1、量子计算应用于临床诊断

量子计算是一种新型计算模式，遵循量子力学规律。从计算的效率上，由于量子力学叠加性的存在，某些已知的量子算法在处理问题时速度要快于传统的通用计算机。

在临床诊断中，量子计算也具有非常大的应用潜力。一方面是量子计算与成像技术的结合。磁共振指纹（MRF）是一种基于量子计算的新技术，可以在较短的扫描时间内同时量化多种组织特性。微软与Case Western Reserve大学的研究人员合作开发了一种磁共振指纹（MRF）技术，研究人员将先进的量子计算用于创造更高质量的成像技术，并利用HoloLens增强现实平台将3D影像展示给医生。基于该平台，医生能够实现癌症患者单次化疗之后的疗效。

此外，量子计算还可以较容易的对复杂高纬度的数据进行整理，适用于核磁共振、血管造影的诊断技术的智能化。

2、数字医疗

数字技术是与电子计算机相伴相生的科学技术，它是指借助一定的设备将各种信息，包括：图、文、声、像等，转化为电子计算机能识别的二进制数字“0”和“1”后进行运算、加工、存储、传送、传播、还原的技术。

将数字技术与医疗过程结合诞生了数字医疗。医疗的数字化，首先是诊疗设备的数字化，这是数字化医疗的基础。数字医疗设备的出现，大大丰富了医学信息的内涵和容量。如数字病理，它是通过全自动显微镜或光学放大系统扫描采集得到高分辨数字图像，再应用计算机对得到的图像自动进行高精度多视野无缝隙拼接和处理，获得优质的可视化数据以应用于病理学的各个领域。

此外，通过多学科先进技术的融合，数字医疗设备往往能够呈现深层、高清的图像，是的病症、病灶和病理的确认时间提前、结果更清晰和精准，也极大的提高了临床诊疗的效率和质量。

3、AI应用于病理诊断

人工智能（AI）是精准医学时代重要的发展方向。大数据的发展、医疗资源的紧缺、诊疗模式的转变为人工智能发展提供了很大的机遇。目前，人工智能已在医学影像、病理、辅助决策系统等方面取得了一定的进展。

在肿瘤领域，病理人工智能已经取得了一定的研究成果。其主要研究分为以下三个方向：细胞层级的核分裂象检测；区域层级的肿瘤区域检测与分割等；针对免疫组化的量化分析，如HER2 Score、H-Score自动判读。

4、医学实验室智能化应用于样本管理

智慧化建设在传统工业领域已经有较为成熟的运用，近年来，医疗和科研领域的实验室也意识到了智慧化建设的作用。在医学领域包括临床检验检测、药物研发、生物实验等多类型实验室也开始尝试通过自动化、信息化及数字化的建设让实验室从多维度“智慧”起来，这类实验室，我们称之为智慧医学实验室。

智慧化的样本培养和存储，以及样本管理能够让实验室的样本管理更有效、有序和安全。比如，通过精准控制样本的温度、适度，对样本进行妥善保存，避免因认为因素造成的样本损失。比如基于机器人、AI 和自动化等技术的全流程样本植被，能够在节省人力的同时使得同一制备条件的样本真正保持同一标准和质量，在多类实验并行制样以及同一样本并行实施多类实验前处理，保证了样本的一致性从而让产出的数据真实、可靠等。

5、分子遗传学诊断

测序技术的大规模应用将现代医学带入了精准医学时代。或者更贴切的说，是分子层面、遗传学层面。基于遗传学的驱动，现有的诊疗方案研发有了完全不同的思路，细胞治疗、基因治疗、免疫治疗等过去看似遥不可及的治疗方案走进现实。分子遗传学在近些年也被人熟知，或者说它已经成为现实中的技术，或许把它放在未来畅想中有些突兀。但之所以做这样的决定，是因为现在所取代的成就还只是短短的一小段路程。如同人们对基因位点知之甚少，分子遗传学的探索还有很长的路要走。当然，这些探索更多可能是在单细胞层面、具体的基因位点表达层面等。

Francis Collins曾言，除外伤以外，人类的各种疾病基本可以表达为遗传因素（内因）与环境因素（外因）共同作用的结果。无论是细胞治疗还是免疫治疗，药物和治疗方案研究的逻辑越发回归到遗传分子本身和基因、蛋白质层面。现如今的诸多突破性治疗方案也是从遗传或者疾病发病机制层面出发。在遗传和基因、蛋白质表达检测工具越发成熟的情况下，临床诊疗方式有望被彻底改变。

6、FFPE单细胞测序

单细胞测序技术从问世起，就受到了科学界和产业界的极大关注，该技术能够高通量、快速地拿到每个细胞的基因表达信息，现已广泛应用于临床医药领域的研究。然而，单细胞策测序技术面临的最大困境便是目前绝大部分平台对待测样本的细胞活性较高，但临床的大部分为冻存或福尔马林固定、石蜡包埋（FFPE）处理的组织，这些组织样本无疑是病理科的“瑰宝”，因为它们承载着众多疾病的相关信息，但由于长期保存其细胞活性极低。

Foley JW等人2019年在Genome Research杂志发布了激光捕获显微切割LCM + Smart-3SEQ微量扩增技术，实现了FFPE标本的单细胞检测。Vallejo FV等人2022年在bioRxiv发布基于10 × Genomics平台的FFPE样本的单细胞测序方法——snPATHO-seq，该方法能够对1-2张大于25 μm的FFPE切片高通量检测细胞核转录组，并实现细胞分群。随着技术突破，FFPE单细胞测序已经成为了新的研究方向，并具有巨大的应用前景。

7、空间蛋白质组学

蛋白质的空间表达对于确定蛋白质在组织中的准确定位和功能至关重要，其可随着细胞类型、细胞周期进展、疾病状态和诊疗方法的变化而改变。因此，空间蛋白质组学可以用来研究疾病相关的蛋白质空间表达谱变化，为寻找生物标志物和开发新的诊疗方法提供全新的视角。近年来，空间蛋白质组学研究在微环境与疾病发展、机制与药物靶点、器官结构异质性和组织器官空间图谱等方面取得了突出的进展。

空间蛋白组学在临床诊断的突破性之一在与对细胞微环境的检测。在临床研究中，目前空间蛋白组学更多的方向是对肿瘤微环境的应用研究。癌症微环境类似于一个生态系统，是一个具有不同细胞群体和物种的混合物。例如，物种丰富度（也可以指肿瘤内的异质性）可能与免疫治疗的稳定性和患者的长期预后有关。免疫细胞和癌细胞之间的代谢竞争，可以称为种间竞争，也是癌症进展的关键决定因素。

空间蛋白质组学开辟了解析组织微环境、组织生物标记物开发、疾病诊断与预后、以及精准医疗等领域全新的研究视角，也有望将临床诊断往疾病本质更进一步。

8、超分辨率显微成像

DNA、RNA是多种基本生物学过程的关键，其能传递遗传信息，将其转化为蛋白质或支持基因调控。为了“看见”遗传分子，人们做出了许多努力，目前最成功的的要数测序技术。但测序技术的本质其实是检测、计算与统计，即便准确性已经非常高，但我们依然不能认为其结果是绝对的。另一方面，测序技术需要经历核酸分子的打碎和重新组装，无法对活细胞的遗传物质进行解析。

超分辨率成像技术的出现，使得活细胞的核酸成像达到了前所未有的分辨率。如哈佛大学庄小威教授的研究，她与团队围绕显微技术攻关开发了多项技术，包括但不限于单分子动力学、核酸与蛋白的相互作用、基因表达机制、细胞核病毒的相互作用等。其中在核酸成像，其团队首次揭示了人类染色体的三位结构，开拓了检测DNA与蛋白质相互作用的新技术，构建了下丘脑视前区的细胞空间图谱。

此外，庄小威教授还和David R.Walt教授等人成立了开发下一代空间解析单细胞转录组学的生物医药公司Vizgen，将利用超分辨率成像技术突破空间分辨单细胞转录组学的界限，对健康和病理组织的分子和细胞组织做进一步的研究。

9、纳米诊疗

纳米技术是21世纪战略技术的制高点，当材料三维空间的某一结构单元处于纳米尺寸，其特性将发生改变。纳米材料与医疗的应用被总结为米生物与医学研究，这里面出了包含相关的材料特性和表征技术，以及基于这些展开的对生命过程的检测和调控研究，是纳米科学领域的重要组成部分。

纳米诊疗药物是将治疗剂和成像剂结合在纳米载体中的系统，可以通过靶向分子或材料特性实现对病变组织的识别，也可以通过内源性或外源性刺激实现激活。纳米诊疗药物的优势包括能够对患者进行分层、命令激活和增强治疗效果。

总体而言，丰富的临床前纳米诊疗药物证明了在一个纳米结构中结合成像、治疗和靶向的巨大潜力。对该领域的发展有一定的指导意义。它的创新点在于全面系统地总结这个新兴的交叉学科,为后续研究与转化应用提供了宝贵参考。

10、mRNA与生物医药

核酸药物被誉为生物医药产业但第三次革命，2017年前后，mRNA疗法成为核酸药物中明星。mRNA即信使RNA，是由DNA的一条链作为模板转录而来的、携带遗传信息能指导蛋白质合成的一类单链核糖核酸，在蛋白编码过程中发挥着重要作用。而伴随着mRNA的修饰、递送等技术的发展，基于mRNA的蛋白质替代治疗应运而生。

人工合成的mRNA能够为任何蛋白质、蛋白质片段或肽的合成提供模板，在药物研究中有着诸多应用，肿瘤免疫也是其中之一。我们可以将mRNA癌症疫苗视为一段人工合成mRNA。在注射mRNA癌症疫苗后，mRNA编码的蛋白质由核糖体合成，然后翻译后修饰以产生正确折叠的功能蛋白质，并呈现给免疫系统。此外，人工合成mRNA可以编码任意蛋白，可以产生靶标蛋白或免疫原，激活体内免疫反应，以对抗各种病原体。并且，这一类疫苗在安全性、生产成本上也具备优势。