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內容提要
AI在氣象領域帶來新突破。《自然》雜誌12月發表的新研究表明：相較於被普遍認為預測最準的歐洲中期天氣預報中心（ECMWF），基於機器學習的GenCast模型展現了比前者ENS系統（業務預報系統）高20%的準確率以及更快的預測速度。
透過將大資料與人體微觀分子結合，中國研究團隊獲得重要進展，研究結果12月刊載在《細胞》雜誌上。復旦大學的研究人員基於英國生物樣本庫的53000多名成年人的資料繪製出人類血漿蛋白質組圖譜。這些資料可幫助科學家瞭解哪些蛋白質與疾病有關，哪些與健康有關，有助於實現精準醫療。
《自然-通訊》雜誌11月發表的一項研究結果顯示，最近賓夕法尼亞州立大學團隊以“人體細胞”為原料而推出的新型生物列印系統有望徹底改變針對人體組織的3D列印方式。
AI預報員會否取代傳統天氣預報？
谷歌DeepMind開發的一款AI程式GenCast最近將全球頂尖的天氣預報機構斬落馬下。
根據《自然》雜誌12月刊載的文章，相較於被普遍認為預測最準的歐洲中期天氣預報中心 （ECMWF） ，基於機器學習的GenCast模型展現了比前者ENS系統高20%的準確率以及更快的預測速度。
作者團隊表示，AI提前15天完成了對日常天氣和極端事件的更準確預測，並更好地預測了破壞性颶風和其他熱帶氣旋的路徑，包括它們登陸的地點。
當然，在短期內，GenCast有望輔助而非取代傳統預報系統，但即便只打輔助，它也有能力明確未來的寒流、熱浪和強風，幫助能源公司預測風力發電廠將產生多少電力。
基於物理學的傳統天氣預報需要求解大量方程式才可得出預測結果。而GenCast透過接受1979年至2018年這40年間生成的歷史資料進行訓練，瞭解全球天氣的演變；這些資料包括不同高度下的風速、溫度、氣壓以及溼度等數十個變數。根據最新氣象資料，GenCast能夠面向全球、針對未來15天的情況預測28公里×28公里範圍內、以12小時為單位的天氣變化。
傳統氣象預測要在配置數萬個處理器的超級計算機上耗時數小時完成，而GenCast在專為機器學習設計的單塊晶片Google Cloud TPU上僅用8分鐘即可完成同類任務。
近年來，釋出了一系列AI天氣預報程式。2024年7月，該公司宣佈推出NeuralGCM，將人工智慧與傳統物理學相結合，用於長期預報和氣候建模。2023年，DeepMind推出的GraphCast每次只生成一個最佳的預測結果。GenCast以GraphCast為基礎，能產出50個甚至更多預測的集合，為未來不同的天氣事件分配機率。
英國雷丁大學氣象學系教授莎拉·丹斯（Sarah Dance）認為：“天氣預報方法即將發生根本性轉變。AI工具為氣象部門打開了生成更大規模預報的可能，提供了對預測置信度的更可靠估計——特別是關於極端事件的。”
資料來源：
Cell：復旦團隊繪製人類血漿蛋白質組圖譜
復旦大學的研究人員基於英國生物樣本庫的53000多名成年人的資料，繪製出人類血漿蛋白質組圖譜，並於2024年11月在《細胞》雜誌上報道了該成果。這些資料可幫助科學家瞭解哪些蛋白質與疾病有關，哪些與健康有關，進而實現精準醫療。
復旦團隊將2920種血漿蛋白與1066種疾病和986種健康相關特徵相聯絡。涉及的疾病包括胃腸道、肌肉骨骼、泌尿生殖系統、迴圈系統和呼吸系統的疾病以及傳染性疾病；健康相關特徵包括心理健康、認知功能、飲食、生活方式、工作和生活環境以及病史。
最終得到的蛋白質組學圖譜囊括1706種疾病和健康特徵。藉助此譜，研究者能針對各種疾病找到前景可期的預測性和診斷性生物標誌物，還識別出26種具有良好安全性的潛在治療靶點以及37種有望改作他用的藥物。
值得一提的是，圖譜繪製者們還發現了尚未報道的新的蛋白質-疾病關聯和蛋白質-健康關聯：主要的相關性在於諸如慢性腎病這類泌尿生殖系統疾病的發病率上，他們找到了具有高風險比的新生物標誌物，例如NBL1和COLEC12。
此外，圖譜也給出了近2000種具有針對“現患疾病” （prevalent diseases，取樣時已存在的疾病） 和“新發疾病” （incident diseases，隨訪過程中新出現的疾病） 的保護機制的蛋白質關聯。
論文作者表示：“在這些蛋白質中， （EGFR） 表現出最廣泛且最顯著的保護作用，影響了90種疾病。最大的保護是對高血壓腎病的……這支援了EGFR訊號在腎臟損傷中的關鍵作用。”
資料來源：
3D生物印表機幫你直接打印出受損骨骼
近年來，3D列印技術發展迅猛。傳統列印材料包括塑膠、金屬和陶瓷等。現在人體細胞也成了一種原料，可用於列印活體組織。當然，生物列印 （bioprinting） 目前仍是個緩慢而受限的過程，不過最近賓夕法尼亞州立大學團隊推出的新型生物列印系統有望徹底改變針對人體組織的3D列印方式。《自然-通訊》 （Nature Communications） 雜誌11月報道了此項成果。
新系統名為用於生物列印的“列印高通量整合組織製造系統” （HITS-Bio） ， 可 使用球狀、微小的活細胞聚集體作為組織建立的基礎構建單元。它列印結構的速度是現有技術的10倍，同時保持了90%以上的細胞存活率，甚至可被直接應用於傷口。
生物列印比傳統3D列印複雜很多。它所用的不是塑膠或金屬等惰性材料，而是需要嚴格控制環境的活細胞。常規生物列印方法 （擠出式、噴墨或鐳射輔助） 通常要在速度、精度或細胞存活率等方面做妥協。
HITS-Bio將活細胞聚集體封裝於特殊的凝膠基質中，得到一種“生物墨水” （bioink） 。列印後，這些細胞會在幾周內“熟化”，穩定為3D組織。
研究作者易卜拉欣·奧茲博拉特（Ibrahim Ozbolat）表示，這有點像砌磚牆，細胞是磚塊，生物墨水是砂漿。以球狀的細胞聚集體為構建單元，其優勢在於細胞密度與人體組織相似；HITS-Bio所用的4×4數控噴嘴陣列能同時定位16個球體，突破了常規方法中一次定位一個球體的侷限，再加上生物墨水的黏合作用，系統可以快速、精確而又不損壞細胞地建立複雜結構。
奧茲博拉特等人在患嚴重顱骨缺損 （通常需要先進的外科手術干預） 的大鼠模型上測試了HITS-Bio。球狀聚集體源自人類脂肪幹細胞，經過了旨在促進骨骼生長的預程式設計，在被列印至目標區域後，短短6周內，就讓缺損處幾乎完全修復——高密度的球體排列使骨覆蓋率高達96%，組織學研究證實新骨組織的礦化和整合程度很高。
在另一項實驗中，研究人員藉助HITS-Bio列印了一塊體積為1立方厘米、由576個球體組建而成的軟骨結構。製備過程不到40分鐘，軟骨結構展現出細胞存活率高、細胞外基質沉積紮實以及有關鍵軟骨標誌物表達等特徵——這使其成為修復軟骨缺損的潛在方案。
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