2024年值得关注的七个技术：
今年的核心技术创新大多集中在人工智能领域。从蛋白质工程到3D打印再到深度伪造（deepfake），《自然》细数了今年值得关注的七大技术。
面向蛋白质设计的深度学习：20年前，华盛顿大学的David Baker和同事取得了一个重要突破：他们用计算工具从头设计了一种全新的蛋白质。如今，从头开始的蛋白质设计已经成熟，成了生产定制酶和其他蛋白质的实用工具。这些进展大部分来自蛋白质序列与结构关联数据集的不断扩充。当然，深度学习这种复杂的人工智能技术也功不可没。
ChatGPT？也许明年吧：读者可能已经发现了今年的一个突出主题：深度学习技术的巨大影响。但有一个工具没有进入今年榜单：热度很高的人工智能对话机器人。ChatGPT及其同类已然进入了研究人员的日常生活，还入围了《自然》2023年度十大人物。这类工具也有促进公平的意义，能帮助英语非母语者润色文章，让他们的文章发表和晋升道路更顺利。
“深伪”检测：去年，面向公众的生成式AI算法突飞猛进，合成完全人造但逼真的图像和音视频变得易如反掌。合成作品虽然能带来欢乐，但考虑到持续的地缘政治冲突和近在咫尺的美国大选，社交媒体被武器化的机会也多了起来。纽约州立大学布法罗分校的计算机科学家Siwei Lyu见过无数AI生成的与巴以冲突有关的“深伪”图像和音频。
大片段DNA插入：2023年末，美国和英国的监管机构批准了首个面向镰状细胞病和输血依赖型β地中海贫血症的CRISPR基因编辑疗法——宣告基因组编辑作为临床工具的巨大成功。CRISPR及其衍生工具利用可编程的短RNA将切割DNA的酶引导至特定的基因组位点。这类技术在实验室常被用来使有缺陷的基因失效，引入小的序列改变。
脑机接口：Pat Bennett的语速比常人慢，有时还会用词不准。由于患有肌萎缩侧索硬化症这种运动神经元疾病，比起之前话也不能说的她，现在的她已经进步了很多。Bennett的康复要感谢美国斯坦福大学神经科学家Francis Willett和他在BrainGate合作组的同事开发的先进的脑机接口（BCI）装置。
超强分辨率：Stefan Hell、Eric Betzig和William Moerner被授予2014年诺贝尔化学奖，奖励他们打破了限制光谱空间分辨率的“衍射极限”，使分辨率达到几十纳米尺度，让各类分子尺度的成像实验成为可能。不过，一些研究人员还想更进一步，并且进步神速。
细胞图谱：如果你想找一家咖啡店，谷歌地图能给出附近的选择，并告诉你怎么过去。而更复杂的人体地图却没有类似导航，好在多个细胞图谱项目的持续进展或很快绘制出生物学家翘首以盼的全组织细胞图谱，这些进展来自单细胞分析和“空间组学”技术的进步。