本文转载自：奇点网
《MIT科技评论》创刊于1899年，是全球历史最悠久的权威科技杂志之一。TR35杰出青年创新人物评选是《MIT科技评论》为表彰青年创新人物而设立的固定评选制度，每年从全球范围内评选出35位学术界和工业界的35岁以下科技创新精英（TR35），这些获奖者的研究成果正引领科技发展潮流，改变世界的未来。
今年MIT又评选出了35位，下面12位是跟医疗健康行业有千丝万缕联系的创新人物。让我们来一一认识他们，和他们的创新发明。
Kevin Esvelt，34岁，麻省理工学院媒体实验室助理教授
《MIT科技评论》认为：Esvelt是一个从事于基因编辑技术研发，同时警告又警告大家警惕基因编辑技术潜在危害的科学家。
Esvelt在美国顶尖工程学院哈威穆德学院（Harvey Mudd College）获得生物化学学士学位，于哈佛大学获得生物化学博士学位。在哈佛期间，他与George Church实验室研究人员有紧密合作。还曾在Editas Medicine联合创始人David Liu实验室从事研究工作，期间他领衔发明了噬菌体辅助持续进化（PACE）技术，研究成果2011刊登在顶级期刊《自然》上(1)，据悉该技术让生物分子在实验室中的进化速度提高了100倍。
作为以CRISPR基因编辑为基础的基因驱动（一种利用遗传偏好，将基因快速扩散到群体中去的技术体系，例如利用基因驱动技术消灭蚊子，进而消灭疟疾等传染病）技术领域主要研究人员，Esvelt对基因驱动技术有自己的思考。他认为，任何会在全球扩散的基因驱动技术都不能使用，甚至不能试验。科学家必须找到一种可以控制的安全的基因驱动技术。
由于Esvelt在该领域的重要贡献，2016年1月MIT媒体实验室聘他为助理教授，组建Sculpt Evolution研究团队。据悉，他已经开发出安全可控的基因驱动技术。他在该领域的贡献，获得了FBI的高度赞赏。
Evan Macosko，34岁，麻省总医院精神病学讲师
《MIT科技评论》认为：Macosko在探寻细胞如何形成组织和器官领域取得重大突破。
稍微有点儿生物学知识的人，心中一定有个疑问，「人是从一个受精卵发育而来，每个细胞的遗传物质都是一样的，为啥有的成了脑细胞，有的成了脚上的细胞？究竟是啥导致的这种天壤之别？」
实际上这种差异不是体现在DNA水平，而是体现在转录组RNA水平。如果我们能了解细胞之间的差异是如何形成的，就可以了解很多基因是如何被控制的，疾病是如何发生的。而了解这种差异，最好的办法就是一个细胞一个细胞的研究。虽然现在也有研究单细胞的技术，比如单细胞测序技术等。但是目前的技术实在是太昂贵，如果研究的群体是数以亿计的细胞，成本是没有人能承担的。
在哈佛大学医学院的遗传学家Steven McCarroll教授课题组做研究的时候，Macosko领衔发明了一种叫做「Drop-Seq」的技术，该研究成果2015年刊登在顶级期刊《细胞》上(2)。
有了Drop-Seq技术之后，每个细胞的分析只需要6.5美分，而之前的技术则需要数百或者数千美元。Macosko表示，他们下一个目标是分析人脑中860亿个神经元和数不清的其他细胞。他想找到人脑中所有细胞之间的差别，以查明导致精神分裂症、自闭症，以及阿兹海默症等脑部疾病的原因。
Kelly Gardner，31岁，Zephyrus Biosciences公司CEO
《MIT科技评论》认为：作为生物工程师，Gardner想出了如何把控生物技术创业公司面临的风险。
Zephyrus成立于2013年，是Kelly Gardner联合Josh Molho和Amy E. Herr共同创办，Zephyrus的核心技术是测量单细胞蛋白质水平，目前他们的测量设备Z1已经实现商业化。
之所以要测量单细胞的蛋白水平，是因为对单细胞的蛋白质进行检测可以帮助诊断和治疗癌症，因此Gardner认为此事意义重大。
创业伊始，Zephyrus只定下了测量细胞蛋白的目标。在研发产品前，她们走访了100多位研究人员，以开发出满足他们需求的检测设备。由于生物技术创新产业化风险较大，因此投资机构多不愿意投资初创技术公司。所以Gardner只凑了180万美元，再加7个员工就组建了Zephyrus。经过两年多的发展，今年年初成功被Bio-Techne收购。
Sonia Vallabh，32岁，布罗德研究所朊病毒专家
《MIT科技评论》认为：一纸诊断书让她成为医疗界的科学工作者
这是一个关于爱的故事，从Vallabh的故事中，我们可以发现爱的力量。
2010年Vallabh年仅51岁的母亲因病去世，基因检测结果显示，因基因变异，她母亲患了一种致命的遗传性朊病毒疾病，这个病目前没有任何有效的治疗方法。而她有50%的可能患此病。不幸的是，2011年，Vallabh从哈佛大学法学院毕业后，她的检测结果告诉她：那个50%，在她身上100%发生了，她也是那个致命突变的携带者。
经过多番的努力，Vallabh夫妇进入MIT和哈佛联合组建的布罗德研究所开展遗传性朊病毒病研究。2016年，他们找到了治疗的方法，这个可以治疗遗传性朊病毒病的方法最终发表在转化医学顶级期刊《科学转化医学》(3)上，他们夫妻二人是研究的领导者。
Heather Bowerman，31岁，Dot Laboratories公司CEO
《MIT科技评论》认为：Bowerman价格低廉的激素水平检测可以解决疾病治疗中性别差异的问题。
Bowerman的Dot Laboratories成立于今年，目前主要的测试业务是做激素水平检测。之所以选择这个方向，Bowerman的初心在于，男性和女性由于激素类型和水平存在差异，在不同的疾病和对药物的反应上也会有所不同，如果没有一种为女性量身打造的治疗方式的话，那么女性就会“被迫”接受些疗效有限、优点有限的治疗方案。因此，详细的激素水平数据可以帮助医生选择更贴合女性自身的药物和治疗方案。
想在Dot Laboratories做激素水平检测并不难，用户只需要在特定的时间用试管保存自己的一点唾液，然后把它邮寄给Dot Laboratorie，几天之后，医生就能给出检查结果。这一技术还处于测试阶段，Bowerman计划将在2017年公布检测方法的数据并推出诊断产品。
作为一家还不满“1岁”的创业公司，Dot Laboratories的路并不平坦，除了激素水平的测试外，Bowerman还计划研发激素水平针对性药物，当然，这还需要很长的时间。不过，业界对于这一研究都表现出了兴趣，相信激素检测技术会对“女性医疗”领域带来积极的影响。
Jagdish Chaturved，32岁，InnAccel孵化器的临床研究领军人物
《MIT科技评论》认为：在成为改革创新者的艰难道路上，他依然可以谈笑风生。
Chaturved是一名印度的耳鼻喉科医生，同时，他又是一个“发明家”。他的第一个发明ENTraview成形于2011年，将内窥镜连接在小型相机上，进行耳鼻喉的检查，可以在医疗条件差的地区使用，代替医院中专业的成像检测系统。
这个设备目前已经有了二十万的使用量，从第一项发明之后，Chaturved就在“医疗设备发明”这条路上越走越远。他陆续发明了胸腔/腹腔穿刺设备、肝脏活检设备、鼻出血控制装置以及为耳鸣患者设计的自适应降噪装置等等18项专利设备。结合自己在印度医疗界的所见所感，Chaturved在2015年出版了一本书，名为《医疗设备发明--印度视角》，分享了过去五年，他在印度研发医疗设备的经验和心得。
2013年，Chaturved成为InnAccel的联合创始人和临床研究带头人。InnAccel的愿景是在印度建设一个医疗技术创新平台，与领先的学术机构和企业合作，帮助完成新产品的开发和制造。为平台中的创业者提供至少10万美元的种子资金和100万的产品商业化费用，以及帮助获取政府机构和非政府机构的资金支持。
Ronaldo Tenório，30岁，Hand Talk创始人
《MIT科技评论》认为：无论在哪里，这款手机应用都可以为失聪者提供手语翻译。
对于失聪的人来说，生活中最痛苦的事情莫过于要和人交流，毕竟懂得手语的人很少很少，抱着要帮助他们的念头，巴西小伙Tenório做了一个手机应用Hand Talk，可以将语音转化为手语，然后通过动画在手机屏幕上演示。目前，应用只能将葡萄牙语翻译成巴西的手语（巴西的通用语言为葡萄牙语），在巴西，约有1000万失聪者，而其中有100万人在使用这款应用。
应用的使用方法很简单，对方在说话时，失聪者打开应用的“交谈并翻译”界面，当收到语音信号时，应用中的动画形象Hugo就开始进行手语演示。将音频转换为动画动作需要非常复杂的编程工作，每一个细节都要非常清晰，哪怕是Hugo的面部表情也必须符合语言环境。Tenório和他的团队每个月要用成千上万的句子来测试他们的程序，保证准确性。
Tenório计划以后会推出不同的语言版本，这样就可以扩大市场，吸引到更多的用户。
朱嘉，34岁，南京大学现代工程与应用科学学院教授
《MIT科技评论》认为：他解决了“如果我们没有干净的饮用水该怎么办”这个棘手的问题。
朱嘉本科毕业于南京大学物理系，而后他辗转斯坦福、加州伯克利分别获得了硕士和博士学位。8年后，朱嘉回到母校，建立了自己的实验室，做新能源材料方向的研究，主攻太阳能的转换和储存。
2015年，朱嘉在实验中，意外获得了一块黑色金属，在研究中，他们发现这块金属不仅可以吸收可见光，还可以吸收红外线。于是朱嘉想到，这块材料可以用来做海水淡化！淡水资源日益严峻的今天，将海水淡化是获取淡水的有效方法之一，然而目前传统的海水淡化装置消耗大量热能或电能，碳排放量大、装置体积庞大，且淡化效率、效果均有待提高。利用太阳能光蒸馏的海水淡化技术低碳环保，但多年来一直受限于较低的光热转换效率（约为30～45%）而无法大规模应用。
而朱嘉发现的三维铝颗粒等离激元黑体材料在太阳光的照射下，可以使漂浮在水面的铝颗粒材料周围区域产生极高的局部温度和电磁场增强效应，非常有利于快速有效的淡水蒸汽产生，多孔结构又提供了有效的蒸汽逃离通道。这种转化方法的效率高达90%，淡化后盐度降低了4个数量级。测量表明，淡化后的水质为优于世界卫生组织标准的可饮用水，且材料的淡化性能也具有良好的稳定性和耐用性。(4)
高伟，31岁，加州大学伯克利分校博士后
《MIT科技评论》认为：新发明的防汗带可以监测身体健康。
2007年，高伟获得华中科技大学的学士学位；2009年，他获得清华大学精密测试技术及仪器国家重点实验室的硕士学位。目前，高伟在加利福尼亚州大学伯克利分校Ali Javey教授领导的Javey Research 实验室进行研究工作。2016年1月27日，高伟的论文Fully integrated wearable sensor arrays for multiplexed in situ perspiration analysis刊登在《自然》期刊上。（5）高伟和Javey Research 实验室的其他人共同研发一款可以分析汗液成分、利用蓝牙同步数据的柔性印刷电路板。
在这之前虽然已经有实验室开发测量汗液成分的传感器，并且这些传感器能够测量电解质、运动后身体的代谢产物，但是它们往往有一个致命的缺点--只能测量某个时间的汗液成分，不够对测量结果进行实时传输。
高伟研发的柔性印刷电路板接触到的人体的汗液时，传感器可以检测汗液中葡萄糖、乳酸、钠、钾等成分，并且产生的电信号被放大和过滤，然后与皮肤的温度进行校准，然后数据会通过蓝牙传输到智能手机上，这让实时监测汗液成分成为可能。
「一个铁定律就是利用汗液进行测试的结果永远比不上血液测试结果的精确度」Ali Javey教授说。血液能够非常密切地反映我们身体的变化，但是汗液的成分却受到很多变量的影响，比如说我们皮肤上的微生物的影响。所以说利用汗液检测身体的成分是需要严格验证的。但是汗液检测也拥有血液检测没有的优势：无创并且可以实时检测。
目前，Ali Javey教授领导的Javey Research 实验室拥有对这项技术专利，该团队希望提升检测的精确度并将在此设备的基础上开发一个医疗应用用来对身体健康、心理健康进行预警。
Ehsan Hoque， 34，美国罗彻斯特大学助理教授
《MIT科技评论》认为：想更好地融入团体？先和机器来练习吧！
Ehsan Hoque是美国罗彻斯特大学计算机科学和电气与计算机工程系的助理教授，同时他是罗切斯特人机交互（ROC HCI）实验室的负责人之一，他的主要研究领域有：
设计和实现新的算法来感知微妙的人类非语言行为；
对人机交互建立新的行为感知方式和模型
在高强度社交领域（比如社会技能培训、公开演讲场合）应用新的情感技术，并且帮助有社交障碍的人提高社交技能。
2013年，Hoque获得麻省理工的博士学位，他的博士论文Computers to Help with Conversations： Affective Framework to Enhance Human Nonverbal Skills第一次证明了人们可以通过计算机来提升自己的社交技能，而这篇论文被麻省理工选为「最不按套路出牌」发明之一并展示在麻省理工博物馆。
在罗切斯特人机交互（ROC HCI）实验室可以利用机器学习分析来帮助人们提高沟通技巧，而这个系统被称为ROCSpeak。ROCSpeak使用的云计算可以让用户上传自己约为2分钟演讲视频，并生成半自动反馈，为用户演讲提出改进意见，如果用户同意将演讲视频用于研究目的的分享，那么用户的演讲视频会获得其他用户的主观评价。同时，用户也可以选择「隐私模式」，该模式不会得到其他用户的主观评价。
ROCSpeak利用机器学习为用户提供半自动的反馈结果包括：视觉特征（微笑强度，动作）、音频特征（音量、语调）、词语特征（口语词汇计数、书面语词汇计数）、发音清晰度这几个方面的评估，并且具有自动将语音识别为文字的功能。在对演讲者的总体评价方面，ROCSpeak功能也非常强大，除了机器学习对演讲者总体表现自动打分外，其他用户也可以对演讲者提出意见，比如说「演讲的00：38你开始多微笑，这里你表现地很友好」、「在演讲的某些部分适当调整你的音量」。
Muyinatu Bell，32岁，约翰霍普金斯大学助教授
《MIT科技评论》认为：更清晰的成像技术能更早地确诊癌症。
2006年，Bell获得麻省理工的学士学位。2012年，Bell获得杜克大学生物医学工程系的博士学位，之后Bell在约翰霍普金斯大学取得博士后学位。Bell认为准确的诊断和精确的图像引导手术取决于医学成像系统能否提供高质量的图像。Bell利用光学和声学设计新的波束形成器和医疗成像设备能够提供更清晰的图像。
Muyinatu Bell的研究项目是高度跨学科的，包括集成光学、声学、机器人、电子、力学来创新生物医学成像系统，提高超声波和光声图像质量来解决未满足的临床需求。她是光声和超声系统工程（Photoacoustic and Ultrasonic Systems Engineering ，PULSE）实验室的助理教授，该实验室研发的技术已经在神经外科导航、心血管疾病、妇女健康、癌症检测和治疗领域展开了应用。Bell为手术系统的设计了一种对血管的实时可视化的成像技术，旨在减少在手术过程中对颈动脉的损伤的风险。2017年，Bell将在约翰霍普金斯大学的实验室展开临床试验。
Alex Hegyi，29岁，PARC公司研发主管
《MIT科技评论》认为：超光谱相机能让你的智能手机辨别假药，帮你挑出最熟的桃子。
帕罗奥多研究中心（PARC）是许多现代计算机技术的诞生地：个人电脑Xerox Alto、激光打印机、鼠标、以太网；图形用户界面、图标、下拉菜单、语音压缩技术等等颠覆性技术都诞生在这个研究中心。年仅29岁就担任帕罗奥多研究中心的研发主管的Alex也不是一般人。2008年，Alex Hegyi取得斯坦福大学的学士学位。2013年Alex Hegyi取得加利福尼亚大学伯克利分校的电气工程与计算机科学系的博士学位。
在加入帕罗奥多研究中心之前，Hegyi一直在独自发明新的医学影像概念「纳米成像」技术，纳米成像技术是一种类似PET和SPECT的功能性生物医学成像技术，这个技术使用生物标记的纳米金刚石的含氮空位中心作为对比剂。而这种成像技术的好处就是把高空间分辨率和高灵敏度图像结合在一起的潜力。加入帕罗奥多研究中心之后，Hegyi一直致力于研究让超光谱成像hyperspectral imaging (HSI)变得触手可及的技术。Hegyi的技术能够从根本上简化超光谱成像技术，并且可以在不牺牲现有软件适应性的前提下利用现有的相机设备应用超光谱成像技术。
这两种药用肉眼来看都是白色的药片，但是在超光谱成像条件下就很容易发现成分的不同
目前，超光谱成像已经成为跟踪环境变化的一个重要手段，用来测量CO2排放，绘制水文地层，追踪污染水平等等。而在食物检测方面，超光谱成像技术能够自动化对食品的种类进行分类，并且对食物的质量进行评估。在制药领域，超光谱成像是控制药物质量的重要手段，它能够自动识别各种药物，并且检测假冒、异常的药物。一旦这项技术被广泛应用于我们智能手机后，它将改写相机智能仅仅能够「拍照」的功能，或许它能够大大推进机器的图像识别技术。
谨以此标题献给苦等T3的锤粉。
相关资料：
【1】Esvelt KM， Carlson JC， Liu DR. 2011. A system for the continuous directed evolution of biomolecules. Nature 472：499-503
【2】Macosko Evan Z， Basu A， Satija R， Nemesh J， Shekhar K， et al. 2015. Highly Parallel Genome-wide Expression Profiling of Individual Cells Using Nanoliter Droplets. Cell 161：1202-14
【3】Minikel EV， Vallabh SM， Lek M， Estrada K， Samocha KE， et al. 2016. Quantifying prion disease penetrance using large population control cohorts. Science Translational Medicine 8：322ra9-ra9
【4】Zhou L, Tan Y, Wang J, et al. 3D self-assembly of aluminium nanoparticles for plasmon-enhanced solar desalination[J]. Nature Photonics, 2016.
【5】Wei Gao§, Sam Emaminejad§, Hnin Y. Y. Nyein, Samyuktha Challa, Kevin Chen, Austin Peck, Hossain M. Fahad, Hiroki Ota, Hiroshi Shiraki, Daisuke Kiriya, Der-Hsien Lien, George A. Brooks, Ronald W. Davis, Ali Javey. "Fully-Integrated Wearable Sensor Arrays for Multiplexed In-Situ Perspiration Analysis", Nature, 2016, 529, 509-514.
