何時封城抗疫效果最佳；哪種病毒檢測方法最有前途？

目 錄

1. Nature教你扔出完美水氣球

2. 細菌如何在舌頭上形成群落？

3. 操縱CRISPR，人類晚了幾百萬年

4. AI優於人類醫學專家？或許更多是誇大之詞

5. “超越”黑體異塵餘生極限的發光材料

6. 哪種病毒檢測方法最有前途？

7. 從蒸發殘跡識別假酒

8. 何時封城抗疫效果最佳

撰文 |韓若冰、顧舒晨、劉天同、於槐、太閣爾、Leo

1Nature教你扔出完美水氣球

扔水球是夏日深受孩子們喜愛的一個遊戲。扔得太慢，裝的水太少，都可能會在“戰鬥”中落於下風。如何讓水球完美地爆炸？這或許聽上去是個很幼稚的問題，但從結構上來說，與水氣球類似，人的胃、膀胱、肺、紅細胞等很多組織和細胞都是一個個纖薄的彈性膠囊。因此，理解水氣球這樣裝有水的彈性膜的撞擊行為是個很嚴肅很重要的科學問題。

水氣球大戰 | 圖片來源：www.amazon.com

近日，普林斯頓大學的科學家通過把盛有液體的膠囊類比於水滴，利用數學模型結合高速攝影，揭示了水氣球撞擊過程中彈性膜的變化規律，並將研究結果發表於《自然·物理》雜誌[1]。

研究人員首先將口香糖大小的定製膠囊裝上水，用氣槍把它們以每小時160公里的速度發射出去，同時用高速攝影機以每秒2萬幀記錄這個膠囊撞擊的瞬間。他們還試驗了甘油或者蜂蜜這樣更粘的液體，並且還用同樣的方法研究了我們生活中常見的水氣球。研究結果和我們的經驗很吻合：氣球裡的水要裝到讓氣球膨脹到一定程度，才會在撞擊時破裂。

裝有水的一個小膠囊撞擊瞬間的高速攝影。長度標尺為1厘米 | 圖片來源[2]

盛裝多少水這個閾值對於許多工程應用很重要，但之前人們主要是靠經驗來摸索的。而現在科學家用數學方法闡明了撞擊行為和這一閾值。他們發現水氣球和水滴之間具有令人驚訝的相似性：水氣球是由於表面的膜聚攏起來的，水滴則是通過表面張力來維系的。由於這種相似性，科學家可以利用已有的描述水滴的數學模型來解釋水氣球的撞擊行為，而不是像前人一樣採用複雜的數值模擬來模擬形變。文章作者表示，這種簡單的模型正是這項研究的魅力所在。

[1] https://engineering.princeton.edu/news/2020/03/19/water-balloon-physics-high-impact-science

[2] Jambon-Puillet, E., Jones, T.J. & Brun, P. Deformation and bursting of elastic capsules impacting a rigid wall. Nat. Phys. (2020). https://doi.org/10.1038/s41567-020-0832-x

2細菌如何在舌頭上形成群落？

使用最新的熒光成像技術，美國研究人員獲得了人類舌頭表面微生物群落的高分辨率圖像。研究者稱，舌頭上的細菌並不是無序堆積，而具有高度結構化的空間組織，更像是身體的一個器官。

從舌頭表面刮下的細菌生物膜，使用CLASI-FISH技術成像。人上皮組織形成核心（灰色），彩色表示不同的細菌：放線菌（紅色）佔據靠近核心的區域；鏈球菌（綠色）位於外層和內部條帶中；其他類群（羅氏菌，青色；奈瑟氏菌，黃色；韋榮氏球菌，品紅色）呈簇和條帶狀，表明群落從核心向外生長 | 圖片來源[1]

人類口腔微生物組是一個複雜的生態系統，其空間組織受到溫度、濕度、唾液流量等因素的影響。此外，微生物群之間也會互相作用，既能通過佔據空間將對方“擠走”，也會提供其他微生物可以粘附的結合位點。

在這項新研究[2]中，研究人員使用了“組合標記和光譜成像-熒光原位雜交”（CLASI-FISH）技術，通過多種熒光團標記特定類型的微生物，大大擴展了在單個視野中可同時識別和定位的微生物種類數量。以往有關細菌群落的研究大多使用基於DNA測序的方法，但是該方法必須研磨樣品並提取DNA，這會破壞所有的空間結構。CLASI-FISH技術首次使得在保留空間結構的同時識別細菌成為可能。

分析發現，舌頭上的細菌會形成大型的組織化群落，具有斑塊鑲嵌結構；群落圍繞著角化上皮細胞形成的核心；空間組織結構可以量化，並能據此推斷菌落發展的動力學。

[1] https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(20)30271-0

[2] https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-03/cp-irh031820.php

3操縱CRISPR，人類晚了幾百萬年

近年來，科學家已經將CRISPR技術應用了到生物技術和製藥行業等領域。然而，丹麥哥本哈根大學的最新研究表明[1, 2]，利用CRISPR技術的優勢並不是人類首創，原始細菌的寄生物已經這樣做了數百萬年。

直到最近，CRISPR-Cas仍被認為僅有一個目的，即細菌用來保護自己免受病毒等寄生物侵襲。但是科學家發現，CRISPR可以被不同的生物實體利用以達到不同目的。質粒是一種小型DNA分子，並且像病毒一樣需要寄生在宿主細菌內部才能存活。有證據表明，某些質粒可使用IV型CRISPR-Cas系統（自然界六個CRISPR-Cas系統中最神秘的一種）來對抗在同一細菌宿主上競爭的其他質粒。也就是說，該系統不是在保護細菌免受寄生物侵擾，而是被作為寄生物的質粒用來執行其他任務，類似於寄居蟹爭奪貝殼所有權。

這一發現挑戰了CRISPR-Cas系統在自然界中僅作為細菌防禦系統的概念。另外，人類直到最近才開始利用大自然的CRISPR-Cas系統，但“原始寄生物”質粒已經在人類之前操縱這種機制長達數百萬年。

研究人員推測，這些系統可用於對抗人類生命的最大威脅之一：耐多藥細菌。當質粒將抗生素抗性基因從一種細菌轉移到另一種細菌時，後者通常會產生對抗生素的抵抗性。由於該CRISPR-Cas系統似乎已經進化到能夠特異性攻擊質粒，因此科學家有望將其重新用於對抗攜帶抗生素抗性基因的質粒。

[1] https://www.science.ku.dk/english/press/news/2020/research-breakthrough-humans-are-not-the-first-to-repurpose-crispr/

[2] https://academic.oup.com/nar/article/48/4/2000/5687823

4AI優於人類醫學專家？或許更多是誇大之詞

人工智能是近幾年高速發展的一個領域，特別是在卷積神經網絡（CNN）等深度學習相關技術的推進下，人工智能得以在醫學成像識別領域大展身手。就像AlphaGO可以通過不斷的博弈來提高自己下圍棋的本領一樣，只要給這些深度學習算法提供大量的醫學圖像，它們就可以“學習”識別圖像的特徵並進行分類，告訴我們一個人患有某種特定疾病的可能性，或者判斷一個人是否患有某種疾病。可以想象，如果人工智能可以更多地應用於實際場景，那將會極大地緩解醫務人員不足的困境，尤其是在醫療資源極度短缺的時期。

但就在近日，來自帝國理工學院、倫敦大學學院等機構的多名研究人員發現，許多聲稱“人工智能比肩甚至優於人類醫學專家”的研究往往質量欠佳，有時甚至會對研究結果誇大其詞。這項研究發表在了3月25日的英國醫學期刊（British Medical Journal，BMJ）上[1, 2]。

研究者回顧了過去10年間發表的論文，比較了深度學習算法和醫學專家在識別醫學成像方面的表現。他們發現，在10項隨機臨床實驗中，只有2項實驗符合規範被發布，另外8項隨機臨床實驗尚在進行中。非隨機臨床實驗有81項，其中只有9項是持續追蹤和收集實驗者信息的前瞻性研究，另外僅有6項在真實的臨床環境中進行了測試；更加令人擔憂的是，有超過三分之二（58項）的研究都存在較高的偏倚風險。然而，在這81項研究中，有61個都在論文中聲稱人工智能比肩甚至優於人類醫學專家，只有31個研究謹慎地表示仍需進一步的研究和臨床實驗。

這項工作讓人們開始擔憂相關研究的質量，並且意識到改進實驗設計和報表標準的必要性。過度的宣傳會讓媒體和公眾誤解人工智能的真實水準，由此帶來的後果可能會損害患者的利益。研究者警告道：“在某些情況下，一個人工智能算法可能會影響數百萬計的患者。”

[1] https://www.bmj.com/content/368/bmj.m689

[2] https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-03/b-co032320.php

5“超越”黑體異塵餘生極限的發光材料

黑體是物理學中的理想模型，它們對照射其上的電磁波隻吸收不反射。1900年，德國物理學家馬克斯·普朗克首次確定了黑體異塵餘生的光譜。在加熱時，黑體異塵餘生的光滿足特定的規律。隨著溫度升高，黑體異塵餘生出的總能量會增加，波長也會更偏向短波。

在熱平衡下，任何物體的熱異塵餘生都不會超過黑體異塵餘生。不過近日，倫斯勒理工大學（Rensselaer Polytechnic Institute）的林尚佑課題組製作了一種材料，加熱時可以在近紅外波段超越黑體異塵餘生的限制，產生類似於雷射或者LED燈的高強度相乾光[1]。

這種材料是鎢製成的三維光子晶體，它們呈六層交錯排布，搭成如同鑽石的晶體結構，這些光子晶體可以控制光子的性質，將出射光的頻率限制在狹窄的範圍內。其上還覆蓋了二氧化矽和矽製成的諧振腔，可以進一步收窄出射光的頻率。與相同溫度下由碳納米管覆蓋的“黑體對照”相比，該材料在波長1.7微米處的熱異塵餘生功率超出黑體異塵餘生8倍之多。

光子晶體（photonic crystal，PC）與諧振腔（Cavity）| 圖片來源[2]

這種現象實際上並沒有違背普朗克黑體異塵餘生定律，但它提供了產生熱異塵餘生的一種新方式。或許是因為源自結構內部的諸多表面都可以作為諧振子或激發源，發射的光子可以在其間來回反彈，使得這種材料表現得像是人造雷射材料一樣。儘管仍缺乏完全的理論解釋，這一由熱即可驅動的類雷射光源有望應用於能量收集、基於紅外的物體追蹤和識別、熱驅動光源等方面。

[1] https://www.eurekalert.or g /pub_releases/2020-03/rpi-am031920.php

[2] https://www.nature.com/articles/s41598-020-62063-2/figures/1

6哪種病毒檢測方法最有前途？

感染性疾病是嚴重威脅人類健康的重大疾病, 未知病原微生物的鑒定對於傳染病防治 的意義重大。為了更好地應對COVID-19在全球的迅速蔓延，來自俄羅斯的研究團隊討論了識別和研究未知病原體的相關問題，並比較了現有的病原微生物檢測方法，該綜述於近日發表在《病毒》雜誌[1, 2]。

據統計，可以感染哺乳動物的病毒種類超過32萬種，然而迄今為止，其中僅有不到1%得到了研究。究其原因是現有的方法能檢測的病毒範圍很窄，就像試圖通過針眼來觀察浩瀚的病毒海洋。

雖然傳統的臨床檢測方法（PCR、血清學等）正在不斷優化，但可提供的數據依然非常有限。在過去幾年開發出的新檢測方法中，作者認為高通量測序（NGS）將是最有前途的一種。該方法能夠一次並行對幾十萬到幾百萬條DNA分子進行序列測定，使得對一個物種的轉錄組和基因組進行全貌分析成為可能。與傳統的臨床試驗相比，NGS無需微生物序列先驗知識，可以提供更多病原體基因組信息，對其定性更為精確。由於成本高、樣品製備和數據分析複雜，該方法目前尚未被廣泛使用，但好在成本每年都在下降，而分析的速度、準確性和效率則在不斷提高。

COVID-19大流行也表明了NGS方法的重要性，包括在臨床樣本中識別新病原體和研究病毒從動物向人類傳播的分子機制方面。這項技術不僅能夠幫助醫生更有效地檢測到病毒，有望徹底改變病原病毒的檢測和分析方法，也可以促進流行病學、遺傳學和病毒學的研究。

[1] https://www.mdpi.com/1999-4915/12/2/211

[2] https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-03/miop-mse032520.php

7從蒸發殘跡識別假酒

我們都知道咖啡灑在桌上會留下汙漬。但你擦桌子的時候，有沒有注意到這個汙漬往往會形成一個特定的圖案？咖啡裡的液體逐漸蒸發，存留的固體殘渣會沉積在液滴的邊緣，最終形成一個環狀的汙漬。事實上，這種“咖啡環”效應不是咖啡特有的，許多其他的混合物液滴蒸發後也能形成特殊的圖案，而且圖案的樣式取決於液體和固體分別是什麽，以及周圍的環境條件，例如溫度、濕度等。

在近日ACS Nano發表的工作中[1, 2]，Stuart Williams和合作者們發現，稀釋後的美國威士忌在玻璃表面蒸發後會得到網狀的圖案，但是蘇格蘭或者加拿大的威士忌就不行。

各種不同的威士忌蒸發後的網狀圖案。每個斑圖直徑大約2毫米 | 圖片來源[2]

在實驗中，研究人員用顯微鏡實時觀測並記錄了一滴美國威士忌酒的蒸發過程。酒中的水和酒精逐漸揮發，但不揮發的酚類、芳香化合物、酯類等有機物會團聚起來，被逐漸輸運到液滴表面後形成單層。隨著液滴繼續蒸發，液滴表面積越來越小，那些單層有機物最終坍縮，從而形成了網狀結構。

因為不同品種的美國威士忌中含有不同的有機溶質，所以在蒸發過程中會形成各自獨特的網狀結構。這些圖案就像每種酒的指紋一樣，利用它們來識別酒的品種，正確率高達90%，這或許能夠幫助人們識別假酒。也許有一天，鑒酒師不再需要慢慢品酒，而只需要滴一滴酒在玻璃上，然後拿出手機拍照後比對網上的威士忌圖案庫，就可以知道酒的產地和品種。

[1] Multiscale Self-Assembly of Distinctive Weblike Structures from Evaporated Drops of Dilute American Whiskeys, ACS Nano在線發表.

[2] https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-03/acs-wa032020.php

8何時封城抗疫效果最佳

控制傳染源，切斷傳播途徑，保護易感人群是遏製傳染性疾病傳播的三個基本環節。從控制COVID-19傳染源的角度來說，能否在最開始限制患者和疑似患者的活動範圍，對其後來的傳播規模有極大的影響。一個國際研究團隊[1, 2]分析了相關的活動軌跡和流行病學數據後發現，由於武漢封城不夠及時，一些潛在感染者活動範圍擴大，引起省內大規模流行。相比而言，國內的其他反應迅速的省份有效控制了局部暴發。

1月23日封城前離開武漢的COVID-19確診病例活動軌跡。回顧性研究表明，554例後來確診的COVID-19患者有武漢旅居史。不同的點線顏色標明患者於封城前多少天離開武漢 | 圖片來源[1]

對於百度的實時定位信息以及公開的COVID-19流行病學信息的研究顯示，局部的人傳人在武漢暴發早期就廣泛存在。由於病毒存在5-14天不等的潛伏期，雖然武漢的封城策略在開始的一星期並沒有明顯的效果，但回顧性研究表明，封城在很大程度上的確限制了病毒的傳播範圍。

國內COVID-19確診最多的省份病例數統計。橫坐標為日期，縱坐標表示各省COVID-19確診例數；灰色豎框標出了武漢封城的日期，粉色豎框標出了封城後的第一個潛伏期 | 圖片來源[1]

研究團隊的Samuel V. Scarpino教授評論：“對活動和旅行的限制只有在最開始，也就是病毒的本地傳播還沒有成為影響因素的時候，才能起到最好的效果，但很多國家采取措施的政治意願總是跟不上病毒傳播的步伐。一旦形成本地傳播，保持社交距離和個人的隔離仍然會起到作用，只不過需要一段時間來見效。”

[1] M. U. G. Kraemer et al., The effect of human mobility and control measures on the COVID-19 epidemic in China. Science, eabb4218 (2020).

[2] https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-03/uoo-tra032520.php