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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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第一台实用的DNA计算机于2002年推出，它被日本奥林巴斯公司用于基因分析，但接下来的十年里DNA计算机并没有多少进步，因为制造一台DNA计算机不仅难度大，而且价格高。
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继DNA计算机后，2013年，斯坦福大学的生物学家德鲁·恩迪（Drew Endy）发明了一台简单的“生物计算机”（Biocomputer），一台可以在活细胞内操作的计算机。这台计算机只能回答“对/错”，但重要的是，它可以检查出目前的设备不能查出的疾病。
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生物计算机和电子计算机之间的主要区别是，生物计算机可以很自然地跟身体里的细胞互动，虽然速度慢了些，但它可以探索到目前的电子设备不能触及的地方。当生物计算机进入实际应用后，我们将能够检查身体内的任何地方。恩迪的生物计算机甚至还可以彼此通信：他的团队发明了一种从一个细胞向另一个细胞发送基因数据的方法，一种新的互联网就要从你身体内的细胞里诞生了。
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DNA机器人的前世今生
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现在，让我们再把DNA作为一种纳米技术材料来分析。所有的生命体都是自组装的，它们不是在工厂被工人建成的，而是一个细胞连着一个细胞自我形成的，但由此诞生的结构让人惊叹。想一下人类的大脑，我们至今连建造出一个跟它大致相似的实验室都做不到，因为它是由母亲怀胎九月形成的，还能够在人的一生中不断地自我组合。
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目前纳米技术可以使用两种方法来构建新材料：自上而下和自下而上。自上而下是科学家们以过人的严谨和精确把分子甚至原子组装在一起，希望由此得到一种稳定的材料；而自下而上的方法当科学家发现一种能够自我生长的结构时就已经完成了，这种方法就是生命本身所采用的：生命就是一个自下而上的过程，它是自我组合的。由此可见，DNA就是一种极好的纳米材料，它每天都在组装大量的生命体。
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第一个发现这种类比关系的人应该是纽约大学的纳德里安·西曼（Nadrian Seeman）。1982年，他发表了一篇从DNA构建3D结构的论文，这被认为是DNA纳米技术的开始。然而，接下来这个领域却沉寂了20年，没有什么进展，因为能够人工合成DNA的机器还很少。
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2005年，西曼发表了《从基因到机器——DNA纳米机械装置》（From genes to machines—DNA nanomechanical devices）的论文，也由此意识到这些想法正变得可行。事实上，2006年就有了突破。那一年，加州理工学院的计算机专家保罗·罗斯蒙德（Paul Rothemund）展示了DNA分子如何能被折叠成两维的结构，以及DNA如何能被编程后形成较大的DNA结构。于是，“DNA折纸术”（DNA origami technique）成了2006年3月16日《自然》杂志的封面故事，自下而上的方法被普遍认同并流行起来。
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2007年，约翰·普莱斯科（John Pelesko）出版了《自我组合》（Self Assembly）一书。2009年，DNA纳米技术的研究显著升温，哈佛大学威廉·施（William Shih）的团队和德国慕尼黑大学蒂姆·利德尔（Tim Liedl）的团队发表了用以DNA自我组装的折叠技术。
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2011年，哈佛大学的肖恩·道格拉斯（Shawn Douglas）创办了国际生物大分子设计竞赛（International Bio-molecular Design Competition，BIOMOD），鼓励世界各地的学生进行DNA折纸术的实验。与此同时，日本京都大学的杉山弘（Hiroshi Sugiyama）正致力于研究“用作生物材料的DNA折纸术”（DNA origami technology for biomaterials applications，这也是他2012发表的论文题目）的研究工作。
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2012年，哈佛大学医学院的遗传学教授乔治·丘奇的两个学生，与创办BIOMOD的肖恩和埃杜·巴切莱特（Shawn＆Ido Bachelet）发明了用DNA制作的纳米机器人，这种机器人被编程后可以瞄准身体内的特定细胞。比如，可以用这种纳米机器人找到身体内的癌细胞，并通过编程让它们之后在体内自我摧毁。
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所有这些进步都是因为我们有了更好的“合成DNA”的机器（如安捷伦的设备）。很明显，这些数学家和生物学家用DNA来“设计”机器人，就像建筑师用软件来设计图纸一样。设计图纸的软件被称为CAD（计算机辅助设计），最流行的CAD软件来自Autodesk。想要设计DNA机器人的生物学家们也用了类似的软件（尤其是在哈佛）。2009年，威廉·施在美国达纳—法伯癌症研究所（Dana-Farber Cancer Institute）开发了CADnano软件，后来由乔治·丘奇的团队和Autodesk进行了改进。
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CADnano给生物学家提供了一种被软件工程师称为“快速成型”的方法，只不过这里快速成型的是三维的DNA折纸结构。2009年，亚利桑那州立大学的郝颜（Hao Yan）开发了可以对三维的DNA折纸结构进行编辑的工具——Tiamat。2011年，麻省理工学院的马克·巴斯（Mark Bathe）开发了CanDo（“DNA折纸术的计算机辅助编程”的英文缩写），是一款可以把两维的DNA折纸蓝图转换成复杂的三维结构的软件。2016年，麻省理工学院合成生物学家克里斯·沃伊特（Chris Voigt）的研究小组发明了名为“Cello”的编程语言，使得生物学家可以快速设计DNA电路（一种利用电路导电性变化来检测基因损伤和错误的生物传感器），Cello可以自动设计实现DNA电路所需的DNA序列，换句话说，你可以通过这种编程语言创造活的细胞。以上这些都是DNA折纸术已有的开源软件。
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2012年，肖恩·道格拉斯搬到了加州大学旧金山分校，埃杜·巴切莱特去了以色列巴伊兰大学，由此形成了DNA折纸术的两个重要派别。2013年巴切莱特公布他制造了一种特殊DNA分子的方法，这种DNA分子可以通过编程到达身体的指定位置，并在那里完成一些“特殊使命”。基本上，这个DNA折纸已经变成了可以在人体内部游走的微小的计算机。这些小计算机可以像今天基于硅的计算机一样执行同一种逻辑运算（0/1逻辑），虽然它们现在的功能还不能跟第一代计算机相提并论，但至少它们一出生就超级小。
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2014年，巴切莱特与哈佛大学的丹尼尔·莱纳（Daniel Levner）合作，将这种DNA纳米计算机放进了一个活的生命体——一只蟑螂内，并让它们在蟑螂的身体里游走。
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可以设想，有一天这些DNA机器人将能够跟它检查的细胞互动，大量DNA机器人之间也可以互动，就好像我们现实中的计算机能够连接成一个通信网络一样。2015年，巴切莱特开始试验他的第一个人体内的DNA纳米机器人（用来治疗癌症），辉瑞制药很快投资了他的这个想法。
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接下来的问题当然是这些DNA纳米计算机的“存储卡”上到底能存多少信息。一克DNA的可以容纳10兆~14兆字节的数据。2012年乔治·丘奇将他的最新著作编码进了DNA。2013年，欧洲生物信息学研究所的伊万·伯尼（Ewan Birney）团队将莎士比亚的154首十四行诗，再加上马丁·路德·金（Martin Luther King）的著名演说《我有一个梦想》的录音，以及他们的办公室的照片（共739千字节）全部编码进了DNA。2015年，把乔治·丘奇的书编码进DNA的哈佛团队的一名成员库苏里（Sri Kosuri）将乐队OK Go的一首摇滚歌曲编入DNA，这可是第一首在DNA上发行的歌曲。
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这些存储能力与基于硅的存储相比当然是进展非常缓慢的，但它们的优势是持续的时间特别长，历经“千秋万世”都还在。问题是将数据存进DNA的成本太高，比如，如果选择安捷伦帮你存储，它合成DNA是免费的，但一般存储每兆字节的花费需超过12 000美元，用的还是安捷伦价值数百万美元的设备。相比之下，我包里16GB的闪存盘的花费是20美元，而且在它里面改写数据的成本是零。然而，我们的U盘却永远做不了DNA存储能做的事：所有书面形式存在的人类文明（大概500亿兆字节的文本）都可以保存在你一只手掌的DNA上。
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