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    衰老将被攻克?合成生物学教父揭秘长寿未来(组图)

    【新智元导读】2050年人类能战胜衰老吗?George Church揭示生物技术如何让衰老成为过去式,通过体细胞疗法让身体「返老还童」,甚至可能重塑大脑神经网络。现代合成生物学教父George Church在近期采访中分享了对AGI的看法。过去几十年,他几乎参与了所有重大生物技术突破。


    他认为,基因测序和合成的成本直线下降,CRISPR这种精准基因编辑工具、AlphaFold,以及能同时跑海量实验的能力,都让我们离大突破不远了!

    像「返老还童」逆龄生长、复活灭绝物种、结合人类优势的生物机器人,以及武器化的镜像生命。

    2050年解决老龄化问题生物技术突飞猛进,对衰老的理解和应对越来越强,不光是搞清楚衰老原因,还能实际逆转一些衰老迹象。

    按照生物技术飞速发展和衰老治疗的突破趋势,2050年可能是个关键节点。


    也许25年后,你的健康状况会比你想象的更好。

    George认为体细胞疗法大有可为。

    衰老是一个细胞层面的现象,蛋白质通过血液和其他通过血液传播的因子进行信号传导等。

    如果把全身细胞的核都换成年轻的,身体可能会一下子变得年轻,而不用从胚胎重新长一遍。

    最困难的部分是大脑。

    大脑不太用干细胞,但可以人工引入干细胞,让它们融入神经网络,学会原来的功能,再慢慢把老细胞替换掉。

    Dyno Therapeutics展示了一种技术,能让脑神经元的靶向效率提高100倍。

    这次尝试背后用了不少AI技术,还测试了上百万种不同的病毒衣壳。

    病毒衣壳的多样性和结构变化其实挺有限的,但细胞的可能性就更多了。有些疗法只需要1%的细胞被改造就行,因为这1%能产出某种缺的酶。

    George是Colossal的联合创始人之一,他们最近宣布复活了恐狼,还在搞毛象。

    大象和毛象的基因组可能差了上百万个碱基对。复活的到底是个啥东西,怎么看这个问题?

    拿恐狼来说,Colossal显然没做出一个一模一样的恐狼。


    但这帮全世界科普了灰狼和恐狼有啥区别。恐狼体型大,可能有特定毛色,头比腿的比例更大。

    要做到这些得改多少基因?也许这是恐狼2.0,接下来要做3.0,慢慢逼近。

    他们想开发技术,能精确复制某个物种,甚至做出100个变种,这样就没人会争论能不能做出恐狼了。

    问题会变成:你该造啥?对这物种、对它生活的环境、对人类,才是最有益的?


    生物学就像在用高级编程语言搞开发:它比从头设计的任何东西都复杂,但某种意义上又特别宽容。

    不过,要把人类的智力推到新高度,难度不小,可能也没那么急。

    如果80亿人都超级健康,智商和教育水平都跟爱因斯坦差不多,那世界会是什么样。

    武器化的「镜像生命」George Church参与过一篇论文,警告「镜像生命」的危险。

    既然物理上可行,为什么没发生呢?

    他们不希望实验室里造的东西逃出去,除非整个社会一致觉得这是好事。


    地球上可能已经有「镜像生命」,只是还没被武器化。

    「镜像生命」如果能被武器化,那问题就更严重了,可能会消灭所有竞争的生命。

    当然,有些想搞武器化的人可能觉得用现成的病原病毒就够了,没必要费劲搞「镜像生命」。

    人们对生殖基因编辑有过暂停和反对的声音,但还是有人做了。这是暂停、自愿承诺和吹哨机制的全面失败。

    现在世上大概有三个健康的基因编辑小孩,很快他们就会成为青少年了。

    合成技术将带来革命过去几十年,DNA测序成本降了百万倍,合成成本降了千倍。

    有可能,生物技术离大回报已经很近了。

    现在有了治疗罕见病的奇迹疗法,有了疫苗。如果算得宽泛点,生物技术相关的产业可能值上万亿美元。


    合成生物学的出现,真正解放了思维。

    虽然一开始聚焦在大肠杆菌和酵母,但它让人们开始考虑更大的可能性,比如新的氨基酸。

    药物设计会越来越好,失败率会降低。每种药的成本会下降。

    成本曲线会受到新工具影响,比如,从Sanger测序到纳米孔和荧光下一代测序,就是个大飞跃。

    AI和蛋白质设计的结合,带来了阶跃式变化。

    下一波可能是AI跟生物学其他领域的融合,比如发育生物学。


    之后是发育生物学跟制造的结合,换句话说,就是用DNA作为编程材料,造出任意形状的东西。

    生物学绝对能做出以光速导电的聚合物。可以造一个混合神经系统,包含传统神经元和以光速传导的组件。


    设计蛋白质一直是个大难题。设计核酸还好,比如想让两个东西结合,用沃森-克里克规则就能搞定。

    AlphaFold很好,但只是部分解决方案。还有其他不同于AlphaFold的大语言模型。

    如果在一个丝氨酸蛋白酶里把丝氨酸换成丙氨酸,它的折叠结构会完全正确,精确到Angstrom的几分之一。


    进化可能百万年才改几个碱基对,现在一个下午就能试几十亿种变化。

    目前的AI蛋白质设计工具在这方面还不够强,正在努力改进,像非标准氨基酸。

    非标准氨基酸的生成正在掀起革命,这些氨基酸要么自带共价键,要么能轻松结合整个元素周期表里的稳定元素。

    每种都要融入模型、重新训练,但一旦搞定,很快就会涌现出一系列新材料。

    遗传咨询改变未来George Church研究过很多技术,从基因编辑到灭绝物种复活,再到逆转衰老。

    他认为遗传咨询被低估了。

    它在某种程度上完全可以跟基因治疗媲美,虽然对已经出生的人没用,但对未来的人来说,很有用。

    安全带刚出来的时候,很多人抵制,因为车祸死亡或受伤的概率不到1%。

    遗传咨询也是类似,只有3%的孩子会受严重遗传病影响,人们会想:「我不至于那么倒霉,我在97%安全区。」

    如果这是赌马或去赌场,97%的胜率你肯定觉得不错。但如果是一个孩子的未来,97%可不够。

    在印度,由于种姓制度和长期的族内通婚,有些群体有很高的隐性疾病风险。所以遗传咨询特别有价值。


    3%已经不可接受了。这不仅是孩子的悲剧,也会影响到整个家庭。

    很多时候,一个或两个父母得辞职,全职照顾孩子,还要筹钱,因为这些病治疗费用很高。

    他建议基因疗法公司聚焦常见疾病,比如老龄化相关疾病和传染病。

    随着好结果的传播,遗传咨询会被看作是最简单的医疗手段之一。


    它成本很低,一个基因组分析才100美元,很快可能更便宜。

    相比之下,遗传病带来的机会成本、患者无法工作、家人的照顾负担,动辄几百万美元。

    从公共卫生的角度,这回报率太夸张了,至少十倍。英国的NHS、美国的保险公司都该掏钱支持。

    George Church对科学AI的兴奋程度远超语言模型。

    令人担心的是,要让能力再上一层楼,可能需要通用人工智能(AGI)或超人工智能(ASI)。

    有很多安全组织和安全规则,但一旦竞争变得激烈,这些规则往往会被削弱甚至抛在一边。

    所以,AGI和ASI得悠着点,慢慢来。

    需要国际社会对什么是安全的AI达成共识。

    如果AGI出现,反而会拖慢生物研究的进度,甚至可能让研究停摆。

    因为超级智能的第一反应可能是:「生物学跟我没啥关系,我又不是生物做的。」

    参考资料:

    https://x.com/dwarkesh_sp/status/1938271893406310818https://www.dwarkesh.com/p/george-church

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