Nature发布2024年最值得关注七大技术,中国科学家新技术成果入选!
1 蛋白质设计的深度学习
贝克实验室开发的RFdiffusion软件和马萨诸塞州桑默维尔Generate Biomedicines公司的Chroma工具利用了这一策略,取得了显著的效果。例如,贝克的团队正在使用RFdiffusion工程新型蛋白质,这些蛋白质可以与感兴趣的目标形成紧密的界面,产生“完美符合表面”的设计。RFdiffusion的新版本甚至允许设计师在计算上塑造蛋白质,使其围绕非蛋白质目标,如DNA、小分子,甚至金属离子。
2 深度换脸检测
3 脑机接口
除了在神经学领域的应用,研究人员还将基于人工智能的语言模型用于更快速地解释患者试图传达的信息。这种“大脑自动完成”的核心组成部分在不同研究中都得到了应用,取得了令人瞩目的成果。
总体而言,BCI技术的不断发展为那些面临严重残疾的患者带来了新的希望。而随着技术的演进,科学家们看到了将其应用于治疗中度认知障碍和心理健康状况的潜力。霍奇伯格教授认为,这种由脑-计算机接口启发的闭环神经调节系统可能对更广泛的人群产生巨大帮助。
4 超分辨率显微技术
5 细胞图谱
6 纳米3D打印
7 大片段DNA插入
2.Ferruz, N., Schmidt, S. & Höcker, B. Nature Commun. 13, 4348 (2022).
3.Munsamy, G., Lindner, S., Lorenz, P. & Ferruz, N. ZymCTRL: A Conditional Language Model for the Controllable Generation of Artificial Enzymes (MLSB, 2022).
4.Ingraham, J. B. et al. Nature 623, 1070–1078 (2023).
5.Krishna, R. et al. Preprint at bioRxiv https://doi.org/10.1101/2023.10.09.561603 (2023).
6.Rössler, A. et al. Preprint at https://arxiv.org/abs/1901.08971 (2019).
7.Li, Y., Zhang, C., Sun, P., Qi, H. & Lyu, S. Preprint at https://arxiv.org/abs/2103.02018 (2021).
8.Yarnall, M. T. N. et al. Nature Biotechnol. 41, 500–512 (2023).
9.Sun, C. et al. Nature Biotechnol. https://doi.org/10.1038/s41587-023-01769-w (2023).
10.Willett, F. R. et al. Nature 620, 1031–1036 (2023).
11.Metzger, S. L. et al. Nature 620, 1037–1046 (2023).
12.Sharlene, N. et al. Science 372, 831–836 (2021).
13.Weber, M. et al. Nature Biotechnol. 41, 569–576 (2023).
14.Reinhardt, S. C. M. et al. Nature 617, 711–716 (2023).
15.Shaib, A. H. et al. Preprint at bioRxiv https://doi.org/10.1101/2022.08.03.502284 (2023).
16.Sikkema, L. et al. Nature Med. 29, 1563–1577 (2023).
17.Saha, S. K. et al. Science 366, 105–109 (2019).
18.Ouyang, W. et al. Nature Commun. 14, 1716 (2023).
19.Saccone, M. A. et al. Nature 612, 685–690 (2022).
20.Hahn, V. et al. Nature Photon. 16, 784–791 (2022).
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