1966年12月，“猎户座计划”（Project Orion）先驱西奥多·泰勒（Theodore B. Taylor）对将任何东西送入哪怕是近地轨道的高昂成本表达了自己的不满：“这基本上等同于使用喷气式运输机从马德里至莫斯科每几周飞行一次，并且每次飞完飞机都会报废；还要算上几大主要机场的所有建设和运营所用的花费。”
虽然已经退役的航天飞机是可以重复使用的，但发射成本非常高，而且违反了一条基本的运输规则：人货不得混装。当有一天我们回顾这一切时会发现，高效发射系统的一个主要障碍是推进剂与燃料分离。
反应物（推进剂）的来源没有理由必须与能量的来源（燃料）一致。燃烧接近爆点的混合化学物本身就非常危险，并为比冲量（specific impulse，简称ISP）设置了一个难以逾越的上限，推力比表示给定数量的推进剂和燃料所能产生的加速度。这也是军用火箭的早期目标花了很长时间才实现的原因，这个早期目标就是“让目标比发射地点更危险”。
目前，火箭发射任务陷入了逐渐萎缩的恶性循环，基本局限于运送宇航员、军用卫星、通信卫星、远距离探测器等昂贵设备。这些设备的客户可以承担发射火箭只使用一次的高昂成本。重复使用火箭是打破这一恶性循环的最大希望，将火箭发射变为低成本、高频率的活动，同时火箭只携带惰性推进剂，燃料则储存于地面。
自主控制、燃烧工程和计算流体动力学等方面取得的成果，让本文开头提到的两架火箭可以在数次尝试之后实现受控降落。这些成果可以用于研发不携带燃料，以地面脉冲能量柱为动力的新一代发射器。
2015年，我们在这一方面迈出了重要的第一步。
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THE SPACE AGE TAKES OFF … AND RETURNS TO EARTH AGAIN
太空时代重回发射-返回模式
彼得·施瓦茨（Peter Schwartz）
未来学家、商业战略学家，软件服务公司Salesforce.com全球政府关系与战略规划高级副主席；著有《未来在发酵》（Inevitable Surprises）。
20世纪50年代，我还很年轻，和许多人一样，我也梦想过太空时代。那时，我们心目中的太空时代是这样的：银色子弹形的火箭拖着一股火焰升空，当其返回时，拖着同样的火焰下降，平稳地降落在宇航中心。怀揣着这样的梦想，我在伦斯勒理工大学（Rensselaer Polytechnic Institute）获得了航天工程学位。
然而，实际的太空飞行与我们想象的完全不同。我们建造了多级推进式火箭，每次发射完，火箭都会坠毁在地球的某个角落。回收火箭是一件非常困难的事，让火箭携带着陆所需的足够燃料，通过控制尾焰来实现平稳降落也很困难。实际上，基于类似的原因，20世纪50年代尝试制造垂直起降的喷气式战斗机的任务也失败了。
对于太空时代来说，火箭发射后坠毁这一问题提高了应用成本，将东西送入轨道的成本高达每千克几千至一万多美元。如果飞机每次飞完都报废了，那机票该有多贵啊！平均而言，一枚火箭的成本达到几亿美元，相当于现在一架喷气式飞机的价格，但火箭只能使用一次。我们还没有解决可重复使用火箭的技术难题，包括俄罗斯和中国在内的其他所有国家，以及所有公司，比如波音公司和洛克希德公司（Lockheed）。
航天飞机的设计本来是为了解决重复使用的问题，但令人感到不幸的是，每次发射后重新整修的费用非常高，比普通火箭的花费高得多。20世纪70年代早期，我在斯坦福国际研究院参与过航天飞机的前期项目，当时做过一次计算，对于大部分用途而言，如果该机构每周发射一次航天飞机，平均下来每次的发射成本预计为每千克260美元（相当于现在的1 447美元）。实际上，航天飞机一年只能飞行几次，成本高达每千克59 471美元。能负担得起这种成本的人寥寥无几。因此，太空飞行实际上只对那些能够承受如此高昂成本的客户开放：军队、通信公司以及部分政府资助的高成本科研项目。
然而，2015年的最后几个星期，一切都改变了。两家初创太空企业——蓝色起源公司（Blue Origin）和太空探索技术公司（SpaceX），成功地发射了可以垂直降落的火箭，这两家公司的火箭都可以通过控制喷出的尾焰实现平稳降落，这样使火箭可以快速实现再次发射。如果这类火箭能实现定期发射，太空飞行的成本将很快发生根本性的改善。虽然太空飞行的成本在短时间内可能不会变得十分低廉，但许多其他应用将有可能实现低成本，而且其成本还会随着发射次数的增多而持续下降。
这两家公司都解决了火箭在低速下控制尾焰这一难题。不过，太空探索技术公司在近期内取得的成果更为重要，蓝色起源公司的火箭仅能飞至距地面100千米的高度，而且其主要目的是用于旅游。太空探索技术公司的火箭“猎鹰9号”（Falcon 9）已经可以进入地球轨道，并且该公司已经开始向太空运送补给，很快就可以将宇航员送往国际空间站。重复使用成本最高的组件可以将成本最高减少90%，而且随着时间的推移，这些成本还会继续下降。波音公司和洛克希德公司应该开始担忧了。
当然，蓝色起源公司的火箭“新谢帕德号”（New Shepard）也会得到不断的改进。该公司面临的真正竞争来自维珍银河控股有限公司（Virgin Galactic Holdings），这家公司最近遇到了一些困难，其太空观光飞船在试飞时发生坠毁，一名飞行员也牺牲了。这两家公司均瞄准了太空旅游市场。目前来看，蓝色起源公司暂时领先。
航空事业正处于转折点，我们可以重新憧憬太空时代，太空轨道上的生活也不再遥不可及。捕获小行星和星际探索的成功率将比以往更大。对于普通人来说，从太空中观察地球不再是一个遥不可及的梦想。
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HOW WIDELY SHOULD WE DRAW THE CIRCLE
探索该在哪里止步
斯科特·阿伦森（Scott Aaronson）
计算机科学家，得州大学教授；著有《德谟克利特之后的量子计算》（Quantum Computing Since Democritus）。
科技爱好者已经习惯了“商用量子计算机即将来临”这种哗众取宠的说法。我想表达的是，到目前为止，2015年才是真正意义上的转折点。实事求是的实验科研人员第一次展开讨论，将40个或更多高质量的量子比特集成到一台小型可编程量子计算机中，这件事不是发生在遥远的将来，而是最近几年。虽然这种量子计算机设计成功后，暂时还不能进行有实际意义的计算，但我认为这已经不重要了。
关键的问题在于，40个量子比特已经足够做一些现在的计算机需要万亿次计算才能完成的任务了，计算机科学家对这一点非常确信。如同20世纪20年代后期以来的物理学课本所提到的，自然界的确给我们提供了非常强大的计算能力。这足以反驳所有的质疑。不过，基于某些深层次的原因，有人认为，量子计算最终会被证明是不可行的。虽然我认为这种可能性不大，但令人激动的是，这将意味着物理学领域将会发生一场重大变革。
所以，即将来临的“量子主宰一切”的观点是不是近期最令人感兴趣的科学新闻呢？我没有信心这么说。问题在于，哪些新闻令我们感兴趣，取决于我们想要探索的边界。在某些时候，量子计算逐渐远离了我的关注范围，与我对地球何时变得不稳定的感兴趣程度差不多。也许当100年以后的人们回顾现在时，会认为2015年最重要的科学新闻是南极洲西部的冰盖比那些危言耸听的预测更接近坍塌。或者，他们可能会认为，2015年最重要的新闻是，人工智能存在风险的观点终于成为主流。
这类观点认为，超级人工智能将会在接下来的100年内出现，当前人类面临的最大问题是，确保当这种超级人工智能出现时，对人类保持友好的态度，而不是将太阳系夷为平地。我有一个要好的朋友认为，人工智能会威胁到人类的生存，他曾开玩笑说：“当我们的无线网络持续有信号传输超过一个星期时，就需要担心人工智能的奇点是否来临了。”但谁又知道呢？如果这一场景真的出现了，至少比冰川的消融要重要得多。
相比于将“兴趣范围”扩大至包含文明的将来，我更倾向于缩小它，仅关注我的理论计算机科学家同事。2015年，芝加哥大学数学家拉斯洛·鲍鲍伊（László Babai）宣布了首个“可证明的快速”算法，用于解决计算的核心问题——图同构。这一问题是确定两张节点与连接的图是不是同构的，即如果重新标识节点，两张图是不是相同的。对于一张具有n个节点的图来说，之前最好的算法（发现于30年前，鲍鲍伊同样参与了证明）所需的步数随着n的平方根呈指数级增长。
这次发现的算法所需的步数随着log（n）的幂（这一比率被称为“拟多项式”［quasipolynomial］）呈指数级增长。鲍鲍伊取得的这项突破实际意义可能不大，因为现有算法对于实际可能的任意图都已经足够快了。不过，对于那些对计算的最大局限有无限追求的人来说，这可能是到目前为止最大的新闻了。
我们将关注范围再次缩小到“量子查询复杂度”（quantum query complexity），这是量子计算的一个子学科。还在读书时，我觉得这门课程非常难。在过去的这一年里，有科学家发现，存在量子计算机可以求值的布尔函数。相比于普通的计算机，使用量子计算机给这种布尔函数求值，所需的计算量仅是读取输入步数的平方根。量子计算机和普通计算机的这一区别早在1996年就已被发现，即使我们制造出了实用的量子计算机，这一成果也不会有任何实际意义，因为实现这一差异的函数是人为刻意想出来的，其目的仅仅是证明这种区别。不过，对我而言，这一差异仍旧令人激动，因为它告诉我，取得进展是存在可能的。将十几岁的我吸引到科学研究这条路上的那些看起来永远无法解决的难题，都相继得到了解决。如果我不告诉你这件事，会很遗憾！
当冰川正在消融时，我怎么会为能更快地解决某些特殊问题的新型计算机而感到兴奋呢？更不用说这种新型计算机仅有的优势只是提高人造函数的计算速度。显然易见，基础研究能解决人类文明的难题，就好比之前的很多研究一样。实际上，我们并不需要等到人工智能奇点来临的那一刻才发觉这一点。
通过模拟量子物理学和化学，量子计算机可能会引发材料科学的革新，还有助于我们设计出高效的太阳能板。对我而言，意义并不仅于此。这还关系到人类的尊严。也许，几百万年以后，当外星生命发现人类的文明遗迹时，会挖掘出人类的数据档案。我希望他们知道，在人类将自身毁灭之前，我们至少研究明白了图同构问题在拟多项式时间内是有解的，并且存在可超量子加速（superquadratic quantum speedup）的布尔函数。我很高兴他们能知道这些事，以及人类所做的一切。
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A NEW ALGORITHM SHOWING WHAT COMPUTERS CAN AND CANNOT DO
体现计算机能力的新算法
约翰·诺顿（John Naughton）
英国《观察家报》（Observer）专栏作者，英国开放大学荣誉退休教授，剑桥大学荣誉委员；著有《从谷登堡到扎克伯格》（From Gutenberg to Zuckerberg）。
最令人感兴趣的新闻发生在2015年年底，准确地说，是在2015年11月10日，芝加哥大学的拉斯洛·鲍鲍伊宣布发现了解决图同构问题的新算法，这一算法比之前我们已经使用了超过30年的最佳算法高效得多。图同构问题是计算机科学界尚未解决的重大问题之一。如果鲍鲍伊的发现能经得住同行的检验，那么这种算法将会产生非常巨大的影响力，尤其是在重新思考计算机能做什么和不能做什么方面。
图同构问题看上去十分简单：就是如何确定两张图（即数据学家所说的网络）实质上是相同的，也就是两张图的节点和节点之间的连接都是一一对应的。虽然这听起来很简单，但要真正解决确实很难。因为即使很小的图，一旦节点移动，就会变得完全不同。检验图同构的标准方法是映射两张图所有节点的所有可能路径。对于非常小的图而言，这一方法虽然枯燥，但很有效。不过，随着节点的增多，局面很快就会失控。打个比方，比较只有10个节点的两张图，将需要比较3 600 000条（也就是10的阶乘）可能的匹配关系，而如果比较有100个节点的图，这一数字将比宇宙中所有分子的数目还要多。然而，在当前这个社交媒体盛行的年代，具有数百万个节点的网络是很常见的。
从实用计算的角度来看，阶乘真不是一个好消息。阶乘算法的执行时间很容易变成几十亿年。因此，有实际意义的算法仅限于答案可以表示为多项式的算法（比如，n的平方或立方，n表示节点数）。这是因为相比于阶乘或指数函数，这种算法的执行时间的增长速度要慢得多。
鲍鲍伊的算法最模糊的地方在于，它既不是纯阶乘的，也不是纯多项式的，他称这种算法为“拟多项式”。目前，我们还不理解这其中的准确含义，但数学和计算机科学界的讨论结果是，即使这种新算法可能算不上解决图同构问题的神器，但肯定比之前的算法有效得多。
如果事实证明真是这样，将会带来哪些影响呢？首先，将会带来一些不大，但相互独立的好处。鲍鲍伊的算法将有助于解决其他行业的计算难题，比如，多年以来，基因组研究人员一直在寻找比较DNA分子的长化学字母链的有效算法，这是一种类似于图同构的问题，基因组研究取得的所有成果将会为其他所有基因研究带来好处。
不过，鲍鲍伊的算法带来的最大影响可能是精神上的，即有助于唤醒数学家对即使使用最强大的计算资源也难以解决的那些难题的兴趣。比较有代表性的例子是所有在线交易的安全性所依赖的公钥加密系统，这一系统是基于不对称性构建的：将两个大的质数相乘得到一个更大的数，这相对容易，但将乘积分解（也就是找到得出乘积的原有的两个质数）在计算上十分困难（所需的时间太长）。然而，一旦发现了有效的分解算法，所有的安全性都将不复存在，我们将不得不从头设置。
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DESIGNER HUMANS
定制人体
马克·帕格尔（Mark Pagel）
进化生物学家，英国瑞丁大学教授；著有《连线文化》（Wired for Culture）。
靶向基因编辑（targeted gene-editing）采用的CRISPR（成簇的规律间隔的短回文重复序列）技术，可以对有机体的基因组进行成本低廉的编辑。这种技术具有非常大的潜在影响力，以至我们现在到处可以听到“crisper”这个词。这个词成为电台和电视脱口秀节目时常提及的热门词语。出现这种情况实属正常。很快，科学家和生物技术专家就可以定制生物体了。这项技术已成功应用在酵母、鱼、苍蝇，甚至猴子等生物体上，并且得到了广泛宣传。
然而，人们显然更关注的是这项技术在人体上的应用。通过修改父母的精子或卵细胞的基因，人类将可以“定制”具有某种特征或不具有某种特征的婴儿。如果在胚胎发育的早期（此时细胞数量还不多，它们最终会变为我们身体的所有细胞）进行基因编辑，等到婴儿长大成人后将具备同样的定制特征。
想象一下，通过基因编辑，我们可以告别亨廷顿舞蹈症、镰状细胞贫血、囊性纤维化以及一系列其他遗传性疾病。那么，我们可以通过基因编辑获得想要的特征吗，比如眼睛和头发的颜色、个性、气质，甚至智力？眼睛和头发的颜色已经可以通过CRISPR技术实现，后面几项也许只能部分归功于基因，就算如此，也很有可能取决于几十或几百个基因的共同影响。谁又能说得准我们永远不会解决这些问题呢？在过去20年里，基因组和生物技术的研究人员取得了令人震惊的进步，而且，目前这种发展节奏还没有慢下来的迹象。我们有理由相信，关于基因如何影响我们想要定制的特征的知识将会得到广泛运用，如果我们看不到这一现象，我们的下一代一定可以看到。
这些议题在关于CRISPR技术的学术交流中得到了广泛讨论，已经有人呼吁暂停在人体上使用这项技术。实际上，在体外授精技术变得可行的早期阶段，也出现过类似的呼声。这些呼声不全来自学术界。这个问题的关键在于，我们对技术发展的接受程度会随着这些技术逐渐被人们熟悉而发生改变。
当前对暂停CRISPR技术的呼吁可能不会持续太长时间。这项技术是非常准确和可靠的，而且还处于早期阶段，未来一定会得到更好的改进。在解决农业和环境问题等方面取得的成果已经证明了这项技术的价值。这些成果最终会说服我们接受定制人体。CRISPR技术已经成功地应用于培养人体细胞系。第一批真正的定制人体不再只是科幻小说中的桥段：他们已经在门外，随时准备震撼现世。
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CELLULAR ALCHEMY
细胞炼金术
罗杰·海菲尔德（Roger Highfield）
威尔斯大学物理化学教授；与马丁·诺瓦克（Martin Nowak）合著《超级合作者》。
遗传学和医学领域的一系列重要技术带来了重大革新。最近，使用广泛、成本低廉且有效的基因编辑技术长据新闻头条的位置。然而，同样重要的一点是，它们的力量被放大了，因为我们已经生活在一个成本低廉的基因组测序时代。我们已经掌握了在不永久性地改变DNA的情况下调整其用途的手段，可以对成熟的细胞进行基因编辑，让它们回到胚胎状态，随后将其变成任意类型的细胞。
现在是细胞炼金术时代。
为了说明现在的基因编辑技术为什么如此重要，我们先回到20世纪90年代，当时罗斯林研究所（Roslin Institute）的约翰·克拉克（John Clark）科研团队宣布成功培育出了转基因羊特蕾西（Tracy），这是第一只转基因哺乳动物。特蕾西为农业的发展开辟了先河，“她”的每升奶中含有30克的人类蛋白质。1997年，特蕾西死后，因其重要意义被保存于英国科学博物馆。
研究人员修改了特蕾西的基因，使其能够产生阿尔法1-抗胰蛋白酶（alpha 1-antitrypsin），该物质被认为可以用于治疗囊性纤维化与肺气肿。然而，罗斯林研究所团队的实验方法并不精确，因为这一方法无法控制DNA结束的位置。他们本可以添加钙盐，使DNA沉淀于溶液中并附着在胚胎上，使一些DNA能迁移至胚胎内部；或者通过电击的方式使胚胎膜形成小洞，让DNA进入；或者让DNA包含于脂肪微粒（脂质体）中，后者会溶解于细胞膜中；抑或最佳的方法是，直接将数百个DNA副本注入受精卵的细胞核中。罗斯林研究所的团队将阿尔法1-抗胰蛋白酶附着在一种基因的启动子区，这种基因决定着羊奶的蛋白质。之后，他们将1 000个经过这种修改的胚胎注入一只羊体内，“她”就是特蕾西，这样特蕾西的乳腺就可以产生阿尔法1-抗胰蛋白酶。
我们很难想象在人体上进行这种粗糙的基因工程。不过，现在我们有了更精确地修改DNA的方法——基因编辑技术，它能精准、可靠地删除特定的DNA序列，并添加新的序列，还可以一次性插入或移除多个基因。这项技术为修改农作物、动物甚至人类的基因提供了巨大机遇。
这种神奇的技术如此强大的原因在于，它允许我们以低廉的成本轻松地对DNA进行测序和编辑。我们知道如何在不改变基因的情况下操纵基因，即通过诱发表观遗传变化来调节基因。我们同样知道如何操纵细胞，比如通过“山中因子”（Yamanaka factor，又称诱导性的多能干细胞）将成熟的细胞变为胚胎细胞。
如果将这些方法应用于人体，我们便可以利用模型测试药物，比如生成T细胞来治疗癌症，生成健康的细胞来治疗疾病，让猪的器官可以用于人体，等等。京都大学干细胞生物学家斋藤通纪（Mitinori Saitou）和剑桥大学生物学家阿齐姆·苏拉尼（Azim Surani）的研究成果表明，这种经过基因编辑的胚胎细胞能够被转换为长期存活的生殖系细胞。
我们可以从患有严重疾病的患者身上采集一些皮肤细胞，然后通过综合运用这些技术，修改这些细胞的潜在基因缺陷，将其转变为原始生殖细胞，再注入健康、已修改过的精子或卵子中。鉴于胚胎筛检的局限性，以及之后合理的实用性可能会打消人们的道德顾虑，总有一天会出现借助皮肤细胞繁殖的小孩。当这一天来临时，包括基因编辑、基因测序以及基因修改在内的细胞炼金术将会永远地改变人类的基因组。届时，随着越来越多的人类以这种方式诞生，人类的进化将会进入新阶段。
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A TERRIBLE BEAUTY HAS BEEN BORN
潘多拉的盒子已经被打开
伦道夫·内瑟（Randolph Nesse）
进化生物学家，亚利桑那州立大学进化与医学中心主任；与乔治·威廉姆斯（George Williams）合著《我们为什么会生病》（Why We Get Sick）。
2015年最重大的新闻是，人们终于可以对任意的基因进行编辑，从根本上改变生命本身。CRISPR/Cas9这一项并不复杂的技术已经可以在全世界的实验室内实现。这项技术可以用新的DNA序列替代任意特定的原有DNA序列，彻底改变基因研究，并给那些患有基因疾病的患者带去希望。这项技术还允许我们修改之后出生的各种生物的基因，甚至可以通过这项技术实现“基因驱动”机制，也就是替换有性繁殖物种几代内所有个体的某一特定序列。潘多拉的盒子已经被打开。
这项技术带来的可能性将超乎我们的想象，有些已经成为现实。实验室内针对蚊子的实验表明，对疟疾具有免疫效果的新型基因可以在蚊子的个体之间得到快速传递。如果将这些蚊子放回室外，其基因将会传递下去，最终消灭这一疾病。这有可能实现吗？这种技术还能带来什么？没有人知道答案。有些基因驱动机制可能会消灭某个物种。消灭天花当然是一件好事，但生态系统中缺少了老鼠和蚊子将会变成什么样子呢？没有人说得清楚。
电影《魔法师的学徒》（The Sorcerer’s Apprentice）中的怪物已经显现在我们眼前。能力有限的人类物种该如何控制和使用这一强大的新能力呢？这一问题的答案将决定人类的未来，以及地球上所有生物的命运。2014年12月，美国国家科学院组织了一次学术会议，邀请英国和中国的国家科学机构一同就这项技术带来的机遇和威胁进行公开且富有远见的讨论。虽然我们会认真地对待威胁，但对于这项技术会将人类带向何方，以及我们如何才能控制和使用它，大家都未能达成一致。这项技术也许很快就会改变生命本身，但没有人知道是以哪种方式。
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DNA PROGRAMMING
基因编辑
保罗·多兰（Paul Dolan）
行为经济学家，伦敦政治经济学院行为科学家；著有《设计幸福》（Happiness by Design）。
在一个创造性发现比比皆是的年代，我们很难预测哪一条科学新闻重要到能够在新闻头条上保持几天的时间。这样的新闻应该具有重新定义“我们是谁，以及由什么组成”这类问题的能力，而近期能够满足这一条件的研究成果是：通过运用生物信息学，研究人员可以对基因进行解码和重新编辑。
虽然人类基因组图谱的成功绘制是一项伟大的成就，但生物信息学才是让所获得的知识投入实际应用的原因。将基因组上传至计算机，研究人员便可以使用基因标记和DNA扩增技术揭示因基因与环境的相互作用而导致患上某种疾病的复杂原理。研究人员还希望使用生物信息学解决现实生活中的问题。比如，你可以想象一下这样的场景，经过基因编辑，微生物能产生廉价的能源、清洁的水、肥料、药品和食物，或者从空气中吸收二氧化碳以减缓全球变暖现象。
不过，与生活中大部分东西类似，生物信息学同样存在潜在的负面效应。当基因可以像软件一样可以被编写、复制，设计复杂的生物（包括人类）不再是科幻小说式的异想天开。先不谈所有潜在的优点，这项技术很有可能会引发广泛的伦理争论。这就要求我们仔细思考这项技术对人类的意义：究竟是选择自然、独一无二且并不完美的生物，还是选择定制的、力求完美的生物呢？
当被问到基因编辑和生物信息学的未来时，基因组学的领军人物克雷格·文特尔（Craig Venter）回答道：“我们只会受限于自己的想象力。”我对这个问题的怀疑更多一些。不过，有一件事是确定的：数字基因会持续带来进化生物学、法医学、药品学等方面的科学新闻，还会让我们陷入如何定义人类自身的长久争论中。
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HUMAN CHIMERAS
人类嵌合体
戴维·黑格（David Haig）
进化生物学家，哈佛大学教授；著有《基因印记与亲属关系》（Genomic Imprinting and Kinship）。
假如某个人的后代的基因型和他自己的不相匹配，但该后代又被证明是这个人父母的孙辈。这其中的一个可能解释是，这个人有一个没有出生的双胞胎兄弟，当这个人还是胚胎时，这个双胞胎兄弟的细胞就侵入了他的睾丸，这些外来的细胞产生了最终会生成他后代的精子。
在这个基因测序灵敏度极高的年代，我们已经发现了多例嵌合现象（chimerism），该现象是指某个人体内包含了来源于多个受精卵的细胞。每个人的身体内都有可能包含来源于基因家族的多个成员的细胞。我们应该区分出身体个体（嵌合的个人）和基因个体（可能存在于不同的身体）。
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THE RACE BETWEEN GENETIC MELTDOWN AND GERMLINE ENGINEERING
基因崩溃与生殖系工程之间的比赛
约翰·托比（John Tooby）
进化心理学创始人，加州大学圣巴巴拉分校教授、进化心理学中心主任。
最引人关注的科学新闻是我的存在。呃，不仅仅是我。如果不是因为技术的发展，像我一样的人可能就会早逝。如果不是因为现代卫生设备、药物、技术和市场经济带来的繁荣，大约55亿的全球成年人中将仅有10亿人能存活下来。在人类的早期，绝大多数人在还没有养育足够多的后代前就已经死亡。发达国家的人拥有的富足生活是人类启蒙运动所取得的最伟大的成就之一——父母不再沉浸在失去儿女的悲痛之中，孩子（之后死于意外）也不会再失去父母。
不过，这一胜利带来了一些不那么受欢迎的新闻，那就是自然选择残酷地将生育与基因疾病的消除联系在一起。
第一个需要关注的方面就是，即便我们最表象的功能也来源于先进的有机技术——自然选择技术。比如，我们的眼睛这一宏观物体，它具有200万个活动部分，每一个独立部分都非常精致，甚至可以感受单个光子。所有物种的成功父代都居于适应性竞争的顶端。
第二个需要关注的方面是，物理法则一直在将人类赶下顶端的位置，并持续破坏人类生存所必需的器官。熵不仅让我们变老、死亡，还成功地破坏了父母的生殖细胞。实际上，真正的科学新闻是，我们已经通过多种方法得出以下结论：人类的每一个小孩大约带有100个新突变，这是其父母体内所没有的基因突变。可以确定的是，大部分突变发生于惰性区域，或者说是“隐性的”，不会产生负面影响。不过，有一些突变是有害的，虽然其单个的影响不大，但综合起来就会表现为一些难以治愈的疾病。
如果考虑到在熵的世界中，人类如何维持自身的高等级生物结构，以上这些结论令人感到震撼。自然选择是推进物种进化（对抗熵和向者更大的秩序前进）和在突变压力下保持有益基因（净化选择）的唯一物理过程。如果某个物种没有在突变累积中退化或消亡，有害基因突变的发生率必须等于有害基因突变的选择性移除率，这就是所谓的突变-选择平衡。这种移除是自我进行的。有害基因会损害所在个体的健康，而这些损害降低了携带者繁衍的可能性，从而减少了有害基因的传播。对于基因突变和自然选择之间的平衡来说，关键数量的后代必须在生殖前死亡——死于携带了超量的基因突变。
从长远来看，成功的父辈平均能将略多于两个后代养育至生殖期（如果小于这一数字，这一物种将会灭绝；大于这一数字，这一物种将遍布全球）。对于拥有几个后代的人类来说是如此，对于具有三亿条后代的海洋翻车鱼来说也是如此。为了理解自然选择在抗熵增过程中的残酷性，我们来看一看拥有三亿条后代的翻车鱼，其平均有299 999 997条后代将会死亡，只剩下两三条可以繁衍后代。由于后代的基因型是随机产生的，正反随机的数量（在三亿个个体数中）确保了突变的二项式分布处于较低水平，并将多数标准偏差排除在外。也就是说，这两三条翻车鱼之所以可以繁衍后代，是因为它们的基因令人难以置信地没有发生有害突变，因而继续繁衍家族的下一代，摆脱了突变压力，将突变熵（mutational entropy）退回至它们父母的水平。具有很少后代的人类祖先勉强维持着我们的功能组织，并在很小的自然选择梯度（即部分后代具有的缺陷较少，而部分后代具有的缺陷较多）中历经进化生存下来。物理法则决定了大部分没有后代的人类祖先之所以要死亡，是为了将有害的基因突变从种族中清除。
然而现在，人口数量出现了转变——出现了低死亡率和低出生率。虽然这避免了马尔萨斯灾难（Malthusian catastrophe）(28)的发生，但放松选择的代价是遗传疾病会持续地增加，而非保持原有的突变-选择平衡。不同的自然实验表明，这种现象可能会迅速恶化。比如基于选择的原因，经人工饲养几代后的鲑鱼比野生的鲑鱼要脆弱得多。实际上，人口死亡率的下降会增加遗传负荷，导致出生率低于替换率：如果人类具备可以确定在何时适合繁衍和养育小孩的生理评估系统，以及如果每一代都会累积更多小缺陷，这些小缺陷逐渐会演变为所谓的受压的枯竭，那么提高几代人公共健康的方法就是一直保持偏低的出生率。然而，一到两个小孩远不足以摆脱不断累积的基因突变。
不过，谁也不会对克服遍及全球的传染性疾病和饥饿而感到后悔。作为一个物种，我们需要加强有关基因组工程的大型研究，通过战胜传染疾病的启蒙科学来战胜遗传疾病（比如通过对受精卵、桑椹胚和胚泡进行基因修复）。通过遗传咨询，我们虽然已经掌握了那些带来灾难的基因，但更应该将关注点聚焦于那些最终有可能会引发重大问题的数量庞大的细微缺陷上。
我不是在谈论制造新的人类基因所带来的复杂的伦理问题。不妨换个角度来想想，如果婴儿继承的是父母所有的健康基因，这样便不会带来不可预知的结果：健康的基因之所以健康，是因为它们在进化中都具有良好的相互作用。父母会选择遗传了他们最健康的基因的后代，而非具有随机且不断增加的受损基因片段的后代。自然选择只能通过折磨有缺陷的基因形成的器官来对抗熵增。不过，基因编辑将会取代这种残酷的选择过程。
61
THE ONGOING BATTLES WITH PATHOGENS
与病原体的持续斗争
罗伯特·库尔茨班（Robert Kurzban）
心理学家，宾夕法尼亚大学教授，宾夕法尼亚大学进化心理学实验室创始人、主任；著有《人人都是伪君子》（Why Everyone [Else] Is a Hypocrite）。
2015年年末出现了两条关于病原体的新闻，一条充满希望，另一条则不尽然。带来希望的这一条新闻报道了我们可以将所需（从人类的角度）的基因注入生物体，进而让该基因在人群间传递。
以疟疾为例，为了阻断这种疾病的传播，我们倾注了很多心血。然而，全世界仍有数千万人感染这种疾病，并且有几十万人因此而死亡。虽然将阻断疟疾的基因注入蚊子的基因组会有所帮助，但帮助是有限的。因为如果这种基因不能大范围传递，那效果就不会持续太久。不过，如果同时携带阻断基因和让其可以广泛传播的基因的蚊子能够回到自然界，效果将会持续下去。
不尽如人意的那条新闻报道了一种被称为“超级淋病”（super-gonorrhea）的病原体菌株，这种病菌对于当前的抗生素具有抵抗性。大家都知道，虽然使用抗生素可以消灭病原体菌株，但这种方法会导致疾病越来越难以治疗。在英格兰，已经有人感染了超级淋病，引起了关注。
治疗超级淋病的以往经验表明，消灭病原体的努力已经成了某种意义上的军备竞赛：当人类发现新的治疗方法时，病原体就会“想出”新对策。不过，现在出现了一系列进展，它们有助于人类在这场军备竞赛中获胜。第一是遗传学取得的进展，包括将基因注入基因组。第二是我们对进化有了全面的理解，以及知道了如何利用它。过去，进化经常对人类表现出不利影响，就像抗药性病原体菌株，而现在，我们在利用进化这方面不断取得进步。第三是对我们生态系统有了深入的了解。过去，我们对生态系统简单粗暴的干涉导致了灾难性的后果，澳大利亚的甘蔗蟾蜍（cane toad）就是一个反例。我们不会再像过去那样犯这种简单的错误。对于生态系统的态度，我们比以往更谦虚也更复杂了。
一两种病原体的存在在很长一段时间内十分重要：它们是具有较大危害的移动目标。近期人类取得的进展也许能够以全新的方式驯服它们。
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ANTIBIOTICS ARE DEAD; LONG LIVE ANTIBIOTICS
抗生素已死；抗生素万岁
奥布里·德·格雷（Aubrey De Grey）
老年医学专家，掌控可忽略衰老研究基金会（SENS）首席科学官；著有《终结衰老》（Ending Aging）。
关于灭绝的预言，我们已经听了很多年，它就源自致命的变体细菌。变体细菌可以将自身的DNA与其他生物的DNA进行混合和匹配，这种让成吉思汗都自愧不如的能力可以让它们对越来越多的抗生素产生抵抗力。多年以来，我们一直被告知，通过某些方法，这种现状能够得到缓解，这些方法包括谨慎地使用抗生素，尤其是不要一开始就使用抗生素。然而，这些方法并没有得到彻底执行，全世界的医院都在使用耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）；同时，其他主要物种对抗生素的抵抗力逐年增大。关于这一问题，知名专家的观点也变得越来越悲观。
这种悲观是基于以下假设：我们没有在近期内发现新型抗生素的希望——这种抗生素是威胁我们的病菌从未遇到过的，因此这类病菌不具备对该抗生素的抗药性。然而现在看来，这一假设可能要被打破了，因为该假设基于我们数十年来没有发现新的广谱抗生素这一事实。不过最近，科学家发现了一种新方法，它可以将抗生素隔离起来，而且效果非常好。
这种方法源自一次异想天开。波士顿和德国的科学家曾聚集在一起讨论抗生素的现状：
· 抗生素基本上已经与自然界的病菌（或其他微生物）相结合，相互之间具有抵抗作用。
· 实验室中已经制造出来的抗生素仅源自我们能在实验室中培养的细菌种类。
· 绝大部分细菌种类都无法在实验室里由人工方法培养。
· 这一现状已经维持了数十年。
· 这些细菌在自然环境中生长良好，尤其是在土壤中。
· 我们能否将抗生素与土壤隔离开来？
科学家正在做的就是将抗生素隔离起来。他们建造了一种可以隔离抗生素的装置，让细菌单独在土壤中生长，但分子可以在这种装置中自由进出，这样我们便可以了解这些分子所起的作用。科学家还可以隔离这些细菌的分泌物，并用它们测试抗生素的效果。
实际上，这并不是我们经常在生物医学领域听到的那种大规模的筛选，科研人员仅尝试了一次这种方法，规模也很小。然而出乎意料的是，第一次就获得了良好的效果，这意味着这种方法始终具有良好的效果。
然而，从事这种研究工作不能太过自满。这种新的化合物和通过类似方法发现的化合物仍然需要进行完整的临床评估。不过我们有理由相信，这一过程可以快速地进行，埃博拉病毒疫苗就是一个很好的例证。不过，任何乐观的情绪都应该服从于慎重，这是合理的，毕竟未来我们面临的不仅有流行疾病。
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THE 6 BILLION LETTERS OF OUR GENOME
人类基因组的60亿个字母
埃里克·托普（Eric Topol）
美国知名心脏病学家，基因组学教授，斯克里普斯转化科学研究所(29)主任；著有《未来医疗：智能时代的个体医疗革命》(30)。
