学术头条为您精选、总结过去一周国内高校、科研院所的科研动态，由于关注方向有限，难免存在疏漏，欢迎留言补充～
清华大学医学院杜亚楠课题组开发高效干细胞疗法，为糖尿病治疗提供新策略。全世界目前有超过四亿的二型糖尿病（T2DM）患者，仅在2019年因为糖尿病及其并发症而死亡的人数高达420万。T2DM已成为威胁人类生命健康最为严重的慢性病之一，其主要临床表现为胰岛素抵抗、胰岛功能耗竭。
传统T2DM治疗药物依然难以使部分患者血糖恢复正常，并且有造成低血糖、腹泻、恶心、呕吐等多种不良反应的可能性。近年来，以间充质干细胞（MSCs）为代表的干细胞疗法为治疗糖尿病提供了新的手段和希望。然而，糖尿病患者体内高血糖所产生的微环境压力显著抑制了干细胞MSCs在体内的存活时间从而最终影响其治疗效果。
南京大学“注射用纳米抗肿瘤药物”获批上市！
2021年6月22日，由国家重点研发计划（纳米科技）项目资助、南京大学研发、并联合浙江海正药业申报的注射用紫杉醇（白蛋白结合型）获得国家药品监督管理局的注册批件（国药准字：H20213539），适用于转移性乳腺癌等多种肿瘤的治疗。本品采用了全球领先的绿色纳米规模化制备技术，完全国产化并节能环保，整个制备过程不含有毒溶剂，并且终产品无有毒溶剂残留。相关发明专利获中国、美国、日本和欧洲授权。
主要发明人为南京大学医学院胡一桥教授、吴锦慧教授、袁阿虎副教授等。该技术先后获得教育部技术发明一等奖（2017年），国家专利优秀奖及江苏省专利金奖。本品的上市表明我国自主纳米药物大规模制备技术达到了国际先进水平。
南京大学缪峰合作团队提出迄今最高并行度的神经形态计算方案。《科学》杂志在今年4月份提出了125个最具挑战性的前沿科学问题，其中信息科学领域的首个问题便是：计算机处理速度是否有上限？
（Is there an upper limit to computer processing speed?）在数字计算机中，处理器速度的上限很大程度上由时钟频率决定，而时钟频率的增加实质上受逻辑状态（“0”与“1”）翻转速度的限制。
进一步提高处理器的速度将导致严重的过热问题，这也解释了为什么十多年来，处理器的时钟频率已经停止了增长，这也导致传统计算机在有着大规模计算需求的物联网、自动驾驶等应用场景中面临巨大挑战。一种应对的思路是利用并行计算技术，通过提高并行度来提升处理速度的上限。
常规的多核、多芯片、多板卡并行计算系统均采用“空间换时间”的妥协方式来提高算力，如何利用新的计算硬件和计算方案来实现大规模并行计算，从而实现信息处理速度的不断提升，是未来计算领域一个广受关注的议题。
浙江大学光电学院童利民教授团队把“不可能变成可能”，他们联合来自交叉力学中心和加州大学伯克利分校的合作者，发现生长成单晶微纳光纤的冰，在性能上与玻璃光纤相似，既能够灵活弯曲，又可以低损耗传输光。
北京时间7月9日，相关研究结果在《科学》杂志以研究长文（Research Article）发表。论文的共同第一作者为浙大光电学院博士生许培臻和崔博文，共同通讯作者为浙大光电学院郭欣副教授和童利民教授，合作者包括浙大交叉力学中心卜叶强博士、王宏涛教授，浙大光电学院王攀研究员和加州大学伯克利分校沈元壤教授。
中国科学院自动化研究所所长、研究员徐波在2021世界人工智能大会（WAIC2021）上就人工智能的最新进展进行报告，并发布了自动化所研发的跨模态通用人工智能平台——“紫东太初”。据介绍，“紫东太初”以多模态大模型为核心，基于全栈国产化基础软硬件平台，可支撑全场景AI应用。多模态预训练模型被广泛认为是从限定领域的弱人工智能迈向通用人工智能路径的探索。
自动化所“紫东太初”跨模态通用人工智能平台瞄准成为实现通用人工智能的开天之斧，在智能世界混沌初开之际开辟新局。
国家纳米科学中心研究员聂广军、吴雁研和中国科学院院士赵宇亮团队合作，在个性化纳米肿瘤疫苗设计研究中取得进展。
相关研究成果以Bacterial cytoplasmic membranes synergistically enhance the antitumor activity of autologous cancer vaccines为题，在线发表于《科学-转化医学》（Science Translational Medicine）。
中国科学院自动化研究所提出全球首个图文音（视觉-文本-语音）三模态预训练模型（OPT-Omni-Perception pre-Trainer），同时具备跨模态理解与跨模态生成能力，取得了预训练模型重要进展。自GPT/Bert模型提出后，预训练模型迅速发展。多模态预训练模型被认为是从限定领域的弱人工智能迈向通用人工智能的路径探索，其具有在无监督情况下自动学习不同任务、并快速迁移到不同领域数据的能力。
近年来，互联网音视频数据高速增长，纯文本的预训练模型只涵盖了互联网数据中的较少部分，更丰富的语音、图像、视频等数据未被充分利用与学习，且人类的信息获取、环境感知、知识学习与表达都是通过多模态信息方式来执行的。为了实现更加通用的人工智能模型，预训练模型会从单模态向多模态方向发展，将文本、语音、图像、视频等多模态内容联合起来进行学习。自动化所瞄准这一方向，构建出视觉-文本-语音三模态预训练模型。
北京大学生物医学前沿创新中心(BIOPIC)、北京未来基因诊断高精尖创新中心(ICG)、北京大学生命科学学院生物信息中心(CBI)、蛋白质与植物基因研究国家重点实验室高歌研究员课题组，在生物信息学期刊Briefings in Bioinformatics发表了题为“Identifying complex motifs in massive omics data with a variable-convolutional layer in deep neural network”的生物信息学论文，提出能够在训练中自动调整卷积核长度的新型变长卷积层vConv。
vConv通过在原始卷积核上叠乘两条形状可训练的对向S型曲线，来动态遮蔽卷积核两侧元素、进而实时学习卷积核的有效长度。
武汉大学物理科学与技术学院杨光博士(2016级博士生)和香港理工大学任志伟博士、刘宽博士为论文共同第一作者，香港理工大学李刚教授和武汉大学方国家教授以及加州大学洛杉矶分校杨阳教授为共同通讯作者。合著者包括武汉大学物理科学与技术学院的王建波教授、2019级博士生王海兵、梁记伟、叶飞鸿和庄园林博士等。武汉大学为论文共同署名和通讯作者单位。
美国普林斯顿大学教授颜宁团队的最新成果在线发表于《自然》。该研究首次解析了人源神经组织N型电压门控钙离子通道3.1埃分辨率的高清三维结构，为理解其功能提供了线索。研究还解析了3.0埃的止痛药齐考诺肽（Ziconotide）阻断该通道的结构，为该通道的特异性止痛药物研发提供思路。
上海交通大学物理与天文学院王宇杰课题组在《物理评论快报》上发表了题为“Experimental test of the Edwards volume ensemble for tapped granular packings”的论文。该论文被PRL编辑遴选为Editors’ Suggestion和Featured in Physics。
伦敦玛丽女王大学Adrian Baule在Physics杂志中以“沙子的统计物理”对文章进行了长篇评述和推送。
北京未来基因诊断高精尖创新中心、北京大学生物医学前沿创新中心汤富酬课题组在Genome Biology上在线发表了题为“SMOOTH-seq: single-cell genome sequencing of human cells on a third-generation sequencing platform”的研究论文，在国际上率先开发了基于三代测序（单分子测序）平台的单细胞基因组测序技术。
中国科学院国家授时中心张首刚和研究员云恩学带领的原子钟研究团队研制出高性能小型化相干布居囚禁（CPT）原子钟，解决了高性能CPT原子钟难以小型化的问题。时间是目前测量精度最高的物理量，基于光晶格的锶原子光钟稳定度可达E-19量级，但其体积过于庞大而不便于携带。科学家发现基于CPT的量子干涉效应，能够实现小型化和微型化原子钟。
目前的芯片级原子钟是基于CPT原理，体积与火柴盒相当，已应用于需要精密时间信号而又对体积、功耗、重量具有严格限制的应用，如无人机巡航、水下资源勘探等。然而，目前实现的芯片钟频率稳定度仅在3E-10@1s水平，相当于运行100年累计误差不到1秒，在需要更高精度时间信号的应用中，如深空探测、卫星导航、高速通信、火灾与地下搜救、潜航器导航等，还需大幅提升其频率稳定度。
北京大学物理学院技术物理系、核物理与核技术国家重点实验室李强研究员课题组利用欧洲核子研究中心大型强子对撞机（large hadron collider, LHC）上紧凑缪子线圈（compact muon solenoid, CMS）探测器实验所收集的13 TeV质子-质子对撞数据，对W玻色子与光子的直接产生和散射产生进行精细探测，一方面，首次得到13 TeV对撞能量下W玻色子与光子直接产生过程的反应截面，测量精度达到4.5%，同时也对6维有效理论的相关耦合系数给出了世界最严格的限制；另一方面，在5倍标准偏差水平下，首次观测到W玻色子与光子的散射过程，对8维反常四规范玻色子耦合给出了世界最严格的限制。
2021年6月25日，相关研究成果以“Measurement of Wγ production cross section in proton-proton collisions at sqrt (s)=13TeV and constraints on effective field theory coefficients”为题，发表于Physical Review Letters（《物理评论快报》）。
清华大学深圳国际研究生院先进制造学部张旻、王晓浩团队和美国加州大学伯克利分校林立伟团队合作，在前期柔性机器人压电谐振高效驱动结构的研究基础上，提出了利用静电调控摩擦力实现柔性微型机器人高速转向控制的方法。
机器人全长30mm，由柔性单晶压电结构驱动，通过在机器人足部添加静电足垫和机器人4自由度模型设计优化，进行驱动与静电吸附协同控制，实现了482º/s的转向速度和28身长/s2的转向加速度，达到了已报道微型机器人的最高转向速度，与蟑螂等陆地节肢动物相当。此外，机器人可在5.6秒内通过总长1.2m的迷宫路径。在此基础上，为了摆脱电缆的束缚，通过优化负载结构，机器人进一步实现了无缆独立运动。
通过携带的控制电路、电池、传感器等，实现了自动寻迹和轨迹控制。
相关成果近日以“基于静电足垫的高机动性昆虫尺寸柔性机器人轨迹控制”（Electrostatic footpads enable agile insect-scale soft robots with trajectory control）为题发表在《科学・机器人》（Science Robotics）上，这是该团队第二次在《科学・机器人》上发表延续性工作。
清华大学深圳国际研究生院张旻副研究员、澳门大学钟俊文助理教授和美国加州大学伯克利分校林立伟教授为本文通讯作者，论文第一作者为清华伯克利深圳学院2016级仪器科学与技术专业博士生梁家铭和电子科技大学讲师吴一川，论文作者还包括清华大学深圳国际研究生院研究员王晓浩，2019级仪器仪表工程专业硕士生陈慧敏、苗子聪，2019级仪器科学与技术专业博士生刘含笑等。论文第一单位为清华-伯克利深圳学院。