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TRMM 2023 - 转化研究：金属和材料
20 世纪最后 25 年，一方面新材料和新工艺取得了突破性进展，另一方面，为了满足日益复杂的技术，人们对新奇、可定制、可集成和可适应的材料的需求也随之增加。21 世纪前 25 年，数字化和可持续性分别成为未来技术的驱动力和轨道。不可否认，技术史建立在材料的进步之上。与此同时，过去所有的技术革命浪潮都是由资源过度开发所驱动，导致废物量不断增加和排放有增无减。因此，技术进步的目标，进而材料研究的目标，本质上是相互冲突的。在这里，转化研究的作用是找到优化的解决方案。过去几十年来，出现了大量新材料（如纳米材料、金属玻璃、高熵合金、生物材料、生物可降解聚合物、功能陶瓷、稀土、半导体材料、智能及自适应材料等）和新工艺（如氢基加工技术、非平衡加工、自下而上加工、自组装等）。与此同时，理论、实验和计算三大知识流的独特融合加速了对材料科学中复杂和多尺度现象的探索。例如，自下而上的处理不仅在以预配置或自组装模式构建一维、二维和三维材料结构方面非常有用，而且还能揭示不同长度和时间尺度的现象，而这些现象是自上而下的路线无法通过实验获得的。尽管近年来取得了大量的研究成果，但除了医疗保健、半导体、太空等少数领域外，新兴材料和工艺的升级和对标与所需产品之间的对比，尚未引起研究部门和/或行业的相应关注。此外，技术和产品创新链中的关键问题和障碍也仍有待解决。为了迫切需要发展研究框架和举措，以便将先进材料研究的突破转化为商业技术、产品和应用，IOP 创办了《转化材料研究》杂志。该杂志的范围旨在解决材料创新链的所有阶段，从发现和发明到产品开发和制造。鉴于金属和材料转化研究的重要性日益增加，国家先进制造技术研究所冶金和材料工程系在纪念其银禧之际，主动组织了金属和材料转化研究国际会议。会议的目的是为研究人员、行业专家、新兴工程师、资助机构、政策制定者和其他利益相关者创建一个共同平台，以分享他们在会议主题领域的知识和观点。
鹦鹉让我们了解智力是如何进化的
在过去的一年里，人工智能机器人 ChatGPT 以其回答问题、撰写论文甚至编写软件的能力让人们眼花缭乱。在美国听说过 ChatGPT 的 13 至 17 岁青少年中（大多数），19% 表示他们曾用它做作业。ChatGPT 和 Bard、Meta AI 等其他聊天机器人都基于大型语言模型（简称 LLM）。这些模型通过输入大量来自互联网的文本，经过训练可以编写出非常像人类的语言。虽然这些文本包括路易丝·格丽克的诗歌、奥普拉最爱的礼物指南和《纽约时报》的文章，但正如我们所知，它也包括虚假、诽谤、暴力和恐怖内容。作为一种安全措施，大型聊天机器人的创建者还训练它们拒绝提供不适当或有害的信息，比如如何窃取某人身份的分步说明。但训练并非万无一失，人们已经利用了聊天机器人的弱点。在本期中，物理学和资深作家 Emily Conover 深入探讨了计算机科学家为使聊天机器人走上正轨所做的努力（第 18 页）。Conover 解释说，这是一个巨大的挑战，部分原因是这些 LLM 仍然很新，科学家们才刚刚开始了解聊天机器人的弱点。随着 LLM 融入日常产品或承担地铁系统等任务，挑战将变得更大。现实情况是，尽管 LLM 有时听起来像人类，但实际上不是。在阅读 Conover 的文章时，我学到了一个有趣的术语“随机鹦鹉”。华盛顿大学的计算语言学家 Emily Bender 和同事用它来解释，虽然 LLM 可以将单词编译成散文，但他们不理解他们“写”的内容的含义，因此无法理解它是否不准确或不道德。他们只是在鹦鹉学舌。真正的鹦鹉和研究它们的科学家可能会对这个术语感到反感。鹦鹉以能够模仿人类的语言而闻名。现在，科学家们发现鹦鹉可以做更多的事情，包括使用工具、制作工具集、解决复杂的难题，有时甚至能理解我们说的话。正如特约撰稿人 Erin Garcia de Jesús 报道的那样，有些鹦鹉可以克制自己，放弃现在的小奖励，以便以后获得更大的奖励（第 24 页）。长期以来，许多科学家低估了鹦鹉——甚至认为它们很笨——因为它们的大脑不像人类和其他灵长类动物的大脑那么大、那么复杂。最近，科学家们发现，鹦鹉的小脑袋里挤满了神经元，具有与灵长类动物大脑类似的特征。鹦鹉智力的许多谜团仍有待解决，包括鸟类究竟是如何以及为什么进化出这些惊人的能力的。但找到答案最终可能有助于我们更好地理解我们自身智力的起源，以及我们遇到的其他形式的智慧。现在，我们可以惊叹于鹦鹉的欢乐、它们的美丽，以及它们似乎在用工具打开和吃海芒果时所获得的乐趣。——南希·舒特，主编
探索太阳系中洞穴的科学和技术要求
Cholangiocarcinoma (CCA) includes a group of rare and aggressive hepatobiliary malignancies, including extrahepatic cholangiocarcinoma (eCCA) and intrahepatic cholan- giocarcinoma (iCCA), with the former further subdivided into distal (dCCA) and perihilar cholangiocarcinoma (pCCA) [ 1 , 2 ].值得注意的是，这些亚组不仅来自胆道树的不同解剖位置，而且在预后，病因学，生物学和流行病学方面存在显着差异[3，4]。在过去的十年中，下一代测序的出现为识别CCA重要分子特征的鉴定铺平了道路，其中大量报告观察到特定CCA亚型独有的遗传畸变[5，6]。这些发现导致在这种情况下发展了几种分子靶向疗法，大约50％的CCA患者具有潜在的可毒物质[7，8]。实际上，已经描述了许多潜在的治疗靶标，包括纤维细胞生长因子受体（FGFR）融合，等异急塞脱氢酶（IDH）-1的突变，BRAF突变和神经营养性酪氨酸激酶（NTRK）基因融合[9-12]。针对FGFR靶向药物，FGFR1，FGFR2和FGFR3抑制剂Pemigatinib于2020年4月获得食品和药物管理局（FDA）批准，用于先前治疗的携带FGFR2融合或重排的CCA患者[13-15]。批准是基于II期Fight-202临床试验的结果，在该试验中，Pemigatinib报告的总回应率（ORR）为35％，中位数为17.8个月后，总体生存率（OS）为21.1个月[16]。此外，还评估了其他几种FGFR抑制剂，目前在CCA患者中处于不同的发育阶段，包括derazantinib，infratinib和Futibatinib，最近的ORR为37.3％，ORR为37.3％，而Foenix-CCA2临床试验中的反应持续时间为8.3个月。同样，在CCA中研究了IDH抑制剂，在大约13-15％的ICCA患者中，IDH-1突变发生了术[20]。最近发表的Claridhy III期试验比较了IDH-1抑制剂Ivosidenib与IDH-1突变体CCA中的安慰剂，后者接受了多达两条系统治疗[21]。值得注意的是，与安慰剂组相比，ivosidenib的臂显示出无进展的生存率（PFS），中位PFS分别为2.7个月和1.4个月（危险比（HR）0.37; 95％施加性间隔（CI）0.25-0.54; One-One-One-side P <0.000101 and As ans As As As As A.As Asa and A.As As As A.As A.As As As Asaf。此外，通过评估dabrafenib plus trametinib对BRAF V600E-Mutated-Muthated CCA的患者的相结合的发现，最近报告了其他几种分子靶向治疗，最近报道了造成的结果。此外，III期临床试验的数量令人印象深刻，正在评估新颖的焦油疗法，作为单一疗法或与其他抗癌药物结合使用，并可能在明年几年进一步改变CCA的治疗景观[24，25]。但是，重要的问题仍有待解决。因此，首先，靶向治疗的效率受到获得的抗药性发作的限制，其次级多克隆突变在这种情况下代表了一个显着的挑战[26，27]。