自 2001 年起，《麻省理工新材料华盛顿邮报》每年则会评选单单当年的“历年来革命性应用”。2年末27日，2020年“历年来革命性应用”成员名单如期而至。此次榜单找回的是那些真正改变日常生活和指导工作方式则的取得成功。
入选2020年“历年来革命性应用”的仅限于无法吞并的互联网（Unhackable internet）、极限定制口服（Hyper-personalized medicine）、数字货币（Digital money）、可选择性药（Anti-aging drugs）、计算机断定大分子（AI-discovered molecules）、极限级黄道十二宫卫星（Satellite mega-constellations）、凝聚态普遍性（Quantum supremacy）、微型计算机（Tiny AI）、差异恶意（Differential privacy）、气候变化归因（Climate change attribution）。本文将卫生保健具体部份顺利完成编译。
历年来革命性应用之卫生保健篇
极限定制口服（Hyper-personalized medicine）
普遍性：为单个病征定制选用的遗传物质口服，给在此之前无法治疗者性疾病的人带来了想。
主要学术研究小组：T Children’s Project、Boston Children’s Hospital、Ionis Pharmaceuticals、FDA
成熟：以前
由特定DNA缺失引致的极为常见的性疾病病征，以前有了一线生机——遗传物质修补。这归功于可以根据个体遗传物质定制选用的全新的口服。
Mila Makovec就是这样的一个“倒是”。她身患一种由独特的突变引来的持续性性疾病。2019年10年末，她的个案被刊登在《新的英格兰医学新闻周刊》(New England Journal of Medicine)上，当时医生们对她的遗传物质缺陷顺利完成了表述，并为她定制选用了口服。他们还用她的名字给这种药命原是milasen。
虽然Mila目前还没有被治疗者，但身体状况从未比较稳定了：痉挛中风增大了，可以在别人的尽力下站立和行走。
该治疗工具之所以能实现，就是因为天时地利人和——开发新一种全新的的遗传物质口服从未如此之极快，也从未有过更好的机会。新的口服可能无视遗传物质替代、遗传物质编辑或同理蛋白质（Mila所接受的子类）的形式，同理蛋白质典型一种大分子复制剂，用于复制或修补缺失的遗传信息。这些治疗的共通点在于，它们能以摄像的方式则和速率被编程，纠正修补遗传性疾病。
像Mila这样的倒是还有多少？到目前为止，虽然还只有少量。但未来可期。
当然，针对一般而言病征的“多对一”治疗也面临着挑战。因为它们与现行的口服开发新、检验和产品的工具都背道而驰。当这些口服只尽力一个人的时候，却需要大型团队来内部设计和制造者，谁来为它们收钱？
可选择性药（Anti-aging drugs）
普遍性：可以通过短时间年老来治疗许多有所不同的性疾病（仅限于结核病、心肌梗塞和癌症）。
主要学术研究小组：Unity Biotechnology、Alkahest、Mayo诊所、Oisín人类应用、Siwa Therapeutics
成熟： 5周内
2019年1年末4日，来自American的一个研究小组小组在《医学杂志》子刊EbioMedicine新闻周刊上首次发表了用可选择性类口服——Senolytics治疗人类一种与岁数具体的持续性疾病的积极结果。
Senolytics通过转换成随着岁数快速增长而吸取的“年老”细胞膜而起作用。这些“年老”细胞膜，可以造成低水平的坏死加成，选择性短时间的细胞膜修补机制，并让附近细胞膜同在杀虫剂的生态。
2019年6年末，总部位于旧金山的Unity Biotechnology份文件了对轻度至重度膝盖骨关节炎病征的初步结果。预计将在2020年下半年公布更大临床试验的结果。该American公司还在开发新类似于口服，以治疗与岁数有关的小腿和肺部性疾病等。
Senolytics以及许多其他有应用性的治疗悄悄消化系统科学实验者，这些工具针对的就是年老和各种性疾病的开端所在的人类会话。
一家原是Alkahest的American公司向病征注入年轻人血清之中断定的成分，并表示想正当身患轻度至之中度阿尔茨海默高氏病病征的认知和功能下降。该American公司的帕金森高氏症和癌症口服也在消化系统科学实验者。
2019年12年末，戴维塞尔该大学医学院的学术研究工作人员甚至试图学术研究一种带有选择性口服抗病毒类固醇的面霜应该可以减缓 消化系统皮肤的年老。
所有这些学术研究都再现单单学术研究工作人员悄悄不断决心，以明白与年老具体的许多性疾病（例如心肌梗塞、关节炎、结核病和癌症），期望可以通过“破解”来延迟其中风。
计算机断定大分子（AI-discovered molecules）
普遍性：一种新的药普及化平均需要花费分之一25亿美元。因素之一是根本无法找到有想踏入口服的大分子。
主要学术研究小组：Insilico Medicine、Kebotix、Atomwise、多伦多该大学、BenevolentAI、Vector Institute
成熟：3-5年
据学术研究工作人员估算，都未转化为扭转生命的口服的大分子存量分之一为1060 ，这比太阳系之中所有原子的存量还要多。
以前，机器研修工具箱可以能用信息来探讨整体大分子及其优点的大型数据源，从而造成新的的必要性。这样可以更极快、更廉价地断定新的的候选口服。
2019年9年末，香港Insilico Medicine和多伦多该大学的一组学术研究工作人员通过合成AI正则表达式找到的几种候选口服，验证该策略的合理性。学术研究工作人员用于典型厚度研修和转化模型的应用，确定了大分之一30，000种具有期望优点的新的颖大分子。他们从之中选择了6个顺利完成合成和检验。其之中一项在动物科学实验之中验证很有潜力。
涉足口服断定的化学家经常去设想一种新的大分子，以前，这些研究小组有了新的的工具箱来扩大他们的原创性。
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