年度十大前沿科技：生命科学迎来数据驱动时代，XR催熟元宇宙( 二 ) _宇宙知识

核心代表正是AlphaFold2 。
利用原有的实验手段（X射线衍射、冷冻电镜），过去科学家们数十年的努力，也只覆盖了人类蛋白质序列中17%氨基酸残基。
具体而言，在促进生物学研究方面，当前计算生物学正在形成多维度的预测体系，包括蛋白质结构与蛋白质组学、分子生物动力学、基因组生物信息学、系统建模、进化基因组学……
科学家们可基于其强大的计算能力和跨维度分析能力，寻求不同表达/现象与生物信息之间的关系。
与此同时，计算生物学能通过高效精准的计算推演带动上层应用：
基于蛋白质功能及相互作用预测、化合物性质预测、基因点位预测等，加速AI制药、疾病研究、物种改造等领域的发展。
计算生物学也为生命科学提供了新的研究思路——「干湿结合的数据闭环」的新模式。
先通过充足且丰富的定量干实验（AI模型）覆盖待搜索空间，为湿实验室（传统生物实验）中的测试提供精准假设，两者共同迭代加速。
未来值得关注的领域还包括，生物学问题的AI可解释性、提供高质量数据的实验设备、多类型数据的整合和标准化。
趋势三：侵入式脑机接口落地高难医疗场景

医疗康复，作为脑机接口领域的核心场景，一直以来都被寄予厚望。
相较于技术门槛较低的非侵入式脑机接口，侵入式针对的场景往往精细度更高、底层原理更复杂，但对严重瘫痪等高难医疗领域有重大的意义。
依照场景主要体现在运动、情感、感知等三个方面：帮助残障人士恢复控制及表达能力；帮助抑郁症、成瘾等疾病患者调节心理状态；治疗阿尔兹海默症等神经退行性疾病。
如今，随着无线通信、多通道柔性电极、植入手段、芯片、机器学习算法等技术的发展，侵入式脑接机口正逐步跨越工程化和临床难题。
今年以登上Nature意念打字技术为代表，侵入式脑机接口展现出了效果理想的临床试验，商业化发展初具雏形。
国家政策引导下，我国侵入式脑机接口也开始加速发展：
清华李路明团队研发第二代脑起搏器；瑞金医院开展重度抑郁症治疗的临床试验；浙江大学及浙大二院神经外科完成了国内首例侵入式脑机接口的临床试验，为高位截瘫老人安上机械臂；以及清华大学、天津大学、上海交通大学、中国科学院、华南理工大学等高校都已成立重点科研团队。
在科学家进一步了解大脑如何运作（比如感知区域）后，脑机接口将会发挥更多作用，帮助患者恢复触觉、视觉等特定感知能力。
趋势四：AI制药为医药研发的提供新解法

传统新药研发是一个昂贵、漫长而艰难的过程。除了成本高、周期长、成功率低这些困境，药物研发面临的更大瓶颈在于创新。
在制药领域，有个知名的反摩尔定律——每隔9年，投资10亿美元产出的上市新药就减少一半。更为常见的是，首创药物（First-in-Class）占获批新药总数量不足一半。
但计算机生物学和人工智能的发展， AI能在各个制药环节大面积搜索潜在空间，寻找过往因人为经验、实验环境等外界限制未发现的靶点/化合物/晶型等，为创新药物研发提供有力工具。
AI制药已由「从0到1」阶段进入到「从1到10」的阶段，已有多个企业的AI设计药物已经进入临床试验，以传统药企主导的大型AI制药联盟也已经多地开花。

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