《麻省理工科技评论》发布2020全球等奖项突破性技术，抗衰老药、个性化药物入选

自 2001 年起，《麻省理工学院信息系统设计评论》每年更会评选出当年的“入选为为有所突破性系统设计”。2月底27日，2020年“入选为为有所突破性系统设计”名单如期而至。此次榜单四处寻找的是那些根本发生变化生活和工作工具的有所突破。

入选为2020年“入选为为有所突破性系统设计”的有数无法入侵的因特网（Unhackable internet）、时是个性化抑制剂（Hyper-personalized medicine）、十六进制本国货币（Digital money）、抗年老解毒（Anti-aging drugs）、计算机辨认出原子（AI-discovered molecules）、时是级星座导航系统（Satellite mega-constellations）、量子力学优越性（Quantum supremacy）、微型计算机（Tiny AI）、差异隐私（Differential privacy）、气候变化密切相关（Climate change attribution）。本文将公共卫生身心健康方面部分进行解释器。

入选为为有所突破性系统设计之公共卫生身心健康篇

时是个性化抑制剂（Hyper-personalized medicine）

更进一步：为单个高血压契合个性化的蛋白质抑制剂，给早先无法自愈性疾病的人带来了希望。

主要实证：T Children’s Project、Boston Children’s Hospital、Ionis Pharmaceuticals、FDA

球根：现在

由特定DNA错误造成了的极度常见的性疾病高血压，现在有了一线生机——蛋白质修整。这便是可以根据个体蛋白质契合个性化的全新近抑制剂。

Mila Makovec就是这样的一个“白痴”。她忧郁症一种由独特的蛋白质突变引起的致命性性疾病。2019年10月底，她的病例被刊发在《新近英格兰医学杂志》(New England Journal of Medicine)上，当时医生们对她的蛋白质缺点进行了解读，并为她契合个性化了抑制剂。他们能用她的名称给这种解毒名称为milasen。

虽然Mila目前还没有被自愈，但病情已经稳定了：癫痫发烧减少了，可以在别人的努力下坐姿和行走。

该治疗工具之所以能充分利用，就是因为天时地利人和——共同开发一种全取而代之蛋白质抑制剂从未如此之快速，也从未有过更容易的机会。新近抑制剂意味著应对蛋白质替代、蛋白质编辑或同理核酸（Mila所接受的类型）的基本，同理核酸类似于一种原子擦除剂，用于擦除或修整错误的遗传信息。这些治疗的共同之处在于，它们能以十六进制化的工具和速度被编程，忽略修整遗传性疾病。

像Mila这样的白痴还有多少？到即便如此，虽然还只有少量。但期望可期。

当然，针对单一高血压的“多对一”治疗也面临着挑战。因为它们与现行的抑制剂共同开发、验证和零售商的工具都不单是。当这些抑制剂只努力一个人的时候，却需要大型团队来设计和制造者，谁来为它们分钱？

抗年老解毒（Anti-aging drugs）

更进一步：可以通过在短期内年老来治疗许多不同的性疾病（有数癌症、心脏病和脑癌）。

主要实证：Unity Biotechnology、Alkahest、Mayo诊所、Oisín生命体系统设计、Siwa Therapeutics

球根： 5在短期内

2019年1月底4日，来自美国的一个科学家小组在《柳叶刀》子刊EbioMedicine杂志上首次发表了用抗年老类抑制剂——Senolytics治疗人类一种与不等年龄方面的致命性疾病的积极结果。

Senolytics通过消除随着不等年龄持续增长而吸取的“年老”蛋白质而起效用。这些“年老”蛋白质，可以产生低水平的发炎反应，抑制正常的蛋白质修整机制，并让周边地区蛋白质同在毒素的环境。

2019年6月底，总部毗邻旧金山的Unity Biotechnology报告了对轻度至重度膝盖骨病征高血压的下一步结果。预计将在2020年下半年公布更大临床试验的结果。该一些公司还在共同开发类似抑制剂，以治疗与不等年龄有关的皮肤和胃部性疾病等。

Senolytics以及许多其他有针对性的治疗正在消化系统试验里面，这些工具针对的就是年老和各种性疾病的根源所在的生命体当前。

主营叫做Alkahest的一些公司向高血压流向年轻人血液里面辨认出的成分，并透露希望阻止忧郁症轻度至里面度阿尔茨海默氏病高血压的认知和功能下降。该一些公司的帕金森氏症和脑癌抑制剂也在消化系统试验里面。

2019年12月底，拉赫尔赫尔该大学医学院的研究课题执法人员甚至企图研究课题一种内含抑制抑制剂雷帕红霉素的面霜应该可以减缓 消化系统毛发的年老。

所有这些研究课题都体现出研究课题执法人员正在不断努力，以了解与年老方面的许多性疾病（例如心脏病、病征、癌症和脑癌），期望可以通过“破解”来过长其发烧。

计算机辨认出原子（AI-discovered molecules）

更进一步：一种新近解毒市场化不等需要花费约25亿美元。因素之一是不能找寻有希望成为抑制剂的原子。

主要实证：Insilico Medicine、Kebotix、Atomwise、蒙特利尔该大学、BenevolentAI、Vector Institute

球根：3-5年

据研究课题执法人员估算，有望升华为保住生命的抑制剂的原子数量约为1060 ，这比太阳系里面所有原子的数量还要多。

现在，机器研习工具可以依靠信息来探索现阶段原子及其优点的大型数据源，从而产生取而代之意味著性。这样可以更快速、更便宜地辨认出取而代之候选抑制剂。

2019年9月底，香港特别行政区政府Insilico Medicine和蒙特利尔该大学的一组研究课题执法人员通过裂解AI正则表达式找寻的几种候选抑制剂，证明该手段的有效性。研究课题执法人员使用类似于深度研习和分解模型的系统设计，相符了大约30，000种很强理想优点的独创原子。他们从里面选择了6个进行裂解和验证。其里面一项在爬虫类检验里面证明很有潜质。

从事抑制剂辨认出的化学经常去设想一种新近原子，现在，这些科学家有了取而代之工具来扩大他们的幽默感。