7 เทคโนโลยีที่น่าจับตามองในปี 2026

1. การปลูกถ่ายอวัยวะจากสัตว์สู่คน (Xenotransplantation)

ปัญหาการขาดแคลนอวัยวะเป็นวิกฤตระดับโลก ในแต่ละวันมีผู้ป่วยจำนวนมากต้องเสียชีวิตระหว่างรอคอยอวัยวะ แต่เทคโนโลยีการปลูกถ่ายอวัยวะจากสัตว์โดยเฉพาะหมู กำลังกลายเป็นทางออกที่มีความหวัง อย่างไรก็ตามอุปสรรคสำคัญคือการต่อต้านจากระบบภูมิคุ้มกันของมนุษย์ เช่น โมเลกุลน้ำตาล alpha-gal ในเซลล์หมูที่ร่างกายมนุษย์ไม่มี ทำให้เกิดการปฏิเสธอวัยวะอย่างรุนแรง แต่ด้วยการใช้เทคโนโลยี CRISPR–Cas9 เพื่อปรับแต่งพันธุกรรมอย่างแม่นยำ นักวิทยาศาสตร์สามารถปิดยีนที่กระตุ้นภูมิคุ้มกัน และใส่ยีนมนุษย์เพื่อลดการอักเสบและการแข็งตัวของเลือด

ความสำเร็จล่าสุดจากการปลูกถ่ายอวัยวะจากสัตว์สู่คนเกิดขึ้นในปี 2024 โดยแพทย์ที่โรงพยาบาล Massachusetts General Hospital ในเมืองบอสตันร่วมกับบริษัท eGenesis ในเมืองเคมบริดจ์ รัฐแมสซาชูเซตส์ ทำการปลูกถ่ายไตหมูให้ผู้ป่วยที่ยังมีชีวิตเป็นครั้งแรก ไตดังกล่าวมาจากหมูที่ผ่านการดัดแปลงพันธุกรรม 69 ตำแหน่ง เพื่อลบแอนติเจนที่กระตุ้นภูมิคุ้มกันและลำดับไวรัสแฝง พร้อมเพิ่มยีนมนุษย์ที่ช่วยลดการอักเสบและป้องกันการแข็งตัวของเลือด ผู้ป่วยมีชีวิตอยู่ 52 วันก่อนเสียชีวิตจากภาวะหัวใจที่ไม่เกี่ยวข้องกับการปลูกถ่าย ผู้รับไตหมูรายต่อมาในสหรัฐฯ และจีนมีอาการคงที่นานกว่า 8 เดือนก่อนกลับไปฟอกไต ซึ่งเกือบเทียบเท่าสถิติในปี 1964

และไม่ใช่แค่ไตเท่านั้น ในปี 2022 ทีมของ Muhammad Mohiuddin จาก University of Maryland School of Medicine ในเมืองบัลติมอร์ รัฐแมริแลนด์ รายงานการปลูกถ่ายหัวใจหมูที่ผ่านการดัดแปลงพันธุกรรมให้ผู้ป่วยเป็นครั้งแรก โดยผู้ป่วยมีชีวิตอยู่ 60 วันหลังผ่าตัด และในปี 2025 ทีมในจีนรายงานการปลูกถ่ายตับ และแม้กระทั่งปอดจากหมูให้ผู้ป่วยที่ได้รับการวินิจฉัยว่าเสียชีวิตทางสมองแล้ว ซึ่งเป็นก้าวสำคัญก่อนจะทดลองในผู้ป่วยที่มีโอกาสฟื้นตัวจริง

อย่างไรก็ดี การปลูกถ่ายอวัยวะสัตว์อาจไม่ใช่แค่ทางเลือก แต่จะเป็นอวัยวะส่วนบุคคลที่ถูกออกแบบมาให้ระบบภูมิคุ้มกันของผู้ป่วยไม่สามารถตรวจจับได้และและไม่ถูกต่อต้านจากร่างกายในระยะยาว

2. การพยากรณ์อากาศด้วย AI (AI-powered meteorology)

การพยากรณ์อากาศและการจำลองสภาพภูมิอากาศโลกกำลังถูกปฏิวัติด้วยปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งพิสูจน์ผลงานได้ชัดเจนจากการคาดการณ์พายุล่วงหน้า ผลงานที่โดดเด่นคือ ในเดือนตุลาคม 2025 โมเดล AI จาก Google DeepMind สามารถเตือนภัยล่วงหน้าเกี่ยวกับพายุเฮอริเคนเมลิสซา (Hurricane Melissa) ว่าจะรุนแรงถึงระดับ 5 และทำนายเส้นทางได้อย่างแม่นยำ ในขณะที่โมเดลแบบเก่าทำไม่ได้ ซึ่งเดิมทีการพยากรณ์อากาศต้องใช้สมการทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อนและใช้พลังประมวลผลสูงมาก กล่าวคือต้องใช้โค้ดหลายล้านบรรทัดและทีมงานขนาดใหญ่ แต่โมเดล AI รุ่นใหม่ เช่น Pangu-Weather ของ Huawei สามารถประมวลผลได้เร็วกว่าวิธีการเดิมถึง 10,000 เท่า โดยอาศัยการเรียนรู้จากฐานข้อมูลสภาพอากาศมหาศาลที่มีอยู่แล้ว

โมเดล AI อื่น ๆ ก็มีความก้าวหน้าเช่นกัน ซึ่งมีการผสานข้อมูลระดับโลกจากองค์ประกอบต่าง ๆ เช่น บรรยากาศ มหาสมุทร และน้ำแข็งขั้วโลก เพื่อวิเคราะห์สภาพภูมิอากาศปัจจุบันและคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงในอนาคต ตัวอย่างเช่น ในเดือนกันยายน 2025 James Duncan วิศวกรจากสถาบัน Allen Institute for Artificial Intelligence ในซีแอตเทิล และคณะ ได้อธิบายโมเดล SamudrACE ซึ่งผสานโมเดล AI ของบรรยากาศและมหาสมุทรเข้าด้วยกัน และสามารถจำลองพฤติกรรมของระบบเหล่านี้ได้ยาวนานกว่า 1,000 ปี

3. พลังงานนิวเคลียร์ยุคใหม่ (Next-generation Nuclear Power)

  การลงทุนใน AI ที่พุ่งสูงขึ้นส่งผลให้ความต้องการพลังงานไฟฟ้าเพิ่มขึ้นเป็นเงาตามตัว โดย The International Energy Agency (IEA) คาดการณ์ว่าความต้องการพลังงานจากศูนย์ข้อมูล (Data Centers) ทั่วโลกจะเพิ่มขึ้น 15% ต่อปีไปจนถึงปี 2030 แม้ว่ากระแส AI จะลดความร้อนแรงลงในอนาคต แต่ความจำเป็นเร่งด่วนในการเสริมความแข็งแกร่งให้โครงข่ายไฟฟ้าด้วยแหล่งพลังงานที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมยังคงอยู่ นี่จึงเป็นโอกาสสำคัญสำหรับการกลับมาของพลังงานนิวเคลียร์ โดยมีจุดเด่นสองด้านที่น่าจับตามองดังนี้

เตาปฏิกรณ์ขนาดเล็ก (small modular reactors: SMRs) คือโรงไฟฟ้านิวเคลียร์ขนาดเล็กที่ผลิตไฟฟ้าได้ไม่เกิน 500 เมกะวัตต์ แม้ว่าจะน้อยกว่าครึ่งหนึ่งของเตาปฏิกรณ์มาตรฐานแต่ก็เพียงพอสำหรับบ้านเรือนหลายแสนหลัง ในปัจจุบันรัสเซียและจีนเริ่มใช้งานแล้ว ส่วนประเทศอื่นๆ ทั่วโลกมีโครงการที่กำลังพิจารณาหรือพัฒนากว่า 100 โครงการ เช่น โครงการ Darlington ในแคนาดาที่คาดว่าจะเริ่มใช้งานปี 2029 อีกทั้งบริษัทอย่าง TerraPower กำลังพัฒนานวัตกรรม "เตาปฏิกรณ์แบบเกลือหลอมเหลว" (Molten-salt reactors) ซึ่งใช้เชื้อเพลิงอย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยลดกากนิวเคลียร์ และสามารถกักเก็บความร้อนไว้ใช้เป็นพลังงานความร้อนในภายหลังได้

  พลังงานนิวเคลียร์ฟิวชัน (Fusion Power) หลังจากถูกมองว่าเป็น "เทคโนโลยีแห่งอนาคต" ที่ดูเหมือนจะมาไม่ถึงสักทีมาหลายทศวรรษแล้ว แต่ตอนนี้กำลังเข้าใกล้ความจริงมากขึ้น โดยในปี 2022 ห้องปฏิบัติการ Lawrence Livermore ในสหรัฐฯ ประสบความสำเร็จในการผลิตพลังงานสุทธิ (Net Energy) เป็นครั้งแรกที่ศูนย์ National Ignition Facility ในแคลิฟอร์เนีย และในปี 2023 เครื่องปฏิกรณ์ Joint European Torus สหราชอาณาจักร ทำลายสถิติโลกด้วยการผลิตพลังงานเพียงพอสำหรับบ้านเรือน 12,000 หลังในเวลาเพียงห้าวินาที ขณะเดียวกัน เครื่องปฏิกรณ์ Wendelstein 7‑X ในเยอรมนีทำสถิติการทำงานต่อเนื่อง 43 วินาที แสดงให้เห็นถึงการออกแบบเครื่องปฏิกรณ์ทางเลือกที่อาจมีเสถียรภาพมากกว่าเครื่องปฏิกรณ์ tokamak รุ่นแรก

Sibylle Günter นักฟิสิกส์จากสถาบัน Max Planck Institute for Plasma Physics ในเยอรมนีกล่าวว่า ความก้าวหน้าเหล่านี้น่าตื่นเต้นสำหรับประเทศที่ต้องการพลังงานสะอาดแต่ไม่ต้องการยุ่งเกี่ยวกับปฏิกิริยานิวเคลียร์ฟิชชัน เช่น เยอรมนี ซึ่งมีแผนลงทุน 2 พันล้านยูโร (2,300 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) กับพลังงานนิวเคลียร์ฟิวชันภายในปี 2029 Günter ยังระบุว่ามีสตาร์ทอัพด้านพลังงานนิวเคลียร์ฟิวชันมากกว่า 50 แห่งทั่วโลก รวมถึงบริษัท Commonwealth Fusion Systems ในรัฐแมสซาชูเซตส์ ซึ่งตั้งเป้าสร้างเครื่องปฏิกรณ์สาธิตให้เสร็จภายในปี 2026 นี้

4. การทำแผนที่สมองด้วยกล้องจุลทรรศน์ (Light-microscopy Brain Mapping)

กล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอนเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการทำแผนที่วงจรประสาทอันซับซ้อนของสมองสัตว์เลี้ยงลูกด้วยนม เพราะสามารถถ่ายภาพรายละเอียดระดับโมเลกุลได้อย่างแม่นยำ งานวิจัยในปี 2024 จากโครงการ MICrONS และความร่วมมือระหว่าง Harvard University กับ Google Research ซึ่งสร้างภาพสมองหนูและสมองมนุษย์ในปริมาตรระดับลูกบาศก์มิลลิเมตร แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่ากล้องอิเล็กตรอนทรงพลังเพียงใดสำหรับงานประเภทนี้

อย่างไรก็ตาม การทำแผนที่สมองด้วยกล้องจุลทรรศน์ (Light‑microscopy Brain Mapping) กำลังก้าวข้ามข้อจำกัดของกล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอนที่แม้จะให้ภาพละเอียดระดับโมเลกุล แต่ตีความได้ยากและมีค่าใช้จ่ายสูงมาก โดยงานของ Johann Danzl และทีมจาก IST Austria ได้นำเสนอวิธี Light‑microscopy‑based connectomics (LICONN) ในปี 2025 ซึ่งใช้การขยายเนื้อเยื่อ (Expansion Microscopy) ทำให้เนื้อเยื่อสมองโปร่งแสงและโมเลกุลแยกจากกันอย่างสม่ำเสมอ จากนั้นใช้โปรตีนเฉพาะทางร่วมกับกล้องจุลทรรศน์แสงแบบคอนโฟคอล (Confocals) เพื่อระบุชนิดของไซแนปส์ว่าเป็นแบบกระตุ้นหรือยับยั้ง รวมถึงชนิดของสารสื่อประสาท ซึ่งเป็นข้อมูลที่กล้องอิเล็กตรอนตรวจจับได้ยาก ขณะเดียวกัน Andrew Payne จากบริษัท E11 Bio ชี้ให้เห็นปัญหาสำคัญของการทำแผนที่แบบเดิมที่ไม่สามารถสร้างภาพสามมิติของเซลล์ส่วนใหญ่ได้ครบถ้วน จึงพัฒนาเทคโนโลยีบาร์โค้ดโปรตีน โดยดัดแปลงพันธุกรรมให้เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์สร้าง “บาร์โค้ด” ที่แตกต่างกัน และด้วยโปรตีนเพียง 18 ชนิด สามารถสร้างบาร์โค้ดได้มากถึง 262,000 แบบ ทำให้คอมพิวเตอร์ติดตามการเชื่อมต่อของเซลล์ได้อย่างแม่นยำแบบแทบไร้ข้อผิดพลาด เทคโนโลยีเหล่านี้ช่วยลดต้นทุนอย่างมากเพราะใช้เพียงกล้องคอนโฟคอลที่มีอยู่ทั่วไป และยังเปิดทางให้การทำแผนที่การเชื่อมต่อของสมองทั้งก้อน เช่น สมองหนู กลายเป็นสิ่งที่เป็นไปได้ในอนาคตอันใกล้

5. การสำรวจพื้นที่สุดขั้ว (Exploring the Extremes)

นักวิทยาศาสตร์มีความเชี่ยวชาญในการค้นหาขีดจำกัดของธรรมชาติ โดยเมื่อเดือนมิถุนายน 2025 ที่ผ่านมา มูลนิธิวิทยาศาสตร์แห่งชาติสหรัฐฯ (NSF) และกระทรวงพลังงานสหรัฐฯ ได้เผยภาพแรกจากหอสังเกตการณ์ Vera C. Rubin ซึ่งตั้งชื่อตามนักดาราศาสตร์ผู้ให้หลักฐานแรกเกี่ยวกับการมีอยู่ของสสารมืด (Dark matter) หอดูดาว Vera C. Rubin นี้ตั้งอยู่บนเทือกเขาแอนดีสในประเทศชิลี ซึ่งจะสร้างแผนที่ท้องฟ้าที่ละเอียดที่สุดเท่าที่เคยมีมาโดยใช้กล้องดิจิทัลความละเอียด 3.2 กิกะพิกเซลและการสำรวจท้องฟ้าซ้ำกว่า 800 ครั้งตลอดสิบปี คาดว่าจะเก็บข้อมูลกาแล็กซีราวสองหมื่นล้านแห่งและดวงดาวอีกจำนวนมาก เพื่อใช้ตอบคำถามตั้งแต่การติดตามดาวเคราะห์น้อยที่อาจเป็นภัยต่อโลกไปจนถึงการไขปริศนาพลังงานมืด (Dark energy) 

ขณะเดียวกัน ยานดำน้ำลึก Fendouzhe ของจีนกำลังเปิดโลกใต้ทะเลลึกใน Hadal Zone ซึ่งลึกกว่า 6 กิโลเมตร เพื่อแก้ปัญหาการเก็บตัวอย่างแบบเดิมที่ทำให้สิ่งมีชีวิตตายก่อนถึงผิวน้ำ ด้วยโครงสร้างโลหะผสมไทเทเนียมที่ทนแรงดันมหาศาลและแขนกลที่ทำงานได้ลึกกว่า 10 กิโลเมตร ความสำเร็จล่าสุดคือการลงไปถึงก้นร่องลึกมาเรียนาและการศึกษาพันธุกรรมของสัตว์จำพวกกุ้ง‑กั้ง‑ปูในสภาพที่ยังมีชีวิตอยู่เป็นครั้งแรกในปี 2025 ทั้งสองโครงการสะท้อนความสามารถของมนุษย์ในการมองออกไปไกลสุดขอบฟ้าและลงลึกสู่ก้นสมุทร เพื่อทำความเข้าใจโลกและเอกภพในระดับที่ไม่เคยทำได้มาก่อน

6. การบำบัดด้วย mRNA (mRNA Therapeutics)

แม้ว่าเทคโนโลยี mRNA จะเริ่มต้นอย่างยิ่งใหญ่ในฐานะวัคซีนป้องกันโควิด-19 ที่ช่วยชีวิตผู้คนกว่า 2.5 ล้านคนทั่วโลก แต่ในปี 2026 ก็ต้องเผชิญแรงสั่นสะเทือนทางการเมืองจากการที่รัฐบาลสหรัฐฯ ตัดงบสนับสนุนเกือบ 500 ล้านดอลลาร์เพราะข้อกังวลด้านความปลอดภัยที่ยังเป็นประเด็นถกเถียง แต่ว่าในแวดวงวิทยาศาสตร์ mRNA กลับก้าวหน้าอย่างต่อเนื่อง วัคซีนชนิด mRNA เหล่านี้มีศักยภาพโดดเด่นเป็นพิเศษในด้านมะเร็งวิทยา โดยถูกนำมาใช้เป็นการรักษาแทนการป้องกันโรค ตัวอย่างเช่น เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ 2025 ที่ผ่านมา ทีมวิจัยในสหรัฐฯ รายงานว่าวัคซีน mRNA แบบสั่งทำเฉพาะบุคคล ซึ่งเข้ารหัสแอนติเจนจำเพาะของเนื้องอก สามารถยืดระยะเวลาการกลับมาเป็นซ้ำของโรคให้ยาวขึ้นได้หลายปีในกรณีของผู้ป่วยมะเร็งตับอ่อนที่ได้รับการรักษาด้วยภูมิคุ้มกันบำบัด และข้อมูลจากปี 2025 ยังพบว่าผู้ป่วยมะเร็งที่ได้รับวัคซีน mRNA ในช่วงเริ่มต้นการทำภูมิคุ้มกันบำบัดมีอัตรารอดชีวิตสูงขึ้นเกือบเท่าตัว นอกจากนี้ ความก้าวหน้าในการปรับแต่งเซลล์ภูมิคุ้มกันภายในร่างกายด้วย mRNA ยังปฏิวัติแนวคิดของ CAR‑T therapy จากกระบวนการที่ยุ่งยากและมีค่าใช้จ่ายสูง ไปสู่การกำหนดเซลล์ให้ไล่ล่าเซลล์มะเร็งได้โดยตรง ซึ่งประสบความสำเร็จในสัตว์ทดลองแล้ว ขณะเดียวกัน นักวิจัยยังสำรวจศักยภาพของ mRNA ในการยับยั้งการเกิดพังผืดที่ทำลายอวัยวะ และสั่งการให้เซลล์ต้นกำเนิดเม็ดเลือดผลิตโปรตีนที่ขาดหายไป เปิดทางสู่การรักษาโรคพันธุกรรมหลากหลายชนิดในอนาคตอีกด้วย

7. คอมพิวเตอร์ควอนตัม (Quantum Computing)

คอมพิวเตอร์ควอนตัมมีศักยภาพในการจำลองปรากฏการณ์ทางวิทยาศาสตร์ที่ซับซ้อนเกินกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปจะทำได้ แต่ความท้าทายใหญ่คือการแก้ไขข้อผิดพลาด เพราะข้อมูลควอนตัมไม่สามารถคัดลอกได้ และการวัดคิวบิตจะทำลายสถานะควอนตัมทันที ทำให้ต้องใช้คิวบิตจำนวนมหาศาลเพื่อควบคุมความถูกต้องของกันและกัน ในขณะที่คอมพิวเตอร์ปัจจุบันมีเพียงไม่กี่พันคิวบิตเท่านั้น ความก้าวหน้าครั้งสำคัญเกิดขึ้นเมื่อ Nathalie de Leon นักฟิสิกส์จาก Princeton University สามารถยืดอายุคิวบิตด้วยวัสดุตัวนำยิ่งยวดจากแทนทาลัม ทำให้อายุคิวบิตเพิ่มจากระดับไมโครวินาทีเป็น 1.6 มิลลิวินาที และหากยืดได้อีกสิบเท่า คอมพิวเตอร์ควอนตัมที่ใช้งานได้จริงอาจต้องการเพียง 30,000 คิวบิตเท่านั้น อีกแนวทางที่กำลังมาแรงคือการใช้กลุ่มอะตอมที่เป็นกลาง (Neutral atoms) ซึ่งแม้จะช้ากว่าแบบตัวนำยิ่งยวด แต่การประกอบและขยายขนาดทำได้ง่ายกว่า โดยทีมของ Mikhail Lukin นักฟิสิกส์จาก Harvard University ได้สาธิตระบบที่มีการแก้ข้อผิดพลาดและเครื่องต้นแบบ 3,000 คิวบิตที่ทำงานต่อเนื่องได้หลายชั่วโมง พร้อมเชื่อว่าเทคโนโลยีนี้จะขยายไปสู่ระดับหลายหมื่นหรือหลายแสนอะตอมได้ในไม่ช้า เมื่อระบบเหล่านี้เริ่มทำงานในสเกลที่เหมาะสม ความท้าทายต่อไปคือการค้นหาว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมจะสร้างประโยชน์สูงสุดในด้านใด เช่น การค้นหายาใหม่ การออกแบบวัสดุ หรือการแก้ปัญหาที่คอมพิวเตอร์ทั่วไปไม่สามารถทำได้ ซึ่งนักวิจัยมองว่ามันอาจไม่ใช่แค่คอมพิวเตอร์ แต่เป็นเครื่องมือชนิดใหม่ของมนุษยชาติที่จะเปิดประตูสู่ความเป็นไปได้รูปแบบใหม่

ที่มา:

From quantum computing to mRNA therapeutics: seven technologies to watch in 2026, https://www.nature.com/articles/d41586-026-00188-6