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人类祖先曾几近灭绝;癌细胞变正常细胞;原子核理论或更新…|WE科学周报
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发表于 2023-11-20 17:46:05
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来自:中国浙江湖州
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01.人类祖先曾几近灭绝?
9月1日,Science 上发表的一篇论文中,中国科学家领衔的国际研究团队揭示了人类演化史上的“至暗时刻”——在大约90万年前~80万年前的超过10万年的漫长岁月中,地球上的人类祖先只剩下1000多人,几近灭绝。中国科学院上海营养与健康研究所与华东师范大学脑功能基因组学研究所联合开发了一种名为快速极小时间溯祖(FitCoal)的工具,可以基于现代人的基因组序列推演历史信息。他们与意大利、美国研究人员合作,用这种方法分析了50个现代人类群体的3154名个体的基因组数据。他们发现,在大约93万年前,人类祖先可能因为早、中更新世过渡期的气候剧烈变化,在短期内丧失了约98.7%的群体成员,几乎灭绝。在此后长达11.7万年的时间里,人类平均成年个体数仅为1280,直到大约81.3万年前,人口数量才开始再次上升。该“群体瓶颈”理论还需要接受考古与人类化石证据检验。
论文
https://doi.org/10.1126/science.abq7487
02.成功将癌细胞转变为正常细胞
横纹肌肉瘤(RMS)是一种在肌肉组织中形成恶性肿瘤的致命疾病。8月28日,PNAS 上发表了一种除化疗、手术、放疗之外的潜在新疗法:美国冷泉港实验室团队成功将RMS细胞转化为正常的肌肉细胞。研究人员开发了一种高通量基因筛选方法,发现核转录因子Y(NF-Y)是转化关键。于是他们使用基因编辑工具将编码NF-Y的基因敲除,使得RMS细胞失去癌细胞所有特性,不再疯狂繁殖,而是呈现出典型的肌细胞特征。团队将继续研究这种方法是否适用于其他癌症。
论文
Doi: 10.1073/pnas.2303859120
03.用一种CAR-T治疗所有血癌
目前CAR-T细胞疗法的一个缺点是治疗范围较窄,每款疗法必须针对不同血癌类型的不同靶点单独开发。8月31日,Science Translational Medicine 上发表的一项研究显示,宾夕法尼亚大学Carl June教授团队使用腺嘌呤碱基编辑器(ABE)开发了一种“表位编辑”策略,有望将CAR-T细胞疗法扩展到所有血液类癌症。CD45存在于几乎所有血液细胞(包括T细胞)表面,在血液肿瘤细胞上高表达,可作为血癌通用疗法的靶点。但若直接开发一款靶向CD45的CAR-T细胞疗法,会误杀健康的血液细胞,并造成CAR-T细胞之间自相残杀。而用新方法编辑后的CAR-T细胞却能解决这一问题,不会自相残杀,也不会杀死移植的表位编辑的造血干细胞。小鼠实验显示,靶向CD45的CAR-T细胞在输入后3周内消除了白血病细胞,并且在2个多月后仍在继续发挥作用。团队正在进行进一步的实验验证,为人体临床试验做准备。
小WE姐:“CAR-T之父”Carl June曾受邀来到WE大会,为我们介绍CAR-T细胞疗法的方方面面,点击这里可回顾演讲全文。
论文
https://www.science.org/doi/10.1126/scitranslmed.adi1145
04.首次观测到氧-28或更新原子核理论
原子核由质子和中子构成,此前物理学家认为,质子数和(或)中子数为2、8、20、28、50、82、126的原子核结构更为稳定。然而8月30日发表在Nature 上的一篇论文却对此提出挑战:东京理工学院领衔的国际研究团队首次观测到氧-28(28O,一种含有8个质子与20个中子的氧同位素),并发现它的结构并不稳定,产生后很快就会分解。团队使用回旋粒子加速器撞击产生28O,并探测到了28O的衰变产物。尽管目前无法精准地测定28O的寿命,但可以确定28O的特性与理论预测并不相同,几乎一形成就会消失。如果这一结果可以在其他实验中重现,那么现有的原子核结构理论或将需要被修正,也许会激发核物理学中更多令人兴奋的新研究。
论文
https://doi.org/10.1038/s41586-023-06352-6
05.AI无人机竞速战胜人类冠军
此前,AI在棋类或虚拟世界游戏中战胜过人类选手,而8月31日登上 Nature 封面的一篇论文报告了AI在真实物理世界中的胜果:瑞士苏黎世大学联合英特尔开发的Swift无人机竞速系统,击败了3名人类世界冠军。比赛中,选手通过无人机摄像头拍摄的视频流来观察环境,操纵无人机沿复杂的3D赛道飞行(如下图)。AI要达到专业人类选手的水平非常有挑战性,因为无人机需要在物理极限下飞行,同时仅通过机载传感器估计速度和位置。
Swift系统将模拟的深度强化学习与物理世界采集的数据相结合,在与人类飞行员(包括世界冠军)的对战中,赢得了25场比赛中的15场,并打破了最快用时纪录(比人类飞行员领先半秒)。这是移动机器人学和机器智能的一个里程碑,或可启发在其他物理系统(自动驾驶车辆、飞行器和机器人等)中部署基于混合学习的解决方案,在更广泛的应用领域里发挥作用。
论文
https://www.nature.com/articles/s41586-023-06419-4
来源:
https://view.inews.qq.com/k/20230904A01FKN00
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