近日，Nature雜誌發表由Michael Eisenstein總結展望的2024年度重點關註的技術，它們如下：
1. 深度學習用於蛋白設計 （Deep learning for protein design） 。讓蛋白設計變得更準確實用。
2. 打假「Deepfake」偽造的圖片與視訊 （Deepfake detection） 。如何通用地查假是個關鍵而困難的問題。
3. 長片段DNA插入 （Large-fragment DNA insertion） 。一系列新技術實作幾十kb級別的序列插入，讓基因編輯有了更多可能。
4. 腦機介面 （Brain–computer interfaces） ：讓患者部份恢復語言、行走等能力，讓其更獨立。
5. 更進一步的奈米成像技術 （Super-duper resolution） 。正在與解析結構的電鏡「無縫對接」。
6. 細胞圖譜 （Cell atlases） 。Human Cell Atlas (HCA) 、Human BioMolecular Atlas Program (HuBMAP) 、Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies (BRAIN) Initiative Cell Census Network (BICCN) 等等細胞圖譜計劃正在穩步推進。
7. 3D奈米打印 （Nanomaterials printed in 3D） 。結合新型光源（光柵等） 、hydrogels等的新技術讓3D奈米打印更快、成本更低、並有望使用金屬材料。
該文章2024年1月22日發表在Nature。
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這些技術也非常值得關註：
1. 基因編輯系統在體投遞技術 。更安全、特異、高效，有望幫助基因編輯治療更多疾病。
2. 蛋白復合物結構預測 。新技術讓復合物預測更準確，有望帶來分子互作新見解。
3. 在體多模態細胞譜系追蹤 。有望幫助解析人體在生理與疾病狀態的複制架構，及其內在驅動機制。
4. 使用叠代的機器學習模型「探索並最佳化化學合成」 。有望提高科研生產力，讓實驗設計有更多可能。
作者簡介：
https://scholar.google.com/citations?user=EZaNYScAAAAJ&hl=en
參考連結：
https://www.nature.com/articles/d41586-024-00173
