克利夫兰诊所 信用:CC0公共领域 克利夫兰诊所和凯斯西储大学团队共同领导的一项新研究结果发表在《自然物理学》杂志上，首次展示了量子物理学的思想如何有助于开发治疗细菌感染和癌症的新型药物干预措施
研究小组证明了量子控制的原理，一个用于计算应用的量子物理学领域，可以被翻译并应用于生物问题
他们构建了一个数学算法，可以用来设计和加速特定的干预措施，以防止或逆转耐药性
通常情况下，有药物存在的细胞按照达尔文的自然选择进化:对药物有抗性的突变体可以击败易受影响的邻居，控制种群
与直觉相反，人们也可以选择这个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端敏感性，这种现象被称为侧支敏感性
克利夫兰诊所的执业放射肿瘤学家、该研究的共同高级作者、内科学家雅各布·斯科特医学博士说:“如果这种突变体最初只占人口的一小部分，我们可以使用第一种药物来增强其优势，然后使用第二种药物来迅速消除感染。”
“但我们也知道，第一阶段可能会很慢:突变随机发生，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是将进化医学引入临床实践的一个重要限制
" 加速这个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上的相似之处，”教授说
凯斯西储大学理论生物物理学家、资深作者之一迈克尔·欣切夫斯基
“这种随机性使得可靠而快速地将量子系统从一种状态驱动到另一种状态变得非常困难
解决这个驱动问题是某些量子计算的一个重要组成部分
我们的新研究利用了这些相似之处，将一种被称为反非绝热驱动的特殊量子技术翻译成进化生物学的语言
" “想象一下，试图让一个系统在短时间内遵循一条从初始状态到最终状态的理想路径——无论这条路径是一系列量子状态还是进化群体中不同比例的突变体，”教授说
Hinczewski
“反非绝热驾驶是一种动态修正的形式，它提供了足够的外部干预，无论协议速度有多快，都能让系统时刻保持运行
" 研究人员创造了一种数学算法来计算进化医学应用中的这种干预
该算法的输出是一个动态改变药物剂量或类型的处方，以保持在目标路径上
该团队展示了他们的技术，用它在活细胞模拟中操纵进化
这些模拟是基于早期一组突变体研究的实验数据，这些突变体对抗疟疾药物表现出不同程度的耐药性
反糖尿病驾驶改变了变种人的比例，影响了人群的整体药物敏感性，比在进化医学中使用目前的实验方法所能预期的更快，控制更好
鉴于该团队令人鼓舞的发现，他们研究的下一阶段将是对该方法进行直接实验测试
作为生物背景下反非绝热驱动的第一个例子，研究人员希望他们的工作可以为一个新的研究领域提供基础:量子启发的生物控制
研究人员计划将这些想法应用于与进化有相似之处的其他生物系统，如干细胞开发和生态学
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