上周，我们介绍了《science科学杂志》发表的2019十大科技突破中的前五个科学技术，而今天介绍的五大科技突破，和人类的医学健康息息相关，我们天花、鼠疫、埃博拉，历史上出现的死神都被前沿的医学科技一一驱除。
科学家们为什么要改变果蝇眼睛的颜色？为什么要用不同的东西去刺激海兔？为什么有人要花一生的时间去研究某种单细胞生物身体内的某种化学反应？对于一些疾病而言，科学家们不知道怎样治疗才是对的，他们甚至不知道这种疾病的原理是怎样的。
如果我们知道得更多，我们就能够找到更好的疗法，挽救更多的生命。这就是生物基础研究的意义。
想要打倒癌症、心脏病、艾滋病、关节炎、糖尿病的话，我们还需要更多的知识，我们得知道在细胞里、分子上发生了什么事。
科学进步不仅仅是偶然，也不是靠单打独斗。许多药物是靠许许多多勤勤恳恳的科学家几十年年的埋头工作才诞生的。
本周六，有方联合估值过亿的生物科技公司创始人，在上海给对生物/化学/心理学感兴趣的同学们，面对面规划属于你们的学研之路！
有方，带你进入最前沿的科学研究。
“新视野号”拍下“阿罗科斯”
“我们和宇宙奥秘之间的距离越近”
2019年1月1日，美国国家航空航天局（NASA）的“新视野”号探测器飞掠“雪人”形状的小行星“天空”（Arrokoth），这颗远在64亿公里外的天体是人类探测器迄今拜访过的最遥远天体。“新视野”号传回的数据不仅向我们展现了一个从未见过的奇异世界，也有望向我们揭示更多与太阳系起源和演化有关的谜题。而这则来自遥远太阳系远端的新闻，拉开了2019年的科学领域硕果累累的序幕。
2019年11月11日，美国宇航局宣布，将这颗小天体正式命名为“阿罗科斯”（Arrokoth），此前，这个编号为2014 MU69的小天体曾一度被昵称为“天涯海角”。
寄蜉蝣于天地，渺沧海之一粟，宇宙到底有多大？
有方科研项目
圆型限制性三体问题至今已被研究近300年。其被广泛应用于地球-月球-航天器的建模中从而决定发射任务所需要的控制策略。拉格朗日研究了圆型限制性三体问题并发现了五个平衡位置，现被称为拉格朗日点。1906年发现的特洛伊天体位于太阳-木星的拉格朗日点上。
同时，位于太阳-地球拉格朗日的观测器将以地球公转速度绕太阳转动。由于这些观测器的位置通常距离地球较远，在这些位置上太空环境较少受到扰动，从而适合开展多种科学研究。
该课题使用端口哈密顿系统描述了圆型限制性三体问题的控制问题。不同于传统基于线性化三体问题的控制问题，该方法保留了原动力系统中的所有非线性作用。随后，通过配置能量和摄入耗散来保证闭环的哈密顿量为李雅普诺夫函数。这使我们能够将原本不稳定的拉格朗日点控制为渐近稳定的。该课题的理论结果为拉格朗日点飞行任务提供了新的可能性。
- 多次以第一作者身份，在Journal of Fluids and Structures、Journal of Fluid Mechanics、Journal of Vibration and Shock等国际知名期刊和杂志上发表过多篇专业学术论文；
- 研究方向：Turbulence, Control Theory, Energy System
古生菌或为人类终极祖先
“讨厌细菌，没想到自己的的祖先竟是细菌？！”
瑞典乌普萨拉大学一支团队在《Nature》上发表论文称，其团队回答了有关地球生命最重要的问题之一——人类来自哪里？复杂的生命是如何开始进化的？科学家表示，他们发现了一种“全新”的生命形式，可以揭示出地球生命的起源。日本一个研究小组历时12年，成功从深海沉积物中培育出一种神秘微生物MK-D1。对MK-D1基因组进行测序表明，它是阿斯加德（Asgard）微生物群中的一员。阿斯加德并非细菌，而是一种完全独立的生命分支——古菌。
研究人员确认培育出的这种古菌携带真核基因。此外，今年也有研究人员在其他古菌DNA片段中确定了更多真核基因。包括人类在内的所有动物和植物都是真核生物。因此，最新研究朝揭示包括人类在内的终极祖先迈出了重要一步，我们有望在这一古菌的引领下继续探寻生命的起源。
基因编辑技术是是一种使用自然状态下同源重组对基因进行定点的敲除或者替换。但是由于基因编辑技术的成本比较高，消耗的时间也很长，这就极大影响了基因编辑技术的发展。随着科技水平不断进步，发展出了CRISPR/Cas9技术。CRISPR/Cas9系统可以在大部分的细胞和个体种进行基因编辑，并且可以精准打靶以及修饰。
课题研究CRISPR/Cas9基因编辑技术在动物疾病模型构建的应用。
曾多次在 Advanced Material 等高影响力期刊以第一作者发表论文。
囊性纤维化新药获批
“又一难题被克服，科技是对抗病魔的最好武器！”
美药管局批准治疗囊性纤维化的新药Trikafta，囊性纤维化（CF）是由囊性纤维化跨膜电导调节因子（CFTR）基因突变导致CFTR蛋白功能缺陷或缺失所致的罕见遗传性疾病，该病困扰着全球约7万人。这种被称为Trikafta的三联疗法可纠正肺部疾病最常见突变产生的影响，对于那些发生突变的病患（约占所有CF患者的90％），它可将CF从进行性疾病转变为更易控制的慢性疾病。自CF基因CFTR面世以来，科学家历时30年研究，才最终推出Trikafta疗法。
CFTR蛋白通常调节细胞膜的离子运输，基因突变能导致蛋白产物功能的破坏或丧失。当细胞膜离子运输被中断，某些器官粘液涂层的粘度将变稠。该病的一个主要特征是呼吸道积聚厚厚的粘液，导致呼吸困难及反复感染。
泛癌症分析旨在通过分析各种不同癌症的DNA、RNA、蛋白质数据，研究这些癌症在基因与细胞的变异上的相似点与差异性。鉴于RNA序列与基因表现型以及癌症表现型关联紧密。因此本课题选取了RNA序列数据作为主要研究对象。通过聚类分析（clustering analysis），主成分分析（Principal Component Analysis）等统计学方法先获取大量癌症数据样本的总体特征以及其各个癌症的从属类别，再通过基因差异表达研究等生物统计模型对于每个类别进行具体分析。
目标是通过同时分析大量数据的方法，增强分析时的统计功效，并且探索出不同种类和同类癌症之间在基因表达上的差异性，从基因学上的源头寻找癌症的病因，借此为癌症的诊断和治疗提供更多的帮助。
- 曾多次以第一作者身份在国内外知名期刊上发表学术论文，包括correlation between DNA replication timing and DNA copy number in human cancers等；
- 研究方向：计算生物学。
抗击埃博拉病毒新药推出
“天花、鼠疫、埃博拉，历史出现的死神都在被驱逐”
人类历史上最致命的病毒——埃博拉病毒是丝状病毒的一种，可引起埃博拉出血热。多数疫情爆发，都以人际之间传播为主，它主要通过感染者的体液，如血液汗、呕吐物、排泄物、尿、唾液等，经过破损的皮肤或粘膜进入健康人体，造成感染。另外，并没有证据表明该病毒能像流感病毒或麻疹病毒一样漂浮在空气中。2018年11月以来，开放标签的The Pamoja Tulinde Maisha随机临床试验对ZMapp、Remdesivir、mAb114、Regeneron EB-3（REGN-EB3）这四种药物治疗刚果两个省埃博拉病毒病的安全性和有效性进行了比较。
NIAID负责人Anthony Fauci博士解释说，单克隆抗体药物ZMApp是对照组，另外三种药物既往未被用于治疗埃博拉病毒病。对499名受试者的试验数据进行的中期分析显示，接受REGN-EB3或mAb114治疗的患者具有更高的存活率。REGN-EB3组总死亡率为29%，mAb114组为34%，ZMapp组为49%，Remdesivir组为53%。
只要思想不滑坡，办法总比困难多。即使是绝症也不会难倒人类。
有方科研项目
我们都有一个身体。虽然我们经常把它视为理所当然，但我们健康的身体却为我们提供了想象，创造和发现的生活时刻。然而，由于鞭毛缺陷导致的许多人类疾病和发育障碍可能会带走这些时刻。一个例子是，睡眠病（一种由鞭毛缺陷引起的疾病）威胁着撒哈拉以南非洲36个国家的数百万人 - 但我们一起，可以帮助解决这个问题。在这里，我们可以使用衣藻（Chlamydomonas），一种广泛使用的模型来探索鞭毛的样子以及鞭毛是如何起作用的。
该项目来自于导师在加州大学洛杉矶分校（UCLA）读博士初期，对于鞭毛学领域的研究之一。该项目涉及多个热门领域，如分子生物学，结构生物学，免疫学和分子发病机制。因此，学生将在跨学科环境中不断学习不断受到启发，学习使用范围广泛的新颖的科学技术，来解决具有重要病理学意义的重大主题，并有实际应用价值帮助挽救数百万人的生命。
- 博士就读于UCLA分子生物学专业。
- 参与大学生创新实验项目获得国家级，大学生挑战杯项目国家级等多项科研项目；
- 目前已经在Nature communication等顶级杂志上发表多篇学术论文，有着丰富的海外留学经验以及科研经验；
- 被UCLA选中担任experienced TA和TA的instructor来指导其他的研究生如何进行本科生和研究生的教学，有着丰富的教学和指导经验。
人工智能在多角色游戏中获胜
“人工智能似乎已经在取代人类？”
今年7月，由Facebook与卡内基梅隆大学合作开发的一款新型人工智能系统Pluribus扑克机器人，在6人无限制得州扑克比赛中击败了15名顶尖选手，其中包括多位世界冠军。这是AI首次在超过两人的复杂对局中击败人类顶级玩家。Pluribus通过自我博弈的方式从零开始进行训练，最终达到超越人类的水平。
机器人专家汉斯·莫拉维茨也曾表示，2040年，人工智能作为人类“进化的继承人”，将“伴随我们成长，学习我们的技能，并分享我们的目标和价值……是我们思想的继承者”。他建议我们不要用敌视的态度对待人工智能，而是应该把它们视为我们的后代——他的说法是“头脑子女”（mind children）。从直立行走，到月球漫步。人类的高贵，在于我们的求知欲，这是A.I永远无法取代我们的原因。——伦纳德·蒙洛迪诺《思维简史》
有方科研项目
增强学习是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益，是近年来机器学习和智能控制领域的主要方法之一。增强学习是驱动例如谷歌AlphaGO，自动驾驶等进展的核心技术。通过让计算机和自然环境交互，在不需要人类知识输入的情况下，自动地学习如何高效达成目标。
目前，它在许多问题上得到应用，包括机器人控制、电梯调度、电信通讯、双陆棋和西洋跳棋等等。曾经爆红的手游Flappy Bird即是基于增强学习算法开发而成。
- 曾多次以第一作者身份在NIPS，ICML，ICLR等国际顶级会议上发表论文。本科毕业于清华大学计算机科学专业。
- 本科期间就曾以访问研究员身份在斯坦福大学就读两个月，并获得谷歌卓越奖学金。
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