麻省理工学院研究人员发明用于早期癌症检测的简单纸张测试法

麻省理工学院研究人员发明用于早期癌症检测的简单纸张测试法这些纳米粒子被设计成当它们遇到肿瘤时，它们会脱落短的DNA序列，并排泄在尿液中。分析这些DNA"条形码"可以揭示出特定病人肿瘤的显著特征。研究人员设计了他们的测试，使其可以使用一张纸条进行，类似于在家的Covid测试，他们希望这可以使尽可能多的病人能够负担得起。"我们正试图在使技术可用于中低资源环境的背景下进行创新。"麻省理工学院约翰和多萝西-威尔逊健康科学和技术以及电子工程和计算机科学教授、麻省理工学院科赫综合癌症研究所和医学工程与科学研究所成员SangeetaBhatia说："将这种诊断方法放在纸上是我们使诊断方法民主化和创造廉价技术的目标的一部分。"在对小鼠的测试中，研究人员表明，他们可以使用传感器来检测在肿瘤中表达的五种不同酶的活性。他们还表明，他们的方法可以扩大到区分单个样本中的至少46个不同的DNA条形码，使用一个微流控设备来分析样本。Bhatia是该论文的资深作者，该论文于2023年4月24日发表在《自然-纳米技术》杂志上。郝亮亮，一位前麻省理工学院的研究科学家，现在是波士顿大学生物医学工程的助理教授，是这项研究的主要作者。几年来，Bhatia的实验室一直在开发可用于诊断癌症的"合成生物标志物"。这项工作建立在检测癌症生物标志物的概念之上，如蛋白质或循环肿瘤细胞，在病人的血液样本中。这些自然发生的生物标志物非常罕见，几乎不可能发现它们，尤其是在早期阶段，但合成的生物标志物可以用来放大小肿瘤内发生的较小规模的变化。在以前的工作中，Bhatia创造了能够检测被称为蛋白酶的酶的活性的纳米粒子，这些酶通过切割细胞外基质的蛋白质，帮助癌细胞逃离它们原来的位置，或定居到新的位置。纳米颗粒上涂有被不同蛋白酶裂解的肽，一旦这些肽被释放到血液中，它们就能被浓缩，并更容易在尿液样本中被检测到。最初的多肽生物标记物被设计为基于其质量的小工程变化，使用质谱仪进行检测。这种设备在资源匮乏的环境中可能无法使用，因此研究人员着手开发可以更容易、更经济地进行分析的传感器，使用可以用CRISPR技术读取的DNA条形码。为了使这种方法发挥作用，研究人员必须使用一种称为硫代磷酸酯的化学修饰，以保护循环DNA报告条码在血液中被分解。这种修饰已经被用于提高现代RNA疫苗的稳定性，使其在体内存活更长时间。与肽报告器类似，每个DNA条形码通过一个可被特定蛋白酶裂解的连接物连接到一个纳米粒子上。如果存在这种蛋白酶，DNA分子就会被释放并自由循环，最终在尿液中结束。在这项研究中，研究人员使用了两种不同类型的纳米颗粒：一种是由美国食品和药物管理局批准用于人体的聚合物制成的颗粒，另一种是"纳米抗体"--一种可以被设计为在肿瘤部位聚集的抗体片段。一旦传感器在尿液中分泌出来，就可以用一个纸条对样本进行分析，该纸条可以识别由一种叫做Cas12a的CRISPR酶激活的报告器。当样品中存在一个特定的DNA条形码时，Cas12a会放大信号，这样就可以在试纸上看到一个深色条。颗粒可以被设计成携带许多不同的DNA条形码，每个条形码都能检测到不同类型的蛋白酶活性，这就可以实现"复用"感应。使用更多的传感器可以提高灵敏度和特异性，使测试更容易区分肿瘤类型。在对小鼠的测试中，研究人员表明，由五个DNA条形码组成的小组能够准确区分首先出现在肺部的肿瘤和由转移到肺部的结直肠癌细胞形成的肿瘤。"我们在这里的目标是建立疾病特征，观察我们是否能使用这些条形码面板不仅读出一种疾病，而且还能对一种疾病进行分类或区分不同的癌症类型，"Hao说。对于人类的使用，研究人员预计他们可能需要使用五个以上的条形码，因为病人的肿瘤之间有很大的差异。为了帮助实现这一目标，他们与哈佛大学教授PardisSabeti领导的麻省理工学院和哈佛大学Broad研究所的研究人员合作，创建了一个微流控芯片，可用于从一个样本中读取多达46个不同的DNA条码。这种检测不仅可以用于检测癌症，还可以用于测量病人的肿瘤对治疗的反应程度以及治疗后是否复发。研究人员现在正致力于进一步开发这种颗粒，目的是在人体中进行测试。Bhatia共同创办的GlympseBio公司已经对早期版本的尿液诊断颗粒进行了第一阶段的临床试验，并发现它们在病人身上是安全的。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1356773.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1356773.htm

麻省理工学院首次控制量子随机性

麻省理工学院首次控制量子随机性想象一下，平静的海面突然起了波浪--这与量子层面的真空中发生的情况类似。在此之前，科学家们已经利用这些波动生成了随机数。它们也是量子科学家在过去一百年中发现的许多迷人现象的原因。利用真空波动生成可调谐随机数的实验装置。图片来源：CharlesRoques-Carmes、YannickSalamin麻省理工学院博士后CharlesRoques-Carmes和YannickSalamin、麻省理工学院教授MarinSoljačić和JohnJoannopoulos及其同事最近在《科学》（Science）杂志上发表了一篇论文，对上述发现进行了描述。传统上，计算机以确定性的方式运行，按照一系列预定义的规则和算法逐步执行指令。在这种模式下，如果多次运行相同的操作，总会得到完全相同的结果。这种确定性方法为我们的数字时代打下了基础，但也有其局限性，尤其是在模拟物理世界或优化复杂系统时，这些任务往往涉及大量的不确定性和随机性。从量子真空中生成可调随机数的艺术插图。图片来源：陈磊这就是概率计算概念发挥作用的地方。概率计算系统利用某些过程的内在随机性来执行计算。它们不会只提供一个"正确"的答案，而是提供一系列可能的结果，每个结果都有其相关的概率。这使它们非常适合模拟物理现象和解决优化问题，因为在这些问题中可能存在多种解决方案，而对各种可能性的探索可以找到更好的解决方案。工作的主要作者之一CharlesRoques-Carmes博士正在操作实验系统。图片来源：AnthonyTulliani然而，概率计算的实际应用在历史上一直受到一个重大障碍的阻碍：缺乏对量子随机性相关概率分布的控制。不过，麻省理工学院团队开展的研究揭示了一种可能的解决方案。具体来说，研究人员已经证明，向光学参量振荡器（一种自然生成随机数的光学系统）注入微弱的激光"偏压"，可以作为"偏压"量子随机性的可控源。"尽管对这些量子系统进行了广泛的研究，但非常微弱的偏置场的影响尚未得到探索，"该研究的研究员CharlesRoques-Carmes说。"我们发现的可控量子随机性不仅让我们能够重新审视量子光学中已有几十年历史的概念，而且还为概率计算和超精确场传感开辟了潜力。"该团队成功展示了操纵与光参量振荡器输出状态相关的概率的能力，从而创造了有史以来第一个可控光子概率位（p-bit）。此外，该系统还显示出对偏置场脉冲时间振荡的敏感性，甚至远低于单光子水平。工作的主要作者之一YannickSalamin博士正在操作实验系统。资料来源：AllysonMacBasino团队另一位成员YannickSalamin说："我们的光子p比特生成系统目前可以每秒生成10,000个比特，每个比特都可以遵循任意的二项分布。我们预计，这项技术将在未来几年不断发展，从而产生更高速率的光子p位，并实现更广泛的应用。"麻省理工学院的MarinSoljačić教授强调了这项工作的广泛意义："通过使真空波动成为可控元素，我们正在推动量子增强概率计算的发展。在组合优化和晶格量子色动力学模拟等领域模拟复杂动力学的前景非常令人兴奋"。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1382749.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1382749.htm

麻省理工学院揭幕"质子之舞"： 开拓能源新时代

麻省理工学院揭幕"质子之舞"：开拓能源新时代麻省理工学院的化学家们首次详细描绘了这些质子耦合电子转移是如何在电极表面发生的。他们的研究成果可以帮助研究人员设计出更高效的燃料电池、电池或其他能源技术。麻省理工学院化学和化学工程教授、该研究的资深作者YogeshSurendranath说："我们在这篇论文中取得的进展是研究和理解了这些电子和质子如何在表面部位耦合的性质，这与催化反应有关，而催化反应在能量转换装置或催化反应中非常重要。"在他们的研究成果中，研究人员能够准确追踪电极周围电解质溶液pH值的变化如何影响电极内质子运动和电子流动的速度。麻省理工学院研究生诺亚-刘易斯（NoahLewis）是这篇论文的第一作者，论文最近发表在《自然-化学》上。麻省理工学院前博士后RyanBisbey、麻省理工学院研究生KarlWestendorff和耶鲁大学研究科学家AlexanderSoudackov也是这篇论文的作者。质子传递质子耦合电子转移是指一种分子（通常是水或酸）将质子转移到另一种分子或电极表面，从而刺激质子接受者也接受一个电子。这种反应已被广泛应用于能源领域。"这些质子耦合电子转移反应无处不在。它们通常是催化机制中的关键步骤，对于制氢或燃料电池催化等能量转换过程尤为重要，"Surendranath说。在制氢电解槽中，这种方法用于从水中去除质子，并在质子上添加电子以形成氢气。在燃料电池中，当质子和电子从氢气中移出并加入氧气形成水时，就会产生电能。施加电势会导致质子从氢离子（右图）转移到电极表面。利用具有分子定义质子结合位点的电极，麻省理工学院的研究人员为这些界面质子耦合电子转移反应建立了一个通用模型。图片来源：研究人员提供质子耦合电子转移在许多其他类型的化学反应中都很常见，例如二氧化碳还原（通过添加电子和质子将二氧化碳转化为化学燃料）。当质子接受体是分子时，科学家们可以精确控制每个分子的结构，并观察电子和质子如何在分子间传递，因此他们已经对这些反应的发生过程有了很多了解。然而，当质子耦合电子转移发生在电极表面时，这一过程就更难研究了，因为电极表面通常非常异质，质子有可能与许多不同的位点结合。为了克服这一障碍，麻省理工学院的研究小组开发出一种设计电极表面的方法，使他们能够更精确地控制电极表面的组成。他们的电极由石墨烯薄片组成，表面附着有机含环化合物。每个有机分子的末端都有一个带负电荷的氧离子，它可以接受周围溶液中的质子，从而使电子从电路流入石墨表面。Surendranath说："我们可以创造出一种电极，它不是由各种各样的位点组成，而是由单一类型的非常明确的位点组成的统一阵列，每个位点都能以相同的亲和力结合质子。由于我们拥有这些非常明确的位点，这让我们能够真正揭示这些过程的动力学"。利用这个系统，研究人员能够测量流向电极的电流，从而计算出平衡状态下质子向表面氧离子转移的速率--质子向表面捐赠的速率和质子从表面转移回溶液的速率相等的状态。他们发现，周围溶液的pH值对这一速率有显著影响：最高速率出现在pH值的两端--酸性最强的pH值为0，碱性最强的pH值为14。为了解释这些结果，研究人员根据电极可能发生的两种反应建立了一个模型。在第一种反应中，强酸性溶液中高浓度的氢离子（H3O+）将质子传递给表面的氧离子，生成水。在第二种情况下，水将质子传递给表面氧离子，生成氢氧根离子（OH-），氢氧根离子在强碱性溶液中浓度较高。不过，pH值为0时的速度比pH值为14时的速度快四倍，部分原因是氢离子释放质子的速度比水快。需要重新考虑的反应研究人员还惊奇地发现，这两个反应的速率并不是在中性pH值为7（氢铵和氢氧根的浓度相等）时相等，而是在pH值为10（氢氧根离子的浓度是氢铵的100万倍）时相等。该模型表明，这是因为涉及氢𬭩或水提供质子的前向反应比涉及水或氢氧化物去除质子的后向反应对总速率的贡献更大。研究人员说，关于这些反应如何在电极表面发生的现有模型假定，前向反应和后向反应对总速率的贡献相同，因此新发现表明，可能需要重新考虑这些模型。Surendranath说："这是默认的假设，即正向和逆向反应对反应速率的贡献相同。我们的发现确实令人大开眼界，因为这意味着人们用来分析从燃料电池催化到氢进化等一切问题的假设可能是我们需要重新审视的。"研究人员目前正在利用他们的实验装置研究向电极周围的电解质溶液中添加不同类型的离子会如何加快或减慢质子耦合电子流的速度。刘易斯说："通过我们的系统，我们知道我们的位点是恒定的，不会相互影响，因此我们可以读出溶液的变化对表面反应的影响。"编译自//scitechdaily...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1424095.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1424095.htm

麻省理工学院发现：人类仍然比人工智能便宜

麻省理工学院(MIT)在一项研究中发现，人工智能目前还无法以经济有效的方式取代大多数工作岗位，这项研究试图打消人们对人工智能在许多行业取代人类的担忧情绪。在对人工智能取代劳动力的可行性进行的首次深入调查中，研究人员对美国各项任务自动化的成本吸引力进行了建模估算，重点关注了使用计算机视觉的工作——比如教师和房地产估价师。研究人员发现，按美元工资计算，只有23%的劳动者可以被有效取代。在其他情况下，由于人工智能辅助视觉识别的安装和操作成本高昂，因此由人类来完成这项工作更为经济划算。去年，在OpenAI的ChatGPT和其他AI工具展示了这项技术的潜力之后，各行各业开始加速采用这种工具。从美国的微软公司和Alphabet公司到中国的和，科技公司推出了各种AI服务。行业领袖警告说，AI发展速度太快了。长期以来，人们一直担心AI对就业的影响。麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的研究人员指出，“机器将抢走我们的工作”是技术快速变革时期人们经常表达的一种情绪，而随着大语言模型的创建，这种焦虑再次出现了。“但我们发现，由于AI系统的前期成本很高，只有23%的员工‘暴露’在AI计算机视觉中，对企业来说是具有成本效益的。”计算机视觉是AI技术的一个领域，它使机器能够从数字图像和其他视觉输入中获取有意义的信息，其最普遍的应用出现在自动驾驶的物体检测系统中，或者对智能手机上的照片进行分类。麻省理工学院的论文称，和的突出领域——零售、运输和仓储等方面，也是计算机视觉最具效益的领域。论文中一个案例提到，在面包店里，面包师每天都要检查原料的质量控制，但这只占他们工作时间的6%。但安装摄像头和AI系统所节省的时间和工资，远低于这种技术升级的成本。研究人员表示，目前只有3%的视觉辅助任务可以有效、低成本地自动化，但如果数据成本下降，准确性提高，到2030年这一比例可能会上升到40%。国际货币基金组织(IMF)上周发布报告称，人工智能技术将影响全球近40%的就业岗位，相比于新兴市场和低收入国家，发达国家的就业更容易受到人工智能的影响。它还警告说，在大多数情况下，这种技术对全球劳动力市场的潜在影响可能会加剧整体不平等。在上周的达沃斯世界经济论坛上，许多讨论都集中在AI取代劳动力的问题上。InflectionAI和DeepMind的联合创始人MustafaSuleyman表示，AI系统“从根本上说是替代劳动力的工具”。OpenAI首席执行官萨姆·奥特曼声称，AI的能力“有很强的局限性”，人们应该将其视为一种“在某些领域非常有用”的工具，不能完全依赖于AI。标签:#AI#劳动力频道:@GodlyNews1投稿:@GodlyNewsBot

量子挤压：麻省理工学院开启精密时钟的新纪元

量子挤压：麻省理工学院开启精密时钟的新纪元根据麻省理工学院的一项新研究，时钟、激光器和其他振荡器可以调整到超量子精度，从而使研究人员能够追踪时间上无限微小的差异。图片来源：麻省理工学院新闻时钟的稳定性取决于其所处环境的噪音。一阵微风就会使钟摆的摆动失去同步。热量也会扰乱原子钟中原子的振荡。消除这些环境影响可以提高时钟的精度。但也仅此而已。麻省理工学院的一项新研究发现，即使消除了来自外界的所有噪声，时钟、激光束和其他振荡器的稳定性仍然容易受到量子力学效应的影响。振荡器的精度最终将受到量子噪声的限制。但理论上，有一种方法可以突破这一量子限制。在他们的研究中，研究人员还表明，通过操纵或"挤压"造成量子噪声的状态，振荡器的稳定性可以得到改善，甚至突破其量子极限。麻省理工学院机械工程系助理教授维维谢克-苏迪尔（VivishekSudhir）说："我们所展示的是，激光和时钟等振荡器的稳定性实际上是有极限的，这个极限不仅是由它们所处的环境设定的，也是量子力学迫使它们左右晃动的事实设定的。然后，我们已经证明，你甚至有办法绕过量子力学的晃动。但你必须更聪明，而不仅仅是把它与环境隔离开来，必须玩弄量子态本身。"研究小组正在对他们的理论进行实验测试。如果他们能证明可以操纵振荡系统中的量子态，研究人员设想可以将时钟、激光和其他振荡器调整到超量子精度。然后，这些系统就可以用来追踪时间上无限微小的差异，比如量子计算机中单个量子比特的波动，或者在探测器之间闪烁的暗物质粒子的存在。麻省理工学院物理系研究生哈德森-拉夫林（HudsonLoughlin）说："我们计划在未来几年内展示几种具有量子增强计时能力的激光器。我们希望，我们最近的理论发展和即将进行的实验将推进我们精确计时的基本能力，并实现新的革命性技术。"Loughlin和Sudhir在《自然-通讯》（NatureCommunications）杂志上发表的一篇开放存取论文中详细介绍了他们的工作。激光精度在研究振荡器的稳定性时，研究人员首先研究了激光--一种能产生高度同步光子的波状光束的光学振荡器。激光的发明主要归功于物理学家阿瑟-肖洛（ArthurSchawlow）和查尔斯-汤斯（CharlesTownes）。激光器的设计以"发光介质"为中心，"发光介质"是原子的集合，通常镶嵌在玻璃或晶体中。在最早的激光器中，围绕着发光介质的闪光灯管会刺激原子中的电子跃升能量。当电子放松回到较低能量时，就会以光子的形式发出一些辐射。照明介质两端的两面镜子会将发出的光子反射回原子中，从而激发更多的电子，产生更多的光子。其中一面镜子与激光介质一起充当"放大器"，促进光子的产生，而第二面镜子部分透射，充当"耦合器"，将一些光子提取出来，形成一束集中的激光。自激光器发明以来，Schawlow和Townes提出了一个假设，即激光器的稳定性应受到量子噪声的限制。此后，其他人通过模拟激光的微观特征来验证他们的假设。通过非常具体的计算，他们表明，激光光子和原子之间难以察觉的量子相互作用确实会限制其振荡的稳定性。Sudhir指出："但这项工作必须进行极其细致、微妙的计算，这样才能理解这种限制，但仅限于特定种类的激光。我们希望极大地简化这一过程，以了解激光器和各种振荡器。"“施加压力”研究小组并没有把重点放在激光错综复杂的物理特性上，而是致力于简化问题。"Sudhir解释说："当电气工程师考虑制造振荡器时，他们会使用一个放大器，然后将放大器的输出馈入自己的输入端。这就像蛇吃自己的尾巴。这是一种极为自由的思维方式。你不需要了解激光的细枝末节。取而代之的是一幅抽象的图景，不仅是激光器的图景，也是所有振荡器的图景。"在他们的研究中，研究小组绘制了一幅类似激光振荡器的简化图。他们的模型由一个放大器（如激光的原子）、一条延迟线（例如，光在激光反射镜之间传播所需的时间）和一个耦合器（如部分反射镜）组成。研究小组随后写下了描述系统行为的物理方程，并进行了计算，以了解量子噪声会在系统的哪个位置出现。"通过将这一问题抽象为一个简单的振荡器，我们可以精确定位量子波动进入系统的位置，它们来自两个地方：放大器和使我们能够从振荡器中获得信号的耦合器，"Loughlin说。"如果我们知道了这两点，我们就知道了该振荡器稳定性的量子极限是多少"。科学家们可以利用他们在研究中列出的方程来计算自己振荡器的量子极限。更重要的是，研究小组证明，如果可以"挤压"两个信号源之一的量子噪声，就有可能克服这一量子极限。量子挤压是指以成比例地增加系统某一方面的量子波动为代价，使其最小化。这种效果类似于将气球中的空气从一部分挤入另一部分。在激光器中，研究小组发现，如果耦合器中的量子波动被挤压，就能提高输出激光束的精度或振荡时间，即使激光功率中的噪声会因此增加。"当你发现某种量子力学极限时，总会有这样一个问题：这种极限的可塑性有多大？"Sudhir说。"它真的是一个硬性的限制吗，或者说，通过操纵量子力学，你是否还能提取出一些果汁？在这种情况下，我们发现是有的，这是一个适用于一大类振荡器的结果。"...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1400943.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1400943.htm