2021 年已經落幕，回首這一年，疫情依舊籠罩著全世界，而值得慶幸的是，科技界有多項歷史性突破，湧現了一批令人矚目的科研成果。

從 CRISPR 基因編輯帶來的技術革命到 AI 技術可預測蛋白質結構，從首個可自我繁殖機器人問世到豬腎首次成功植入人體，從宇宙大爆炸的探索到探測器成功登陸火星......人類不僅向內探索，探究身體的奧秘和生命的來源，還不斷向宇宙發問，尋找宇宙的邊界。

此前，權威媒體和專家共同評選出了 2021 年國際十大科技新聞，包括腦機介面、宏觀物體量子糾纏、天問一號探測器成功登入火星、 AI 預測蛋白質結構、豬腎首次成功植入人體等十個不同領域的科研突破與創新成果入選。

基於此，絡繹科學邀請了五位相關領域學者，對相關技術的創新點進行了解讀，並分享了他們對此的認識與理解。

圖 | 掃碼回看 2021 年終科學漫談

腦機介面會隨著 Facebook 和 Neuralink 在 AR 和醫療領域的推動，實現技術發展落地

“科技發展的意義，在於滿足人類三方面的需求：自身功能的擴充套件、享受、生老病死。” “數學和半導體晶片技術推動了第三次和第四次科技革命。第五次科技革命會發力在生命科學，當硬體和演算法這些工具都具備後，透過研究世界上進化得最完美、最精密的人類大腦，可以對智慧科技、認知科技以及生物醫療產生深遠的影響，以此拓展人類三方面的需求。”美國匹茲堡大學工學博士丁博以對科技發展的總結與展望開啟了這次圓桌暢談。

2019 年 7 月，SpaceX 及特斯拉創始人埃隆·馬斯克公佈其旗下公司Neuralink 的腦機介面技術的最新成果，徹底引爆了外界對於“腦機介面”技術的關注。

從本質上說，腦機介面所要研究問題是能否以及如何透過腦電訊號控制外部裝置。而關於這個問題的研究從上世紀 70 年代就已經開始了，1969 年，德裔美國神經學家埃伯哈德·費茲（ Eberhard Fetz ）已經證明了猴子可以利用腦電訊號控制外部裝置的可能性。

圖 | 解碼意念寫字的腦機介面示意圖（圖片來源：Nature）

相對於理解腦機介面技術的原理，工作於矽谷的丁博表示對這項技術的應用和趨勢有更濃厚的興趣，“目前腦機介面的頭部企業分兩個賽道，一是非接觸式的 CTRL-Labs （成立於 2015 年），一是接觸式的 Neuralink （成立於 2016 年）。”

“ CTRL-Labs 的思路不是讀取你的想法、而是識別你的意圖。”說到這兩家公司的區別時，丁博說道，“ CTRL-Labs 開發的臂環不再是透過頭戴式腦電圖（ EEG ）感測器讀取腦電波，而是擷取接近輸出點的訊號，並透過藍芽將資訊無線傳輸至給 PC 端和智慧手機。CTRL-Labs 所使用的肌電圖（ EMG ）神經介面技術，可以捕獲肌肉產生的電訊號，最終允許使用者透過意念在虛擬鍵盤上‘打字’。”

2019 年 9 月， CTRL-Labs 公司被 Facebook 收購，這也成為了腦機介面商業化推動過程中的標誌性事件。而就在剛剛過去的 2021 年， Facebook 改名為 Meta ，元宇宙概念被提出， VR 頭顯和控制技術被推進，相信非接觸式腦機接入的技術可以率先在不久的將來商業化。

丁博表示：“致力於實現人類更大夢想的埃隆·馬斯克也會將 Neuralink 專注於醫療健康領域，透過其強大的資金和市場號召力，儘早實現產業化和落地應用。”

繆子行為異常或揭示第五種作用力的存在

2021 年 4 月份，上海交通大學繆子物理團隊參與的美國費米實驗室繆子反常磁矩實驗（ Muon g-2 ）首批結果公佈，實驗以前所未有的測量精度測得繆子 g 因子數值與以往有偏差。

“這可以說是近十年來最重大的物理‘發現’，有可能改寫整個基礎物理和人類對微觀世界的認知，且可能預示著世界上或許存在新的未知粒子或存在四大基本作用力（引力、電磁力、以及只在微觀世界裡才出現的強作用力和弱作用力）之外的第五種作用力。”倫敦瑪麗女王大學凝聚態物理博士苗晶良對這一發現十分重視。

圖 | 繆子反常磁矩儲存環的俯檢視。（圖源：費米實驗室）

繆子是一種宇宙中存在的基本粒子，類似於電子，都帶有一個單位負電荷，自旋 1/2 ，質量卻約是電子的 207 倍。高能宇宙射線在大氣環境中不間斷地產生著繆子，質子加速器也可以製造大量的繆子以用於實驗。繆子 g 因子是反映了塞曼效應中磁矩與角動量之間的聯絡的一個無量綱物理量。

苗晶良說：“根據普通量子力學， g 因子的數值會非常接近於 2 ，但實際測出來總有偏差。因為繆子有自發的量子漲落，漲落的大小是由量子力學的本質特徵——波函式決定。而量子漲落會影響到實驗測量結果。”

費米實驗室公佈的繆子 g 因子數值的最新結果究竟為什麼這麼重要？苗晶良表示：“目前理論的最佳估算值是 2.00233183620（86） ，而這次美國費米實驗室實驗後的平均觀測值是 2.00233184122（82） ，可以看出兩個數值計入實驗誤差後兩個數值還是有不小的誤差。在統計學上，顯著程度是 4.2δ （隨機誤差的可能性為 1/40000 )，一般來說物理學要求的門檻是達到 5δ （隨機誤差的可能性小於 1/3500000 ），所以雖然馬上不能宣稱新發現，但是資料看上去已經很接近了，希望很大。”

這項實驗結果強烈暗示著在現有理論之外有新東西的存在。

當機器人可以像生物那樣可以自我繁殖

繁殖並不僅僅是生物的特性。當賦予機器人制造自己的神經系統和大腦的能力的時候，它就可以獨立複製出自己的“下一代”。

西安電子科技大學博士馮振鵬在談到打破我們對機器人認知的可自我繁殖活體機器人時，為我們梳理了其研究歷史和程序：

“在捷克作家卡雷爾的小說《羅薩姆萬能機器人公司》裡，不甘當奴隸的機器人鬧起了革命，消滅了人類。但這個勝利帶來一個意想不到的後果：機器人不會自己製造後代，因此面臨著滅絕的危險。在小說中，作者給了個好萊塢式的方案：最後的兩個機器人戀愛了，變成了新世界的亞當和夏娃。

但在 2000 年，紐約康奈爾大學的利普森教授給出了更簡單的方案：賦予機器人自我複製和進化的能力。為了實現這個方案，利普森教授對他的三稜錐形的塑膠機器人進行了進化演變實驗。在計算機內經過數百代繁殖，最後輸出的程式促使‘快速原型複製機’製造了能夠變形和爬動的計算化的物種。

2008 年，英國巴斯大學的阿德里安博士研製出 RepRap 計劃的首代產物--機器人‘達爾文’，它能成功地製造出一個自己的完整複製品。

2020 年，美國佛蒙特大學和塔夫茨大學的研究團隊創造出一個新的人造物種-- Xenobots。經歷近兩年升級了兩次之後，該研究團隊發現了一種全新的生物繁殖方式，並利用這一發現創造了有史以來第一個可自我繁殖的活體機器人—— Xenobots 3.0。”

圖 | 可自我繁殖的活體機器人 Xenobots 3.0（圖源：塔夫茨大學）

與之前的研究成果不同的是，研究人員引入了人工智慧技術，花費數月時間，測試了數十億種體型，最終在超級計算機叢集上為新生命形式找到了最佳設計形態，將 Xenobots 母體確定為‘ C 形 ’，最終外觀酷似 80 年代的電子遊戲《吃豆人》，並賦予了它們能夠完成特定任務的能力。”

當談到研究出的這種活體機器人的應用前景時，馮振鵬博士表示：“或許可以有助於醫學的全新突破——除了有望用於精準的藥物遞送之外， Xenobots 的自我複製能力也使得再生醫學有了新的幫手，這無疑為對抗創傷、出生缺陷、癌症與衰老提供了開創性的解決思路。未來或可為外傷、先天缺陷、癌症、衰老等提供更直接、更個性化的藥物治療。”

這可以堪稱是一項里程碑式的技術突破，但它突破了人工智慧+生物科學的邊界，有很多絡繹科學的使用者表達了其是否符合科學技術中的倫理審查的擔心，馮振鵬解釋道：“該實驗在美國通過了所有必要的倫理審查。製造 Xenobots 的細胞本身是要發育成青蛙的面板細胞，如果不能自我複製，那它就會死亡。在此案例中，雖然它可以複製，但每次複製出來的後代都比原先的要小一些。當經過幾代的複製以後，那些小於 50 個細胞的 Xenobots 就失去了自我複製能力，當儲存在細胞中的能量耗盡，它們終將消亡。”此外，活體機器人的研究者表示沒有外界的幫助，這種細胞無法繁殖。

CRISPR基因編輯被發現以來首次真正被用於疾病治療領域

2020 年，CRISPR 基因編輯系統的先驅 Emmanuelle Charpentier 教授和Jennifer Doudna 教授斬獲了諾貝爾化學獎。一年之後，首個人體內 CRISPR 基因編輯臨床試驗結果公佈，且療法安全有效，這是自 CRISPR 技術被發現以來首次被真正用於疾病治療領域，可以被稱為里程碑事件。

“ CRISPR 基因編輯技術可以看作是一把剪下 DNA 的剪刀，具有導向性，可以將要修改的任何 DNA 複製，並置入一個活細胞。”北京大學醫學部博士彭作翰在講談中以形象的比喻解釋了 CRISPR 基因編輯的概念，並補充道：“ CRISPR 基因編輯很好地解決了舊技術繁瑣、昂貴及無法工程化應用的問題，帶來了技術革命。”

圖 | 基因編輯概念圖（圖源：Pixabay）

CRISPR 技術的應用範圍很廣，不僅可用於表達調控和基因功能的研究、作物育種、動物模型的構建、疾病檢測和藥物篩選，在基因治療中更是有巨大的發展前景，為單基因遺傳病、癌症等疾病提供了新的治療方法。

“ CRISPR 用於基因治療包括了體外和體內遞送兩種型別。體外主要應用在免疫細胞治療和造血幹細胞治療領域。體內則包括了 2021 年突破性的治療轉甲狀腺素澱粉樣變性（ ATTR 澱粉樣變性）疾病的 CRISPR 肝臟遞送、 AAV 遞送 CRISPR 治療艾滋病等，都取得不錯的進展。”彭作翰博士講到。

體內 CRISPR 基因編輯系統令人擔心的一點是基因編輯系統可能會對靶點序列以外的基因組序列進行編輯，從而引入有害突變。這是人們常說的“脫靶效應”。

彭作翰博士還補充道：“除此之外， CRISPR 還面臨的還有倫理審查監管的挑戰，比如利用基因編輯編輯胚胎幹細胞的事件。”

如何解決這些問題，將是科學家們接下來要挑戰的問題。

以 AI 輔助計算可以快速實現蛋白質結構預測，有望改善數百萬患者的生活質量

AlphaFold 準確預測人類蛋白質組結構的熱度還未消散，AI 技術可預測蛋白質結構的好訊息就紛至沓來。

2021 年 12 月，美國華盛頓大學 David Baker 團隊經過不懈努力，實現了透過深度網路幻想從頭設計蛋白質，該項研究成果線上發表在《自然》雜誌上。作為大名鼎鼎的蛋白質設計大師，David Baker 近幾年一直被認為是諾獎熱門人選。

巴黎綜合理工學院博士惠人傑說：“這項成果最終可以改善全世界數百萬患者的生活質量。”

圖 | 蛋白質結構模型圖（圖源：Pixabay）

每一種天然蛋白質都有自己特有的空間結構或稱三維結構，蛋白質自發地摺疊成複雜的三維形狀，這幾乎是每個生物過程的關鍵。例如，構成我們免疫系統的抗體蛋白是“Y 形”，類似於獨特的鉤狀物，透過鎖定病毒和細菌，抗體蛋白能夠檢測並標記致病微生物以便消滅它們。

“為了從分子水平上了解蛋白質的作用機制，常常需要測定蛋白質的三維結構。預測蛋白質形狀的能力對科學家是有用的，因為理解其在體內的作用對診斷和治療被認為是由蛋白質的錯誤摺疊引起的疾病是至關重要的，如阿爾茨海默氏症、帕金森氏症、亨廷頓氏症和囊性纖維化。”惠人傑強調了蛋白質三維結構測定的原因，並且表示“利用 AI 來預測蛋白結構，可以在滿足精確度要求的情況下，大幅提高計算效率，使得科學家在短時間內能夠設計出新的、更有效的治療疾病的方法。”

此外，此項成果的研究者 David Baker 也曾在其他採訪中表示：“這種方法極大地簡化了蛋白質設計，並打開了直接研究蛋白質功能部分的可能性。”

在幾位博士各自分享他們對 2021 年創新技術的理解與認識後，他們還展望了未來的創新技術，比如人工智慧、量子計算機、自我繁殖機器人等，讓我們對未來的各項新突破充滿了期待。

技術的突破總能令人為之一振，開啟我們認識世界的大門，突破人類認知的邊界。期待 2022 年科學家們的新成果！