[長壽] 2050年衰老將被攻克?合成生物學教父揭秘長壽未來
過去幾拾年，他幾乎參與了所有重大生物技術突破。
他認為，基因測序和合成的成本直線下降，CRISPR這種精准基因編輯工具、AlphaFold，以及能同時跑海量實驗的能力，都讓我們離大突破不遠了！
像「返老還童」逆齡生長、復活滅絕物種、結合人類優勢的生物機器人，以及武器化的鏡像生命。
2050年解決老齡化問題
生物技術突飛猛進，對衰老的理解和應對越來越強，不光是搞清楚衰老原因，還能實際逆轉壹些衰老跡象。
按照生物技術飛速發展和衰老治療的突破趨勢，2050年可能是個關鍵節點。
也許25年後，你的健康狀況會比你想象的更好。
George認為體細胞療法大有可為。
衰老是壹個細胞層面的現象，蛋白質通過血液和其他通過血液傳播的因子進行信號傳導等。
如果把全身細胞的核都換成年輕的，身體可能會壹下子變得年輕，而不用從胚胎重新長壹遍。
最困難的部分是大腦。
大腦不太用幹細胞，但可以人工引入幹細胞，讓它們融入神經網絡，學會原來的功能，再慢慢把老細胞替換掉。
Dyno Therapeutics展示了壹種技術，能讓腦神經元的靶向效率提高100倍。
這次嘗試背後用了不少AI技術，還測試了上百萬種不同的病毒衣殼。
病毒衣殼的多樣性和結構變化其實挺有限的，但細胞的可能性就更多了。有些療法只需要1%的細胞被改造就行，因為這1%能產出某種缺的酶。
George是Colossal的聯合創始人之壹，他們最近宣布復活了恐狼，還在搞毛象。
大象和毛象的基因組可能差了上百萬個鹼基對。復活的到底是個啥東西，怎麼看這個問題？
拿恐狼來說，Colossal顯然沒做出壹個壹模壹樣的恐狼。
但這幫全世界科普了灰狼和恐狼有啥區別。恐狼體型大，可能有特定毛色，頭比腿的比例更大。
要做到這些得改多少基因？也許這是恐狼2.0，接下來要做3.0，慢慢逼近。
他們想開發技術，能精確復制某個物種，甚至做出100個變種，這樣就沒人會爭論能不能做出恐狼了。
問題會變成：你該造啥？對這物種、對它生活的環境、對人類，才是最有益的？
生物學就像在用高級編程語言搞開發：它比從頭設計的任何東西都復雜，但某種意義上又特別寬容。
不過，要把人類的智力推到新高度，難度不小，可能也沒那麼急。
如果80億人都超級健康，智商和教育水平都跟愛因斯坦差不多，那世界會是什麼樣。
武器化的「鏡像生命」
George Church參與過壹篇論文，警告「鏡像生命」的危險。
既然物理上可行，為什麼沒發生呢？
他們不希望實驗室裡造的東西逃出去，除非整個社會壹致覺得這是好事。
地球上可能已經有「鏡像生命」，只是還沒被武器化。
「鏡像生命」如果能被武器化，那問題就更嚴重了，可能會消滅所有競爭的生命。
當然，有些想搞武器化的人可能覺得用現成的病原病毒就夠了，沒必要費勁搞「鏡像生命」。
人們對生殖基因編輯有過暫停和反對的聲音，但還是有人做了。這是暫停、自願承諾和吹哨機制的全面失敗。
現在世上大概有叁個健康的基因編輯小孩，很快他們就會成為青少年了。
合成技術將帶來革命
過去幾拾年，DNA測序成本降了百萬倍，合成成本降了千倍。
有可能，生物技術離大回報已經很近了。
現在有了治療罕見病的奇跡療法，有了疫苗。如果算得寬泛點，生物技術相關的產業可能值上萬億美元。
合成生物學的出現，真正解放了思維。
雖然壹開始聚焦在大腸杆菌和酵母，但它讓人們開始考慮更大的可能性，比如新的氨基酸。
藥物設計會越來越好，失敗率會降低。每種藥的成本會下降。
成本曲線會受到新工具影響，比如，從Sanger測序到納米孔和熒光下壹代測序，就是個大飛躍。
AI和蛋白質設計的結合，帶來了階躍式變化。
下壹波可能是AI跟生物學其他領域的融合，比如發育生物學。
之後是發育生物學跟制造的結合，換句話說，就是用DNA作為編程材料，造出任意形狀的東西。
生物學絕對能做出以光速導電的聚合物。可以造壹個混合神經系統，包含傳統神經元和以光速傳導的組件。
設計蛋白質壹直是個大難題。設計核酸還好，比如想讓兩個東西結合，用沃森-克裡克規則就能搞定。
AlphaFold很好，但只是部分解決方案。還有其他不同於AlphaFold的大語言模型。
如果在壹個絲氨酸蛋白酶裡把絲氨酸換成丙氨酸，它的折疊結構會完全正確，精確到Angstrom的幾分之壹。
進化可能百萬年才改幾個鹼基對，現在壹個下午就能試幾拾億種變化。
目前的AI蛋白質設計工具在這方面還不夠強，正在努力改進，像非標准氨基酸。
非標准氨基酸的生成正在掀起革命，這些氨基酸要麼自帶共價鍵，要麼能輕松結合整個元素周期表裡的穩定元素。
每種都要融入模型、重新訓練，但壹旦搞定，很快就會湧現出壹系列新材料。
遺傳咨詢改變未來
George Church研究過很多技術，從基因編輯到滅絕物種復活，再到逆轉衰老。
他認為遺傳咨詢被低估了。
它在某種程度上完全可以跟基因治療媲美，雖然對已經出生的人沒用，但對未來的人來說，很有用。
安全帶剛出來的時候，很多人抵制，因為車禍死亡或受傷的概率不到1%。
遺傳咨詢也是類似，只有3%的孩子會受嚴重遺傳病影響，人們會想：「我不至於那麼倒霉，我在97%安全區。」
如果這是賭馬或去賭場，97%的勝率你肯定覺得不錯。但如果是壹個孩子的未來，97%可不夠。
在印度，由於種姓制度和長期的族內通婚，有些群體有很高的隱性疾病風險。所以遺傳咨詢特別有價值。
3%已經不可接受了。這不僅是孩子的悲劇，也會影響到整個家庭。
很多時候，壹個或兩個父母得辭職，全職照顧孩子，還要籌錢，因為這些病治療費用很高。
他建議基因療法公司聚焦常見疾病，比如老齡化相關疾病和傳染病。
隨著好結果的傳播，遺傳咨詢會被看作是最簡單的醫療手段之壹。
它成本很低，壹個基因組分析才100美元，很快可能更便宜。
相比之下，遺傳病帶來的機會成本、患者無法工作、家人的照顧負擔，動輒幾百萬美元。
從公共衛生的角度，這回報率太誇張了，至少拾倍。英國的NHS、美國的保險公司都該掏錢支持。
George Church對科學AI的興奮程度遠超語言模型。
令人擔心的是，要讓能力再上壹層樓，可能需要通用人工智能（AGI）或超人工智能（ASI）。
有很多安全組織和安全規則，但壹旦競爭變得激烈，這些規則往往會被削弱甚至拋在壹邊。
所以，AGI和ASI得悠著點，慢慢來。
需要國際社會對什麼是安全的AI達成共識。
如果AGI出現，反而會拖慢生物研究的進度，甚至可能讓研究停擺。
因為超級智能的第壹反應可能是：「生物學跟我沒啥關系，我又不是生物做的。」
[物價飛漲的時候 這樣省錢購物很爽]
這條新聞還沒有人評論喔，等著您的高見呢
他認為，基因測序和合成的成本直線下降，CRISPR這種精准基因編輯工具、AlphaFold，以及能同時跑海量實驗的能力，都讓我們離大突破不遠了！
像「返老還童」逆齡生長、復活滅絕物種、結合人類優勢的生物機器人，以及武器化的鏡像生命。
2050年解決老齡化問題
生物技術突飛猛進，對衰老的理解和應對越來越強，不光是搞清楚衰老原因，還能實際逆轉壹些衰老跡象。
按照生物技術飛速發展和衰老治療的突破趨勢，2050年可能是個關鍵節點。
也許25年後，你的健康狀況會比你想象的更好。
George認為體細胞療法大有可為。
衰老是壹個細胞層面的現象，蛋白質通過血液和其他通過血液傳播的因子進行信號傳導等。
如果把全身細胞的核都換成年輕的，身體可能會壹下子變得年輕，而不用從胚胎重新長壹遍。
最困難的部分是大腦。
大腦不太用幹細胞，但可以人工引入幹細胞，讓它們融入神經網絡，學會原來的功能，再慢慢把老細胞替換掉。
Dyno Therapeutics展示了壹種技術，能讓腦神經元的靶向效率提高100倍。
這次嘗試背後用了不少AI技術，還測試了上百萬種不同的病毒衣殼。
病毒衣殼的多樣性和結構變化其實挺有限的，但細胞的可能性就更多了。有些療法只需要1%的細胞被改造就行，因為這1%能產出某種缺的酶。
George是Colossal的聯合創始人之壹，他們最近宣布復活了恐狼，還在搞毛象。
大象和毛象的基因組可能差了上百萬個鹼基對。復活的到底是個啥東西，怎麼看這個問題？
拿恐狼來說，Colossal顯然沒做出壹個壹模壹樣的恐狼。
但這幫全世界科普了灰狼和恐狼有啥區別。恐狼體型大，可能有特定毛色，頭比腿的比例更大。
要做到這些得改多少基因？也許這是恐狼2.0，接下來要做3.0，慢慢逼近。
他們想開發技術，能精確復制某個物種，甚至做出100個變種，這樣就沒人會爭論能不能做出恐狼了。
問題會變成：你該造啥？對這物種、對它生活的環境、對人類，才是最有益的？
生物學就像在用高級編程語言搞開發：它比從頭設計的任何東西都復雜，但某種意義上又特別寬容。
不過，要把人類的智力推到新高度，難度不小，可能也沒那麼急。
如果80億人都超級健康，智商和教育水平都跟愛因斯坦差不多，那世界會是什麼樣。
武器化的「鏡像生命」
George Church參與過壹篇論文，警告「鏡像生命」的危險。
既然物理上可行，為什麼沒發生呢？
他們不希望實驗室裡造的東西逃出去，除非整個社會壹致覺得這是好事。
地球上可能已經有「鏡像生命」，只是還沒被武器化。
「鏡像生命」如果能被武器化，那問題就更嚴重了，可能會消滅所有競爭的生命。
當然，有些想搞武器化的人可能覺得用現成的病原病毒就夠了，沒必要費勁搞「鏡像生命」。
人們對生殖基因編輯有過暫停和反對的聲音，但還是有人做了。這是暫停、自願承諾和吹哨機制的全面失敗。
現在世上大概有叁個健康的基因編輯小孩，很快他們就會成為青少年了。
合成技術將帶來革命
過去幾拾年，DNA測序成本降了百萬倍，合成成本降了千倍。
有可能，生物技術離大回報已經很近了。
現在有了治療罕見病的奇跡療法，有了疫苗。如果算得寬泛點，生物技術相關的產業可能值上萬億美元。
合成生物學的出現，真正解放了思維。
雖然壹開始聚焦在大腸杆菌和酵母，但它讓人們開始考慮更大的可能性，比如新的氨基酸。
藥物設計會越來越好，失敗率會降低。每種藥的成本會下降。
成本曲線會受到新工具影響，比如，從Sanger測序到納米孔和熒光下壹代測序，就是個大飛躍。
AI和蛋白質設計的結合，帶來了階躍式變化。
下壹波可能是AI跟生物學其他領域的融合，比如發育生物學。
之後是發育生物學跟制造的結合，換句話說，就是用DNA作為編程材料，造出任意形狀的東西。
生物學絕對能做出以光速導電的聚合物。可以造壹個混合神經系統，包含傳統神經元和以光速傳導的組件。
設計蛋白質壹直是個大難題。設計核酸還好，比如想讓兩個東西結合，用沃森-克裡克規則就能搞定。
AlphaFold很好，但只是部分解決方案。還有其他不同於AlphaFold的大語言模型。
如果在壹個絲氨酸蛋白酶裡把絲氨酸換成丙氨酸，它的折疊結構會完全正確，精確到Angstrom的幾分之壹。
進化可能百萬年才改幾個鹼基對，現在壹個下午就能試幾拾億種變化。
目前的AI蛋白質設計工具在這方面還不夠強，正在努力改進，像非標准氨基酸。
非標准氨基酸的生成正在掀起革命，這些氨基酸要麼自帶共價鍵，要麼能輕松結合整個元素周期表裡的穩定元素。
每種都要融入模型、重新訓練，但壹旦搞定，很快就會湧現出壹系列新材料。
遺傳咨詢改變未來
George Church研究過很多技術，從基因編輯到滅絕物種復活，再到逆轉衰老。
他認為遺傳咨詢被低估了。
它在某種程度上完全可以跟基因治療媲美，雖然對已經出生的人沒用，但對未來的人來說，很有用。
安全帶剛出來的時候，很多人抵制，因為車禍死亡或受傷的概率不到1%。
遺傳咨詢也是類似，只有3%的孩子會受嚴重遺傳病影響，人們會想：「我不至於那麼倒霉，我在97%安全區。」
如果這是賭馬或去賭場，97%的勝率你肯定覺得不錯。但如果是壹個孩子的未來，97%可不夠。
在印度，由於種姓制度和長期的族內通婚，有些群體有很高的隱性疾病風險。所以遺傳咨詢特別有價值。
3%已經不可接受了。這不僅是孩子的悲劇，也會影響到整個家庭。
很多時候，壹個或兩個父母得辭職，全職照顧孩子，還要籌錢，因為這些病治療費用很高。
他建議基因療法公司聚焦常見疾病，比如老齡化相關疾病和傳染病。
隨著好結果的傳播，遺傳咨詢會被看作是最簡單的醫療手段之壹。
它成本很低，壹個基因組分析才100美元，很快可能更便宜。
相比之下，遺傳病帶來的機會成本、患者無法工作、家人的照顧負擔，動輒幾百萬美元。
從公共衛生的角度，這回報率太誇張了，至少拾倍。英國的NHS、美國的保險公司都該掏錢支持。
George Church對科學AI的興奮程度遠超語言模型。
令人擔心的是，要讓能力再上壹層樓，可能需要通用人工智能（AGI）或超人工智能（ASI）。
有很多安全組織和安全規則，但壹旦競爭變得激烈，這些規則往往會被削弱甚至拋在壹邊。
所以，AGI和ASI得悠著點，慢慢來。
需要國際社會對什麼是安全的AI達成共識。
如果AGI出現，反而會拖慢生物研究的進度，甚至可能讓研究停擺。
因為超級智能的第壹反應可能是：「生物學跟我沒啥關系，我又不是生物做的。」
[物價飛漲的時候 這樣省錢購物很爽]
| 分享: |
| 注： |
| 延伸閱讀 | 更多... |
推薦: