1. 生命技術

1.1. 生命，這項宇宙中最古老的“技術”?，已經存在了至少37億年

1.2. 在無盡的歲月里，生命以緩慢、自主、無序的方式悄然進化

1.3. 生命系統擁有自我組裝和自我修復的能力，如同利用能量的高手，能在各種環境中復制、生存和繁衍，其高超的技巧、精確的運作和快速的信息處理能力讓人嘆為觀止

1.4. 與人工智能的迅猛發展類似，合成生物學也正處于成本不斷降低、能力持續提升的快速發展階段

1.5. DNA是信息，是一種生物進化的編碼和存儲系統

• 1.5.1. 對這一信息傳輸系統的理解越來越深入，現在我們不僅可以介入其中，還能改變其編碼，引導其發展方向

• 1.5.2. 食品、藥物、材料、制造過程以及消費品都將迎來全新的變革和重構

• 1.5.3. 人類自身，也將在這場變革中迎來全新的自我

2. CRISPR革命

2.1. 如果沒有選擇性育種，即通過不斷改良作物和動物來篩選出更理想的性狀，那么很多文明成就都不可能出現

2.2. 千百年來，人類不斷篩選和培育對自己有利的性狀，于是有了今天這些溫馴的狗、能產奶的牛、家養的雞，還有小麥、玉米等糧食作物

2.3. 現代生物工程起步于20世紀70年代，根植于19世紀便已開啟的對遺傳學和基因學的不斷探索

2.4. 20世紀50年代，在羅莎琳德·富蘭克林和莫里斯·威爾金斯的研究基礎上，詹姆斯·沃森和弗朗西斯·克里克揭示了DNA的結構，即生物體生產指令的編碼分子

2.5. 1973年，斯坦利·科恩和赫伯特·博耶在細菌研究上取得了重大突破，成功地找到了將一種生物的遺傳物質轉移到另一種生物中的方法，甚至將青蛙的DNA引入細菌中

2.6. 博耶于1976年創立了世界上第一家生物技術公司—基因泰克

• 2.6.1. 公司的核心任務是操控微生物基因，以開發藥物和治療方法

• 2.6.2. 對大腸桿菌實現了基因改造，使之成功分泌出了激素生長抑素，從而驗證了這一技術的可行性

2.7. 耗資數十億美元、歷時13年的龐大項目，匯聚了全球公私機構的數千名科學家，他們的共同目標就是解鎖構成人類基因組的30億個遺傳信息字母

• 2.7.1. 通過基因測序，原本復雜的生物信息DNA，被轉化為人類可以閱讀和使用的文本信息

• 2.7.2. 那些復雜的化學結構，也被簡化為由4種基本堿基—A、T、C和G組成的序列

• 2.7.3. 人類基因組計劃首次嘗試讓人類的遺傳圖譜變得清晰易懂

2.8. 不僅能夠編輯基因，還可以編寫基因

2.9. CRISPR（成簇規律間隔短回文重復）基因編輯技術就是直接干預遺傳學的最佳例證

• 2.9.1. 讓人們首次能夠像編輯文本或計算機代碼一樣輕松編輯基因，這遠比基因工程早期的操作容易得多

• 2.9.2. CRISPR利用Cas9酶這把“基因剪刀”精準地剪切DNA鏈的特定部分，從而實現基因編輯和改造

• 2.9.3. 從微小的細菌到大型哺乳動物（如人類）?，CRISPR都可以實現從微小改變到基因組重大干預的各種編輯

• 2.9.4. 編輯形成卵細胞和精細胞的生殖細胞意味著變化將延續至后代

• 2.9.5. 與疫苗不同，它們不會觸發免疫反應，有助于我們應對未來的大流行病

• 2.9.6. RNA（核糖核酸）編輯等領域也為治療高膽固醇、癌癥等疾病提供了新的可能性

2.10. CRISPR的應用領域越來越廣，從富含維生素D的番茄，到鐮狀細胞病和β地中海貧血（一種導致血紅蛋白異常的血液疾病）等疾病的治療，都有它的身影

• 2.10.1. 有望用于治療新冠病毒感染、艾滋病、囊性纖維化，甚至癌癥

• 2.10.2. 安全、廣泛的基因療法正向我們走來，它們將幫助我們培育出耐旱、抗病的作物，提高產量，并推動生物燃料的大規模生產

2.11. 基因工程已經采納了“自己動手做”的理念，這一理念曾經引領了數字初創企業的風潮，在互聯網早期激發了無盡的創造力和潛力

3. 卡爾森曲線

3.1. 描述的是DNA測序成本的大幅下降

3.2. 隨著技術的不斷革新，人類基因組測序的成本從2003年的10億美元銳減到2022年的不到1000美元

3.3. 短短不到20年，價格就降低為原來的百萬分之一，這速度比摩爾定律還要快1000倍

4. DNA打印機

4.1. 基因合成，其實就是制造遺傳序列、打印DNA鏈的過程

• 4.1.1. 測序是解讀生命密碼，那么合成就是創造新的生命篇章

• 4.1.2. 不僅限于復制已知的DNA鏈，還能讓科學家編寫出全新的DNA鏈，從而實現對生命的改造

4.2. 現在，像DNA Script這樣的公司正在把DNA打印機推向商業化，這些打印機能夠通過訓練和改造酶構建出全新的分子

4.3. 像酶合成這樣的新技術，不僅速度更快、效率更高，還不容易出錯，不會產生有害的廢物，成本也在逐漸降低

4.4. 自然界常常需要經歷漫長的曲折過程，才能達到令人驚嘆的效果

• 4.4.1. 這場生物革命將集中設計的力量注入自我復制、自我修復以及不斷進化的過程中，使其成為核心

4.5. 人類引導設計進化的魅力所在，人類通過有針對性的干預，將數千萬年的進化歷程壓縮并簡化

• 4.5.1. “引導設計”憑借計算設計工具的強大力量，將生物技術、分子生物學、遺傳學等多元領域融為一體，共同構建一個具有深刻改造力量的平臺

• 4.5.2. 合成生物學真正帶來的是“讓我們能夠更直接、更自由地制造在任何情景下所需的一切”?

4.6. 半導體制造已經發展成了原子級別的超高效制造過程，能生產出世界上最復雜的產品

4.7. 全球基因組編寫計劃聯盟正致力于在未來10年內將合成基因組的制造和測試成本降低為現在的千分之一

5. 生物創造力的釋放

5.1. 能生產電池的病毒、凈化污水的蛋白質、在缸中培育的器官、吸收大氣中碳的藻類，以及能消耗有毒廢物的植物

5.2. 醫學進步是合成生物學的一個重要方向

• 5.2.1. 2021年，科學家從藻類中提取了光敏蛋白基因，成功重建了神經細胞，并讓一名盲人重獲有限視力

• 5.2.2. CAR-T細胞療法通過設計特定的免疫白細胞來攻擊癌癥細胞，基因編輯技術也有望治愈遺傳性心臟病

5.3. 習慣通過干預生物學來抗擊疾病

• 5.3.1. 系統生物學領域旨在通過生物信息學和計算生物學來全面理解細胞、組織或生物的運作方式

5.4. Altos Labs

• 5.4.1. 公司專注于“復原編程”技術，目的是重置表觀基因組—那些控制基因開關的DNA化學標記

5.5. 重大的身體自我改造已經成為不可避免的趨勢

• 5.5.1. 不久后，?“基因興奮劑”這一概念也可能在體育、教育和職業領域成為熱議的話題

5.6. 胚胎選擇

5.7. 龐大的石化工業也面臨著來自初創企業如Solugen的挑戰

• 5.7.1. 該公司的Bioforge項目旨在打造一家碳負排放工廠，它不僅能夠從大氣中吸收碳，還能生產一系列化學品和商品，從清潔產品到食品添加劑再到混凝土，一應俱全

• 5.7.2. 其生產過程結合了人工智能和生物技術，實現了低能耗、低浪費的工業級生物制造

5.8. LanzaTech的公司則利用基因改造的細菌，將鋼鐵廠在生產過程中產生的廢二氧化碳轉化為廣泛使用的工業化學品

5.9. 計算機也許不僅可以被制造出來，還可能像植物一樣生長出來

• 5.9.1. DNA本身就是一種極為高效的數據存儲方式，能夠以現有計算技術密度的數百萬倍存儲數據，且穩定性和準確性近乎完美

• 5.9.2. 只需要一千克的DNA，就能儲存下全世界的所有數據

• 5.9.3. 名為轉錄器的生物晶體管，它以DNA和RNA分子作為邏輯門，進行運算處理

• 5.9.4. 已經能夠利用生物材料復制計算機的所有核心部件，包括數據存儲、信息傳輸以及基本邏輯系統

6. 合成生命時代的人工智能

6.1. 蛋白質是生命不可或缺的基石

• 6.1.1. 你身上的肌肉、血液、激素和頭發，甚至你體內75%的干體重，都由蛋白質構成

6.2. 僅僅知道DNA的序列，并不能讓我們窺見蛋白質運作的全貌

• 6.2.1. 真正關鍵的是要探究蛋白質如何折疊成特定的形狀。這種形狀，正是蛋白質功能的核心

• 6.2.2. 肌腱中的膠原蛋白的結構猶如一根堅韌的繩子

• 6.2.3. 酶，則像擁有小口袋的容器，專門用來承載其作用的分子

6.3. AlphaFold

• 6.3.1. 項目源于2016年DeepMind公司內部我所在團隊舉辦的為期一周的編程馬拉松活動

• 6.3.2. AlphaFold不僅成為計算生物學領域的一個里程碑，而且完美地展示了人工智能與生物技術如何攜手飛速前進

• 6.3.3. AlphaFold的出色表現，CASP競賽像ImageNet視覺識別挑戰賽一樣退出了歷史舞臺

6.4. 深度生成神經網絡，根據蛋白質的DNA信息預測其可能的折疊方式

• 6.4.1. 通過對已知蛋白質數據集的訓練和推斷，我們的新模型能夠更準確地預測成對的氨基酸類化合物之間的距離和角度

• 6.4.2. 成功的關鍵并不在于深厚的藥學專業知識，也不依賴于冷凍電子顯微鏡等傳統技術，更不在于傳統算法方法的應用，而在于團隊在機器學習和人工智能領域的專業知識和能力的充分發揮

• 6.4.3. 人工智能與生物學終于實現了突破性的結合

6.5. 歐洲生物信息學研究所的數據庫僅收錄了約19萬種蛋白質的結構數據，其約占已知蛋白質總量的0.1%

• 6.5.1. DeepMind一次性上傳了近2億種結構，幾乎覆蓋了所有已知的蛋白質

6.6. 在某種程度上，人工智能與合成生物學甚至可以互換概念

• 6.6.1. 迄今為止所有的智能都源于生命

• 6.6.2. 無論是稱為合成智能還是人工生命，其本質并無二致

• 6.6.3. 這兩個領域都致力于重新創造、設計這些基礎且相互關聯的概念，它們是人類兩大核心屬性的體現；換個角度看，它們其實是一個整體

6.7. 生物學的復雜性導致了海量的數據涌現，就像那些蛋白質一樣，我們使用傳統技術幾乎難以分析

• 6.7.1. 利用生物化學數據進行微調的大語言模型能夠生成新分子、蛋白質、DNA和RNA序列的合理備選方案，甚至在實驗室驗證前，就通過模擬預測化合物的結構、功能或反應特性

• 6.7.2. 應用領域在不斷拓寬，探索速度也在日益加快