馬斯克腦機介面公司Neuralink發狂言,15年內復活侏羅紀公園,基因編輯技術走到那了嗎?
馬斯克腦機介面公司Neuralink發狂言,15年內復活侏羅紀公園,基因編輯技術走到那了嗎?

以矽谷「鋼鐵人」伊隆.馬斯克為首的腦機介面公司Neuralink,傳出計劃要用基因技術復活「恐龍」,在15年內實現《侏羅紀公園》真實版。

今年4月,Neuralink共同創辦人麥克斯.霍達克(Max Hodak)宣稱,15年內將能培育以基因改良的「外來物種」——恐龍,科幻電影中的侏羅紀公園指日可待。

同日,霍達克又解釋道,此恐龍非彼恐龍,而是將恐龍基因融合至現有物種中,創造出一個「新物種」,此話一出,隨即遭到各方質疑。到了5月,這位共同創辦人加碼宣佈自己已從Neuralink離職。

這項計畫是透過技術來滿足好奇心,去製造一個充斥著「新物種」、供人類消遣的樂園嗎? 這些問題不得而知, 但已知的是,霍達克想挑戰現存規律 。

延伸閱讀:隔空操控猴子玩電動、打兵乓球!Neuralink新進展揭密,馬斯克想用黑科技做什麼?

「復活恐龍」只是妄想

生物科學為我們揭開了基因的面紗。基因是由DNA這個雙螺旋結構所組成,鹼基對(A\T\G\C)則是DNA的基本組成單位。

根據2012年的一項遺傳學研究,DNA大分子結構的平均半衰期僅521年。這意味著,即便某生物死後,遺骸沒有腐爛且獲得了妥善保存,一旦過了521年,其DNA大分子結構起碼有一半的連結會斷開。

此項研究來自於某氣溫穩定落在13.1°C的地區,該地出土的158塊恐鳥(也稱摩亞鳥,一種已滅絕的巨型鳥類)骨骼遺骸。根據碳12同位素分析,這堆遺骸的平均年限落在600~8,000年之間。也就是說,Neuralink根本無法提取完整的恐龍基因,因為DNA早已消失了。

人類的基因組是由大約31.6億個DNA鹼基對,組成約2.5萬個基因。這2.5萬餘個基因,最後又構成了23對染色體。這23對染色體,便是人類的「圖紙」。 自卵細胞授精後,每個人在胎中都是按照這張「圖紙」來發育、生長。在人類離開母體後,身體對於各種損傷的修復,也依據23對染色體來完成。

人類基因組計劃(The Human Genome Project,HGP)在1990年正式啟動,美國、英國、法國、德國、日本和中國科學家共同參與了這一項預算達30億美元的人類基因組計劃。

按照此計劃的設想,在2005年,要把人體內約2.5萬個基因的密碼全部解開,並同時繪製出人類基因的圖譜。換句話說,就是要揭開組成人體30億個鹼基對的秘密。

到2000年6月26日,人類基因組草圖的繪製工作已完成。最終完成圖要求定序所用的複製人能忠實地代表常染色體的基因組結構,序列錯誤率低於萬分之一。截至2003年4月14日,人類基因組計劃的定序工作已完成,該計劃歷時約13年,耗資達30億美元。

如今18年過去了,我們依舊只能探索單個基因在疾病和人類發育過程中可能扮演的角色,但這背後的骨牌效應仍是未知。

為何人類共用一套基因組,但外在表徵卻不盡相同?為何都是從胚胎細胞出發,各種細胞、器官及組織的分化儼然像一個毫釐不差的精密機器?為何基因座的突變會帶來疾病,而相同的疾病背後又有哪些關聯性?

目前的科學界給不出答案。

因此,馬斯克的同僚們提到復活「恐龍新物種」,單純是一個不考慮可行性的想法,但對於合理評估和看待基因編輯技術的發展而言,這樣的發言是不負責任的。

Jurassic Park
圖/ 截圖自Twitter

基因編輯技術走到哪裡了?

在許多科學家的共同努力下,基因編輯技術距離人們的生活並不遙遠。

當患者身體出現發炎時,醫生經常會開立一種藥物—— 青黴素注射液 。然而,如今司空見慣的抗生素在80年前的價格好比黃金。在半個多世紀裡,人們利用各種遺傳學方法對產生青黴素的菌種進行大量改造,不斷改進培養基和發酵條件、試圖完善發酵設備及相關設備,並對發酵控制投入大量心力,使青黴素的生產水平不斷提高。

尤其是近十年內,人們對青黴素在微生物中的合成路線及代謝途徑進行全面研究,發現了控制和調節青黴素合成、代謝的許多「閥門」。人們利用各種手段來調節和控制這些「閥門」,使微生物按人為要求的合成路線大量生產青黴素。

基因編輯在其中發揮出相當大的作用,科學家正是利用基因工程將青黴素生物合成過程中,發揮「開關」作用的關鍵酶基因複製到生產菌種裡,加大對青黴素合成路線的控制力度,即進行代謝調控。此外,控制發酵的過程盡可能地利用原材料,以減少副產物的產生。

簡單來說, 透過基因編輯技術,可以為細菌嵌入幾段基因,這些基因可以讓細菌擁有生成青黴素的能力,人們只要提供其生長所需的營養物質和環境,就能坐收成果 。

基因
利用酵母細胞生產青黴素的過程。
圖/ 虎嗅網

這些技術讓80年前的液體黃金,如今僅剩50元台幣左右的價格 。這項技術被歸類於「合成生物學」的學科內。透過對細胞菌落進行基因編輯,甚至可以實現讓其生產石油等能源,或青蒿素、大麻二酚等化工物品,以及PHA等可分解塑膠。

除了細菌方面的應用,還可以改良動植物的基因,讓其具備自動驅蟲的能力。雖然沒有「復活恐龍」的驚艷,但這是基因編輯技術在生活中的紮實應用。

在合成生物之外,基因編輯技術也逐漸發展為一種新興療法,業界將其歸納為細胞及基因療法。細胞療法以細胞為載體,透過基因編輯工具的改良,讓其具備治療疾病的能力。而基因療法則越過了細胞,期望能直接在基因層面進行操作。

在單基因誘導的遺傳疾病中,例如先天性耳聾、失明、血友病、地中海貧血症等,都可以透過基因編輯工具對治病基因進行改造。

工具成為了治療疾病的敲門磚,也決定了基因編輯可觸及的邊界。即便上述的目的均已達成,但在大量領域,基因編輯仍未擁有姓名。

麥克斯.霍達克談及的恐龍新物種,就是其中一片無人之地,將由基因編輯工具的發展決定。

工具是基因編輯技術的重要命題

基因作為一個精密運轉的機器,精準運行是必定的大前提,若突變可能會引發出更大的問題。以癌症為例,細胞之所以會發生癌變,便是當調控細胞生長的基因發生突變或損壞時,使得細胞失去控制,持續地生長及分裂而產生腫瘤。

人為干預是為了解決問題,而不是製造問題。因此,人們對基因編輯工具的精度有較高要求。

幾十年間,基因編輯工具歷經反覆運算,從重組核酸酶媒介的基因編輯技術到TALENs技術,再到因諾貝爾而備受關注的CRISPR/Cas9基因編輯技術, 精度的遞進是工具革命的重要命題 。

基因
ZFN、TALEN及CRISPR/Cas9基因編輯技術:(a)鋅指核酸酶(ZFN);(b)TALEN;(c)CRISPR/Cas9。
圖/ 虎嗅網

延伸閱讀:諾貝爾化學獎頒給「上帝手術刀」!首度兩位女學者獲獎,基因編輯技術獲肯定

若用一句話概括基因編輯工具的主要目標,那就是 先破壞、再修護 。

作為一種常見的分子生物學事件,在哺乳動物分裂活躍的細胞中,DNA雙鏈斷裂(DNA double-strand breaks,DSBs)每天會發生。然而,在真核生物細胞裡面,透過自發雙鏈斷裂實現基因編輯的概率通常低於百萬分之一。

而DSBs發生後,細胞可以透過多種方式進行修復,但都會導致一定程度的遺傳資訊丟失。基於這個原理,人們可以主動觸發斷裂過程,再提供特定的鹼基或DNA片段,就有機會把特定DNA序列刪除或嵌入。

人為使用化學誘導劑、輻射處理等方法,或使用轉座子技術也可以實現基因的突變,但這些突變是隨機的,需要後續進行大量的篩選工作來獲得所需的基因型。

定點基因編輯因此成為基因功能研究和物種定向改造的優選策略。但對比上述三種基因編輯工具,仍有各自無法跨越的問題。

  • 鋅指核酸酶技術(zinc finger nucleases,ZFNs)從2001年開始陸續被用於不同物種的基因編輯,但除了高成本之外,編輯位點也較單一。

  • TALENs雖能實現更大範圍的編輯,但由於體積太大且較多重複的序列,讓編碼基因更加困難。

  • CRISPR/Cas9的出現,某種程度上緩解了上述的問題。它可以針對單一鹼基實現精準編輯,據研究顯示,CRISPR/Cas9在細胞系中基因編輯的脫靶率最高,可以降低近4個數量級。

在體內進行基因編輯(即治療過程中),CRISPR/Cas9的遞送再次成為科學家和企業的另一道必答難題。如今,這道難題的階段性答案是「腺相關病毒(AAV)」,它像是一台列車,可以將基因編輯工具有效地運送到目的地(待編輯的基因位點)。

基因
基因編輯的治療簡圖
圖/ 虎嗅網

可惜,AAV也有缺點。目前,其劑量過高所導致的毒性問題,在去年已讓5名患者失去生命,其過小的體積也讓它無法完全包裹CRISPR/Cas9。 這讓遞送環節的瓶頸,成為了基因治療商業化的最大難題之一 。

遞送系統的開發、工具的不斷優化和對病理的探索 ,這三項因素是基因編輯發展的三駕馬車,環環相扣、缺一不可。

因此,回過頭來看「復活恐龍」這個願景,就會清楚地認識到真實世界不是網路,在認可馬斯克的團隊之前,「認識現實」是一個人類應該具備的理性。

燦笑馬斯克elon musk tesla.JPG
圖/ Reuters Connect

面對電車和火箭,馬斯克及其團隊是思想上的巨人。但面對基因的秘密,至少目前的全人類都沒有話語權。

本文授權轉載自:虎嗅網
責任編輯:文潔琳、蕭閔云

關鍵字: #伊隆‧馬斯克
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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

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博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

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當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

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