《Nature》杂志在未来一年将关注以下七个技术领域:包括蛋白质设计、深度学习、以及对抗深度伪造技术等。这些领域的进展将在未来引起关注，涉及的内容包括脑-计算机接口、纳米材料的3D打印等。
蛋白质设计的深度学习
蛋白质设计方面，利用深度学习算法和人工智能技术，研究人员能够设计出具有特定功能的蛋白质，如酶和药物传递载体。
“基于序列”的策略使用大型语言模型 (LLM)，该模型为聊天机器人 ChatGPT 等工具提供支持。通过像包含多肽“单词”的文档一样处理蛋白质序列，这些算法可以辨别真实世界蛋白质的架构手册背后的模式。
他们真正学习了隐藏的语法:
- 一种名为 ProtGPT2 的算法，该算法始终能够产生在实验室生产时稳定折叠的合成蛋白质
- 另一个工具称为 ZymCTRL，它利用序列和功能数据来设计天然存在的酶家族的成员
深度伪造Deepfake检测
深伪检测领域的发展使得科学家们能够利用AI技术来发现和拦截虚假的图像、音频和视频，从而保护信息安全。
DeepFake-O-Meter ：这是一个集中式公共算法存储库，可以从不同角度分析视频内容以嗅出 Deepfake 内容。这些资源会有所帮助，但针对人工智能生成的错误信息的斗争可能会持续数年。
大片段DNA插入
2023 年末，美国和英国监管机构批准了首个基于 CRISPR 的基因编辑疗法，用于治疗镰状细胞病和输血依赖性 β 地中海贫血，这是基因组编辑作为临床工具的重大胜利。
北京中国科学院高彩霞领导的研究人员开发了PrimeRoot，这是一种使用prime编辑引入特定目标位点的方法，酶可以使用这些位点在水稻和玉米中插入多达20个碱基的DNA 。高认为，该技术可广泛用于赋予作物抗病和抗病原体能力，持续推动基于CRISPR 的植物基因组工程的创新浪潮。
脑机接口
贝内特的康复得益于斯坦福大学神经科学家弗朗西斯-威利特和他在美国 "脑门 "联盟（BrainGate consortium）的同事们开发的一种先进的脑机接口（BCI）设备。威利特和他的同事在贝内特的大脑中植入电极，跟踪神经元活动，然后训练深度学习算法将这些信号转化为语音。
超级分辨率
Stefan Hell、Eric Betzig 和 William Moerner 因打破限制光学显微镜空间分辨率的“衍射极限”而荣获 2014 年诺贝尔化学奖。由此产生的细节水平（大约为数十纳米）开启了广泛的分子尺度成像实验。
ONE 是一种基于膨胀显微镜的方法，涉及将样品中的蛋白质与水凝胶基质进行化学偶联，将蛋白质分解，然后使水凝胶的体积膨胀 1,000 倍。这些片段在各个方向上均匀扩展，保留了蛋白质结构，并使用户能够使用标准共聚焦显微镜解析间隔几纳米的特征。
细胞图谱
人类细胞图谱（HCA）是这些计划中规模最大、也可能是最雄心勃勃的一个。
三维打印纳米材料
在纳米尺度上会发生一些奇怪而有趣的事情。这可能会给材料科学的预测带来困难，但也意味着纳米级建筑师可以制造出具有独特特性的轻质材料，如增加强度、与光或声音的定制互动，以及增强催化或储能能力。