從人工智能到多能性幹細胞，今年發布了許多吸引人的新方法以及對現有方法的優化。

利用人工智能解決生命科學問題

縱觀今年生物學的許多重大發現，你會發現得益於計算能力的不斷提高和訓練所需的大型數據集的可用性，機器學習在生命科學領域不斷取得進展。在2019年的其他進展中，研究人員報道了成功地使用機器學習篩選圖像以尋找癌症或病原體感染的跡象，並鑒定了血液樣本中與糖尿病患者的血管並發症相關的表觀遺傳標記。

通過基因編輯監視細胞

即使計算機承擔了更多曾經由人工完成的任務，工程師們仍在探索DNA的信息存儲能力。今年夏天，美國波士頓市的研究人員報道了利用DNA和類似於CRISPR的堿基編輯複合物來記錄在活細胞內部發生的事件，然後可以通過測序破解出這些事件。論文共同作者、麻省理工學院的Timothy Lu告訴《科學家》雜誌，它的潛在應用包括檢測環境毒物和記錄發育過程。

芯片上的DNA

今年CRISPR-Cas9編輯的另一個創新之處在於是推出針對特定DNA序列的檢測設備。在這裏，Cas9酶與RNA和石墨烯芯片結合，並且經過基因改造後不會切割DNA。如果RNA-Cas9複合物與它的靶DNA序列結合在一起，那麼這會導致石墨烯芯片的電場發生變化，從而給出陽性讀出值。這種芯片的開發人員指出，有朝一日它可能用於臨床環境中的DNA快速檢測。

提高CRISPR的準確性

盡管科學家們正在開發各種各樣的CRISPR變體，但是今年開發出的一種CRISPR變體旨在通過避免切割雙鏈DNA來降低它的脫靶效應。這種稱為prime editing的技術使用CRISPR係統中經常使用的Cas9核酸酶，但是它將這種酶與一種稱為pegRNA的向導RNA和一種逆轉錄酶相結合在一起，從而可以向基因組中添加新的序列或堿基。一旦將新的遺傳物質整入到受到切割的DNA鏈中，這種新的CRISPR變體就會在未編輯的DNA鏈上產生缺口，從而向細胞發出信號，使得細胞對產生缺口的DNA鏈進行重建以匹配經過編輯的DNA鏈。

精簡幹細胞製造方法

當一些研究人員研究他們自己的基因組編輯變體時，另一些研究人員對製造誘導性多能幹細胞(iPSC)的配方進行了重要改進。這種方法由山中伸彌(Shinya Yamanaka)於2006年首次發布，它在分化細胞中讓四種轉錄因子的基因過量表達，使得它們返回到多能性狀態，從而形成了所謂的iPSC。在這四種過量表達的轉錄因子中，最重要的一種被認為是Oct4。但是在上個月，來自馬克斯普朗克分子生物醫學研究所的研究人員宣布，他們不僅能夠在不調整Oct4水平的情況下製造出小鼠iPSC，而且這樣做的效率更高。山中伸彌在發送給《科學家》雜誌的一封電子郵件中寫道，“如果這種方法在成年人細胞中起作用，那麼它將對ips細胞的臨床應用產生巨大的優勢。”