合成生物學
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本文回顧GLP-1藥物如何改變肥胖/糖尿病治療。從Habener與Mojsov發現GLP-1(7-37)，到Knudsen團隊克服短半衰期，開發出長效藥物，有效管理體重。此科學突破讓三位科學家贏得2024拉斯克獎。
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Julian Jude 是功能基因組學專家，擁有豐富研究經驗，曾主導多項CRISPR和shRNA篩選項目，並參與開發CRISPR設計算法（VBC）。他目前在 Twist Bioscience 工作，專注於結合合成DNA技術與基因組學，推動多基因片段庫（MGF）的應用及人工智慧在遺傳工程中的發展。
黃仁勳所強調的「數位生物學」風口，指的是將人工智慧與生物科技深度整合，將傳統生命科學轉型為可工程化的技術領域。其核心概念可分三方面解讀：
1. 生命科學工程化
黃仁勳認為，未來生命科學將從「科學發現」轉向「工程應用」，透過AI模擬生物分子結構（如蛋白質、化合物），加速藥物開發與醫療技術突破。例如輝
人工智慧(AI)正在徹底改變生物技術領域，從藥物研發到精準農業，AI 的應用範圍廣泛且影響深遠。本文探討 AI 如何加速藥物發現、提升基因組分析的效率、優化生物製造流程、促進組織工程與再生醫學的發展，以及其在精準農業和環境保護中的應用。
定向進化作為一種模擬自然選擇過程的技術，已成為蛋白質工程領域的重要工具。它不僅能快速改良蛋白質功能，還在酵素學、藥物開發及工業應用中發揮了關鍵作用。本文將介紹定向進化的基本原理、技術流程及其應用。
什麼是定向進化？
定向進化是一種通過基因突變和篩選迭代，快速優化蛋白質功能的技術。與傳統的理性設計
合成生物學是一門以工程學原理設計和改造生物系統的跨學科技術。隨著各國投入資源推動該領域，合成生物學在醫藥應用中展現出無限潛力。關鍵技術如CRISPR基因編輯、基因電路、框架基底生物體等為疾病治療和新藥開發提供了新思路。本文探討了合成生物學的主要技術和創新案例，並展望其未來在改善醫療系統中的角色。
荷蘭格羅寧根大學的研究團隊正在努力建構模擬細胞基本功能的合成系統，專注於能量轉換及細胞新陳代謝。透過建立能量循環的囊泡系統，團隊希望揭示生命的機制，並為生物技術的新應用鋪平道路。未來的「EVOLF」專案將進一步探索更多非生命組件如何協同運作，促進合成細胞技術的發展。