近期,四川大學10項重要科研成果登上國際權威期刊!

　　科技創新能力是一所高校核心競爭力的重要體現。作為國家知識創新和科技創新的重要基地，四川大學科研實力雄厚，取得了豐碩的研究成果。近期，川大師生在多個研究領域均又取得重要進展，成果分別登上Nature、Cell、Science等國際權威期刊。

　　1、生科學院劉建全團隊發文揭示樹木葉片衰老響應全球變暖的機制

　　7月6日，由四川大學牽頭，與中山大學、浙江農林大學、加拿大魁北克大學、美國佛羅裡達州立大學等單位的研究人員合作，在Nature Climate Change雜誌發表了題為「Leaf senescence exhibits stronger climatic responses during warm than during cold autumns」的論文，揭示了在全球變暖的大背景下，秋季物候變化——葉片衰老的響應機制。四川大學陳磊為論文第一作者兼通訊聯繫人，中山大學劉志勇和四川大學劉建全為共同通訊聯繫人。四川大學為論文第一單位。

　　2、華西藥學孫遜和高分子張凌團隊在亞單位疫苗遞送系統中取得進展

　　6月下旬，學校華西藥學院孫遜教授及高分子科學與工程學院張凌副研究員的研究團隊在Science Advances雜誌在線發表了題為：The pore size of mesoporous silica nanoparticles regulates their antigen delivery efficiency的研究論文。應用介孔氧化矽納米粒(MSNs)作為亞單位疫苗的遞送載體和佐劑，發現通過調節MSNs介孔的孔徑即可調節疫苗誘導機體產生免疫應答的強度。學校華西藥學院博士研究生洪小玉為該論文的第一作者，通訊作者是華西藥學院孫遜教授和高分子科學與工程學院張凌副研究員。

　　該研究證明通過調節MSNs的孔徑可以改變其誘導機體產生免疫應答的能力；同時，MSNs遞送腫瘤抗原，誘導機體產生抗腫瘤免疫也證明了MSNs在疫苗遞送方面具有很大的發展前景。該研究得到國家自然科學基金傑出青年基金、四川省科技重大專項等項目的資助。

　　3、化工學院鈕大文教授團隊首次實現二級脂肪醇的不對稱性炔丙基化反應

　　6月初，學校化學工程學院鈕大文教授團隊在Nature Catalysis上在線發表了題為「Asymmetric O-propargylation of secondary aliphatic alcohols」的研究論文，首次成功實現了對二級脂肪醇的不對稱炔丙基化反應。文章所有工作均在四川大學完成，鈕大文教授為通訊作者、四川大學為通訊作者單位。論文第一作者為學校博士生李仁哲、第二作者為碩士生劉達奇，論文第一作者單位為四川大學。該項研究獲得了基金委優秀青年基金、科技部重點研發計劃基金、以及中國藥科大學國家重點實驗室開放課題基金的資助。

　　4、國家自然科學基金委官網報導楊成團隊在Nature Chemistry上的成果

　　5月28日，學校化學學院楊成課題組與香港浸會大學黃陟峰課題組、南方科技大學王陽剛課題組合作，在不對稱光化學研究領域取得重要進展，相關研究成果 「Enantioselective Photo-Induced Cyclodimerization of a Prochiral Anthracene Derivative Adsorbed on Helical Metal Nanostructures」發表於國際頂級期刊Nature Chemistry上。四川大學為論文第一單位，楊成教授為論文第一通訊作者，四川大學博士研究生韋雪琴為論文第一作者。國家自然科學基金委官方網站在資助成果專欄對該工作作了專題報導。

　　這項研究實現了通過宏觀旋轉行為操縱分子手性，不僅為分子手性的有效調控引入了一種新的自上而下的策略，也為手性起源提供了一種新的假說。

　　5、高分子學院黃光速、吳錦榮教授團隊在室溫自主自修復玻璃態聚合物上取得重要研究進展

　　5月25日，學校高分子科學與工程學院黃光速教授和吳錦榮教授團隊在室溫自主自修復玻璃態聚合物上取得的重要研究成果「Room-temperature autonomous self-healing glassy polymers with hyperbranched structure」，在PNAS(《美國科學院院報》)以原創性論文全文形式發表。吳錦榮教授為通訊作者，四川大學高分子科學與工程學院作為通訊作者單位。論文第一作者為學校碩士生王豪，第二作者為劉漢超博士，第三作者為博士生曹振興。研究工作得到黃光速教授、張睿博士、楊斌博士和Olaf Kessler教授的支持。

　　該研究工作利用超支化聚合物外部的支化鏈和末端基團具有高運動性的特點，在超支化大分子上巧妙地引入多種氫鍵的互補基團，製備了能夠室溫自主自修復玻璃態的聚合物。此類聚合物在應力作用下產生微觀裂紋或宏觀斷裂時，能夠自癒合，在電子顯示設備、藝術品和建築行業上有較好的應用前景。

　　6、材料學院林紫鋒特聘研究員發文闡述納米多孔碳作為超級電容器電極材料的研究進展

　　5月初，學校材料科學與工程學院釩鈦材料中心林紫鋒特聘研究員與四川大學特聘院士、法國科學院院士、法國科學技術學院院士及歐洲科學院院士、法國土魯斯大學Patrice Simon教授在Chemical Society Review在線發表了題為「Nanoporous carbon for electrochemical capacitive energy storage」長文綜述。林紫鋒特聘研究員與Patrice Simon院士為論文共同通訊作者，四川大學為共同通訊單位。該綜述闡述了近年來納米多孔碳作為超級電容器電極材料的進展，介紹了超級電容器的基本工作原理及不同納米多孔碳電極的電化學性能差異，闡明了納米多孔碳電極的電化學儲能機理與全新認識。

　　7、物理學院S.Gadipelli在多功能納米多孔碳材料研究方面取得重要進展

　　5月5日，學校物理學院引進人才Srinivas Gadipelli研究員在多功能納米多孔碳材料研究方面取得重要進展，相關研究成果在國際頂級期刊Advanced Energy Materials上發表。該論文同時被選為Advanced Energy Materials封面論文，併入選兩個Hot Topics：(1) Carbon Dioxide； (2) Carbon, Graphite, and Graphene。該論文第一作者為四川大學物理學院Srinivas Gadipelli研究員，第一單位為四川大學物理學院。這項工作是由Srinivas Gadipelli特聘研究員構思和設計，以四川大學為第一單位與合作夥伴共同完成並發表。該工作首次詳細地報導了納米多孔碳材料(NPCs)的吸附能力及其廣泛的適用性，該材料具有多功能活性，可同時用於儲存氣體、蒸汽、液體分子以及電荷。

　　8、華西公共衛生學院張慧東教授團隊在Nucleic Acids Research上發表最新研究進展

　　4月底，學校華西公共衛生學院張慧東教授團隊聯合中科院物理研究所李明研究員和陸穎副研究員，在國際知名學術期刊Nucleic Acids Research(影響因子11.147)上發表了題為「Dynamic structural insights into the molecular mechanism of DNA unwinding by the bacteriophage T7 helicase」的研究論文(Nucleic Acids Res., 48: 3156-3164, 2020. doi: 10.1093/nar/gkaa057)。該論文的第一作者馬建兵、陳澤和徐春華，通訊作者是陸穎、張慧東和李明。

　　該研究不僅提供了gp4的解旋動力學的動態機制，而且也從原子水平上理解了gp4進行化學-機械耦合的分子機制，為進一步認識生命體內的分子馬達提供了新的見解。

　　9、華西醫院盧鈾教授團隊發表CRISPR基因編輯PD-1細胞治療非小細胞肺癌臨床研究成果

　　4月27日，學校華西醫院胸部腫瘤科盧鈾教授團隊在Nature Medicine在線發表了題為「Safety and feasibility of CRISPR-edited T cells in patients with refractory non-small-cell lung cancer」的研究結果，報導了利用CRISPR-Cas9基因編輯技術在體外T細胞中編輯PD-1基因，經體外T細胞培養擴增，再輸回非小細胞肺癌(NSCLC)受試者，首次證明了該療法在NSCLC中的安全性和可行性。第一作者兼通訊作者為華西醫院胸部腫瘤科盧鈾教授，其他並列第一作者為胸部腫瘤科薛建新研究員、周曉娟主治醫師，四川大學華西醫院為第一作者單位。

　　該臨床研究是一項轉化性I期臨床試驗，其成果的發表，為CRISPR基因編輯技術進一步向臨床研究轉化提供了重要依據。

　　10、華西醫院李為民教授等發表研究成果 發現用AI系統提前識別潛在新冠肺炎重症患者

　　4月25日，學校華西醫院李為民教授等作為共同通訊作者，與澳門科技大學、清華大學、中山大學等多家機構合作開展的研究成果「Clinically Applicable AI System for Accurate Diagnosis, Quantitative Measurements and Prognosis of COVID-19 Pneumonia Using Computed Tomography」，在Cell在線發表。該研究使用來自4154名患者的大型計算機斷層掃描(CT)資料庫，開發了可以診斷新冠肺炎並將其與其他常見肺炎和正常對照區分開的AI系統。

　　該研究的AI系統識別了與新冠肺炎病變特性相關的重要臨床標誌物。連同臨床數據，AI系統能夠提供準確的臨床預後，可以幫助臨床醫生考慮適當的早期臨床治療並適當地分配資源。該研究已經在全球範圍內提供了此AI系統，以協助臨床醫生應對COVID-19。