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2月10日外媒科学网站摘要:3D生物打印助力个性化癌症治疗

2025-02-14 01:45:08
来源:

猫眼影戏

作者:

冯媛

手机检察

  猫眼影戏记者 刘希久 报道P6F9A2Y5R3B1T0V4X8W

2月10日(星期五)消息 ,外洋知名科学网站的主要内容如下: 《自然》网站(www.nature.com) OpenAI的“深度研究”工具对科学家有资助吗? 去年12月 ,谷歌推出了人工智能(AI)工具Gemini Deep Research ,旨在资助用户高效整理和剖析学术信息。紧随其后 ,OpenAI也宣布了一款类似的付费会见工具——Deep Research(深度研究)。该工具能够综合数十甚至数百个网站的信息 ,并在数十分钟内生成几页长的引用报告 ,完成通常需要数小时的文献综述事情。 许多使用过Deep Research 的科学家对其撰写文献综述、整理研究综述 ,甚至识别知识空白的能力感应印象深刻。数据科学家指出 ,如果由人类完成同样的任务 ,将需要大宗时间。 这些 AI 工具被视为迈向自主智能署理(AI Agents)的重要一步 ,能够处理更庞大的研究任务。许多用户认为 ,谷歌的 Deep Research 充分利用了谷歌在搜索和盘算方面的优势 ,使用户能快速掌握某个主题 ,而 OpenAI 最新的大型语言模型(LLM)o3则增强了 Deep Research 的推理能力 ,使其报告越发精准和庞大。 然而 ,研究人员也警告称 ,所有基于 LLM 的工具都保存一定的禁绝确性 ,甚至可能爆发误导信息。OpenAI 官网也认可 ,Deep Research 仍处于早期阶段 ,保存局限性 ,可能会引用过失、爆发事实幻觉 ,无法区分权威信息和谣言 ,也无法准确表达其不确定性。该公司希望 ,随着用户的不绝使用和时间的推移 ,这些问题将获得革新。而谷歌的 Gemini Deep Research 也附带免责声明:“Gemini 会出错 ,因此用户需要仔细核查。” 德国马克斯·普朗克光科学研究所人工科学家实验室的卖力人指出 ,这些工具目前仍无法替代科学家的真正研究。他说:“科学家通常需要花费数年时间专注于某一研究领域 ,并在此历程中不绝爆发新的想法。这种能力 ,AI 目前尚未证明可以实现 ,未来是否可能做到 ,仍然未知。” 《科学通讯》网站(www.sciencenews.org) 乌贼墨汁如何让鲨鱼“嗅觉失灵” ,促使其避开猎物 乌贼在规避捕食者时会释放一股墨汁烟幕 ,这一历程不但能遮蔽视觉 ,资助乌贼迅速逃脱 ,同时 ,这层恶臭烟雾可能还会扰乱鲨鱼的嗅觉 ,促使其远离。 美国马萨诸塞大学阿姆赫斯特分校的研究人员在最新一期 《G3基因 | 基因组 | 遗传学》(G3 Genes | Genomes | Genetics) 杂志上报告称 ,乌贼墨汁的主要身分是玄色素 ,它能牢固地附着在鲨鱼的嗅觉受体上 ,甚至比哺乳动物血液中的气味分子附着得更牢固。这一发明标明 ,乌贼的墨汁可能是进化出的一种特殊化学武器 ,专门用来滋扰鲨鱼的嗅觉系统 ,降低它们对猎物的感知能力。 不过 ,科学家们尚不清楚墨汁中的化合物是如何与鲨鱼嗅觉受体相互作用的。因此 ,研究团队利用三种差别鲨鱼物种的基因数据——包括来黑点皱唇鲨(Scyliorhinus torazame)、小黑点猫鲨(Scyliorhinus canicula)和明白鲨(Carcharodon carcharias) ,构建了146种嗅觉受体的三维盘算机模型。 模型剖析显示 ,玄色素是乌贼墨汁中导致颜色变深的主要身分 ,其分子结构和化学特性使其能够牢固附着在鲨鱼嗅觉受体上 ,甚至比哺乳动物血液中的金属气味化合物还要更具亲和力。这种结合可能会导致鲨鱼短暂失去对猎物的气味感知 ,促使其避开释放墨汁的乌贼。 研究人员推测 ,这种影响可能适用于所有鲨鱼物种。虽然差别鲨鱼在生态情况和捕食战略上有所差别 ,但它们通常共享相同的焦点嗅觉受体。 《每日科学》网站(www.sciencedaily.com) 1、3D 物打印技术助力个性化癌症治疗 韩国浦项理工大学与美国杰克逊基因组医学实验室的相助研究团队 ,乐成利用3D生物打印技术 ,结合患者来源的癌症组织片段 ,开发了一种 胃癌体外模型。该模型能够精准保存患者组织的实际特征 ,有望加速个体化癌症治疗计划的制定 ,并提高抗癌药物的疗效预测能力。研究结果已宣布在国际期刊 《高级科学》(Advanced Science) 上。 癌症治疗的一大挑战 在于 肿瘤的高度异质性 ,差别患者对相同药物的反应可能保存显著差别 ,而治疗时机的掌握对预后影响重大。因此 ,精准预测抗癌治疗效果的技术 ,对减少副作用并提高治疗效率至关重要。目前的预测要领 ,如基因检测和患者来源的异种移植(PDX)模型 ,在适用规模、预测能力、时间本钱等方面仍保存局限性。 在这项研究中 ,科学家利用3D 生物打印技术 ,结合组织特异性生物链接(bio-inks) ,构建了一个更具生理相关性的体外胃癌模型。该模型能够精确模拟细胞间的相互作用和肿瘤微情况 ,保存个体患者胃组织的要害特征 ,并在预测药物反应和评估患者预后方面体现出极高的特异性。别的 ,该模型的基因表达谱与患者原始组织的基因表达高度相似 ,凌驾了古板的 PDX 模型。 更重要的是 ,该模型可在患者肿瘤组织提取后两周内完成药物评估 ,大幅缩短了治疗决策时间 ,为个性化癌症治疗提供了一种高效、精准的技术平台。 2、新型“活性”生物质料有望推动再生医学生长 美国宾夕法尼亚州立大学的研究人员开发出一种 模拟生物组织动态行为的生物质料 ,有望在 再生医学、疾病建模和软体机械人 等领域带来厘革性进展。研究结果已宣布在 《质料视野》(Materials Horizons) 期刊上。 现有的 细胞外基质(ECM)模拟质料 在机械性能和生物功效方面保存局限性 ,阻碍了其在医学和工程领域的实际应用。ECM 是一种由卵白质和分子组成的生物支架 ,卖力支持和维持细胞组织。为了克服这些限制 ,研究团队开发了一种具有 自我修复能力 的 “活性”生物质料 ,能够响应机械应力 ,并动态调解其结构。 该团队研制的焦点质料是一种 纳米复合水凝胶(LivGel) ,其主要身分为 “毛状”纳米颗粒。这些纳米颗粒由 nLinkers 纳米晶体 组成 ,末端附有无序的纤维素链(类似“毛发”) ,从而引入各向异性特性 ,即质料在差别偏向上展现出差别的机械性能。这些纳米颗粒能够与 海藻酸盐生物聚合物 结合 ,形成具有自适应机械性能的动态质料。 这种质料的潜在应用包括再生医学中用于组织修复和再生的支架 ,用于药物测试的模拟组织行为 ,以及为研究疾病进展创立现实情况。研究人员体现 ,它还可以用于3D生物打印定制水凝胶或开发具有适应性机械性能的软机械人。 《赛特科技日报》网站(https://scitechdaily.com) 1、几天内完成自然界12万年进化:种植超等作物的新竞赛 德国慕尼黑工业大学的研究团队正在探索 植物酶的寿命优化。某些植物酶寿命较短 ,需频繁替换 ,消耗大宗资源 ,限制了植物的生长和产量。研究人员希望通过 定向进化 延长这些酶的寿命 ,从而减少植物在酶更新上的能量消耗 ,使更多资源投入到生长中 ,最终提升作物产量 ,为全球粮食宁静孝敬力量。 这一历程被称为 “连续定向进化” ,实质上是在极短时间内推动进化。在自然界 ,DNA 通过基因突变不绝变革 ,但突变爆发的频率极低 ,通常需要数千至数百万年。然而 ,如果某些突变有助于生物在资源竞争和生存竞争中占据优势 ,那么携带这些突变的生物体将更具适应性 ,进而成为优势种群——即 “适者生存”。 在实验室中 ,研究人员运用 “适者生存” 原理 ,针对短命命酶 ,人为加速突变频率 ,并筛选在资源竞争中体现优异的突变体。为了提高进化速度 ,他们不直接在植物体内进行修饰 ,而是利用快速滋生的模式生物 ,如 酵母。这样 ,在实验室情况中 ,他们可以 在几天内完成相当于自然界12万年的进化历程。 当科学家通过突变育种优化出高效的植物酶后 ,他们将 这些优化后的基因序列重新引入农作物。第一批实验作物将选择 番茄 ,因其基因易于编辑。研究人员将深入剖析这些基因革新后的植物 ,验证突变是否有效地延长了酶的寿命 ,并视察其对 作物产量的提升作用。。 2、AI 能源;蛴赐黄 ,新型磁性芯片有望改变游戏规则 人工智能(AI)技术正在快速推翻各个行业 ,但 AI 算力需求的飙升 ,也带来了 电力消耗 问题。要坚持 AI 技术的可连续生长 ,AI 芯片 必须更节能、更高效。 自旋电子设备(Spintronics)正被认为是解决 AI 能源;囊。它通过 整合存储与盘算功效 ,模仿 人类大脑的运作方法 ,从而显著降低功耗。现在 ,日本东北大学、日实质料科学研究所和日来源子能机构的研究团队乐成开发出一种 全新的自旋电子设备 ,实现了 非共线反铁磁体(non-collinear antiferromagnet)与铁磁体(ferromagnet)之间的电控相互切换 ,使磁态转换越发高效。这一突破性技术 ,有望催生 新一代高效节能的 AI 硬件 ,研究结果已宣布在最新一期的 《自然通讯》(Nature Communications) 上。 研究人员选择 非共线反铁磁体 Mn?Sn 作为焦点质料。通过施加电流 ,Mn?Sn 爆发 自旋电流 ,利用 磁自旋霍尔效应(Magnetic Spin Hall Effect) ,驱动相邻的 铁磁体 CoFeB 实现磁态切换。这不但使铁磁体响应 自旋极化电流 ,还能影响 Mn?Sn 的磁性状态 ,形成 可逆的电控磁切换。 在看法验证实验中 ,研究团队证明了 通过调理设定电流 ,可在 CoFeB 之间存储差别磁化状态 ,类似于 神经网络中的突触权重调解。这一特性使其能够模拟 AI 盘算中的模拟值转换机制 ,也就是 AI 处理中的要害运算方法。(刘春)

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责编:洪永晋

审核:乔瓦尼

责编:路慈光

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