量子技术瞄准神经退行性疾病

北京时间5月19日消息（余予）如果人类可以使用X射线视觉来观察阿尔茨海默病最早的细胞过程，那么他们将看到大脑中某处的一串蛋白质链将自己绑成一个畸形的结。

这种被称为蛋白质错误折叠的微观现象在人类生物学中是正常的。然而，当身体筛选这些错误折叠蛋白质的机制失效时，结果可能导致阿尔茨海默病、帕金森病和亨廷顿病等神经退行性疾病。

究竟为什么蛋白质会错误折叠以及为什么身体有时无法消除它们尚不清楚，这也是芝加哥大学普利兹克分子工程学院 (PME) 的研究人员正在开发一些世界上最先进的生物传感器的原因之一。

分子工程助理教授Peter Maurer创造了下一代量子传感器，将为生物和医学研究打开新的大门。

芝加哥大学普利兹克分子工程学院教授Peter Maurer及其同事正在使用纳米级传感器直接从细胞中传递关键信息。（John Zich摄）

Maurer的纳米传感器由钻石制成并由量子物理学提供动力，将能够测量活细胞内的磁场和电场、时间、温度和压力。虽然他的研究仍处于早期阶段，但它在医学及其他领域具有深远的潜力。

“这项技术具有扩展生物物理学和分子生物学研究的潜力。”

——芝加哥大学助理教授Peter Maurer

“量子传感器可以对当前技术无法访问的生物过程进行测量，或者在疾病临床表现之前对其进行检测。这项技术具有扩展生物物理学和分子生物学研究的潜力，”Maurer表示，“这将帮助我们了解用传统方法无法看到的过程。然后，当它被应用于临床环境时，你将看到新的、非常有效的疾病筛查过程——对我们目前无法检测的疾病进行检测。”

了解事物

Maurer解释说，要理解这项工作，了解一点量子力学会有所帮助。

“据我们所知，量子力学是一个伟大的理论，它几乎可以解释我们所知的整个世界，”Maurer表示，“它解释了原子是如何聚集在一起的，以及是什么驱动了化学反应，这可以解释生物学和细胞如何工作。从某种意义上说，量子力学是我们现今世界上所拥有的最基本的理论。”

量子力学还包含一些最违反直觉的科学原理，如叠加和量子隧穿。多年来，像Maurer这样的工程师已经找到了将这些原则应用于行业变革技术开发的方法。

像Uri Zvi（左）和Stella Wang（中）这样的研究生是Maurer实验室研究过程中不可或缺的一部分，他们经常推动项目从早期计划到实验。（John Zich摄）

原子钟被认为是量子传感的早期形式，其可以在150亿年内将时间精确控制在100毫秒以内。自创建以来，它们已经成为GPS和现代卫星通信等多项复杂技术的支柱。就像原子钟改变了时间测量一样，像Maurer这样的工程师希望改变许多其他现象的测量。

未经雕琢的钻石

Maurer自博士后以来一直从事的一项研究是关于细胞中的温度。量子系统对温度变化极为敏感。例如，量子计算机需要以接近绝对零的温度存储才能运行，需要一个人大小的冰箱。这种敏感性是量子计算的一个障碍，但应用于传感时，它可以提供非常详细的信息。

普利兹克分子工程助理教授Peter Maurer在显微镜下检查量子传感器。（John Zich摄）

基于这一认知，Maurer开发了小到可以插入生物体内的传感器。为了做到这一点，他使用实验室制造的钻石，在他们中心设计有特定缺陷：即所谓的氮空位 (NV) 中心。由于其结构，该缺陷具有一种被称为自旋的量子特性。研究人员可以利用电磁辐射来改变钻石内部的自旋，就像用磁铁移动指南针一样。将其与其他工具配合使用，研究人员可以感知各种力，例如磁场和电场、压力和温度。

Maurer方法的优势在于，他可以通过一种被称为内吞作用的过程，将纳米传感器中的一个“喂食”到活细胞中。一旦进入细胞，Maurer的传感器可以在不破坏细胞正常功能的情况下监测温度，加热部件并测量反应。

了解细胞中的温度至关重要，因为许多化学反应都是由热引发的，有时，这些反应会导致不良结果，例如蛋白质变性或错误折叠。

传感的飞跃

目前，作为美国国家科学基金会生物物理和生物工程量子传感量子跃进挑战研究所 (QuBBE) 的一部分，Maurer正在与芝加哥大学分子遗传学和细胞生物学系助理教授David Pincus合作。他们一起研究热休克反应，这是人体筛选蛋白质错误折叠的机制。他们的研究可能会解锁解决蛋白质错误折叠的新方法，并为神经退行性疾病带来新的测试或治疗方法。对于Maurer来说，这是一个将他在量子工程方面的工作应用于一个影响许多人的问题的机会。

“量子传感器特别有吸引力，因为它们使我们能够探测到传统技术无法访问的分子和生物过程，”Maurer表示，“通过这种方式，我们可以了解人类健康的内部运作方式，而这正是我们的社会可以从量子技术中直接受益的东西。这是使用这项技术做一些有意义的事情的能力。”

Maurer正在开发的那些量子生物传感器仍处于早期概念验证阶段，这意味着它们可能需要一段时间才能出现在商业领域。然而，他预测医学研究人员将在未来5-10年内开始看到它们的好处。

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