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由芝加哥大学普利兹克分子工程学院研究人员领导的一个研究团队最近成功将量子机器学习应用在了癌症早期检测当中。根据该团队在《Bioactive Materials》发表的论文概述，这种新技术在区分癌症患者的外泌体（细胞渗出的微小颗粒）与健康个体的外泌体方面要优于传统方法。在该研究中，研究团队通过训练量子启发式算法来发现血液样本中纳米颗粒和外泌体的细微电“指纹”，展示了一种快速、无标记的方法来区分健康细胞囊泡和肿瘤衍生的细胞囊泡。这是量子机器学习首次应用在外泌体和纳米颗粒的生物力学特性研究中。