2018年十大新興技術(shù)大盤點：AR技術(shù)無處不在

據(jù)科學(xué)美國人雜志報道，在不久的將來，人工智能（AI）將大大加快創(chuàng)新藥物和材料的發(fā)現(xiàn)。先進的診斷工具將使越來越個性化的醫(yī)學(xué)成為可能。增強現(xiàn)實（AR）將無處不在，將信息和動畫疊加在真實世界的圖像上，幫助我們處理日常任務(wù)，并幫助行業(yè)更有效地運作。

如果你生病了，醫(yī)生可以在身體里植入活細胞，讓你的身體變成“藥物工廠”，治療你的疾病。你會吃到用干細胞培育的人造牛肉、雞肉和魚類，大大減少畜牧業(yè)對環(huán)境的影響。

這些改變世界的想法以及構(gòu)成今年“十大新興技術(shù)”的其他創(chuàng)意，都是由生物、無機化學(xué)、機器人和AI等領(lǐng)域的頂尖專家選出的。

被選中的技術(shù)必須能在未來三五年內(nèi)為社會和經(jīng)濟提供重大幫助，必須具有潛在顛覆性，能夠改變行業(yè)或既定的行事方式。但它們必須處于相對早期的開發(fā)階段，還沒有被廣泛使用。

1.AR技術(shù)無處不在

VR（虛擬現(xiàn)實）技術(shù)能讓人沉浸在虛構(gòu)孤立的宇宙中。相比之下，AR則是將計算機生成的信息實時疊加在現(xiàn)實世界中。

當(dāng)你戴著裝備有AR軟件和攝像頭的設(shè)備時，無論是智能手機、平板電腦、頭盔亦或是智能眼鏡，程序會分析傳入的視頻流，下載大量關(guān)于場景的信息，并將相關(guān)數(shù)據(jù)、圖像或動畫以3D的形式疊加在上面。

眾多的消費應(yīng)用（包括那些為外國游客翻譯路標(biāo)、使學(xué)生虛擬解剖青蛙、讓消費者看到椅子在起居室中的虛擬效果）已經(jīng)具備AR功能，比如幫助你的汽車安全備份的顯示器和流行游戲Pokemon GO。

在不久的將來，這項技術(shù)將使博物館愛好者召喚出類似全息圖的導(dǎo)游，外科醫(yī)生將病人皮膚下的組織以3D的方式可視化，建筑師和設(shè)計師以新穎的方式進行創(chuàng)作，無人機操作員通過增強圖像控制遠程機器人，新手在醫(yī)藥、工廠維護等領(lǐng)域迅速了解新任務(wù)。

在未來幾年，易于使用的應(yīng)用程序設(shè)計軟件應(yīng)該能擴大消費產(chǎn)品種類。不過，目前的AR在工業(yè)領(lǐng)域的影響最大，它是工業(yè)4.0的一個組成部分?！肮I(yè)4.0”是指通過將物理和數(shù)字系統(tǒng)集成，以提高質(zhì)量、降低成本和提高效率的方式，對制造業(yè)進行系統(tǒng)性的轉(zhuǎn)型。

例如，許多公司正在生產(chǎn)線上使用。AR可以在需要的時候提供正確的信息，從而減少錯誤，提高效率和提高生產(chǎn)力。它還可以將設(shè)備中的壓力可視化，并創(chuàng)建問題所在的實時圖像。

ABI Research、IDC和Digi-Capital等市場分析機構(gòu)認為，AR技術(shù)即將成為主流。他們預(yù)計到2020年，AR的總市場價值(目前約15億美元)將增長到1000億美元。包括蘋果、谷歌和微軟在內(nèi)的科技巨頭都在為開發(fā)AR/VR產(chǎn)品及其應(yīng)用投入大量財力和人力資源。

風(fēng)險投資也開始源源不斷，2017年AR和VR吸引的投資為30億美元?！豆鹕虡I(yè)評論》最近強調(diào)，AR技術(shù)是一項革命性的技術(shù)，將影響所有企業(yè)。

不過挑戰(zhàn)依然存在。目前，硬件和通信帶寬的限制給消費者的日常使用帶來了障礙。例如，許多現(xiàn)有使用AR技術(shù)來增強體驗的博物館和旅行應(yīng)用必須提前下載。即便如此，圖形質(zhì)量也可能無法滿足用戶的期望。

但隨著價格更便宜、速度更快的AR移動芯片的出現(xiàn)，更多的多功能智能眼鏡進入市場。AR將加入互聯(lián)網(wǎng)和實時視頻行列，成為我們?nèi)粘Ｉ钪械某B(tài)技術(shù)。

2.個性化醫(yī)療的先進診斷

患乳腺癌婦女的治療變得更加個性化。乳腺癌現(xiàn)在被分為不同的亞型，可以進行相應(yīng)的治療。

例如，許多腫瘤產(chǎn)生雌激素受體的女性，可能會接受專門針對這些受體的藥物以及標(biāo)準(zhǔn)的術(shù)后化療。今年，研究人員發(fā)現(xiàn)，有相當(dāng)一部分患者的腫瘤具有表明它們可以安全放棄化療的特征，并避免通常引發(fā)的嚴(yán)重副作用。

診斷工具的進步加速了許多疾病的個性化或精確治療的發(fā)展。這些技術(shù)可以幫助醫(yī)生檢測和量化多種生物標(biāo)志物(標(biāo)示疾病存在的分子)，將患者分成不同的亞組，這些亞組在對疾病的易感性、預(yù)后或?qū)μ囟ㄖ委煹姆磻?yīng)可能性方面存在差異。早期的分子診斷工具著眼于單個分子，例如糖尿病患者的葡萄糖。

然而，在過去的十年里，“組學(xué)”（omics）技術(shù)取得了巨大的進步，能夠快速、可靠、廉價地對個人的整個基因組測序，或者測量體液或組織樣本中所有蛋白質(zhì)(蛋白質(zhì)組)、代謝副產(chǎn)物(代謝組)或微生物(微生物組)的水平。

該技術(shù)的常規(guī)應(yīng)用同時開始產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)集，AI可以挖掘這些數(shù)據(jù)集，以發(fā)現(xiàn)對臨床有用的新的生物標(biāo)記。這種高通量組學(xué)技術(shù)與AI相結(jié)合，正在引領(lǐng)先進診斷技術(shù)的新時代，這將改變?nèi)藗儗υS多疾病的理解和治療，使醫(yī)生能夠根據(jù)單個患者的分子特征定制治療方法。

有些先進的診斷技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于癌癥。比如Oncotype DX可檢查21個基因，許多乳腺癌患者可以據(jù)此避免化療。FoundationOne CDx可以檢測實體腫瘤中300多個基因的基因突變，并指出特定的基因靶向藥物可能對特定患者有用。

除了癌癥，還有一種令人興奮的方法可以應(yīng)用于子宮內(nèi)膜異位癥。這是一種令人痛苦的疾病，子宮組織在不屬于它的地方生長，診斷過程通常也需要手術(shù)。而來自DotLabs基于唾液的無創(chuàng)檢測方式可以通過測量名為microRNAs的小分子，來識別子宮內(nèi)膜異位癥。

目前，通過臨床醫(yī)生對癥狀的主觀評估來診斷的大腦紊亂，如自閉癥、帕金森癥和阿爾茨海默癥，血液測試正在開發(fā)中。研究人員甚至在探索是否能對整個基因組進行測序，分析微生物群落，測量健康人體內(nèi)數(shù)百種蛋白質(zhì)和代謝物的水平，從而為這些人如何預(yù)防疾病提供個性化的指導(dǎo)。

需要提醒的是，醫(yī)療機構(gòu)和使用這種診斷工具的研究人員，必須嚴(yán)格執(zhí)行保護病人隱私的保障措施。此外，還需要明確的管理準(zhǔn)則，以一致的方式評估生物標(biāo)志物作為診斷工具的價值。這些指導(dǎo)將加速將新的生物標(biāo)志物引入醫(yī)療實踐。

即便如此，先進的診斷技術(shù)已經(jīng)開始瓦解診斷和治療疾病的標(biāo)準(zhǔn)。通過引導(dǎo)病人接受最有效的治療，他們甚至可以減少醫(yī)療支出。將來，許多人可能會擁有生物標(biāo)記數(shù)據(jù)的個人云，隨著時間的推移，這些數(shù)據(jù)將積累起來，并幫助提供個性化治療。

3.分子設(shè)計AI

想要設(shè)計新的太陽能材料、抗癌藥物或者能阻止病毒攻擊農(nóng)作物的化合物嗎？首先，你必須解決兩大挑戰(zhàn)：為這種化合物找到正確的化學(xué)結(jié)構(gòu)，以及確定哪些化學(xué)反應(yīng)將正確的原子連接到所需的分子或分子組合中。這個過程非常耗時，并且涉及許多失敗的嘗試。

例如，某個綜合計劃可以有數(shù)百個單獨的步驟，其中許多步驟會產(chǎn)生副反應(yīng)或副產(chǎn)品，或者根本不起作用。然而現(xiàn)在，AI開始提高設(shè)計和合成的效率，使這個過程變得更快、更容易、更便宜，同時減少化學(xué)廢物。

在AI中，機器學(xué)習(xí)算法分析所有已知的過去實驗，這些實驗試圖發(fā)現(xiàn)并合成感興趣的物質(zhì)?；谒鼈兯R別的模式，這些算法可以預(yù)測潛在有用的新分子結(jié)構(gòu)以及制造它們的可能方法。沒有任何單獨的機器學(xué)習(xí)工具可以在按下按鈕時就能完成所有這些工作，但AI技術(shù)正在迅速進入藥物分子和材料的現(xiàn)實設(shè)計世界。

舉例來說，德國明斯特大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種AI工具，它可以反復(fù)模擬已知的1240萬個單步化學(xué)反應(yīng)，并以比人類快30倍的速度設(shè)計出多步合成路線。在制藥領(lǐng)域，基于AI的“生成機器學(xué)習(xí)”技術(shù)也令人興奮。

大多數(shù)制藥公司儲存了數(shù)以百萬計的化合物，并對它們進行篩選，以確定其作為新藥的潛力。但是，即使有了機器人技術(shù)和實驗室自動化工具，這種篩選過程也是緩慢的，而且產(chǎn)生的結(jié)果也相對較少。

此外，這些“庫”只包括理論上可能存在的超過1030個分子中的一小部分。利用描述已知藥物(和候選藥物)的化學(xué)結(jié)構(gòu)及其特性的數(shù)據(jù)集，機器學(xué)習(xí)工具可以構(gòu)建具有相似的、可能更有用特性的新化合物的虛擬庫。這種能力正開始顯著加速藥物潛力的識別。

近100家初創(chuàng)企業(yè)已經(jīng)在探索用AI發(fā)現(xiàn)藥物，比如Insilico Medicine、Kebotix以及BenevolentAI，后者最近籌集了1.15億美元資金，將其AI技術(shù)應(yīng)用于運動神經(jīng)元疾病、帕金森氏癥和其他難以治療的疾病的藥物研發(fā)中。

BenevolentAI將AI應(yīng)用于整個藥物開發(fā)過程，從新分子的發(fā)現(xiàn)到臨床試驗的設(shè)計和分析，旨在人類身上證明安全性和有效性。在材料領(lǐng)域，Citrine Informatics等企業(yè)正在采用與制藥企業(yè)類似的方法，并與BASF和松下等大公司合作，以加速創(chuàng)新。美國政府也在支持AI設(shè)計的研究。

自2011年以來，美國已在材料基因組計劃(Materials Genome Initiative)上投資逾2.5億美元。該計劃正在建立包括AI和其他計算方法在內(nèi)的基礎(chǔ)設(shè)施，以加速先進材料的開發(fā)。

過去的經(jīng)驗告訴我們，新材料和化學(xué)品可能對健康和安全造成不可預(yù)見的風(fēng)險。幸運的是，AI方法應(yīng)該能夠預(yù)測并減少這些不良結(jié)果。這些技術(shù)似乎可以顯著提高新分子和新材料被發(fā)現(xiàn)并投入市場的速度和功效。在市場上，它們可能提供諸如改善醫(yī)療和農(nóng)業(yè)、更大程度地節(jié)約資源、提高可再生能源生產(chǎn)和儲存等好處。

4.可辯論和提供指導(dǎo)的AI

如今的數(shù)字助手有時會欺騙你，讓你相信它們是人類，但更強大的數(shù)字助手正在到來。Siri、Alexa等使用復(fù)雜的語音識別軟件來識別你的請求和如何提供相應(yīng)信息，它們會生成聽起來很自然的語音，給出符合你問題的腳本答案。

這樣的系統(tǒng)首先必須經(jīng)過“訓(xùn)練”，而且適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)必須由人類編寫并組織成高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)格式。這項工作非常耗時，而且會導(dǎo)致數(shù)字助手在執(zhí)行任務(wù)時受到限制。這些系統(tǒng)可以“學(xué)習(xí)”但程度有限。即便如此，它們?nèi)匀涣钊擞∠笊羁獭?/p>

在復(fù)雜性更高的層次，技術(shù)正在開發(fā)中，以便讓下一代數(shù)字助手來吸收和組織更多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(原始文本、視頻、圖片、音頻、電子郵件等)，然后自動組成有說服力的建議或充當(dāng)辯論對手，應(yīng)對它們從未被訓(xùn)練過的問題。我們已經(jīng)在許多提供聊天機器人的網(wǎng)站上看到這種功能，這些聊天機器人可以用自然語言回答問題，涵蓋了他們訓(xùn)練過的各種數(shù)據(jù)集。

這些聊天機器人在特定問題或請求方面需要相對較少或根本不需要培訓(xùn)，它們結(jié)合了預(yù)先配置的數(shù)據(jù)和“讀取”提供給它們的相關(guān)背景材料的緊急能力。然而，在做出高度準(zhǔn)確的反應(yīng)之前，它們確實需要些識別語言和意圖的訓(xùn)練。

今年6月，IBM展示了一種更先進的技術(shù)：一個系統(tǒng)與人類專家進行了實時辯論，但事先沒有就辯論主題接受過培訓(xùn)。使用非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(包括來自維基百科的內(nèi)容)，該系統(tǒng)必須確定信息的相關(guān)性和準(zhǔn)確性，并將其組織為可重用資產(chǎn)，它可以調(diào)用該資產(chǎn)來形成一致的論據(jù)，以支持自己的論點。它還必須回應(yīng)人類對手的論點。

該系統(tǒng)在演示過程中進行了兩場辯論，許多觀眾甚至認為它的論點更具說服力。

這項技術(shù)是在五年多的時間里開發(fā)出來的，它包括了一種軟件，不僅能理解自然語言，還能應(yīng)對檢測積極和消極情緒。然而，非腳本AI系統(tǒng)對公認的人類專家的勝利打開了無數(shù)相關(guān)應(yīng)用的大門，這些應(yīng)用可能在未來三到五年甚至更短的時間內(nèi)出現(xiàn)。

例如，這樣的系統(tǒng)可以幫助醫(yī)生迅速找到與復(fù)雜病例相關(guān)的研究，然后討論給定治療方案的優(yōu)點。這些智能系統(tǒng)將只對組合現(xiàn)有知識有用，而不是像實驗室科學(xué)家或?qū)＜夷菢觿?chuàng)造知識。盡管如此，隨著機器變得越來越智能，它們還是增加了失業(yè)擔(dān)憂。

5.植入式制藥細胞

許多糖尿病患者每天會刺幾次手指來測量血糖水平，并決定他們需要的胰島素劑量。通常在體內(nèi)制造胰島素的胰臟細胞植入物，也就是所謂的胰島細胞，會取代這個繁瑣的過程。

同樣，細胞植入物可以改變其他疾病的治療，包括癌癥、心力衰竭、血友病、青光眼和帕金森氏癥。但是細胞植入有個缺點，即接受者必須無限期地服用免疫抑制劑來防止免疫系統(tǒng)的排斥反應(yīng)。這類藥物會導(dǎo)致嚴(yán)重的副作用，包括增加感染或惡性腫瘤的風(fēng)險。

幾十年來，科學(xué)家們發(fā)明了一種方法，將細胞包裹在半透性的保護膜中，防止免疫系統(tǒng)攻擊植入的細胞。這些膠囊仍然允許營養(yǎng)物質(zhì)和其他小分子流入，需要激素或其他治療蛋白流出。

然而，不讓這些細胞受到傷害是不夠的，如果免疫系統(tǒng)認為這種保護性物質(zhì)本身是外來的，它將導(dǎo)致疤痕組織在膠囊上生長。這種“纖維化”會阻止?fàn)I養(yǎng)物質(zhì)到達細胞，從而殺死它們。

現(xiàn)在研究人員開始解決“纖維化”挑戰(zhàn)。例如，2016年，麻省理工學(xué)院的研究人員發(fā)現(xiàn)了新方法，可以使植入物對免疫系統(tǒng)不可見。在生產(chǎn)和篩選了數(shù)百種材料后，研究人員確定了一種名為藻酸鹽的凝膠化學(xué)物質(zhì)，它在人體中有很長的安全使用歷史。

當(dāng)他們將這種凝膠中的胰島細胞植入糖尿病小鼠體內(nèi)時，它們會立即釋放胰島素，以應(yīng)對血糖水平的變化，在6個月的研究過程中成功控制了血糖水平，未見纖維化。在另一項研究中，研究人員后來報告說，在巨噬細胞上阻斷一個特定的分子可以抑制瘢痕形成，巨噬細胞是重要的纖維化免疫細胞，添加這種阻滯劑可以進一步提高植入物的存活率。

現(xiàn)在已經(jīng)有公司專門開發(fā)封裝細胞療法。其中Sigilon Therapeutics公司正在推進麻省理工學(xué)院開發(fā)的用于糖尿病、血友病等代謝紊亂疾病的治療技術(shù)。美國禮來制藥公司(Eli Lilly)正與Sigilon合作開展糖尿病研究。

此外，Semma Therapeutics公司也在使用自己的技術(shù)關(guān)注糖尿病，Neurotech Pharmaceuticals公司在青光眼和各種以視網(wǎng)膜變性為特征的眼部疾病的臨床試驗中植入了植入物，Living Cell Technologies公司則在進行帕金森氏癥植入物的臨床試驗，并正在開發(fā)其他神經(jīng)退行性疾病的治療方法。

如今，被整合到膠囊中的細胞是從動物或人類尸體中提取的，或者是從人類干細胞中提取的。將來，植入性細胞療法可能會包含更廣泛的細胞類型，包括通過合成生物技術(shù)改造而成的細胞，這些生物技術(shù)可以重組細胞的遺傳基因，使其執(zhí)行新的功能，比如控制特定藥物分子按需釋放到組織中。

封裝細胞療法的安全性和有效性都沒有在大型臨床試驗中得到證實，但這些跡象令人鼓舞。

6.人造肉

想象一下，你咬下多汁牛肉漢堡的感覺，而它卻是在不殺死動物的情況下制作而成的。利用實驗室里的細胞培育出來的肉正在把這種設(shè)想變成現(xiàn)實。多家初創(chuàng)企業(yè)正在開發(fā)實驗室培育的牛肉、豬肉、家禽和海鮮，其中包括Mosa Meat、Memphis Meats、SuperMeat以及Finless Foods等公司。

這個領(lǐng)域正在吸引大量資金。例如，在2017年，Memphis Meats從比爾·蓋茨(Bill Gates)和農(nóng)業(yè)公司Cargill處獲得了1700萬美元投資。

如果被廣泛采用，人造肉可以消除許多殘忍的、不道德的屠殺動物的行為。它還可以減少肉類生產(chǎn)的可觀環(huán)境成本。只需要生產(chǎn)和維持培養(yǎng)的細胞，而不需要從出生起就維持整個生物體。這種肉是先從動物身上提取肌肉樣本制成的。

技術(shù)人員從組織中收集干細胞，讓它們進行增殖，并且分化成原始纖維，然后膨脹成肌肉組織。Mosa Meat公司說，從一頭牛身上提取的一份組織樣本可以產(chǎn)生足夠多的肌肉組織。

許多初創(chuàng)企業(yè)表示，它們預(yù)計未來幾年將有產(chǎn)品出售。但是，人造肉要想在商業(yè)上可行，就必須克服許多障礙，包括成本和味道。2013年，當(dāng)記者們看到人造肉制作的漢堡時，肉餅的制作成本超過30萬美元，而且過于干燥(因為脂肪太少)。

自那以后，費用已經(jīng)大幅下降。Memphis Meats今年報告稱，113克重的絞碎人造牛肉價格約為600美元?？紤]到這一趨勢，人造肉可能在幾年內(nèi)成為傳統(tǒng)肉類的競爭對手。更加注意質(zhì)地，并補充其他成分可以解決口味問題。

為了獲得市場的批準(zhǔn)，人造肉必須被證明是安全的。雖然沒有理由認為實驗室生產(chǎn)的肉類會對健康造成危害，但FDA直到現(xiàn)在才開始考慮如何對其進行監(jiān)管。與此同時，傳統(tǒng)的肉類生產(chǎn)商正在反擊，他們辯稱人造肉根本不是肉類，不應(yīng)該被貼上肉類標(biāo)簽。

調(diào)查顯示，公眾對食用人造肉興趣不大。盡管面臨這些挑戰(zhàn)，人造肉公司仍在穩(wěn)步前進。如果他們能成功地制造出價格實惠、口味純正的產(chǎn)品，人造肉就能使我們的日常飲食習(xí)慣更加符合倫理和環(huán)境可持續(xù)性發(fā)展標(biāo)準(zhǔn)。

7.電休克療法

電休克療法在醫(yī)學(xué)上有著悠久的歷史，比如心臟起搏器、耳蝸植入和帕金森病的大腦深層刺激。其中一種治療方法將變得更加多樣化，顯著改善對多種疾病的治療。它包括向迷走神經(jīng)傳遞信號，將腦干的脈沖發(fā)送給大多數(shù)器官，然后再返回。

迷走神經(jīng)刺激(VNS)的新用途已經(jīng)成為可能，部分原因是范因斯坦醫(yī)學(xué)研究院的凱文·特蕾西(Kevin Tracey)等人的研究表明，迷走神經(jīng)釋放出有助于調(diào)節(jié)免疫系統(tǒng)的化學(xué)物質(zhì)。例如，在脾臟釋放的特定神經(jīng)遞質(zhì)，就會使全身炎癥的免疫細胞安靜下來。

這些研究結(jié)果表明，VNS可能對自身免疫和炎癥條件等電信號紊亂的疾病有益。對于那些患有這些疾病的患者來說，這可能是個福音，因為現(xiàn)有的藥物常常會失效或?qū)е聡?yán)重的副作用。VNS可能更容易耐受，因為它作用于特定的神經(jīng)，而藥物通常在全身傳播，會潛在地擾亂治療目標(biāo)以外的組織。

迄今為止，有關(guān)炎癥相關(guān)應(yīng)用的研究令人鼓舞。由SetPoint Medical公司開發(fā)的VNS設(shè)備在早期的人體試驗中已經(jīng)證明是安全的，用于治療風(fēng)濕性關(guān)節(jié)炎和克羅恩病(Crohn’s)。目前正在對這兩項技術(shù)進行更多的試驗。

電休克療法也被用于治療其他具有炎癥成分的疾病，如心血管疾病、代謝失調(diào)和癡呆，以及狼瘡等自身免疫性疾病。在這種疾病中，迷走神經(jīng)本身變得不活躍。

防止移植組織的免疫排斥是另一項潛在應(yīng)用。大多數(shù)迷走神經(jīng)刺激器，包括SetPoint的設(shè)備和那些已經(jīng)用于治療癲癇和抑郁癥的設(shè)備，都屬于植入物。醫(yī)生通常把這個裝置放在鎖骨下的皮膚下面。植入物的導(dǎo)線纏繞在迷走神經(jīng)的一個分支上，并以預(yù)設(shè)的間隔向它傳送電脈沖，頻率和其他性能通過外部磁棒編程控制。

如今的植入物直徑約為1.5英寸，但隨著時間的推移，預(yù)計會變得更小，可編程性更強。

旨在緩解叢集性頭痛和偏頭痛的無創(chuàng)手持式迷走神經(jīng)刺激器最近也獲得了FDA的批準(zhǔn)，盡管尚不清楚迷走神經(jīng)刺激究竟是如何幫助這些癥狀的。這種手持設(shè)備通過頸部皮膚或耳朵向神經(jīng)傳遞溫和的電刺激。

迷走神經(jīng)并不是唯一一個被新型電療法治療的目標(biāo)。在2017年底，F(xiàn)DA批準(zhǔn)了一種非植入裝置，可以通過耳后皮膚向顱枕神經(jīng)和枕神經(jīng)的分支發(fā)送信號，從而緩解阿片類藥物的戒斷反應(yīng)。在73名阿片類藥物戒斷患者癥狀嚴(yán)重程度降低31%或更高之后，該設(shè)備獲得了FDA的認可。

植入物和手術(shù)的成本可能會阻礙VNS療法的廣泛應(yīng)用，但隨著該技術(shù)的侵入性降低，這一問題應(yīng)該會得到緩解。但成本并不是唯一的挑戰(zhàn)。研究人員仍然需要了解更多關(guān)于迷走神經(jīng)刺激在每種情況下是如何產(chǎn)生效果的，以及如何最好地確定個體患者的最佳刺激模式。

此外，他們還需要研究迷走神經(jīng)的脈沖是否會以不受歡迎的方式影響周圍的神經(jīng)。然而，隨著更多的研究和試驗檢驗其機制和效果，VNS和其他的電子療法最終可能更好地治療廣泛的慢性疾病，潛在地減少數(shù)百萬患者的用藥需求。

8.基因驅(qū)動

可以永久性地改變某個種群甚至整個物種特征的基因驅(qū)動技術(shù)正在迅速進步。所謂基因驅(qū)動是指基因元素從父母傳給后代的數(shù)量異常高，從而在種群中迅速傳播。

基因驅(qū)動是自然發(fā)生的，但也可以被改造，這樣做在很多方面對人類來說都是一種恩惠。這項技術(shù)有潛力阻止昆蟲傳播瘧疾和其他可怕的感染，通過改造攻擊植物的害蟲提高作物產(chǎn)量，使珊瑚對環(huán)境壓力產(chǎn)生抵抗力，并防止入侵植物和動物破壞生態(tài)系統(tǒng)。

然而，研究人員深切地意識到，改變甚至消滅某個物種可能會產(chǎn)生深遠的后果。作為回應(yīng)，他們正在制定規(guī)則來管理基因驅(qū)動被從實驗室應(yīng)用到現(xiàn)場測試和更廣泛的使用中。

幾十年來，研究人員一直在考慮如何利用基因驅(qū)動來對抗疾病和其他問題。近年來，CRISPR基因編輯技術(shù)的引入使得將遺傳物質(zhì)插入染色體上的特定位置變得更加容易，從而推動了這項研究的快速發(fā)展。

2015年，幾篇論文報道了基于CRISPR的基因驅(qū)動在酵母、果蠅和蚊子中的成功傳播。一項演示通過蚊子種群驅(qū)動了對瘧原蟲的抗性基因，理論上這應(yīng)該會限制瘧原蟲的傳播。另一項研究干擾了另一種蚊子的雌性生殖能力。

今年，一種CRISPR基因驅(qū)動系統(tǒng)在老鼠身上進行了試驗，試圖操縱它們的皮毛顏色。這種方法只對雌性有效。即便如此，研究結(jié)果也支持了這樣一種可能性，即這項技術(shù)可能有助于消滅或改變侵入性小鼠或其他哺乳動物的種群，這些種群會威脅到農(nóng)作物、野生動物或傳播疾病。

美國國防高級研究計劃局(DARPA)對這項技術(shù)充滿熱情，它投入了1億美元用于基因驅(qū)動研究，旨在對抗蚊子傳播的疾病和入侵嚙齒類動物。比爾和梅林達·蓋茨基金會(Bill & Melinda Gates Foundation)也向一個研究瘧疾基因驅(qū)動的研究財團投資了7500萬美元。

盡管前景光明，但基因驅(qū)動還是引起了很多擔(dān)憂。它們會無意中跳到其他野生物種并破壞它們嗎？從生態(tài)系統(tǒng)中淘汰選定物種的風(fēng)險是什么？惡毒勢力會不會把基因驅(qū)動當(dāng)作武器來干擾農(nóng)業(yè)？

為了避免這種可怕的前景，有研究人員開發(fā)出一種開關(guān)，在基因驅(qū)動起作用之前，必須通過傳遞某種特定物質(zhì)來開啟開關(guān)。與此同時，多組科學(xué)家正在研究通過基因驅(qū)動測試的每個階段來指導(dǎo)進展的規(guī)程。

例如，在2016年，美國國家科學(xué)、工程和醫(yī)學(xué)科學(xué)院審查了這項研究，并對負責(zé)任的做法提出了建議。2018年，一個大型的國際工作小組制定了一份路線圖，監(jiān)督實驗室的研究。

除了限制這項技術(shù)本身的風(fēng)險之外，許多調(diào)查人員還希望避免可能導(dǎo)致公眾或政策反彈的事故和失誤。

麻省理工學(xué)院的凱文·艾斯維爾特(Kevin M. Esvelt)和新西蘭奧塔哥大學(xué)的尼爾·格默爾(Neil J. Gemmell)在2017年發(fā)表了論文，對基因驅(qū)動在消滅害蟲哺乳動物方面的潛在用途表示擔(dān)心，他們認為單次國際性事件可能會讓研究工作倒退10年或更長時間。他們預(yù)測：“僅就瘧疾而言，這種延遲的代價可能需要用數(shù)百萬本來可以避免的死亡來衡量?！?/p>

9.等離子體材料

2007年，加州理工學(xué)院的哈里·阿特沃特(Harry a . Atwater)曾撰文預(yù)測，所謂的“等離子體”(plasmonics)技術(shù)最終可能會被投入到一系列應(yīng)用中，從高度敏感的生物探測器到隱形斗篷。

十年后，各種等離子體技術(shù)已經(jīng)成為商業(yè)現(xiàn)實，其他技術(shù)也正在從實驗室向市場過渡。這些技術(shù)都依賴于控制電磁場和金屬(通常是金或銀)中自由電子之間的相互作用，自由電子決定了金屬的導(dǎo)電性和光學(xué)性能。金屬表面的自由電子在受到光線照射時集體振蕩，形成所謂的表面等離子體。

當(dāng)一塊金屬很大時，自由電子會反射擊中它們的光線，使材料發(fā)光。但是當(dāng)一種金屬只有幾納米時，它的自由電子就被限制在非常小的空間里，從而限制了它們振動的頻率。振蕩的特定頻率取決于金屬納米顆粒的大小。

在一種稱為共振的現(xiàn)象中，等離子體只吸收與等離子體本身以相同頻率振蕩的入射光的一部分。這種表面等離子體共振可用于制造納米天線、高效太陽能電池和其他有用的設(shè)備。

等離子體材料的研究應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域之一是用于檢測化學(xué)和生物試劑的傳感器。在一種方法中，研究人員將一種等離子體納米材料包裹上一種物質(zhì)，這種物質(zhì)與一種有趣的分子（比如細菌毒素）結(jié)合在一起。

在沒有毒素的情況下，照射在材料上的光線會以特定的角度重新發(fā)射出來。但如果毒素存在，它會改變表面等離子體的頻率，從而改變反射光的角度。這種效果可以非常精確地測量甚至檢測到微量的毒素。

幾家初創(chuàng)公司正在開發(fā)基于這一技術(shù)和相關(guān)方法的產(chǎn)品，其中包括一種電池內(nèi)部傳感器，可以監(jiān)測電池的活動，以幫助提高功率密度和充電率。此外，還有一種能夠區(qū)分病毒和細菌感染的設(shè)備。等離子體也被用于研究磁盤上的磁存儲器。

例如，熱輔助磁記錄設(shè)備通過在寫入時瞬間加熱磁盤上的小點來增加內(nèi)存存儲。在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，光激活納米顆粒正在臨床試驗中測試其治療癌癥的能力。納米顆粒被注入血液，然后聚集在腫瘤內(nèi)。接著，使用與表面等離子體相同頻率的光照射其上，使粒子通過共振產(chǎn)生熱量。熱量有選擇地殺死腫瘤中的癌細胞，但卻不會傷害周圍的健康組織。

當(dāng)新的公司開始利用等離子體技術(shù)時，他們需要確保自己的產(chǎn)品價格合理、可靠、堅固、易于大規(guī)模生產(chǎn)和與其他部件集成。盡管面臨這些挑戰(zhàn)，前景還是光明的。

“超材料”（等離子體產(chǎn)生不尋常的光學(xué)效應(yīng)的合成納米材料）的出現(xiàn)使等離子體研究人員能夠使用除金銀以外的材料，如石墨烯和半導(dǎo)體。來自Future Market Insights的一項分析預(yù)測，僅等離子體傳感器應(yīng)用的北美市場價值就將從2017年的近2.5億美元增至2027年的近4.7億美元。

10.量子計算機算法

得益于在硬件和算法上取得的進展，量子計算機在幾年內(nèi)就能趕上甚至超過傳統(tǒng)計算機。量子計算機利用量子力學(xué)進行計算。它們的基本計算單位——量子位，類似于標(biāo)準(zhǔn)位(0或1)，但它是在兩個計算量子態(tài)之間的量子疊加：它可以是零，也可以是1。

這種性質(zhì)，加上另一種獨特的量子特性——糾纏，可以使量子計算機比任何傳統(tǒng)計算機更有效地解決某些類型的問題。

這項技術(shù)雖然令人興奮，但卻是出了名的進展困難。舉例來說，一個被稱為退相干（decoherence）的過程可以破壞它的功能。研究人員已經(jīng)確定，擁有幾千量子位元的嚴(yán)格控制的量子計算機可以通過被稱為量子誤差修正的技術(shù)來承受退相干效應(yīng)的影響。

但迄今為止，實驗室所展示的最大量子計算機也僅包含數(shù)十個量子位。這些被加州理工學(xué)院的約翰·普瑞斯基爾(John Preskill)命名為“噪聲中等規(guī)模的量子計算機”(NISQ)，目前還不能執(zhí)行錯誤校正。然而，大量專門為NISQs編寫的算法研究，可能使這些設(shè)備能夠比傳統(tǒng)計算機更有效地執(zhí)行某些計算。

世界各地用戶對NISQ的訪問增加，極大地促進了這一進展，使越來越多的學(xué)術(shù)研究人員能夠為這種機器開發(fā)和測試小型版本的程序。一個專注于量子軟件不同方面的初創(chuàng)公司生態(tài)系統(tǒng)也正在蓬勃發(fā)展。

研究人員在兩種用于NISQ的算法中看到了特別光明的前景，即模擬算法和機器學(xué)習(xí)算法。1982年，傳奇理論物理學(xué)家理查德·費曼（Richard Feynman）提出，量子計算機最強大的應(yīng)用之一將是模擬自然本身——原子、分子和材料。

許多研究人員已經(jīng)開發(fā)出算法來模擬NISQ設(shè)備上的分子和材料(以及未來完全糾正錯誤的量子計算機)。這些算法可以提高從能源到健康科學(xué)等領(lǐng)域的新材料設(shè)計。開發(fā)人員還在評估量子計算機是否更擅長機器學(xué)習(xí)任務(wù)，即計算機從大數(shù)據(jù)集或經(jīng)驗中學(xué)習(xí)?？焖僭鲩L的NISQ設(shè)備測試算法已經(jīng)表明，量子計算機確實可以促進機器學(xué)習(xí)任務(wù)。

至少有三個研究小組獨立報告了機器學(xué)習(xí)方法的量子版本的開發(fā)進展，這種方法被稱為生成對抗性網(wǎng)絡(luò)(GANs)，在過去的幾年里，它已經(jīng)在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域掀起了一場風(fēng)暴。

盡管許多算法似乎在現(xiàn)有的NISQ機器上運行得很好，但還沒有人能給出正式的證明，證明它們比在傳統(tǒng)計算機上執(zhí)行的算法更強大。這些證明是困難的，可能需要幾年的時間才能完成。

在接下來的幾年里，研究人員很可能會開發(fā)出更大、更可控的NISQ設(shè)備，然后是具有數(shù)千個物理量子位的完全錯誤校正機器。NISQ的算法應(yīng)該足夠高效，能夠超越最先進的傳統(tǒng)計算機。