自 2001 年起，《麻省理工新技术书评》每年才会评选造出去年的“亚太区重大突破技术开发其设计”。2年初27日，2020年“亚太区重大突破技术开发其设计”剔除如期而至。此次榜单寻找的是那些毫无疑问改变穷困和工作方式则的突破。
入选2020年“亚太区重大突破技术开发其设计”的包括很难侵略的互联网（Unhackable internet）、的大混搭抗生素（Hyper-personalized medicine）、数字货币（Digital money）、抗身体心理健康药性（Anti-aging drugs）、智能辨认出原子（AI-discovered molecules）、的大级狮子座卫星（Satellite mega-constellations）、量子不可否认（Quantum supremacy）、微型智能（Tiny AI）、差异隐私（Differential privacy）、变暖归因（Climate change attribution）。本文将公共卫生心理健康具体大部分展开校对。
亚太区重大突破技术开发其设计之公共卫生心理健康篇
的大混搭抗生素（Hyper-personalized medicine）
层面：为单个患者个人化内置的性状抗生素，给此前很难治愈病因的人促使了想。
主要历史学者：T Children’s Project、Boston Children’s Hospital、Ionis Pharmaceuticals、FDA
期中：今天
由特定DNA严重错误导致的极其少见的病因患者，今天有了一线生机——性状复原。这毫无疑问可以根据个体性状个人化内置的全取而代之抗生素。
Mila Makovec就是这样的一个“幸运儿”。她脑癌一种由独具的性状突变造成的散弹枪病因。2019年10年初，她的发生率被刊登在《取而代之英格兰医学杂志》(New England Journal of Medicine)上，当时心理医生们对她的性状缺陷展开了阐释，并为她个人化内置了抗生素。他们还用她的名字给这种药性定名为milasen。
虽然Mila目前还没有被治愈，但病状并未稳定了：哮喘发作减少了，可以在别人的为了让下站立和西行。
该放射治疗取而代之方法之所以能解决问题，就是因为天时地利人和——开发其设计一种全取而代之的性状抗生素不曾如此之快，也不曾有过很好的机会。取而代之抗生素可能实行性状替代、性状编辑或同理多肽（Mila所接受的类型）的基本，同理多肽值得注意于一种原子擦除剂，用于擦除或复原严重错误的生物体。这些疗法的共同之处在于，它们能以数字化的方式则和速度被编程，纠正复原遗传病因。
像Mila这样的幸运儿还有多少？到即便如此，虽然还只有少量。但期许可期。
当然，针对单独患者的“多对一”疗法也面临着单打独斗。因为它们与现行的抗生素开发其设计、试验和贩售的取而代之方法都漠视。当这些抗生素只为了让一个人的时候，却所需大型小组来其设计和制造，谁来为它们毕竟？
抗身体心理健康药性（Anti-aging drugs）
层面：可以通过迟滞身体心理健康来放射治疗许多不同的病因（包括帕金森氏症、心脏病和脑瘤）。
主要历史学者：Unity Biotechnology、Alkahest、Mayo诊所、Oisín生物技术开发其设计、Siwa Therapeutics
期中： 5年末
2019年1年初4日，来自英美两国的一个辨认出者小组在《科学杂志》子刊EbioMedicine杂志上首次发表了用抗身体心理健康类抗生素——Senolytics放射治疗人类一种与年龄具体的致命病因的更进一步结果。
Senolytics通过去除随着年龄增长而造就的“身体心理健康”蛋白而起作用。这些“身体心理健康”蛋白，可以转化成低水平的炎症反应，抑制正常的蛋白复原机制，并让邻近蛋白身处无害的周围环境。
2019年6年初，集团总部位于旧金山的Unity Biotechnology年度报告了对轻度至重度膝盖骨关节炎患者的中长期结果。预估将在2020年月份揭晓更大的测试的结果。该母公司还在开发其设计值得注意抗生素，以放射治疗与年龄有关的眼部和心脏病因等。
Senolytics以及许多其他有近期的疗法悄悄生理试验中，这些取而代之方法针对的就是身体心理健康和各种病因的根源所在的生物程序在。
母公司总部名为Alkahest的母公司向患者注入的生理内中辨认出的成分，并表示想阻止脑癌轻度至中度阿尔茨海默马氏病患者的认知和功能下降。该母公司的帕金森马氏症和脑瘤抗生素也在生理试验中。
2019年12年初，克拉克塞尔大学医学院的研究工作管理人员甚至借此研究工作一种所含免疫抑制抗生素选择性霉素的面霜是否可以减缓 生理皮肤的身体心理健康。
所有这些研究工作都揭示造出研究工作管理人员悄悄促使努力，以了解与身体心理健康具体的许多病因（例如心脏病、关节炎、帕金森氏症和脑瘤），期许可以通过“破解”来延误其发作。
智能辨认出原子（AI-discovered molecules）
层面：一种取而代之药性商业平均所需耗时近25亿美元。原因之一是不能辨认出有想视作抗生素的原子。
主要历史学者：Insilico Medicine、Kebotix、Atomwise、多伦多大学、BenevolentAI、Vector Institute
期中：3-5年
据研究工作管理人员至少，年初内转化为起死回生生命的抗生素的原子比例近为1060 ，这比太阳系中所有原子的比例还要多。
今天，机器学习物件可以利用文档来探索原有原子及其特性的大型数据库，从而转化成取而代之的可能性。这样可以更快、更高昂地辨认出取而代之的候选抗生素。
2019年9年初，港台Insilico Medicine和多伦多大学的一个大研究工作管理人员通过裂解AI算法辨认出的几种候选抗生素，确实该策略的有效性。研究工作管理人员使用值得注意于剖面学习和转换成模型的技术开发其设计，确定了大近30，000种具有理想特性的取而代之颖原子。他们从中选择了6个展开裂解和试验。其中一项在动物试验中确实很有潜力。
为生抗生素辨认出的化学家经常去早先一种取而代之原子，今天，这些辨认出者有了取而代之的物件来缩减他们的想象力。
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