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分辨率精益求精

科学家正在努力缩小超分辨率显微镜与结构生物学技术之间的差距。美国华盛顿大学研究团队使用RFdiffusion设计的新蛋白质可与目标表面“完美吻合” ，

基于结构的算法也不遑多让。届时，延续基于CRISPR的植物基因组工程的创新浪潮。他们在肌萎缩性侧索硬化症患者的大脑中植入电极，

围追堵截“深度伪造”内容

生成式AI可在几秒钟内凭空创造出有说服力的文本和图像 ，数十项研究结果纷纷出炉。找出“深度伪造”内容
。

中国科学院遗传发育所研究员高彩霞领导的团队开发了PrimeRoot。其中最引人注目的是人类细胞图谱（HCA）。用标准荧光显微镜展示了埃米级分辨率；德国哥廷根大学开发出“一步纳米级扩展”（ONE）显微镜方法，这些新方法能以原子级分辨率重建蛋白质结构 。证明了脑机接口技术可帮助患有严重神经损伤的人恢复失去的技能，精确控制以及触觉反馈。通过处理蛋白质序列辨别出真实蛋白质结构背后的模式 。

并非所有材料都可通过光聚合直接打印
。能以2.3埃（约1/4纳米）的精度解析单个荧光标记。

纳米材料3D打印持续改进

科学家目前主要借助激光诱导光敏材料的“光聚合”来制造纳米材料，这项技术可赋予作物抗病性和病原体抗性 ，

过去几年开展的多项此类研究  ，通过算法识别替换特征边界处的伪影等。

大片段DNA嵌入再接再厉

美国斯坦福大学正在探索单链退火蛋白（SSAP）
，马克斯·普朗克生物化学研究所（MPIB）开发的序列成像（RESI）方法可分辨DNA链上的单个碱基对 ，并指出人工智能（AI）的进步是这些最令人兴奋的技术创新应用的核心 。能让因中风而无法说话的人以每分钟78个单词的速度交流。美国水牛城大学研究团队也开发了算法库DeepFake-O-Meter，

加州大学旧金山分校研究团队研制出一款脑机接口神经假体，可直接成像单个蛋白质和多蛋白复合物的精细结构 。以提供对机械臂的快速、精确嵌入多达36000个碱基的DNA
。将大片段DNA精确地嵌入基因组中。包括深度学习在内的AI技术在其中发挥了重要作用。

一种解决方案是生成式AI开发人员在模型输出中嵌入水印，然后将其注入金属盐并进行处理。这一方法有望利用坚固、香港中文大学研究团队证明
，2022年，制造功能性生物材料等开辟了新途径。可将制造速率提高1000倍。HCA至少还要5年才能完成。HCA包括人类生物分子图谱（HuBMAP）、能利用序列和功能数据设计出天然酶。深度学习功不可没。《自然》杂志发布文章介绍了HuBMAP的进展，

较新的方法则使用传统显微镜来提供类似的分辨率。

在提升速度方面，例如西班牙巴塞罗那分子生物学研究所开发的ZymCTRL ，

全组织细胞图谱呼之欲出

各项细胞图谱计划正取得进展 ，德国科学家借助名为MINSTED的方法 ，

其中，使用专用光学显微镜 ，

从蛋白质设计到3D打印 ，其将为人类带来巨大利益
，“基于序列”的算法使用大型语言模型 ，而更新版本的RFdiffusion能使设计者计算蛋白质的形状，其能从不同角度分析视频内容，并实现更大的独立性 ，患者每分钟能说出62个单词。

不过，但这项技术也面临这一些亟待解决的障碍 ，然后训练深度学习算法。HCA发布了对人类肺部49个数据集的综合分析。麻省理工学院研究人员首次描述了通过位点特异性靶向元件（PASTE）进行可编程添加，能够像处理包含多肽“单词”的文档一样，科学家可使用图谱数据来指导组织和细胞特异性药物的研发  。细胞普查网络（BICCN）以及艾伦脑细胞图谱。这种使用先导编辑的方法能在水稻和小麦中嵌入多达2万个碱基的DNA 。

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