光 量子集成芯片獲重要進展

光實現(xiàn)“快速到達”問題的量子加速算法

●創(chuàng)新點

近年來，關(guān)于通用量子計算機的新聞屢見于報端，IBM、谷歌、英特爾等公司爭相宣告實現(xiàn)了更高的量子比特數(shù)紀錄。但是，即使做出幾十個甚至更多量子比特數(shù)，如果沒有做到全互聯(lián)、精度不夠或者無法進行糾錯，通用量子計算仍然無法實現(xiàn)。即使以現(xiàn)在各種量子比特載體可以實現(xiàn)的極限操控精度，進行量子糾錯，通用量子計算機需要高達上百萬個量子比特才能真正超越經(jīng)典計算機。專用量子計算，由于可以直接構(gòu)建量子系統(tǒng)，不需要依賴復雜的量子糾錯，因而相對于通用量子計算具有更靈活的實現(xiàn)方式和更高的可行度。一旦能夠制備和控制的量子系統(tǒng)達到全新尺度，將可以直接用于探索新物理和在特定問題上推進遠超經(jīng)典計算機的絕對計算能力。量子行走作為專用量子計算的重要內(nèi)核，已經(jīng)在許多優(yōu)化算法中被理論預測具有明顯量子加速效果。其中，對于粘合樹結(jié)構(gòu)上的“快速到達”問題，量子行走的優(yōu)勢尤為突出。量子行走具有天然的疊加態(tài)特性，在面對分叉選擇的時候，不是選擇左或者右，而是可以選擇左和右的疊加態(tài)，使得量子行走在粘合樹結(jié)構(gòu)上可以輕松“快速到達”，對優(yōu)化、搜索等實際問題都有潛在的廣泛應用前景。常規(guī)的二叉粘合樹的節(jié)點數(shù)目隨著層數(shù)增加呈指數(shù)級增加，會迅速耗盡幾何上的制備空間，因此是不可擴展的。上海交通大學金賢敏研究團隊最新研究成果，報道了首個基于光子集成芯片的物理系統(tǒng)可擴展的專用光量子計算原型機，首次在實驗上實現(xiàn)了“快速到達”問題的量子加速算法。

●方法和結(jié)果

該研究團隊在飛秒激光直寫制備的三維光量子集成芯片中成功構(gòu)建了大規(guī)模六方粘合樹，并演示了量子快速到達算法內(nèi)核，相比經(jīng)典情形展示了平方級加速。研究人員進一步分析了量子行走和經(jīng)典隨機行走在六方粘合樹結(jié)構(gòu)上的“快速到達”表現(xiàn)隨著結(jié)構(gòu)層數(shù)的量化關(guān)系。量子最優(yōu)到達效率始終比經(jīng)典最優(yōu)到達效率高一個多數(shù)量級。對于最優(yōu)到達效率所對應的最優(yōu)演化長度，量子算法和經(jīng)典算法分別需要與粘合樹層數(shù)呈線性及平方關(guān)系的演化長度。也就是說，量子算法對于“快速到達”問題在更大的任務尺寸上具有更大的優(yōu)勢。

應用前景

基于三維光子集成芯片的大規(guī)模量子演化系統(tǒng)，使研發(fā)各種物理系統(tǒng)可擴展的專用光量子計算原型機成為可能。同時，這種粘合樹結(jié)構(gòu)很容易讓人聯(lián)想到計算機科學中的二元樹或決策樹，若能將量子算法運用到計算機科學中的優(yōu)化、管理、信息搜尋等各種實際問題中，有望極大地推動量子計算機的實際應用。此外，該研究成果有望用來解決許多跨學科交叉的科學問題并衍生新興研究領(lǐng)域，如實驗室天文學模擬、量子人工智能、量子拓撲光子學、生物醫(yī)藥及成像等學科相關(guān)的綜合性研究。

Source：Tang Hao, Franco Carlo Di, Jin Xian-Min, et al.Experimental quantum fast hitting on hexagonal graphs [J/OL]. Nature Photonics, 2018. https://www.nature.com/articles/s41566-018-0282-5.

鯨 須仿生材料取得重要進展

可應用于海洋環(huán)境開發(fā)

●創(chuàng)新點

探索天然生物材料結(jié)構(gòu)-功能機理而設計制備仿生材料已成為新材料領(lǐng)域的研究前沿。作為地球上生命起源之地，海洋占據(jù)了地表71%的面積，蘊藏著富饒但絕大部分還未被開發(fā)研究的生物資源。鮮為人知的鯨須即是材料設計與仿生方面的典范。鯨須是須鯨口腔中的角蛋白結(jié)構(gòu)，由一系列平行排列懸掛的須板組成，上百年承受來自循環(huán)水流及捕食物的作用力為須鯨提供可靠、高效的過濾攝食功能而不發(fā)生斷裂失效，天然鯨須具有優(yōu)異的強韌性，從11世紀到20世紀一直是西方國家用來制作女士緊身塔的材料，也是美國阿拉斯加州本地特色編籃藝術(shù)品的原材料。目前，研究人員對鯨須的研究很少，主要集中在對其描述性的生物學和初步的生物力學方面。最近，中國科學院深圳先進技術(shù)研究院人體組織與器官退行性研究中心的科研團隊在鯨須仿生材料研究方面取得新進展。

●方法和結(jié)果

該研究首次從仿生材料角度研究鯨須，闡明其抑制裂紋擴展和抗斷裂性能與其多層級遞階結(jié)構(gòu)的理論關(guān)聯(lián)，分析水含量及加載速率共同作用時對鯨須斷裂韌性的影響效果及作用機理，明晰抑制裂紋擴展及其過程中韌化機制的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)因素；結(jié)合計算機模擬及高精度多材料3D打印技術(shù)設計并制備出一系列結(jié)構(gòu)逐級復雜的仿生結(jié)構(gòu)模型，在多尺度上實現(xiàn)各級單元的結(jié)構(gòu)特征，從試驗上證實多層級結(jié)構(gòu)對鯨須在變速載荷下力學行為的影響，并證實鯨須跨多尺度的微纖絲-基體結(jié)構(gòu)，礦化的細管-管間結(jié)構(gòu)及夾層結(jié)構(gòu)使得其在裂紋擴展中表現(xiàn)出多種韌化機制，具有優(yōu)異的抗斷裂性能。

應用前景

當前，輕質(zhì)高強韌的先進復合材料已應用于海洋環(huán)境，而其中斷裂韌性是高性能船艇、潛水器及海洋能源設備等結(jié)構(gòu)材料的重要考慮因素。該研究創(chuàng)新性提出天然海洋生物為適應海洋環(huán)境而進化形成的結(jié)構(gòu)材料可為研發(fā)海洋設備用材料提供極有價值的指導信息，為開發(fā)海洋環(huán)境先進復合材料提供新的研發(fā)思路。

Source：Wang Bin, Sullivan Tarah N., Pissarenko Andrei, et al.Lessons from the Ocean: Whale Baleen Fracture Resistance [J/OL].Advanced materials, 2018. https://doi.org/10.1002/adma. 201804574.

cfDNA 檢測效率顯著提高

有望實現(xiàn)癌癥的早期發(fā)現(xiàn)和診斷

●創(chuàng)新點

傳統(tǒng)的癌癥診斷，主要依靠的是活體組織檢查（即活檢），這種技術(shù)需要從患者體內(nèi)切取、鉗取或穿刺等取出病變組織，進行病理學檢查。活檢最大的優(yōu)點就是準確，但進行活檢的前提是已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了腫瘤，存在滯后性。如果能夠?qū)崿F(xiàn)癌癥的早期發(fā)現(xiàn)和診斷，也就意味著能夠?qū)┌Y扼殺在搖籃里，更能夠免去腫瘤轉(zhuǎn)移以及后續(xù)治療的痛苦。近幾年，用于癌癥早期診斷和預后管理的微創(chuàng)液體活檢技術(shù)取得突破性進展，這種液體活檢技術(shù)，只需要通過體外無創(chuàng)抽血，對腫瘤或轉(zhuǎn)移灶釋放到血液的循環(huán)腫瘤細胞(CTC)和循環(huán)腫瘤DNA（ctDNA）碎片進行檢查，即可實現(xiàn)對全身腫瘤的信息監(jiān)測，規(guī)避傳統(tǒng)方式需要手術(shù)、穿刺活檢的局限性。

目前，液體活檢技術(shù)還面臨諸多挑戰(zhàn)。首先，想要在血漿中找到腫瘤的蛛絲馬跡，無異于大海撈針。液體活檢的主要檢測分析對象，是血漿中的CTC、循環(huán)無細胞DNA(cfDNA)、ctDNA，還有一些分析物包括循環(huán)無細胞RNA（cfRNA）、細胞外囊泡（EVs）以及某些蛋白質(zhì)和代謝產(chǎn)物。在腫瘤發(fā)生早期，這些檢測對象（如ctDNA）的量很少。此外，如何將檢測分析對象與癌癥診斷準確對應也是一個關(guān)鍵的難題。最近，來自加拿大多倫多大學的研究團隊在液體活檢研究方面取得了重要的進展。

●方法和結(jié)果

研究人員使用免疫沉淀技術(shù)和高通量測序進行分析，通過對常見甲基化修飾位點區(qū)域的富集，大幅提高cfDNA的檢測效率。研究人員通過對來自7個疾病部位（肺癌、胰腺癌、結(jié)腸直腸癌、乳腺癌、白血病、膀胱癌和腎癌）的300名患者腫瘤樣本和健康供體樣本以及cfDNA進行分析，識別出每種癌癥類型特有的數(shù)千種修飾，并且成功實現(xiàn)血漿DNA與腫瘤DNA的匹配。之后，研究人員又進一步擴大研究范圍，對來自更多癌癥類型的700多種腫瘤和血液樣本進行了分析和成功匹配。

應用前景

這項技術(shù)有望帶來一種非侵入性、低成本、靈敏度高的早期癌癥檢測手段，造福更多患者。

Source：Shen ShuYi,Singhania Rajat, Fehringer Gordon,et al., Sensitive tumour detection and classification using plasma cell-free DNA methylomes [J], Nature, 2018,563: 579-583.