本報記者 張夢然

　　2023年，科學的地平線上燃起了新的曙光,。從活體中的電極,，到引力波的“歌聲”,；從單原子水平的探索，到廣袤太空里中國人自己的實驗室,；從人類對自身細胞級的了解,，到人工智能真正走入我們的生活……2024年即將開啟，前行不輟的科學家們,，向著科技新紀元一步步邁進,。

　　1活體組織中

　　“長出”電極

　　生物體和技術(shù)之間的物理界限正在變得模糊。

　　瑞典研究人員通過注入以酶作為“組裝分子”的凝膠,，再利用人體分子作為觸發(fā)器,，首次成功地在活體組織中培育出電極。今年2月發(fā)表在《科學》雜志上的這項成果,，為在生物體中形成完全集成的電子電路鋪平了道路,。

　　瑞典林雪平大學、隆德大學和哥德堡大學研究團隊將神經(jīng)組織與電子設(shè)備連接了起來,。通常來說,，剛性電子設(shè)備和軟組織之間的不匹配，可能會損害脆弱的生命系統(tǒng),。但該團隊使用可注射凝膠直接在體內(nèi)制造出軟電極,。注射到活體組織后，凝膠中的酶分解體內(nèi)的內(nèi)源代謝物,，從而引發(fā)凝膠中有機單體的酶聚合,，將其轉(zhuǎn)化為穩(wěn)定,、柔軟的導電電極,。研究人員通過將凝膠注射到斑馬魚和藥用水蛭中，驗證了這一過程,。凝膠在兩種生物體中聚合并在組織內(nèi)“生長”出了電極,。

　　這種直接在活體組織內(nèi)創(chuàng)建電子電路的方法，提供了通過神經(jīng)系統(tǒng)電信號或調(diào)節(jié)神經(jīng)回路就能治療疾病的途徑,。

　　2雄性小鼠產(chǎn)生

　　功能性卵細胞

　　這是一項能啟發(fā)或推動未來生育力的研究,。

　　《自然》雜志3月發(fā)表的論文報告了一項干細胞研究重磅成果：將雄性小鼠干細胞轉(zhuǎn)化為雌性細胞并產(chǎn)生功能性卵細胞。這些卵細胞在受精后得到的胚胎中,，約有1%能產(chǎn)生健康的后代,。

　　雄配子和雌配子――分別為精子和卵母細胞（卵子），由名為原生殖細胞的一類干細胞產(chǎn)生,。這些干細胞分化成配子,，需要性染色體發(fā)揮正常功能。

　　此前有研究探索過改變原生殖細胞性別的可能性,，結(jié)果發(fā)現(xiàn)配子的產(chǎn)生或是減少,，只能產(chǎn)生生育力很低的細胞。但這一次,，日本九州大學林克彥團隊報告了利用多能干細胞有可能產(chǎn)生更健全的卵細胞,。團隊使用了成熟雄性小鼠尾巴的皮膚細胞（攜帶XY染色體）,，并把這些細胞轉(zhuǎn)化成誘導多能干細胞。他們將這些干細胞進行體外培養(yǎng),，這個過程會產(chǎn)生一部分罕見缺失Y染色體的細胞（約占6%的培養(yǎng)細胞）,，即XO細胞。

　　這些XO細胞在培養(yǎng)基中的繼續(xù)發(fā)育能誘導X染色體的復制,。使用干擾細胞分裂的逆轉(zhuǎn)素藥物處理細胞,，能提高X染色體的復制效率。最后得到的雙X染色體的細胞被誘導分化為原生殖細胞樣細胞,，再分化成卵細胞,，這些卵細胞經(jīng)過受精并植入一個小鼠的子宮后，產(chǎn)生了可存活的后代,。

　　盡管仍需更嚴格地評估將雄性細胞變成雌性細胞對于基因組穩(wěn)定性的影響,，但這一重磅成果對于未來的研究和應用十分重要。

　　3雙縫實驗在

　　時間維度重建

　　英國科學家托馬斯?楊在19世紀對光波干涉的觀察是物理學史上最具標志性的實驗之一,，對量子物理學產(chǎn)生了深遠影響?，F(xiàn)在，它有了新進展,。

　　今年4月,，英國科學家借助一種能在飛秒（千萬億分之一秒）內(nèi)改變特性的“超材料”，在時間而非空間維度重現(xiàn)了著名的雙縫實驗,。最新實驗揭示了更多光的基本性質(zhì),，也為創(chuàng)造出能在空間和時間尺度上精細控制光的終極材料奠定了基礎(chǔ)。

　　這一實驗原本涉及光通過空間中的一對“狹縫”的衍射,，但新研究表明,，使用雙縫在時間上實現(xiàn)等效效果是可能的。倫敦帝國理工學院研究團隊在實驗中用到了氧化銦錫薄膜,，在飛秒這樣超快的時間尺度上,，這種材料的反射率會被激光改變，為光創(chuàng)造出“狹縫”,。研究人員通過快速連續(xù)兩次打開和關(guān)閉半導體鏡的反射率并沿著從鏡反射的光的頻譜記錄干涉條紋,，實現(xiàn)了這一目標。他們的實驗發(fā)現(xiàn),，干擾發(fā)生在不同頻率的波之間,，而不是不同的空間位置之間。

　　這項成果未來或有多種應用,，例如用于信號處理和通信或光計算的光開關(guān),。

　　4國際團隊公布

　　引力波背景輻射

　　劃時代發(fā)現(xiàn)

　　如果將引力波背景比喻成古老而神秘的歌聲,，那么“合唱團”每天都在以不同的頻率演出。現(xiàn)在,，通過對脈沖星的監(jiān)測,，科學家終于聽到了歌聲，換句話說,，拿到了引力波背景的第一個證據(jù),。

　　經(jīng)過15年的數(shù)據(jù)收集，今年6月,，科學家們第一次“聆聽”到了在宇宙中蕩漾著的引力波永恒合唱,，聲音比預期要大得多。這是針對引力波背景的劃時代重大發(fā)現(xiàn),。

　　引力波背景輻射是由許多不同的引力波源疊加而成的,，它們的頻率和強度都不相同，但都很低,，它們應該存在于我們周圍,，并可能會告訴我們它恒久隱藏著的重要信息。但遺憾的是,，關(guān)于其存在和組成,，一直只是理論化的產(chǎn)物。

　　6月發(fā)表在《天體物理學雜志快報》上的一系列新論文中,，科學家報告了他們的成果,。此次探測到的引力波背景最可能的來源是陷入“死亡螺旋”的一對超大質(zhì)量黑洞。這些黑洞龐大到能達到數(shù)十億個太陽質(zhì)量,。由于幾乎所有星系,，包括銀河系中心都盤踞著這樣一個黑洞怪物。因此當兩個星系合并時,，它們的超大質(zhì)量黑洞會相遇并開始相互繞轉(zhuǎn),。一旦兩個黑洞足夠接近,，就有可能被脈沖星計時陣列觀測到,。

　　北美納赫茲引力波天文臺團隊表示，目前他們還只能測量整體引力波背景,，而不能測量單個“歌手”或“樂器”的輻射,。即便如此，也足以令整個天文物理學界驚喜,，因為“引力波背景的聲音大約是預期的兩倍”,。美國耶魯大學助理教授明加雷利稱，這是人們能從超大質(zhì)量黑洞中創(chuàng)建的模型的上限,。

　　5單原子X射線

　　信號首次探到

　　讓材料檢測方式發(fā)生歷史性突破,，并不是僅僅依靠設(shè)備升級就可以,，科學家們需要從原子水平進行革新。

　　6月,，來自美國俄亥俄大學,、阿貢國家實驗室、伊利諾伊大學芝加哥分校等的科學家,，首次拍攝到了單原子X射線信號,，這一突破性的成就有望徹底改變?nèi)藗儥z測材料的方法。

　　因為單個原子產(chǎn)生的X射線信號極其微弱,，傳統(tǒng)探測器的靈敏度不足以檢測到它,。為解決這個問題，該團隊在傳統(tǒng)的X射線探測器上添加了一個鋒利的金屬尖端,，該探測器放置在待研究樣品上方僅1納米處,。當銳利的尖端在樣品表面移動時，電子穿過尖端和樣品之間的空間產(chǎn)生電流,，這本質(zhì)上檢測到每個元素獨特的“指紋”,，從而使該研究人員將掃描隧道顯微鏡的超高空間分辨率與強X射線照明提供的化學靈敏度結(jié)合了起來。

　　6人類Y染色體

　　組裝與分析完成

　　這是第一個真正完整的人類Y染色體序列,，也是最后一個被完全測序的人類染色體,。

　　《自然》雜志8月發(fā)表的兩篇論文公布了人類Y染色體的組裝和分析。這項全球100多名科學家參與的研究,，填補了當前Y染色體參考的諸多空白,，帶來了對不同人群演化和變異的見解。

　　人類Y染色體由于結(jié)構(gòu)復雜一直很難測序和組裝,。超過一半的Y染色體在當前的人類參考基因組組裝中缺失,，導致人們對Y染色體的認識很不全面，限制了對其組成,、復雜性以及在不同人群間差異的理解,。作為“端粒到端粒”聯(lián)盟的一部分,，由美國國家人類基因組研究所領(lǐng)導,、包括約翰斯?霍普金斯大學、加州大學圣克魯斯分校等多家機構(gòu)的科學家,，此次報道了完整的人類Y染色體的62460029個堿基對序列,。這次的組裝糾正了當前人類參考基因組組裝中關(guān)于Y染色體的多個錯誤，同時還向參考基因組中添加了逾3000萬個堿基對,，揭示了多個基因家族的完整結(jié)構(gòu),，并確認了41個新的蛋白質(zhì)編碼基因。

　　在另一篇論文中，聯(lián)合團隊組裝了代表世界21個不同人群的43名男性的人類Y染色體,。這些組裝結(jié)果更詳細闡釋了Y染色體在18.3萬年的人類演化歷史中的遺傳差異,。研究人員將此次的新見解整合到靈長類動物的研究中，以更深入地挖掘Y染色體的進化,，并分析可能影響癌癥和其他多種疾病的臨床相關(guān)基因,，進而助力個性化醫(yī)療。

　　7神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

　　出全新蛋白質(zhì)

　　蛋白質(zhì)一直難以建模,，尤其是人們想要“反向操作”――將所需的功能轉(zhuǎn)化為蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu),，更是一個高難度挑戰(zhàn)。

　　美國麻省理工學院團隊8月宣布將注意力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,，以更好地理解和設(shè)計蛋白質(zhì),。該方法將幾何深度學習與語言模型的兩種優(yōu)勢結(jié)合起來，不僅可預測現(xiàn)有蛋白質(zhì)特性,，還可設(shè)想自然界尚未設(shè)計出的新蛋白質(zhì),。此次新模型通過對基本原理建模，將大自然發(fā)明的一切作為基礎(chǔ),，重新組合了這些自然構(gòu)建塊,。團隊在訓練模型時，根據(jù)不同蛋白質(zhì)的功能來預測它們的序列,、溶解度和氨基酸組成部分,。然后，在收到新蛋白質(zhì)功能的初始參數(shù)后,，模型發(fā)揮出創(chuàng)造力并生成了全新的結(jié)構(gòu),。

　　無獨有偶，“深度思維”公司也在今年公布了新一代“阿爾法折疊”,，其不僅準確性顯著提高,，預測范圍還從蛋白質(zhì)擴展到其他生物分子，包括配體,。該模型已可預測蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫（PDB）中的幾乎所有分子,，精度則可達到原子級。

　　8中國國家太空

　　實驗室正式運行

　　今年是中國首次載人飛行任務成功20周年,。8月18日,，中國載人航天工程辦公室傳來喜訊：中國國家太空實驗室正式運行，空間應用正有序展開,、成果頻現(xiàn),。

　　中國載人航天工程新聞發(fā)言人、中國載人航天工程辦公室副主任林西強說,，當前空間站科學實驗設(shè)施基本完成在軌測試，在軌運行穩(wěn)定可靠,，具備了大規(guī)模開展空間科學研究的能力,。截至目前,，空間站已開展了60余個實驗項目、上萬次在軌實驗,，獲得了近60TB原始實驗數(shù)據(jù),，下行了300余個科學實驗樣品。

　　作為中國航天史上規(guī)模最大,、長期有人照料的空間實驗平臺,，運行后的國家太空實驗室將利用太空中的環(huán)境優(yōu)勢展開科研，其中多數(shù)在地球上都無法模擬,。而問天實驗艙,、夢天實驗艙、天和核心艙部署的多個實驗柜將開展上千項科學實驗,，探索宇宙中的奧秘,，并將孵化的科技成果，轉(zhuǎn)化為實實在在的應用,，惠及地球上普通人的生活,。

　　9迄今最全人腦

　　細胞圖譜發(fā)布

　　生物醫(yī)學發(fā)展至今，我們要憑借什么才能對人類這一物種身份有新的認識,？答案之一就是腦科學,。

　　10月份同時刊發(fā)在美國《科學》《科學進展》和《科學?轉(zhuǎn)化醫(yī)學》雜志上的21篇論文，公布并闡釋了迄今最全的人類大腦細胞圖譜,。多國科學家參與的這一系列研究,，揭示了3000多種腦細胞類型的特征，將有助于深入理解人類大腦的獨特之處并推進腦部疾病和認知能力等研究,?！蹲匀弧肪W(wǎng)站援引澳大利亞弗洛里神經(jīng)科學與心理健康研究所專家安東尼?漢南的話說，這一系列研究首次在單細胞水平上繪制了人類大腦圖譜,，顯示其復雜的分子相互作用,，為更好理解人腦奠定了基礎(chǔ)。

　　其中,，荷蘭烏得勒支大學醫(yī)學中心神經(jīng)科學家金伯莉?西萊蒂團隊對覆蓋人類大腦106個位置的300多萬個細胞進行了RNA（核糖核酸）測序,，分析記錄了461個腦細胞大類，包含3000多個亞型,。研究顯示,，神經(jīng)元作為大腦和神經(jīng)系統(tǒng)發(fā)送和接收信號的細胞，在大腦不同部位具有很大差異,，尤其連接大腦和脊髓的腦干區(qū)域含有特別多神經(jīng)元類型,，這種差異揭示了不同的功能和發(fā)育歷史。這是從單細胞層面以前所未有的顆粒度解析了人腦的組織結(jié)構(gòu)，包括成年人腦和胚胎期正在發(fā)育的人腦,，識別和描繪出了人腦細胞類型的驚人多樣性,，為認識人類精神和神經(jīng)疾病機制提供了線索。

　　10大型語言模型

　　不斷迭代升級

　　2023年是“生成式人工智能之年”,。

　　今年,，GPT-4的表現(xiàn)被認為“可與人類相媲美”。在聊天機器人ChatGPT發(fā)布約4個月后,，ChatGPT背后的OpenAI宣布正式發(fā)布為ChatGPT提供支持的更強大的下一代技術(shù)GPT-4,，其擁有圖像識別功能、高級推理技能,，以及處理25000個單詞的能力,，在某些測試中的表現(xiàn)不輸于人類。

　　而在12月6日,，谷歌公司則宣布推出一種名為Gemini的新人工智能模型,，并聲稱該模型在一系列智力測試中的表現(xiàn)優(yōu)于GPT-4模型和“專家級”人類。谷歌聲稱,，Gemini的中檔Pro版本擊敗了其他一些模型,，例如OpenAI的GPT3.5，但更強大的Ultra超過了所有現(xiàn)有AI模型的能力,。它在行業(yè)標準MMLU基準上的得分為90%,，而“專家級”的人類預計能達到89.8%。這是人工智能首次在測試中擊敗人類,，也是現(xiàn)有模型中得分最高的,。

　　該測試涉及一系列棘手的問題，包括邏輯謬誤,、日常場景中的道德問題,、醫(yī)療問題、經(jīng)濟和地理問題,。在同一測試中,，GPT-4的得分為87%，LLAMA-2的得分為68%,，Claude 2的得分為78.5%,。Gemini在其他9項常見基準測試中的8項中擊敗了所有這些模型。