《麻省理工高科技评论》发布2020全球十大突破性技术，抗衰老药、个性化药物入选

自 2001 年起，《麻省理工新能源文章》每年都会评选单单当年的“等奖项实质性新科技”。2月初27日，2020年“等奖项实质性新科技”人员名单如期而至。此次公告牌寻找的是那些真正变动与世隔绝和指导工作手段的跃升。

入选2020年“等奖项实质性新科技”的仅限于只能发动战争的该网站（Unhackable internet）、超强个性化口服（Hyper-personalized medicine）、倍数货币（Digital money）、抗凝血解毒（Anti-aging drugs）、计算机系统注意到分子会（AI-discovered molecules）、超强级天秤座2号（Satellite mega-constellations）、量子不可否认（Quantum supremacy）、微型计算机系统（Tiny AI）、差异隐私（Differential privacy）、Climate起因（Climate change attribution）。本文将医护卫生方面大部分顺利完成编译。

等奖项实质性新科技之医护卫生篇

超强个性化口服（Hyper-personalized medicine）

重要性：为单个肺病契合选用的基因组口服，给此前只能绝症结核病的人激发了借此。

主要深入数据分析：T Children’s Project、Boston Children’s Hospital、Ionis Pharmaceuticals、FDA

成熟：现今

由特定DNA正确所致的极不罕见的结核病肺病，现今有了一线生机——基因组修整。这便是可以根据性状基因组契合选用的全新口服。

Mila Makovec就是这样的一个“好几次”。她身患一种由独特的突变引起的有可能结核病。2019年10月初，她的病例被刊登在《新英格兰医学华尔街日报》(New England Journal of Medicine)上，当时心理医生们对她的基因组缺失顺利完成了探究，并为她契合选用了口服。他们来用她的英文名字给这种解毒英文名字为milasen。

虽然Mila目前还没有被绝症，但病情已经保持稳定了：高血压高血压减小了，可以在别人的帮助下肩膀和行走。

该放射治疗作法之所以能实现，就是因为天时地利人和——开发设计者一种全重新基因组口服未曾如此之快，也未曾有过愈来愈好的帮助。新口服可能采取基因组替代、基因组编辑或所谓核糖（Mila所接纳的类型）的形式，所谓核糖多种完全相同于一种分子会擦除剂，用于擦除或修整正确的遗传信息。这些疗法的类似之处在于，它们能以倍数化的手段和速率被编程，纠正修整遗传结核病。

像Mila这样的好几次还有多少？到迄今，虽然还只有少量。但未来可期。

当然，针对也就是说肺病的“多对一”疗法也造成了着挑战。因为它们与现行的口服开发设计者、测试和销售的作法都相悖。当这些口服只帮助一个人的时候，却所需大型团队来设计者和制造，谁来为它们买单？

抗凝血解毒（Anti-aging drugs）

重要性：可以通过延缓阿兹海默来放射治疗许多完全相同的结核病（仅限于白血病、肺癌和乳癌）。

主要深入数据分析：Unity Biotechnology、Alkahest、Mayo诊所、Oisín生物体新科技、Siwa Therapeutics

成熟： 5年内

2019年1月初4日，来自美国的一个发现者小组在《Maxim》子刊EbioMedicine华尔街日报上首次发表了用抗凝血类口服——Senolytics放射治疗生命一种与比率方面的关键时刻结核病的积极结果。

Senolytics通过去除随着比率增长速率而造就的“阿兹海默”细胞而起作用。这些“阿兹海默”细胞，可以激发低水平的炎症反应，依赖性出现异常的细胞修整机制，并让区内细胞察觉到排泄物的环境。

2019年6月初，总部位于旧金山的Unity Biotechnology报告了对轻度至重度膝盖骨关节炎肺病的初步结果。预计将在2020年下半年公布愈来愈大乳癌的结果。该母公司还在开发设计者多种完全相同口服，以放射治疗与比率有关的肿胀和肺部结核病等。

Senolytics以及许多其他有选择性的疗法将要消化道结果表明的，这些作法针对的就是阿兹海默和各种结核病的根源所在的生物体进程。

一家原称Alkahest的母公司向肺病流到青年人血液中的注意到的成分，并表示借此制止身患轻度至中的度阿尔茨海默氏病肺病的知觉和功能下降。该母公司的高血压和乳癌口服也在消化道结果表明的。

2019年12月初，德雷克维克该大学医学院的数据分析部门甚至正试图数据分析一种所含抗病毒口服选择性霉素的面霜是否可以延缓 消化道皮肤的阿兹海默。

所有这些数据分析都反映单单数据分析部门将要迅速努力，以了解与阿兹海默方面的许多结核病（例如肺癌、关节炎、白血病和乳癌），期待可以通过“破解”来延迟其高血压。

计算机系统注意到分子会（AI-discovered molecules）

重要性：一种新解毒商业化高达所需花费共约25亿美元。缘故之一是难以寻找有借此成为口服的分子会。

主要深入数据分析：Insilico Medicine、Kebotix、Atomwise、卡尔加里该大学、BenevolentAI、Vector Institute

成熟：3-5年

据数据分析部门估计，有望转化成为扭转生命的口服的分子会存量共约为1060 ，这比太阳系中的所有原子的存量还要多。

现今，机器学习应用软件可以借助于信息来探究整体分子会及其特性的大型索引，从而激发重新可能性。这样可以愈来愈快、愈来愈廉价地注意到重新候选口服。

2019年9月初，香港Insilico Medicine和卡尔加里该大学的各别数据分析部门通过多肽AI迭代寻找的几种候选口服，假定该作法的实证。数据分析部门使用多种完全相同于深度学习和生成基本概念的新科技，确切了大共约30，000种不具理想特性的引人注目分子会。他们自已选择了6个顺利完成多肽和测试。其中的一项在爬虫类实验中的假定很有潜力。

专注口服注意到的化学家常去设想一种新分子会，现今，这些发现者有了重新应用软件来扩大他们的创造性。