◎記者 劉 霞

  從先進(jìn)的免疫療法到自驅動(dòng)實(shí)驗室，從生物修復到光子計算，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。

  自驅動(dòng)實(shí)驗室成重要助力

  2024年，一個(gè)國際團隊開(kāi)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）為主導的五個(gè)“自驅動(dòng)”實(shí)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，這些將現代機器人技術(shù)與AI算法相結合的自動(dòng)化研究平臺，能夠高效完成復雜的實(shí)驗任務(wù)，大幅加快新材料的發(fā)現與應用進(jìn)程。

  古茲克認為，下一代自驅動(dòng)實(shí)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。該系統將計算機視覺(jué)與大語(yǔ)言模型相結合，能夠自動(dòng)化完成部分化學(xué)實(shí)驗室的任務(wù)，并可將科學(xué)家的口頭指令轉化為實(shí)驗流程。

  古茲克也在積極探索步行機器人、計算機視覺(jué)等創(chuàng )新技術(shù)，以期進(jìn)一步擴大自驅動(dòng)實(shí)驗室的能力范疇，使其能夠應對氣候變化、流行病等重大挑戰。

  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準治療方法。這一療法的基本流程如下：醫生從病人身上提取T淋巴細胞后對其進(jìn)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。對于某些類(lèi)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(guò)去幾年，針對實(shí)體瘤的CAR-T細胞療法也取得了重要進(jìn)展。例如，美國馬薩諸塞州總醫院團隊設計出靶向某些腦腫瘤的T細胞，能夠快速縮小復發(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，迄今只有一例復發(fā)。

  生物修復技術(shù)紛至沓來(lái)

  英國倫敦布魯內爾大學(xué)微生物學(xué)家羅南·麥卡錫領(lǐng)導的團隊，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，纖維吸附環(huán)境中的污染物，真菌則對污染物進(jìn)行降解。

  也有科學(xué)家致力于利用蛋白質(zhì)工程和其他進(jìn)化方法，以增強現有酶的性能。不過(guò)，監管以及公眾對轉基因生物的擔憂(yōu)值得科研人員深思。

  生物基礎模型越來(lái)越強

  基于大語(yǔ)言模型（LLM）的平臺，如ChatGPT等為全球數億用戶(hù)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在，科學(xué)家希望借助生物學(xué)基礎模型獲得類(lèi)似的能力。

  這些生物學(xué)模型可以由基因組序列、基因表達等數據進(jìn)行訓練。模型可執行各種任務(wù)，從解釋新獲得的數據到設計定制的蛋白質(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的基礎模型。它由約3300萬(wàn)個(gè)人類(lèi)細胞的單細胞轉錄組數據訓練而成，可以準確地對不同組織中的細胞類(lèi)型進(jìn)行分類(lèi)，識別協(xié)同驅動(dòng)不同生物過(guò)程的基因網(wǎng)絡(luò )，并可預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(kāi)發(fā)“虛擬細胞”的路線(xiàn)圖。它本質(zhì)上是一個(gè)基于RNA、DNA、蛋白質(zhì)等多個(gè)基礎模型構建的復雜模型，或可為人類(lèi)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(dòng)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。與傳統電芯片相比，光芯片使用光子在波導中的傳輸特性執行運算，有望將算力和能效提升數個(gè)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(lèi)。新型光芯片的算力不僅提升了兩個(gè)數量級，且能大幅降低系統能耗。

  中國清華大學(xué)科研團隊也于去年推出了全球首款大規模通用智能光計算芯片——太極。它處理某些任務(wù)時(shí)的計算效率為最先進(jìn)的英偉達圖形處理單元的100倍，有望為大模型訓練推理、通用AI、自主智能無(wú)人系統提供算力支撐。