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不过，干细胞研究领域也有不少丑闻，其中两个堪称20世纪最大的学术丑闻。2004年，韩国科学家黄禹锡发表了关于全球首例克隆人类胚胎干细胞的论文。2005年5月，黄禹锡又发表论文称，他领导的科研小组利用多名患者的体细胞克隆培育出11个干细胞。而随后的调查发现，这两项成果均涉及造假。2014年，一位年轻的日本科学家小保方晴子（Haruko Obokata）在《自然》杂志发表了两篇突破性的论文，提出利用酸浴（把细胞浸泡在酸性溶液中）和挤压等方法可以更为简便地培养出多能细胞，即STAP细胞，这种细胞具有类似干细胞的功能。而她所在的日本理化学研究所（RIKEN）随后调查发现，论文也同样涉及造假。因此，对于干细胞初创公司的公告，我们还是要谨慎。
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人类再生器官的能力不像动物那样好，它在伤口自我愈合上的能力很好，但当涉及肌腱，韧带和月牙形的纤维软骨半月板时，自我修复和再生的能力就不行了。比如，世界各地每年大概有百万人半月板受伤，通常都不能被修复。
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也有科学家认为，他们可以直接“打印”出来身体组织和器官。将3D打印技术与活体组织结合起来的想法确实很有吸引力，第一个尝试将其商业化的公司是Organovo，这家公司由密苏里大学的加博尔等创立于2007年。现在，致力于3D生物打印的初创公司已经在亚洲出现，比如日本的Cyfuse，以及中国杭州的捷诺飞生物科技有限公司（Regenovo）。
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不过，总的来说，目前的生物打印研究仍然主要在大学里进行，尤其是维克森林大学以及哥伦比亚大学。2015年，美国哥伦比亚大学的杰瑞米·毛（Jeremy Mao）展示了一台能够生物打印人体半月板的机器，2016年，维克森林大学的科学家推出了一台专门为烧伤的皮肤打印新的皮肤细胞的生物打印机。这很容易让人想到“器官芯片”，含有人体活体细胞的生物芯片。但这些都是用于模拟实验，这些器官芯片复制出来的东西不能用于人体，它们就是为实验室而生的。2010年，哈佛大学Wyss研究所唐纳·因格贝尔（Donald Ingber）教授开发了一种芯片（USB拇指驱动器大小）来模拟肺部，被认为是第一个“芯片上的器官”（肺芯片），之后引发了世界各地的科学家来研究和模仿。大量动物曾因为人类的科研而死于实验室，“芯片上的器官”有可能提供另外一种选择，用生物芯片来模拟所需器官。另外，剑桥大学的玛德琳·兰开斯特（Madeline Lancaster）正在尝试用人类多功能细胞来培植三维的人体组织，她利用培养出来的组织来模拟人类的大脑是如何运作的。
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最后，当我们将基因治疗和干细胞研究混合起来看的时候，对得到身体部位和组织再生的工具就会颇为乐观。虽然研究者们用的是不同的研究方法，但这种研究在世界各地多个实验室都在进行：得克萨斯大学的刘颖（Ying Liu）、佛罗里达大学的夏广斌（Guangbin Xia）、迈阿密大学的约书亚·黑尔（Joshua Hare）以及瑞典隆德大学的马琳·帕玛（Malin Parmar）等。
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美国费城儿童医院针对基因RPE65突变造成的失明发明了一种基因疗法，2013年，基因治疗公司Spark Therapeutics从费城儿童医院这个项目中诞生，后续实验进行顺利，现在正在等政府的批准。
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2016年，女科学家伊丽莎白·帕里什（Elizabeth Parrish）在自己身上进行了基因治疗（她在西雅图有自己的创业公司Bioviva），用以提升和改善自己的“端粒量”（telomere score）（端粒是一种DNA，是人体变老时首先会受损的DNA，测试其质量最简单的方式是分析血液中的白细胞），这是一种在年轻人体内含量普遍比较高的物质，而在老年人体内含量普遍比较低，也就是说，是一种能让你保持年轻的物质。这位女科学家通过基因治疗将这种物质在20年里下降的数量重新“找回来”了。理论上讲，她在试图让自己“返老还童”。
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鉴于端粒下降只是人类老化过程中的一个因素，伊丽莎白·帕里什同样在自己身上“倒回逆返”了其他导致老化的因素。虽然目前只有时间会告诉我们她的“年轻的血液”是否真的能帮助她活得更久，但毫无疑问，基因治疗正在变得更加真实，不再是遥不可及的传说。
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人类2.0：在硅谷探索科技未来 新技术交融下的未来生物科技
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未来将是有机世界和合成世界的联姻，正如未来一定是人类和机器人的联姻。你可以设想，有一天，大量微小的DNA折纸机器人可以在你的身体里不停地游动，它们可以彼此连接和沟通，它们可能还会强大到运行一些人工智能的程序，以此来实时监测和识别你身体内部正在发生什么。
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医疗影像的智能分析
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随着人工智能的流行，“深度学习”似乎一夜之间就能应用于所有领域。生物科学家们自然也想试试它能否帮到自己的工作。绝大多数的医疗人士收集的数据首先是图像，通常是X光片、核磁共振成像（MRI）、计算机断层摄影（CT）等，因此，用人工智能来分析图像就是一个很自然的应用。毕竟，为了尽快找出病人的问题所在，世界上不知有多少放射科、心脏病科和肿瘤科的医院工作人员每天花费大量时间检查这些医疗影像。
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比如，总部位于旧金山的Enlitic正在采用深度学习来检测CT图像中的肺癌。肺癌是最难检查出的癌症之一，这也是为什么通常检查出来就是晚期的原因。再如，从斯坦福大学孵化器StartX里走出的Arterys公司基于深度学习开发出了一款检测心血管疾病的应用。
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创业公司们已跃跃欲试，大公司们自然也早已出手。IBM正在将其沃森机器学习系统（以及2015年从Merge Healthcare公司收购的技术）应用于医学影像管理。同时它还与美敦力（Medtronic）、杨森和苹果公司合作，致力于糖尿病的诊断研究，与几家大医院合作进行癌症诊断研究，这些都被打包进了“沃森基因分析”。同时，IBM还鼓励通过智能手机收集患者的数据并将其上传到云端。2015年，IBM还专门推出了“沃森健康项目”（Watson Health）。
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戴尔的云上有超过1 000名医疗工作者提供的数百万的医学图像，它正在使用来自以色列Zebra Medical Vision公司的学习软件，对这些图像进行自动识别和分析。
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飞利浦正与日立合作致力于图像分析系统的研究，它已拥有一个超过1 350亿的庞大医疗影像数据库，其医疗设备（X光扫描仪、CT扫描器和MRI扫描器）每周都在生成超过200万张医疗影像。
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百健（Biogen）是全球第三大生物技术公司，它正尝试从拥有的16亿条基因组数据中创建自动化的“风险报告”。
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看似大玩家很多，一片热闹，但你若问我人工智能分析医疗影像能否很快取代传统的放射科的医生和心脏病专家等，我的答案是：不能。那这么做的意义是什么？大家的梦想是尽快将越来越多的医疗数据存到云端，然后研究出一款类似谷歌或百度的“蜘蛛机器人”（spider robots）出来。顾名思义，它可以在云端像蜘蛛那样日夜不停地爬来爬去检查医疗影像里是否存在问题。而且，这是全自动检索，不需要人工发出分析某个影像的“请求”，而蜘蛛机器人的“新版本”会自动重新检查新的医学知识所涉及的所有图像。想象一下仅此一项变成现实后会带来多大的改变吧！
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人工智能当然也可以应用到医疗保健的其他方面。比如，2016年，AiCure发布了一个使用智能手机摄像头、面部识别以及动作传感软件提醒患者进行药物治疗并检查其到底有没有吃药的一个系统。
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用于计算的DNA
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人工智能外，我认为把DNA用作计算器材和机器人器材是我们这个时代最令人兴奋的事情之一。
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让我们先把DNA比作一台电脑。DNA其实是天然的计算材料，因为它使用了一个代码，而且这个代码遵循严格的逻辑法则。“DNA计算”的先驱是南加州大学的伦纳德·阿德尔曼（Leonard Adleman），1994年，他创建了一台能够解决一个数学问题的DNA计算机。具体来说，他找到了一种以核苷酸的顺序（即DNA或RNA中碱基的排列顺序）来编码一段数据的方法，然后利用DNA的化学特性来做数据计算。然而，轰动性的消息却是在一年之后的1995年传来的，普林斯顿大学的理查德·利普顿（Richard Lipton）证明了DNA计算固有的并行性具备了巨大潜力（如量子计算机一样，可以用并行计算同一时间处理多个问题）。这种并行性让DNA计算在解决一些数学问题上的速度比电子计算机更快！几个月后，利普顿的学生丹·博内和克里斯·邓沃思（Dan Boneh＆Chris Dunworth）表明，DNA计算机还可以破解由美国国家安全局（NSA）开发的数据加密系统。这个“应用”无疑吸引了大量眼球。
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数学家、计算机科学家和生物学家们纷纷对DNA计算机表现出了极大的兴趣。1999年，罗切斯特大学的计算机科学家荻原光德（Mitsunori Ogihara）和生物学家的雷（Animesh Ray）发表了一篇名为《在DNA计算机上模拟布尔电路》（Simulating Boolean Circuits on a DNA Computer）的论文，以色列魏兹曼科学院的埃霍德·夏皮罗（Ehud Shapiro）发表了《生物分子计算机的蓝图》（A Blueprint for a Biomolecular Computer）一文，并于2001年制造了第一台这样的计算机。
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