机器学习研究总结归纳出长新冠的四种不同亚型

机器学习研究总结归纳出长新冠的四种不同亚型在《自然医学》上发表的一项新研究中，研究人员描述了"四个亚型，主要是心脏和肾脏系统的新情况（亚型1）；呼吸系统、睡眠和焦虑问题（亚型2）；肌肉骨骼和神经系统（亚型3）；以及消化和呼吸系统（亚型4）。"第一个亚型被发现是最常见的，占数据集中Long-COVID患者的34%。这个亚型包括有心脏和肾脏问题、贫血和循环系统紊乱的病人。这种Long-COVID的表现形式在老年患者（平均年龄为65岁）和患有严重新冠的患者中更为常见。有趣的是，这种Long-COVID亚型在2020年上半年第一波疾病期间的感染者中最为突出。第二种被确认的亚型几乎与第一种一样普遍，占所有病例的33%。这种长篇新冠的出现以挥之不去的呼吸系统症状、胸痛、焦虑、头痛和失眠为主。与第一种亚型不同，第二种Long-COVID与更温和的急性疾病有关。它在大流行后期（2020年11月至2021年11月之间）感染的病人中也显得更为常见。第三种亚型（23%的患者）主要与肌肉骨骼和神经系统疾病有关，包括神经疼痛和头痛。该亚型最常见于预先存在自身免疫性疾病的患者，如类风湿关节炎和哮喘。最后一种亚型是最罕见的，只见于10%的病人。它以胃肠道疾病为主，包括胃痛、恶心和肠道问题。这最后一个亚型与最温和的急性疾病有关。威尔康奈尔医学院人口健康科学系的RainuKaushal是这项新研究的共同第一作者，他说，更好地了解Long-COVID的各种临床表现不仅有助于医生有效地治疗病人，还能指导研究人员开发这种慢性病的新疗法。Kaushal说："了解Long-COVID的流行病学使临床医生能够帮助病人了解他们的症状和预后，并为病人的多科治疗提供便利。电子健康记录提供了一个了解这种情况的窗口，使我们能够更好地描述Long-COVID的症状，为其他类型的研究提供信息，包括基础性发现和临床试验。"该研究并不是第一个试图将Long-COVID分解成不同亚型的研究。2022年发表的一项大型英国研究表明，这种情况可以分为三个症状群（认知、呼吸和其他一切）。然而，这些新发现提供了迄今为止对Long-COVID亚型的最有力和最全面的分类。而研究小组的下一步将是更好地确定每个Long-COVID亚型的风险因素，并研究出某些治疗方法是否对某些亚型比其他亚型更有效。这项新研究发表在《自然医学》上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1338227.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1338227.htm

新南威尔士大学实现以四种不同方式将数据写入单个原子

新南威尔士大学实现以四种不同方式将数据写入单个原子传统计算机能以0或1的形式处理和存储信息，而量子计算机则能以0或1的形式处理和存储信息，并同时处理和存储两者的叠加。随着量子比特（量子比特）的增加，量子计算机的处理能力将呈指数级增长，从而使它们能够解决对普通计算机来说过于复杂的问题。问题是，操纵这些量子比特可能很棘手，尤其是当量子计算机开始使用越来越多的量子比特时。但现在，悉尼新南威尔士大学（UNSW）的科学家们展示了如何根据每次的需要，以四种不同的方式将数据写入量子比特（这里指的是单个原子）。这种原子是一种叫做锑的元素，它可以被植入硅芯片中，取代其中的一个硅原子。之所以选择这种重原子，是因为它的原子核已经包含了八个独立的量子态，可以用来编码量子数据。此外，它的电子本身也有两个量子态，这就使锑原子中的量子态总数增加了一倍，达到了16个（原来的8个量子态中的每一个，都与电子的两个量子态依次配对）。如果使用其他材料来制造一台具有16种状态的量子计算机，则需要四个耦合在一起的量子比特。不过，这项研究的真正突破在于研究小组如何利用四种不同的方法来操纵原子上的数据。通过振荡磁场可以控制电子。磁共振方法，如核磁共振成像仪中使用的方法，可以操纵原子核的自旋。电场也可以用来控制原子核。最后，一种被称为"翻转位"的技术可以在电场的帮助下控制原子核和电子。研究小组表示，这项研究将有助于使量子计算机变得更"密集"，在更小的空间中容纳更多的量子比特。这项研究的第一作者安德烈亚-莫雷罗教授说："我们正在投资一项更难、更慢的技术，但原因非常好，其中之一就是它能够处理的信息密度极高。在1平方毫米内有2500万个原子是很好的，但必须一个接一个地控制它们。我们可以灵活地利用磁场、电场或它们的任何组合来控制原子，这将为我们在扩大系统规模时提供很多选择。"下一步，研究小组计划利用这些原子对逻辑量子比特进行编码，最终为更实用的量子计算机铺平道路。这项研究发表在《自然通讯》杂志上。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1419417.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1419417.htm