>>>-08-25 16:35:25 运用量子物理学的思想来计算感染和癌症的替代干预措施
克利夫兰诊所和凯斯西储大学团队共同进行的一项新研究的结果发表在《自然物理学》上，首次揭示了量子物理学的思想如何帮助开发针对细菌感染和癌症的新型药物干预措施。
研究团队证明，量子控制原理是计算应用中使用的量子物理学领域，可以被翻译并应用于生物学问题。他们构建了一种数学算法，可用于设计和加速特定干预措施，以预防或推翻耐药性。
通常情况下，存在药物的细胞会根据达尔文自然选择进行进化：对药物具有抗性的突变体可以胜过其易感邻居，从而占据了种群的主导地位。违反直觉，也可以选择这一过程来达到相反的结果，最终击败耐药性。例如，引起对一种药物产生抗药性的突变可能会导致对另一种药物的极度易感性，这种现象称为附带敏感性。
如果该突变体最初仅占人口的一小部分，我们可以使用第一种药物来鼓励其优势地位，然后使用第二种药物来迅速清除感染， DPhil医师，科学家科学家Jacob Scott说，克利夫兰诊所的放射肿瘤学实习医生，也是该研究的共同资深作者，他参考了他的研究小组今年早些时候发表的研究结果。 但是我们也知道，第一阶段可能很慢：突变发生在随机的时间，并且等待足够长的时间直到突变体完全接管，可能会损害治疗效果和患者预后。确保这些干预措施成功所花费的时间一直很长。在临床实践中采用进化医学的重大限制。
加快这一过程是量子物理学可以提供启发的地方。凯斯西储大学(Case Western Reserve University)的理论生物物理学家，合著者迈克尔 欣茨科夫斯基(Michael Hinczewski)教授说： 进化中突变的随机性与量子现象的随机性在数学上具有相似性。 这种随机性使可靠，快速地将量子系统从一种状态驱动到另一种状态具有挑战性。解决该驱动问题是某些种类的量子计算的重要组成部分。我们的新研究利用了这些相似之处，将一种称为反绝热的特殊量子技术转化了出来。进入进化生物学的语言。
Hinczewski教授说： 想象一下，试图让一个系统在短时间内遵循从初始状态到最终状态的理想路径，无论该路径是一系列量子状态还是不断变化的种群中不同比例的突变体， 绝热驱动是动态校正的一种形式，无论协议有多快，它都提供足够的外部干预以使系统始终保持在路径上。
研究人员创建了一种数学算法来计算对进化医学应用的干预。该算法的输出是用于动态更改药物剂量或类型以保留在目标路径上的处方。该团队通过使用它来操纵活细胞模拟中的进化，展示了他们的技术。这些模拟基于早期研究的实验数据，该实验对一组突变株表现出不同程度的抗疟药耐药性。
绝热驱动改变了突变体的比例，影响了人群的整体药物敏感性，与目前使用进化医学的实验方法所预期的相比，速度更快且控制效果更好。
鉴于该团队的令人鼓舞的发现，他们研究的下一阶段将是对该方法进行直接实验测试。作为生物学环境中反绝热驱动的第一个例子，研究人员希望他们的工作可以为新的研究领域(量子启发的生物控制)提供基础。研究人员计划将这些想法应用于与进化具有相似性的其他生物系统，例如干细胞发育和生态学。
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