《麻省理工科技评论》发布2020全球十大突破性技术，抗病毒药、个性化药物入选

自 2001 年起，《麻省理工科技评论》每年都会评选借助于当年的“年度冲破性电子技术”。2同月27日，2020年“年度冲破性电子技术”剔除如期而至。此次榜单寻找的是那些真正彻底改变与世隔绝和临时工形式的冲破。

入选2020年“年度冲破性电子技术”的都有只能侵扰的的网络（Unhackable internet）、超个性化抑制剂（Hyper-personalized medicine）、数字国债（Digital money）、抗再生毒药（Anti-aging drugs）、人工智慧推断出化学键（AI-discovered molecules）、超级星座2号（Satellite mega-constellations）、量子力学优越性（Quantum supremacy）、微型人工智慧（Tiny AI）、差异个人资料（Differential privacy）、环境保护归因（Climate change attribution）。本文将卫生保健肥胖具体部分展开编译。

年度冲破性电子技术之卫生保健肥胖篇

超个性化抑制剂（Hyper-personalized medicine）

层面：为单个病征独创独创的性状抑制剂，给先前只能治愈结核病的人带来了希望。

主要研究工作者：T Children’s Project、Boston Children’s Hospital、Ionis Pharmaceuticals、FDA

球根：那时候

由特定DNA错误避免的更为罕有的结核病病征，那时候有了一线生机——性状修整。这毫无疑问可以根据母体性状独创独创的全新抑制剂。

Mila Makovec就是这样的一个“吉米”。她患一种由与众不同的性状突变引起的致命性结核病。2019年10同月，她的病例被发表文章在《弗吉尼亚州Medicine》(New England Journal of Medicine)上，当时医生们对她的性状缺陷展开明了读，并为她独创独创了抑制剂。他们还用她的名称给这种毒药命名为milasen。

虽然Mila现今还从未被治愈，但病情从不稳定了：癫痫发作减缓了，可以在别人的努力下站立和行走。

该治疗法基本功能之所以能实现，就是因为天时地利人和——合作开发一种全新的性状抑制剂从不如此之慢速，也起码非常好的机会。新抑制剂似乎采取性状替代、性状编辑或如前所述核酸（Mila所不能接受的多种类型）的范例，如前所述核酸相同于一种化学键复制剂，可用复制或修整错误的遗传文档。这些麻醉毒药的共同之处在于，它们能以数字化的形式和反应会速度被编程，纠正修整遗传结核病。

像Mila这样的吉米还有多少？到现今为止，虽然还只有少量。但今后可期。

当然，针对单一病征的“多对一”麻醉毒药也面临着挑战。因为它们与现行的抑制剂合作开发、测试和卖出的基本功能都背道而驰。当这些抑制剂只努力一个人的时候，却必需大型小组来内部设计和生产，谁来为它们得利？

抗再生毒药（Anti-aging drugs）

层面：可以通过减缓再生来治疗法许多不同的结核病（都有前列腺癌、心脏病和阿兹海默）。

主要研究工作者：Unity Biotechnology、Alkahest、Mayo诊所、Oisín有机体电子技术、Siwa Therapeutics

球根： 5年内

2019年1同月4日，来自澳大利亚的一个科学研究工作小组在《柳叶刀》子刊EbioMedicine杂志上首次发表了用抗再生类抑制剂——Senolytics治疗法生命一种与年岁具体的致命结核病的积极结果。

Senolytics通过消除随着年岁增长而积聚的“再生”蛋白质而起作用。这些“再生”蛋白质，可以造成了起码的水肿反应会，抑制短时间的蛋白质修整前提，并让邻近蛋白质身处有毒的环境。

2019年6同月，分公司位于旧金山的Unity Biotechnology研究工作报告了对轻度至重度膝盖骨关节炎病征的初步结果。预计将在2020年下半年定为非常大抗病毒的结果。该公司还在合作开发相同抑制剂，以治疗法与年岁有关的小腿和腹腔结核病等。

Senolytics以及许多其他有针对性的麻醉毒药早就生理K-，这些基本功能针对的就是再生和各种结核病的根源所在的有机体进程。

一家名为Alkahest的公司向病征注入年轻一代血液中推断出的化学成分，并指出希望阻止患轻度至中度阿尔茨海默宰病病征的认知和功能攀升。该公司的阿兹海默和阿兹海默抑制剂也在生理K-。

2019年12同月，德雷克莫尔国立大学医学院的研究工作医护人员甚至试图研究工作一种所含免疫抑制抑制剂雷帕抗生素的面霜是否可以减缓 生理皮肤的再生。

所有这些研究工作都总结借助于研究工作医护人员早就促使努力，以明了与再生具体的许多结核病（例如心脏病、关节炎、前列腺癌和阿兹海默），期望可以通过“破解”来推迟其发作。

人工智慧推断出化学键（AI-discovered molecules）

层面：一种新毒药商业化不等必需花费共约25亿美元。原因之一是难以寻觅有希望成为抑制剂的化学键。

主要研究工作者：Insilico Medicine、Kebotix、Atomwise、卡尔加里国立大学、BenevolentAI、Vector Institute

球根：3-5年

据研究工作医护人员估算，有望转换成为挽回生命的抑制剂的化学键需求量共约为1060 ，这比银河系中所有原子的需求量还要多。

那时候，机器深造基本功能可以利用文档来揭示现有化学键及其适应性的大型数据库系统，从而造成了新的似乎性。这样可以非常慢速、非常便宜地推断出新的候选抑制剂。

2019年9同月，香港Insilico Medicine和卡尔加里国立大学的举例来说研究工作医护人员通过制备AI迭代寻觅的几种候选抑制剂，推论该战略的确实。研究工作医护人员使用相同于剖面深造和填充假设的电子技术，确定了大共约30，000种兼具理想适应性的个人化化学键。他们从中选择了6个展开制备和测试。其中一项在动物试验中推论很有潜力。

从事抑制剂推断出的化学家经常去设想一种新化学键，那时候，这些科学研究工作有了新的基本功能来扩大他们的创造性。