欲了解最新的科学趋势，请参阅我们的“科学突破：2026年值得关注的新兴趋势”，其中包含有关混合太阳能电池、无阿片类药物镇痛、替代电池技术、自修复基础设施等主题的详细信息。
2024 年见证了许多显著的科学进步，且这一势头丝毫未减。在 CAS，我们始终密切关注最新研究，并确定了八大关键趋势，这些趋势有望在 2025 年推动重大科学突破。这些领域的新进展涵盖了人工智能辅助研究、精准医疗和新型电池技术等多个学科。它们共同展现了改善人类健康、保护环境以及为企业和创业者提供更好利用新技术与新研究机会的潜力。
您还可以 观看录像，了解来自 CAS、加州大学伯克利分校、橡树岭国家实验室和 POLARISqb 的专家小组对这些趋势及相关领域进行的探讨，这些领域也是他们 2025 年最期待参与的方向。
CRISPR 疗法管线蓄势待发
尖端的基因编辑技术，尤其是 CRISPR，正在彻底改变药物研发格局。 Casgevy 是首个获美国 FDA 批准的利用 CRISPR-Cas9 基因编辑技术开发的疗法，此后，许多针对多种疾病的新型 CRISPR 疗法已进入药物研发管线和临床试验阶段。
随着 碱基编辑、先导编辑，甚至基于 CRISPR 的 表观遗传调节技术的快速发展，CRISPR 已处于药物研发的前沿，在肿瘤学、遗传性疾病、病毒感染和自身免疫性疾病领域展现出应用潜力。通过纠正突变、沉默有害基因或在细胞中引入保护性改变，这标志着从症状管理向具有治愈潜力的疗法转变的范式转移。
以下是 CRISPR 如何增强治疗方法的一些示例：
- 敲除抑制 T 细胞功能的基因或增强其靶向癌细胞的能力，从而开发出 效力更强且毒性更低的 CAR-T 疗法。
- 添加可控的安全开关，能够根据个体基因反应停止并逆转 CAR-T 细胞疗法。
- 识别癌细胞中的基因和蛋白质，揭示 PROTACs 的新靶点。
CRISPR 作为一种基因编辑工具，其自身的多功能性使其能够进行基因纠正和沉默，这为单基因疾病和病毒感染的治愈性治疗带来了潜力。然而，最令人振奋的是这些技术（CRISPR、CAR-T 和 PROTACs）的互补性，它们实现了跨技术的协同药物研发。依赖于 CRISPR 灵活性的新疗法能够解决以往难以攻克的疾病生物学难题和患者需求，塑造一个组合疗法将产生更有效治疗方案的未来。
固态电池创新推动锂电技术进步
锂离子电池 (LIBs) 在当今的电动汽车和许多消费电子产品中无处不在。因此，新的研究重点在于开发更适合这些应用的下一代锂离子电池。
固态电池 是目前备受关注的新兴技术之一，因为它们有望解决阻碍电动汽车普及的许多关键问题。与当今锂离子电池中常用的液态或凝胶电解质相比，固体电解质有哪些优势？
- 更安全，不易起火
- 更耐用，充放电循环次数更多
- 更紧凑，在相同的体积和重量下可容纳更多能量
- 充电速度更快
- 耐低温，性能衰减更小
尽管有这些优势，一些行业专家仍持怀疑态度，指出该技术 在实际应用测试中仍面临成本、制造和生产验证方面的障碍。
总体而言，汽车制造商持乐观态度，行业对该技术投资的广泛增长便是明证：
- 本田近期发布了一条全固态电动汽车电池生产线，预计这些电池体积将缩小 50%。
- 中国最大的汽车制造商之一上汽集团也表示，将于 2026 年开始量产第二代固态电池。
- 日产也宣布计划在 2028 年前推出搭载固态电池的电动汽车。
鉴于这些投资，固态电池的转折点似乎即将在未来几年到来。除了车辆应用外，许多行业都在密切关注电池技术，因为每一次新的突破都会带来新的应用和可能性。
数据质量成为人工智能成功的关键驱动力
人工智能将在 2025 年继续占据新闻头条，但随着这些技术被整合到众多行业中，关于优化人工智能成果的讨论正从算法转向数据。
数据是训练和支撑所有机器学习应用的基础燃料。ChatGPT 等大型语言模型（LLM）在用于专业科学和技术应用时，仍表现出明显的局限性。这在一定程度上是因为这些工具在处理化学结构、表格数据、知识图谱、时间序列以及其他形式的非文本信息方面能力有限。
数据质量和多样性对人工智能成果的重要性已得到充分研究。然而，针对特定项目“适销对路”的数据往往难以获取。为了改善人工智能在广泛科学应用中的研究效果，研究人员要求提供更高质量、更具针对性的数据集，以匹配预期的模型应用。这已经推动了药物重定位研究，并促进了计算机辅助药物设计的发展。用于弥合数据质量差距并改善人工智能应用成果的方法包括：
- 开发用于训练人工智能的定制数据集，例如麻省理工学院和丰田公司正在使用的数据集，用于训练自动驾驶车辆。
- 复合人工智能系统，利用更多数据源来减少“幻觉”和不准确的结果。
- 一种“专家混合”方法，即针对特定任务训练多个较小的子模型，而不是使用一个大型模型。
- 使用合成数据，即由其他人工智能模型生成的数据，在缺乏足够的真实世界数据时用于训练新模型。
材料科学创新助力气候行动进展
根据《巴黎协定》，许多国家已承诺到 2030 年大幅减少温室气体排放，目标是在 2050 年实现净零排放。一系列科学创新正在推动这一目标的实现，包括提供应对关键挑战新途径的材料科学技术。
金属有机框架（MOFs）是一类高度多孔的晶体材料，由金属离子与有机分子配位形成的分子笼组成。这些材料展现出极其多样的特性，如高比表面积、可调的孔径以及对压力和温度变化的灵活性，使其成为气体存储、气体分离、磁性、催化以及电气和光学应用的理想候选材料。巴斯夫（BASF）正率先实现 MOFs 的商业化生产，用于碳捕集，因为它们具有卓越的比表面积和可调特性，其他公司也紧随其后。
随着气候变暖，节能空调也将变得至关重要，而基于 MOF 的涂层在这一应用中也证明了其价值。当涂覆在空调部件上时，MOFs 能有效提取流经空气中的水分，从而将所需的制冷能耗降低高达 40%。
共价有机框架（COFs）在能源存储、催化和气体分离方面也展现出巨大潜力。与金属有机框架不同，COFs 完全由有机物组成。这些二维或三维结构相比 MOFs 具有更高的热稳定性和化学稳定性，最新研究表明，这种稳定性使这些材料能够持续运行并净化大气。COFs 在污染控制应用中也表现出色，例如检测并去除饮用水中的全氟化合物。
预计未来几年，材料科学研究将通过开发对环境影响更小的新材料，在可持续发展倡议中发挥日益重要的作用。我们预计这将推动可再生技术和工艺的更广泛创新，从而减轻污染影响、提高能源效率，并助力实现多项可持续发展目标。
分子编辑助力药物发现创新
传统上，化学家依赖于一套庞大但有限的已知反应来合成复杂的有机分子。然而，新兴的合成方法使得获取新的分子骨架和形状变得更加容易，有望催生令人振奋的新一轮有机化学和药物化学创新浪潮。
分子编辑是一种通过在分子核心骨架内插入、删除或交换原子，从而精确修饰分子结构的技术。与通过一系列逐步反应组装较小部分来构建大型新分子的传统方法不同，分子编辑使化学家能够通过精确修饰现有的庞大分子来创造新分子。这使他们能够更高效、更具成本效益地创造新化合物，并通过减少总合成步骤，降低许多转化过程中的有毒溶剂使用量和能源需求。
分子编辑最引人注目的方面或许是其对创新的预期积极影响。过去十年来，关于制药行业所谓的“创新危机”的成因和补救措施一直争论不休。然而，毫无疑问，增加化学家可用于构建目标结构的路径，是提高药物候选物、肥料、材料及其他应用中分子框架的数量和多样性的关键。
结合已经能够帮助化学家识别和优化合成路径的新兴人工智能合成应用，这些新的合成方法有望在未来十年内推动化学创新实现倍增。
推动循环经济发展的废物管理创新
联合国《全球废物管理展望》2024年版估计，如果不进行根本性变革，到2050年，包括污染、健康受损和气候变化等隐性成本在内的废物管理年度总成本将翻一番。因此，新技术正在推动循环经济的发展，使再利用和回收发挥更大的作用：
- 除了火法冶金和湿法冶金等传统回收方法外，目前正在开发新的电池回收方法，通过生物浸出、直接回收和电化学湿法冶金工艺等手段，重新利用锂、钴、镍、铝、铁和锰等贵重金属。这些新方法不仅能防止危险化学品进入环境，还能回收许多热门技术中使用的宝贵且往往稀缺的元素。
- 水热碳化等生物质转化技术正被用于废物能源化，将湿生物质、有机废物和农业残留物转化为水炭（一种用于发电和土壤改良的富碳材料）以及生物炭（一种用于改良土壤的材料）。
- 食塑细菌正在提高塑料回收的效率，通过从废物中再生单体——这一进程得益于对Ideonella sakaiensis 201-F6 的发现，这是一种含有IsPETase 和IsMHETase 酶的细菌，能将聚对苯二甲酸乙二醇酯 (PET) 分解为其两种环境友好型单体：乙二醇和对苯二甲酸。如果这项技术能够实现规模化，将有助于缓解全球持续的“塑料成瘾”。
这些创新的新举措不仅抵消了废物处理的成本，而且随着新技术的投入使用，还提供了更好的经济激励。随着制造商、能源生产商、政府和废物管理公司加大对旨在降低废物管理成本、增强可持续性并提高制造工艺盈利能力的创新投入，请密切关注那些能够从废物中回收或创造出宝贵新资源的各种技术。
量子计算走向实用化
联合国已宣布2025年为国际量子科学与技术年 (IYQ)。虽然量子计算技术尚未广泛商业化，但在科学研发领域的实际应用方面正稳步推进。例如，克利夫兰诊所和 IBM 最近安装了全球首台致力于医疗研究的量子计算机，并开始利用其能力解决药物研发中现代超级计算机也无法回答的问题。研究人员正在探索量子计算如何通过实现更复杂的分子行为模拟和高效的蛋白质折叠建模来加速药物研发。随着实施规模的扩大，这将为量子计算在短时间内推动重大进展创造机遇。
除了药物开发，量子计算还能解决许多其他领域的复杂挑战。例如，农业研究人员正在测试其在肥料计算和现场监测方面的应用，这些应用有望优化作物产量，在最大限度减少环境破坏的同时提高粮食产量。量子计算还有望通过识别海量全球数据中的模式，并更快地评估不同模型生成的多种不同场景，从而实现更准确的天气预报。
谷歌近期推出的 Willow 芯片，以及微软和 Atom Computing 宣布计划在 2025 年提供商用量子计算机，都展示了该技术的发展速度。虽然我们预计它在未来几年内不会主导技术格局，因为该技术的规模化仍面临诸多挑战，但量子计算正成为多个领域的关键驱动力。
全组学：下一场单细胞革命
近年来，对单细胞分析技术的投资呈爆炸式增长，这些技术目前正被应用于推动早期疾病检测、产前筛查测试、生物标志物检测、液体活检和生物药物开发等领域的关键进展。2023 年，与基因组学、转录组学和蛋白质组学相关的单细胞分析技术市场估值为 43.4 亿美元，预计2024 年至 2030 年的复合年增长率为 18.7%。
单细胞研究的下一个前沿领域是多组学。通过结合多种单细胞技术，多组学方法为研究人员和临床医生提供了更完整的图景：
- 在药物研发方面，多组学可以辅助治疗方案的设计并推动疫苗开发，因为在单细胞水平上同时整合各种单模态组学方法，有助于我们理解各种生物过程、通路和疾病机制。
- 多组学还被用于建立细胞谱系树，使癌症研究人员能够同时在单细胞水平上研究表观遗传效应和基因突变的影响。
- 在胶质母细胞瘤患者模型中，多组学已显示出提高对肿瘤内异质性理解的潜力，从而为患者定制化治疗提供依据。
在多组学之外，全组学致力于融合所有组学数据，为我们提供细胞水平上人类生物学的综合图景，从而更准确地揭示复杂的生物相互作用和疾病机制。这种方法在药物创新方面具有广泛的应用，并有望加速靶向疗法的开发。它对于改善精准医疗也具有深远意义，能让我们更深入地了解肿瘤内的不同细胞及其随时间的变化，从而为个性化治疗策略铺平道路。
