更简单的方案：赋予机器人自我复制和进化的能力。为了实现这个方案，利普森教授对他的三棱锥形的塑胶机器人进行了进化演变实验。在计算机内经过数百代繁殖，最后输出的程序促使‘快速原型复制机’制造了能够变形和爬动的计算化的物种。
2008 年，英国巴斯大学的阿德里安博士研制出 RepRap 计划的首代产物--机器人‘达尔文’，它能成功地制造出一个自己的完整复制品。
2020 年，美国佛蒙特大学和塔夫茨大学的研究团队创造出一个新的人造物种-- Xenobots。经历近两年升级了两次之后，该研究团队发现了一种全新的生物繁殖方式，并利用这一发现创造了有史以来第一个可自我繁殖的活体机器人—— Xenobots 3.0。”
图 | 可自我繁殖的活体机器人 Xenobots 3.0（图源：塔夫茨大学）
与之前的研究成果不同的是，研究人员引入了人工智能技术，花费数月时间，测试了数十亿种体型，最终在超级计算机集群上为新生命形式找到了最佳设计形态，将 Xenobots 母体确定为‘ C 形 ’，最终外观酷似 80 年代的电子游戏《吃豆人》，并赋予了它们能够完成特定任务的能力。”
当谈到研究出的这种活体机器人的应用前景时，冯振鹏博士表示：“或许可以有助于医学的全新突破——除了有望用于精准的药物递送之外， Xenobots 的自我复制能力也使得再生医学有了新的帮手，这无疑为对抗创伤、出生缺陷、癌症与衰老提供了开创性的解决思路。未来或可为外伤、先天缺陷、癌症、衰老等提供更直接、更个性化的药物治疗。”
这可以堪称是一项里程碑式的技术突破，但它突破了人工智能 生物科学的边界，有很多络绎科学的用户表达了其是否符合科学技术中的伦理审查的担心，冯振鹏解释道：“该实验在美国通过了所有必要的伦理审查。制造 Xenobots 的细胞本身是要发育成青蛙的皮肤细胞，如果不能自我复制，那它就会死亡。在此案例中，虽然它可以复制，但每次复制出来的后代都比原先的要小一些。当经过几代的复制以后，那些小于 50 个细胞的 Xenobots 就失去了自我复制能力，当储存在细胞中的能量耗尽，它们终将消亡。”此外，活体机器人的研究者表示没有外界的帮助，这种细胞无法繁殖。
CRISPR基因编辑被发现以来首次真正被用于疾病治疗领域2020 年，CRISPR 基因编辑系统的先驱 Emmanuelle Charpentier 教授和Jennifer Doudna 教授斩获了诺贝尔化学奖。一年之后，首个人体内 CRISPR 基因编辑临床试验结果公布，且疗法安全有效，这是自 CRISPR 技术被发现以来首次被真正用于疾病治疗领域，可以被称为里程碑事件。
“ CRISPR 基因编辑技术可以看作是一把剪切 DNA 的剪刀，具有导向性，可以将要修改的任何 DNA 拷贝，并置入一个活细胞。”北京大学医学部博士彭作翰在讲谈中以形象的比喻解释了 CRISPR 基因编辑的概念，并补充道：“ CRISPR 基因编辑很好地解决了旧技术繁琐、昂贵及无法工程化应用的问题，带来了技术革命。”
图 | 基因编辑概念图（图源：Pixabay）
CRISPR 技术的应用范围很广，不仅可用于表达调控和基因功能的研究、作物育种、动物模型的构建、疾病检测和药物筛选，在基因治疗中更是有巨大的发展前景，为单基因遗传病、癌症等疾病提供了新的治疗方法。
“ CRISPR 用于基因治疗包括了体外和体内递送两种类型。体外主要应用在免疫细胞治疗和造血干细胞治疗领域。体内则包括了 2021 年突破性的治疗转甲状腺素淀粉样变性（ ATTR 淀粉样变性）疾病的 CRISPR 肝脏递送、 AAV 递送 CRISPR 治疗艾滋病等，都取得不错的进展。”彭作翰博士讲到。
体内 CRISPR 基因编辑系统令人担心的一点是基因编辑系统可能会对靶点序列以外的基因组序列进行编辑，从而引入有害突变。这是人们常说的“脱靶效应”。
彭作翰博士还补充道：“除此之外， CRISPR 还面临的还有伦理审查监管的挑战，比如利用基因编辑编辑胚胎干细胞的事件。”
如何解决这些问题，将是科学家们接下来要挑战的问题。
以 AI 辅助计算可以快速实现蛋白质结构预测，有望改善数百万患者的生活质量AlphaFold 准确预测人类蛋白质组结构的热度还未消散，AI 技术可预测蛋白质结构的好消息就纷至沓来。
2021 年 12 月，美国华盛顿大学 David Baker 团队经过不懈努力，实现了通过深度网络幻想从头设计蛋白质，该项研究成果在线发表在《自然》杂志上。作为大名鼎鼎的蛋白质设计大师，David Baker 近几年一直被认为是诺奖热门人选。
巴黎综合理工学院博士惠人杰说：“这项成果最终可以改善全世界数百万患者的生活质量。”
图 | 蛋白质结构模型图（图源：Pixabay）
每一种天然蛋白质都有自己特有的空间结构或称三维结构，蛋白质自发地折叠成复杂的三维形状，这几乎是每个生物过程的关键。例如，构成我们免疫系统的抗体蛋白是“Y 形”，类似于独特的钩状物，通过锁定病毒和细菌，抗体蛋白能够检测并标记致病微生物以便消灭它们。
“为了从分子水平上了解蛋白质的作用机制，常常需要测定蛋白质的三维结构。预测蛋白质形状的能力对科学家是有用的，因为理解其在体内的作用对诊断和治疗被认为是由蛋白质的错误折叠引起的疾病是至关重要的，如阿尔茨海默氏症、帕金森氏症、亨廷顿氏症和囊性纤维化。”惠人杰强调了蛋白质三维结构测定的原因，并且表示“利用 AI 来预测蛋白结构，可以在满足精确度要求的情况下，大幅提高计算效率，使得科学家在短时间内能够设计出新的、更有效的治疗疾病的方法。”
此外，此项成果的研究者 David Baker 也曾在其他采访中表示：“这种方法极大地简化了蛋白质设计，并打开了直接研究蛋白质功能部分的可能性。”
在几位博士各自分享他们对 2021 年创新技术的理解与认识后，他们还展望了未来的创新技术，比如人工智能、量子计算机、自我繁殖机器人等，让我们对未来的各项新突破充满了期待。
技术的突破总能令人为之一振，打开我们认识世界的大门，突破人类认知的边界。期待 2022 年科学家们的新成果！
