克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)和凯斯西储大学(Case Western Reserve University)团队共同领导的一项新研究的结果发表在《自然物理》(Nature Physics)上，首次展示了量子物理学的想法如何有助于开发针对细菌感染和癌症的新型药物干预。

 

该研究团队证明，量子控制原理(量子物理学中用于计算应用的一个领域)可以转化并应用于生物学问题。他们构建了一个数学算法，可以用来设计和加速防止或推翻耐药性的具体干预措施。

 

通常情况下，药物作用下的细胞会按照达尔文的自然选择理论进化:对药物有抗药性的突变体会比其他易感的突变体更具竞争力，从而在种群中占主导地位。与直觉相反的是，人们也可以利用这一过程来达到相反的结果，最终战胜耐药性。例如，导致对一种药物产生耐药性的突变可能会导致对另一种药物的极度易感性，这种现象被称为间接敏感性。

 

“如果突变是最初只有一小部分的人口,我们首先可以使用药物来鼓励其主导地位,然后应用第二种药物迅速消灭感染,”斯科特physician-scientist雅各说,医学博士DPhil,练习放射肿瘤学家在克利夫兰诊所的研究和文章的第二作者,引用他集团今年早些时候发表的一项研究的发现。“但我们也知道，杏耀主管第一阶段可能是缓慢的:突变发生的时间是随机的，等待足够长的时间直到突变完全接管可能会损害治疗效果和患者的结果。”确保这些干预措施成功所需的时间已经成为将进化医学应用于临床实践的一个重大限制。”

 

加速这一过程是量子物理学可以提供灵感的地方。“进化中突变的随机性与量子现象的随机性有着有趣的数学相似性，”凯斯西储大学(Case Western Reserve University)的理论生物物理学家、共同高级作者迈克尔·辛彻夫斯基(Michael Hinczewski)教授说。“这种随机性使得可靠且快速地将量子系统从一种状态驱动到另一种状态变得具有挑战性。”在某些类型的量子计算中，解决这个驱动问题是一个基本要素。我们的新研究利用了这些相似之处，将一种被称为反绝热驾驶的特殊量子技术转化为进化生物学的语言。”

 

辛彻夫斯基教授说:“想象一下，尝试让一个系统在很短的时间内沿着所需的路径从初始状态到最终状态——无论这条路径是量子状态序列还是进化群体中不同比例的突变体。”“反绝热驾驶是一种动态修正，提供刚好足够的外部干预，以保持系统在任何时刻的路径上，无论有多快的协议。”

 

研究人员创建了一个数学算法来计算这种干预在进化医学中的应用。算法的输出是动态改变药物剂量或类型以保持在目标路径上的处方。研究小组通过模拟活细胞来操纵进化来展示他们的技术。这些模拟是基于对一组对抗疟疾药物表现出不同程度耐药性的突变体的早期研究的实验数据。

 

反糖尿病驾驶改变了突变体的比例，影响了人群的整体药物敏感性，杏耀平台总代理比目前进化医学实验方法预期的更快和更好的控制。

 

考虑到这个团队有希望的发现，他们研究的下一阶段将对这种方法进行直接的实验测试。作为第一个在生物背景下的反糖尿病驾驶的例子， 杏耀平台总代结缘，研究人员希望他们的工作能为一个新的研究领域——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到与进化有相似之处的其他生物系统，如干细胞发育和生态系统。