2019有哪些医学突破

导语：科技在进步，医学水平在提升，2017有哪些医学突破呢?2017年医学重大突破是什么?据悉，MIT发布“2017全球十大突破性技术”，4项与生物医学有关!基因疗法2.0、细胞图谱、刷脸支付、治愈瘫痪!其中，基因疗法2.0(Gene Therapy 2.0)技术突破：美国即将批准首个基因治疗技术，更多基因疗法正在开发与批准的进程中。很多疾病都是由单个基因突变导致的，新型基因疗法能够彻底治愈这些疾病。

2017有哪些医学突破

MIT发布“2017全球十大突破性技术”，4项与生物医学有关

2017年2月21日，MIT Technology Review中国地区独家合作伙伴“DeepTech深科技”公布了“《麻省理工科技评论》2017年全球十大突破性技术”榜单。入选该榜单的技术包括：人工智能方法强化学习(Reinforcement Learning，RL)、消费级360°全景相机360°自拍(The 360-Degree Selfie)、基因疗法2.0(Gene Therapy 2.0)、细胞图谱(The Cell Atlas)、自动驾驶货车(Self-DrivingTrucks)、刷脸支付(Paying with Your Face)、太阳能热光伏电池(Hot Solar Cells)、实用型量子计算机(Practical Quantum Computers)、治愈瘫痪(Reversing Paralysis)、僵尸物联网(Botnets of Things)。

不难看出，上述的技术中有4项与生物医学有关(基因疗法2.0、细胞图谱、刷脸支付、治愈瘫痪)。

基因疗法2.0(Gene Therapy 2.0)

技术突破：

美国即将批准首个基因治疗技术，更多基因疗法正在开发与批准的进程中。

重要意义：

很多疾病都是由单个基因突变导致的，新型基因疗法能够彻底治愈这些疾病。

主要研究者：

- SparkTherapeutics

- BioMarin - GenSight Biologics

- BlueBird Bio - UniQure

成熟期：现在

数十年来，研究人员一直在追求基因疗法的梦想。基因疗法的前景非常美好：利用改造过的病毒将相关基因的健康副本递送至携带有缺陷基因的患者体内。然而，至今为止，基因疗法带来的失望远大于希望。1999年，一名18岁的肝病患者杰西·基辛格(Jesse Gelsinger)在一场基因治疗实验中死亡，从此整个基因疗法领域的发展就开始停滞不前。

早期基因疗法失败的原因部分是源于其递送机制，因为新的遗传物质(改造基因)、以及将其携带至细胞的载体病毒，被错误地递送到基因组的其他位置，这会激活某些患者体内的致癌基因，或者引起患者免疫系统的过度反应，从而导致多器官功能衰竭以及脑死亡。

但是现在，一些关键的难题已经解决，基因治疗也将迎来曙光。研究人员使用了更高效的病毒将新的功能基因转运到细胞中。

现在，两种遗传性疾病的基因疗法：治疗一种SCID病的Strimvelis，以及治疗一种引起脂肪在血液中堆积的失调症的Glybera，已在欧洲获得相关管理部门的批准。

在美国，Spark Therapeutics有望成为第一家迈入市场的基因疗法新创公司，该公司开发出针对渐进式失明的基因治疗方法。还有很多其他正在研究的基因疗法，正将目光投向血友病的治疗，以及一种称为表皮溶解水疱症的遗传性皮肤失能症。

但是，挑战依然存在。

虽然目前已经针对几种相对罕见的疾病开发了基因疗法，但是对于那些具有复杂遗传病因的常见疾病，开发对应的基因疗法则更加困难。

对于像SCID和血友病这样的疾病，科学家明确知道引起疾病的精确基因突变。但是，诸如阿尔茨海默病、糖尿病和心力衰竭等疾病，它们不仅涉及到多个基因，并且在患有同种疾病的不同病人中，对应的基因突变还不完全相同。

细胞图谱(The Cell Atlas)

技术突破：

这是人体中各种细胞类型的完全目录。

重要意义：

超精确的人类生理学模型将加速新药研发与试验。

主要研究者：

- 布罗德研究所(Broad Institute)

- 桑格研究所(Sanger Institute)

- 陈—扎克伯格的Biohub(Chan Zuckerberg Biohub)

成熟期：5年

我们究竟是什么组成的?下一个生物学上的巨型项目将会回答。

科学家正在建立一个超详细的 “人类细胞图谱”，即通过细胞内部的内容来定义活细胞。

在1665年，罗伯特·胡克(Robert Hooke)凝视着显微镜下的一块软木，在其中发现了无数像房间一样的小格子。作为第一个描述细胞的科学家，胡克一定会被生物学的下一个大型项目震惊到：这是一个使用现代基因组学和细胞生物学中最强大的工具，来单独捕获和端详数百万个细胞的计划。

这个项目的目标是构建第一个全面的“细胞图谱”，或者人类细胞地图。这个项目的实现将成为一个技术奇迹，因为它将首次全面揭示人体是由什么所组成的，并为科学家们提供一个新的复杂生物学模型，以提升药物研发的速度。

罗伯特·胡克通过显微镜看到并画下的软木栓细胞(1665年)

为了执行这个解码人体37.2万亿细胞的任务，由来自美国、英国、瑞典、以色列、荷兰和日本的国际科学家组成的联合会正在分配任务，包括检测每个细胞的分子特征，并给每种细胞一个在人体空间中特定的“邮政编码”。

“我们将会看到我们所期望的东西，我们已知存在的东西，但我确信，除此之外我们还会发现全新的东西，”英国桑格研究所的细胞图谱团队的负责人Mike Stubbington说。“我认为，会有惊喜出现。”

从填充大脑和脊髓的毛状神经元，到皮肤的粘脂肪细胞(glutinousfat cells)，先前描述细胞的尝试表明，人体总共有约300种细胞，但真正的数字无疑会更大。

人类、骆驼和蟾蜍的血液细胞Daguerreotypes(A.Donné，1845年)

实际上，分析细胞之间的分子差异已经揭示了一些发现。举例而言，我们已经揭示了数十年来眼部研究都没能发现的两种新类型的视网膜细胞：一种在每10,000个血细胞中只占4个，却在对抗病原体的第一防线起着重要作用的细胞;以及新发现的一种十分独特、通过产生的类固醇来抑制免疫应答的免疫细胞。

这个新项目的研究主要运用了三种技术。

第一种叫做“细胞微流体”，即通过分离单独的细胞并用微珠标记后，使其被油滴包裹后再进行研究和分析，选择油滴的原因是因为油滴可以如同汽车一样载着细胞，沿着被蚀刻在微小芯片上、狭窄的毛细管单向“街道”分流，使得细胞被聚集在特定的地方，裂解并逐一研究。

第二种技术是使用超快、高效的测序仪来解码那些在单个细胞中活化的基因。这项技术的花费并不高，每个细胞仅需几美分即可。其高效性使得一个科学家可以在一天内处理10000个细胞。

第三种技术则是使用全新的标记和染色技术，基于基因活动来定位各种细胞在人体器官或组织中的“邮政编码”。

细胞图谱研究的执行者主要是顶尖研究所，包括英国桑格研究所、麻省理工学院和哈佛大学的布罗德研究所、以及由Facebook首席执行官马克·扎克伯格(Mark Zuckerberg)资助的位于加利福尼亚州的一个全新的“Biohub研究所”。在去年9月，扎克伯格和他的妻子Priscilla Chan将细胞图谱研究作为了30亿美元医疗研究捐赠的首个目标。

刷脸支付(Paying with Your Face)

技术突破：

人脸识别技术如今已经可以十分精确，在网络交易等相关领域已被广泛使用。

重要意义：

该技术提供了一种安全并且十分方便的支付方式，但是或许仍存在隐私泄露问题。

主要公司：

- 旷视Face++

- 百度

- 科大讯飞

- 阿里巴巴

成熟期：现在

在中国，人脸识别系统现在应用于授权支付、设备访问以及罪犯追踪。那么问题来了，其他国家会效仿么?

Face++是一家估值超过10亿美金的中国初创公司，当笔者走进公司大门时，发现我那满是胡茬的脸呈现在了入口的大屏幕上。从那一刻起，我的脸已经进入了公司的数据库，我也可以靠着“刷脸”自由出入公司大门了。

不仅如此，人脸识别系统还能对于我在各个房间内的活动进行监控。

当我走进Face++的办公室，我发现里面有很多屏幕，这些屏幕上有着以各种角度拍摄的办公室画面。这时，我瞥见我的脸出现在一个屏幕上，软件自动识别我脸上的83个点，那画面有点惊悚，但这就是技术带给我们的震撼感觉。

在过去的几年里，计算机技术突飞猛进，人脸识别技术的发展也是日新月异。特别在中国，由于监控和便民应用的推动，人脸识别技术得到了长足的进步，已经在交通监管、银行交易、日常生活交易以及公共交通等各个方面改变人们的生活。

其实，Face++的人脸识别技术登陆手机app已有一段时间了。现在，支付宝也已经可以使用人脸识别进行授权支付了。另外，在“滴滴打车”软件中，用户能够看到司机的实名认证以及人脸认证信息。任何想注册成为“滴滴司机”的用户都需要在摄像头前扫描并进行人脸识别认证。

作为全世界首批上线人脸识别技术的国家，中国对于监控以及隐私方面的政策对此有很大的与推动。

与其他国家不一样的是，中国有一个庞大的身份证数据库。笔者在Face++访问的时候就见到当地政府利用人脸识别技术识别监控里的嫌疑人。相比于尚不成熟的足迹分析技术和早已过时的嫌犯存档照片等其它刑事鉴定技术，人脸识别显然更加有效。

经过了几十年的发展，人脸识别技术的精度已经达到金融交易的级别。另一方面，人脸识别还与深度学习进行了紧密的结合。在我们已经公布的《麻省理工科技评论》2013年十大突破技术中，就有对深度学习的介绍，这种人工智能技术能使得图像识别技术更加高效。

“人脸识别是一个巨大的市场。”一位来自北京大学从事机器学习和图像处理研究的教授表示，“中国人口众多，公共安全是十分重要的，很多公司都涉足到了这个领域。”

比如，全中国最大搜索引擎百度的研究人员也在将人脸识别和机器学习进行结合，并进行了软件识别人脸与真人识别人脸的对比。今年一月份，在一档电视节目上，百度开发的人脸识别软件与人展开了一场对决，双方同时观察嘉宾幼时的照片并以此识别真人，结果百度的人脸识别系统完胜。

现在，百度正在开发一种人脸识别取火车票的系统，试点选在了乌镇。这座旅游城市足够的人流量将为系统实验提供充足的数据。据悉，这将需要将数百万张人脸输入数据库中才能达到99%的正确识别率。

另外一个具代表性的例子就是科大讯飞。这家公司与中国最大的银行卡联合组织合作开发了“声纹+人脸P2P转帐”产品："声纹+人脸"融合认证个人转账应用。通过该应用，用户只需说出类似"我要给(姓名)转(金额)"这样的指令，再通过"声纹+人脸"相结合的融合生物认证，就能完成转账操作。

对于人脸识别的发展前景，清华大学的唐杰教授说：“其实不只是刷脸支付，人脸识别还能应用于很多地方。”

治愈瘫痪(Reversing Paralysis)

Grégoire Courtine持有脑脊柱接口的两个主要部分

技术突破：

无线脑-体电子元件可绕过神经系统的损伤来实现运动。

重要意义：

全球有数百万人被瘫痪所折磨，无时不刻都渴望着摆脱疾病的困扰。

主要研究机构：

- 巴黎综合理工大学洛桑理工学院(EPFL)

- 韦斯生物和神经工程中心(Wyss Institute at Harvard)

- 匹兹堡大学(University of Pittsburgh)

- 凯斯西储大学(Case Western Reserve University)

成熟期：10至15年

在利用脑植入来恢复脊髓损伤引起的运动自由受损上，科学家们已经取得了显着的进步。

近年来，借助脑植入物，少量患者已可以通过思想来控制计算机光标或者是机器臂。现在研究人员正在尝试意义重大的下一步：治愈瘫痪。

他们利用无线电将大脑读取技术直接连接到身体上的电刺激器，创造出法国神经科学家Grégoire Courtine所称的“神经旁路”，从而使人们的想法能够再次控制他们的四肢。

由Robert Kirsch和Bolu Ajiboye领导的凯斯西储大学团队对一个四肢瘫痪者进行了一次实验，他们在瘫痪者的手臂和手掌肌肉安装了超过16个的精细电极，在大脑中放置了两个比邮票还小的硅制记录装置，上面有上百个头发大小的金属探针，来探测神经元发出的命令。

在操作过程中，志愿者在弹簧扶手的帮助下缓慢地抬起了他的手臂，并可以实现手掌的张和握，他甚至可以把有吸管的杯子递到嘴边。

左：一个带电极的大脑阅读芯片的特写。右：模拟脊髓的柔性电极。

这个凯斯西储大学将要在医学杂志上发表的结果，是使用植入电子设备来恢复各种感官和功能的广泛研究中的一部分。除了治疗瘫痪外，科学家希望能够使用所谓的“神经义肢”，通过在眼睛中放置芯片来恢复视力，或者是恢复阿尔茨海默病人的记忆。

相比起非常成熟的人工耳蜗，让“神经义肢”改善瘫痪会更有难度。在1998年，一个患者使用脑探针实现了移动计算机光标的任务，但它并没有任何更为广泛的实际应用。该项技术仍然太基础、太复杂以及无法脱离实验室的环境。

瑞士亿万富翁Hansj?rg Wyss专门为解决脊髓旁路等神经科技的技术设立了研究中心。该研究中心的领导人是约翰·多诺霍(John Donohoe)，他正试图带领神经科学家、技术人员、临床医生共同创建一个商业上可行的系统。

对于多诺霍来说，首要任务之一是制造“神经通”——这是一个超紧凑型无线设备，以网络速度从大脑收集数据。多诺霍说，“这是世界上最复杂的大脑通信器。”

无线神经通讯装置模型

虽然很复杂，并且进展缓慢，但是神经旁路仍然意义重大，病人对此充满了强烈的期待，多诺霍说，“人们希望恢复他们的日常生活。”

神经旁路中的里程碑

● 1961年：医生和发明家William F. House测试了第一个人工耳蜗，证明可以恢复听力。该设备使超过25万人受益。

● 1998年：医生在一个不能说话的瘫痪者的大脑中安装了一个电极，使其通过计算机与人交流。

● 2008年：猴子的大脑信号通过互联网从美国发送到日本，从而激发机器人在跑步机上行走。

● 2013年：美国监管机构批准了Second Sight公司出售的“仿生眼”。原理是利用缝合到视网膜的芯片，从而绕过受伤的光感受器。

● 2014-2015年：俄亥俄医生开始努力使两个不同瘫痪类型的男人“重获新生”。他们的想法可以传递到他们手臂上的电极，从而实现手指的伸缩。

● 2016年：28岁的Nathan Copeland通过大脑植入物操控了一个机器臂，使得他可以“感觉”到手指，还在奥巴马总统访问实验室时与他顶拳。

脊柱受伤导致右腿瘫痪的猴子，在实施手术后恢复正常行走能力

2017有哪些医学突破

2016是医疗技术飞速发展的一年。虚拟现实、增强现实、智能算法分析可穿戴设备数据等新兴技术几乎每天都出现在我们的视野中。而这一蓬勃发展的趋势在2017年将会更加来势凶猛。

依照传统，由亚马逊Top100图书作者，医疗界知名博主Berci Meskó博士创建的医学未来主义者网站在2016年的尾声展望了2017最令人期待的13项医疗技术突破。Meskó博士提到，“医学未来主义者的作用当然不是对未来做出大胆的预测。人类的进步从来不是可以被所谓大的赌注所推动。相反，我们的工作是不断分析未来的趋势，并努力建立未来和现在互通的信息桥梁。”

那么接下来就让我们来看一看到底2017年有哪些医疗技术突破最让人期待!

1. 糖护理的新纪元

在2016年，美国食品和药物管理局(FDA)批准了世界上第一个人工胰腺。该装置可以监测血糖并自动供应胰岛素，完全发挥了一个正常胰腺的基本功能。糖尿病患者因此可以可持续的方式更轻松地生活，这是多年来在糖尿病管理中迈出的最大一步。在2017年，这种新的糖尿病管理方式将被更加广泛的推广，成为改变许多患者生活质量的里程碑。

糖尿病护理的发展却并不止于此。2016年Google获得了一项数字隐形眼镜专利，可以通过测量眼泪的血糖水平来监测糖尿病。通过与制药公司诺华建立合作，Google将于2017年开展该数字隐形眼镜临床试验。

2. 将精准医学应用于肿瘤领域

数字医疗技术将在2017年继续促进癌症护理方法的转变。个性化的肿瘤护理方案正在诸如Foundation Medicine以及Smart Patients等初创公司和生物技术公司的努力下变成现实。Foundation Medicine旨在将癌症基因组学带到癌症护理领域。根据患者的基因检测结果，Foundation Medicine将为每个患者提供量身定做的治疗方案。而Smart Patients则通过创建在线社区来帮助患者更加积极的应对癌症。

3. 人工智能进入医院

IBM Watson通过其先进的人工智能程序，正在将医疗保健转变为可量化的服务。通过使用它，医生无需阅读几十份文件，而只是通过几页的个性化报告便可了解每个病人的情况。迄今为止，它已被用于肿瘤学和放射学领域。而新兴的Watsonfor Genomics项目则通过将认知计算与基因组肿瘤测序相结合，帮助推进精准医学的发展。

在2017年，我们需要对IBM Watson更广泛的应用做好准备。虽然它不能解答任何医疗问题，但通过分析关于患者的所有数据，它可以提出与患者最相关及最可能的医疗结果。然而，医生依然会是那个做出最终决定的角色。计算机只是辅助医生工作，而绝不是完全取代。

4. 无人驾驶车将配备健康传感器

2017年我们将迎来自动化汽车飞速发展的时代。今年9月，Uber已开始在繁忙拥挤的匹兹堡提供自动驾驶车车载服务。而与沃尔沃的合作更是为了达成Uber想要尽快用机器人替换100多万驾驶员的目标。我们已经从这项合作中看到了惊人的成果——沃尔沃无人驾驶卡车已成功穿行欧洲!

在努力尽快引入无人驾驶车的同时，各大公司也正在为汽车配备大量传感器。Uber、沃尔沃及特斯拉在驾驶员座椅中安装的健康传感器，将为在无人驾驶车中充当被动角色的驾驶员提供更多健康护理的可能。

5. 营养基因组学的诞生

尽管2014年美国FDA叫停了其国内最大的基因检测供应商23andMe的营销活动，此后依然有数家公司在未提交FDA上市前审查的情况下，继续提供基因检测和结果分析。在基因组学越来越得到关注的今天，一个新的交叉领域——营养基因组学也应运而生。

营养基因组学是一个全新的跨领域组合，提倡从个体的基因组信息来了解所需的营养。相关的智能应用程序将通过每个人的DNA测序信息来量身订做食谱——使不同人了解自己究竟该吃什么以及该全力避免什么。目前加州已有一家初创公司Habit在提供基于营养基因组学的服务。通过使用遗传标记，Habit计划为每个客户制定理想的膳食计划，并将这种膳食直接送到他们的家门口。

6. 基因编辑工具CRISPR被用于临床试验

每十年左右，只有几个新的想法可以显示出革新整个医疗保健和制药行业的潜力。而目前被广泛应用的基因组编辑方法CRISPR便有这种潜力。

研究人员已经使用基因编辑培育出几乎可以完全抵抗引起疟疾寄生虫的蚊子。一些科学家还认为，我们将有机会编辑我们的免疫细胞，使之重新激活来对抗并杀死癌细胞。今年，科学家还通过基因编辑治愈了患有Duchenne肌营养不良的小鼠。2017年CRISPR有望被用于各种临床试验，来发挥改变破坏性疾病的真正力量。

7. 保险公司Oscar Health推出可穿戴传感器包

2017年将是健康保险系统根据患者数据开始产生改变的年份，时髦的保险公司Oscar Health已经迈出了第一步。对Oscar Health来说，没有数据支持，保险行业将是风险最大的行业。通过Oscar Health的协助，该公司的被保险人将提供个人Fitbit数据。如果他们达到了自己的健身目标，将会得到每天1美元的奖励。这一奖励机制形成了对人们保持健康生活方式的正向激励。Berci Meskó博士认为在未来，吸烟、饮酒、食用垃圾食品和不做任何运动等坏习惯不仅会影响个体长远的健康，短期来看也会引起更加高昂的健康保险额外费用。

根据预测，截止2019年将有2.45亿可穿戴设备被售出。随着可穿戴设备跟踪、记录越来越多关于我们生活方式的准确数据，保险公司利用这些数据进行服务也将不可避免。在2017年，一家大型保险公司(不是一家初创公司!)将推出一个包含可穿戴传感器的包装，并通过在未来一年里测量数据，为健康生活提供指导。

8. 可与精妙的达芬奇手术系统媲美的手术机器人

手术机器人有可能改变未来外科医生进行手术的方式。未来将是该行业迸发式发展的时代：到2020年，手术机器人的销售额预计将几乎翻番至64亿美元。

一个很好的例子是达芬奇机器人手术系统。它具有放大的3D高清晰度视觉系统和小型腕式仪器，弯曲度和旋转度都远大于人类双手。使用达芬奇手术系统，外科医生仅通过几个小切口进行操作。同时在任何时候医生都可以达到对机器人系统100%的控制，来执行先前不可能进行的精确操作。然而最近，谷歌宣布，它开始与制药巨头强生合作创建一个新的手术机器人系统。Google的技术专长与强生公司的医疗经验将为达芬奇手术系统打造一个真正的竞争对手。而这项合作也将大力推动整个手术机器人行业的进一步发展。

9. 制药公司将开始在临床试验和药物研究中大量使用人工智能

完成一项临床试验往往需要十年时间，花费数十亿美元。而人工智能的快速发展将在未来大大改变这一现状。在人工智能的帮助下，制药公司用更少的时间便可以与医疗机构建立合作，获得患者数据。而制药公司Atomwise已在该领域进行了积极的尝试。Atomwise通过使用超级计算机，旨在从分子结构数据库中筛选出可用作治疗的候选分子。去年，Atomwise开始对现有的安全药物进行搜索，以从中筛选出可以被重新设计、用来治疗埃博拉病毒的药物。该公司发现用人工智能技术预测出的两种药物可以显著降低埃博拉病毒的传染性。这种分析以前通常需要几个月或几年，而通过运用人工智能，在不到一天的时间内便可完成!

2017年将是制药行业意识到他们需要开始积极使用人工智能的一年。否则各式各样的新兴初创企业将使他们尝到落后的苦果。当颠覆性的变化通过几种新技术开始时，即使巨人也必须改变他们的商业模式。

10. 3D打印器官铸件将被广泛应用

想象一下，你的四肢某处不小心断裂或扭曲，需要安装人工铸件。以前，这是一个无比麻烦的过程，医生首先需要将石膏安装到你的受伤害身体部位，并在其后频繁的回访中根据炎症的消退及肌肉萎缩情况重新调整安装铸件。而现在，医生只需扫描你的手臂，并在几秒钟内用软件“打印”出一个防水并且超轻的铸件，然后你就可以回家了!在下次回访时，医生只需将这一铸件打开来检查受损部位。3D打印技术为病人和医生都带来了更经济快捷的治病模式。

西班牙的3D打印初创公司Exovite曾应用该项技术进行试验，然而之后却销声匿迹。

扫描肢体及设计定制铸件技术都已被攻克，但应用上述技术的主要障碍在于获得创伤学家的认可。而在2017年，另一家初创公司将会在此方向进行努力，将3D打印器官铸件完全推向市场。