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近日，西南交通大学材料科学与工程学院周绍兵教授团队在肿瘤靶向治疗方面取得重大进展，成果发表在《Advanced Materials》，该期刊是工程与计算大学科、材料与化学大领域的顶级期刊，在国际材料领域享誉盛名！该期刊接收与材料领域相关的顶尖科研成果，其接收率只有10%-15%，影响因子达到25.809。 周绍兵教授团队制备了一种粒径可变的、胶原酶改性的聚合物胶束，可以同时提高其向肿瘤内部的渗透和在肿瘤部位的滞留时间，从而提高治疗效果（图1）。他们首先通过两种嵌段共聚物：端基为MAL的聚乙二醇-b-聚β氨基脂（MAL-PEG-PBAE）和与琥珀酸酐修饰的顺铂复合的聚己内酯-b-聚环氧乙烷-三苯基膦（CDDP-PCLPEO-TPP）的共组装得到胶束，通过点击化学将胶原酶（可消化纤维蛋白）修饰在胶束表面，最后通过静电相互作用将硫酸软骨素修饰在胶束外层，屏蔽胶束正电荷的同时防止胶原酶在血液循环过程中被降解。在正常生理环境中，胶束粒径为100 nm左右，可实现体内长效循环而不被肾清除。当循环至肿瘤部位后，弱酸环境使得叔胺质子化，PBAE嵌段由疏水变为亲水，造成部分胶原酶改性的MAL-PEG-PBAE从胶束中解离，促进了对ECM中胶原纤维的降解，提高胶束向瘤内的渗透。同时，由于亲水性增加，胶束粒径也增大至250 nm，被“困”在肿瘤组织，难以回到血液循环中，增加了胶束在肿瘤的滞留时间。动物实验结果证实该纳米药物可显著提高对恶行肿瘤的治疗效果。 以上相关成果发表于Advanced Materials (2020, 1906745)上。论文的第一作者为西南交通大学材料学院博士研究生徐傅能，通讯作者为周绍兵教授和生命学院王毅博士。 近年来，周绍兵教授团队一直致力于高分子纳米药物载体材料的研究，取得了多项突破性成果，开发出新型靶向纳米载体和环境响应纳米载体，有效提高了恶性肿瘤的治疗效果。该团队已在Advanced Materials, Nano Letters, Advanced Functional Materials, Biomaterials, Small等高影响期刊发表了多篇论文，研究的高分子材料正与多家企业合作，期望能将相关成果尽快进行临床转化。 论文链接：https://doi.org/10.1002/adma.201906745

本成果以原有的直写型3D打印技术为基础，通过对于现有3D打印技术的进一步开发，实现简便，高效的微结构构筑技术。实现微结构纳米晶器件的高效构筑，进一步提升器件的光溢出效率。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、技术分析 成果源于国家自然科学基金“异价掺杂量子点的合成、聚合物基复合块体3D打印制造与性能研究”，项目编号51872030。本成果以原有的直写型3D打印技术为基础，通过对于现有3D打印技术的进一步开发，实现简便，高效的微结构构筑技术。实现微结构纳米晶器件的高效构筑，进一步提升器件的光溢出效率。传统发光器件由于器件材料的折射率高于空气，光从器件内部向空气传播时，部分光会在器件的内表面发生全反射，从而无法实现高效的光溢出效果。2017年，Nature Photonics上报道的块体荧光器件内部发出的光大量的在器件边缘聚集（75%），正面与背面光溢出量的总和仅仅为25%(Nature Photonics, 2017,11,177-185.)。本成果以器件内部微结构构筑为基础，通过微结构在器件内部的全反射界面构筑，改变光在材料内部的传输路径，实现器件正面的光溢出效果增强。 本专利的高光溢出效果可以广泛的应用于激光器、LED照明领域，提升能源利用效率。目前本专利可以将块体材料单侧约为~25%的溢出效率提升至~80%，约为3.2倍的提升。保守估计将此技术用于实际器件中，可以实现2倍以上的提升，这就意味着对于能源的消耗可以降低至原有的50%。照明约占全球能源消耗的15%-19%，全球温室气体排放的5%-6%。据统计2021年，全球照明市场总市值达到8089亿元。照明技术是任何一个国家与地区都不可或缺的，高效的照明技术不仅可以为解决全球的能源危机提供有效解决途径，同时为减少碳排放作出巨大贡献，产生巨大的经济效益。

“健康中国工程”基层公共卫生人员培训效果评价

该平台包括多项核心技术和技术优势： （1）基于逻辑隔离机制的算力主机安全保护。实现了一种基于逻辑隔离机制的沙箱算力环境，能够独立于用户的系统进行计算。通过计算环境隔离、数据的存储隔离、网络环境的隔离，保障了算力运行环境独立于用户系统，互不干扰。 （2）多源异构数据的混合学习模型。提出一种基于深度学习的多源异构数据的混合学习模型，该模型通过深度学习进行不同数据源的特征提取，然后再通过深度学习的融合训练得到结果。 （3）高并发任务的调度。采取动态分配任务的机制，根据当前不同地区网络的传输速度，算力的分布情况，训练数据量的大小，根据制定的规则找到最合适的几个服务地点进行任务分配、数据传输以及分布式训练，最大化地利用当前算力资源。 （4）数据隐私保护。通过联邦学习、同态加密训练、区块链数据确权等方式加强对用户数据的保护。实现了一套基于同态加密和多方安全计算的训练系统，能够完全保护用户的数据隐私性。 （5）区块链记录及激励。“计算即挖矿”，系统根据用户提供的计算资源以及资源利用率来进行区块的奖励，算力越大获得的奖励也就越多。通过搭建的区块链可以记录数据的交互信息以及使用权，并可搭建智能合约平台。 该协作学习平台撮合各方业务和资源，包括算力、数据、模型，结合分布式机器学习、安全多方计算技术，提供保护隐私数据、算法模型前提下的协作学习服务，通过底层分布式账本记录，电子合约对接供需方，智能匹配资源对接，建立AI协作生态。具有以下优势：协作低成本、平台化；具备数据隐私保护，打破共享壁垒；后台底层账本对平台使用中产生的模型、数据、算力、广告收入等进行管理，保证数据可信；操作便捷，可提供定制化服务，高效最优匹配。02. 应用前景 该协作学习平台可用于人工智能、互联网广告、金融等领域，为中小型企业、科研机构或个人提供算力共享、数据共享、模型共享与模型开发等服务，具有广阔市场前景。03. 知识产权 已申请发明专利16项，登记软件著作权1项。04. 团队介绍 本成果团队长期研究区块链、人工智能、网络安全等。团队课题负责人为徐恪教授、博士生导师，清华大学计算机系副主任，国家杰出青年科学基金获得者，北京市卓越青年科学家。获得国家科学技术进步奖二等奖、国家技术发明奖二等奖，2011年获中国计算机学会青年科学家奖，是中国电子学会理事和中国计算机学会理事，曾在ACM SIGCOMM、IEEE/ACM TON、IEEE Communication Magazine等知名国际会议、期刊发表论文100余篇，近五年获得中国发明专利授权四十余项，获得美国发明专利8项。团队成员还包括多位教授、副教授、研究员和博士研究生。05. 合作方式 投融资 / 商务合作。06. 联系方式 邮箱：liuyi2017@tsinghua.edu.cn