科技资讯盘点丨浙大科研团队发表Nanoscale Horizons封面论文，开发分子靶向药的无载体型自组装体增强药物疗效！

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01 / 浙大科研团队发表Nanoscale Horizons封面论文，开发分子靶向药的无载体型自组装体增强药物疗效

分子靶向药能够瞄准癌细胞上的分子靶点，对肿瘤细胞本身或其诱导的微环境进行特异性干预，使癌细胞死亡或失去功能；相较于常规化疗药物，可实现癌细胞的“精确打击”，在肿瘤精准治疗中扮演着重要角色。

然而，分子靶向药多为难溶性药物，临床上以口服为主并伴随着较低的生物利用度，给患者带来较大副作用的同时，并不能很好改善生存期，限制了临床应用。

近日，浙江大学医学院附属第一医院王杭祥团队在英国皇家化学会的纳米领域顶级期刊Nanoscale Horizons发表研究论文“Self-Assembling a Natural Small Molecular Inhibitor that Shows Aggregation-Induced Emission and Potentiates Antitumor Efficacy”，并入选为期刊封面文章（Inside Front Cover）。

该研究将超分子化学引入到了分子靶向药的自组装体设计中，利用药物分子在水中存在的多种非共价键作用，开发了一类基于天然分子靶向药的无载体型药物递送系统，为制备更加安全有效、可用于静脉注射或者口服的水溶性分子靶向药物提供了新思路。

来源：浙大求是新闻网

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http://www.zju.edu.cn/2021/0107/c32861a2242415/page.htm

02 / 南科大/浙大《Science》子刊：3D打印包含多种可紫外固化聚合物的高度可拉伸水凝胶！

近日，南方科技大学葛锜副教授和浙江大学曲绍兴教授团队合作报告了一种简单而通用的多材料3D打印方法，该方法可以制造高度复杂的混合3D结构。

水凝胶/其他聚合物多彩了3D打印

该结构由高拉伸性和高水含量的水凝胶与各种水不溶性UV固化聚合物（包括弹性体，刚性聚合物，丙烯腈丁二烯苯乙烯（ABS）类似聚合物，形状记忆聚合物（SMP）以及其他基于甲基丙烯酸酯的紫外线固化聚合物）组成。

这种多材料3D打印方法可以有许多应用：通过马蹄形和晶格结构增强的水凝胶复合材料，具有药物输送功能的4D打印心血管支架，3D打印的离子导体以及应变带防脱水弹性层的传感器。相关工作以“3D printing of highly stretchable hydrogel with diverse UV curable polymers”为题发表在《Science Advances》上。

来源：高分子科学前沿公众号

03 / 吸汗除异味、用汗发电！全新纳米吸水材料问世，再也不会被嫌弃

人的身体内分布着 300 万左右的汗腺，负责汗液的产生与排出，同时具有调节体温、排出部分代谢废物的作用。但过于发达的汗腺有时也会给人们带来苦恼：粘腻的汗水打湿衣物，不仅让人感到难受，还可能散发出“不友好”的味道。

基于 Co-SHM 制造的吸汗“鞋垫”（来源：新加坡国立大学）

如今，一种新型纳米吸水材料有望帮我们解决这一问题。近日，来自新加坡国立大学（the National University of Singapore）的研究人员，制作出了一种全新纳米吸水材料 Co-SHM，这种薄膜状的材料能够使皮肤上的汗水快速蒸发，其吸水量是传统材料的 15 倍，吸水速度则是传统材料的 6 倍。更巧妙的是，它还利用水驱动发电技术，将人体汗液中的水分收集起来，为手表、健身追踪器等可穿戴电子设备供电。

相关研究论文以“Super-hygroscopic film for wearables with dual functions of expediting sweat evaporation and energy harvesting”为题，已发表在科学期刊 Nano Energy 上。

来源：学术头条公众号

04 / Nature重磅：用“光”加速AI，基于光的并行卷积神经网络有望彻底“变革”AI硬件

我们身处于一个数据、信息量爆炸性增长的时代，持续增加的数据量在为 AI 提供源源不断的“动力”的同时，也对用于 AI 的电子计算硬件提出了更多的挑战。

随着用于自动驾驶汽车和语音识别等机器学习方法的出现，这种数据增加的上升趋势仍将继续下去，这给计算机处理器在满足人们需求方面带来了沉重的负担。

目前，一个由多国科学家组成的团队已经开始着手解决这个问题。最新研究进展以“Parallel convolutional processing using an integrated photonic tensor core”为题，于 1 月 6 日发表在顶级科学期刊《自然》（Nature）上。

（来源：Nature）

据论文描述，研究人员开发了一种新的方法和架构，通过使用基于光的处理器或光子处理器，将处理和数据存储结合到单个芯片上。研究结果首次证明，这些设备可以快速并行处理信息，而这种能力是现有电子芯片无法做到的。

研究人员表示，通过这种利用光的独特属性来加速 AI 处理的方式，可能会加速光学计算领域的变革。

来源：学术头条公众号

本文编辑：陈小兵 罗浩强

责任编辑：吴瑶瑶

审核：王恩禹

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