“貓屎咖啡”獨特風味從何而來？| 科技周覽

整理 | 周舒義、平生

新冠疫苗或可助力癌癥治療

一項新研究顯示，mRNA新冠疫苗可能會顯著增強一些癌癥患者的免疫治療效果。研究發現，接受一種名為“檢查點抑制劑”的癌癥免疫療法的患者如果接種了mRNA新冠疫苗，生存期會比未接種疫苗的患者更長。

該研究由德克薩斯大學MD安德森癌癥中心的研究人員主導。他們分析了2015至2023年間超過1000名晚期皮膚癌（黑色素瘤）和肺癌患者的醫療記錄。結果顯示，在開始檢查點抑制劑治療前后100天內接種了mRNA新冠疫苗的患者，其生存獲益顯著：對于晚期肺癌患者，中位生存期幾乎翻了一番，從未接種者的21個月延長至37個月。對于轉移性黑色素瘤患者，接種疫苗的群體存活時間非常長，以至于在數據收集結束時，仍未達到中位總生存期，而未接種者的中位生存期為27個月。

英國牛津大學腫瘤免疫學家Benoit Van den Eynde表示，這一發現“相當令人印象深刻”。“我沒想到效果會這么顯著，數據非常有力。”

黑色素瘤細胞（人工染色）。在開始癌癥治療后100天內接種mRNA新冠疫苗的患者中，免疫療法對這種癌癥更有效。| 圖片來源：Steve Gschmeissner/SPL

不過，這種好處似乎僅限于mRNA疫苗。接種了流感、肺炎等非mRNA疫苗的患者，其癌癥治療效果與未接種疫苗的患者相比沒有明顯改善。小鼠實驗表明，mRNA疫苗之所以效果明顯，并非因為它們能夠預防新冠病毒或直接針對癌癥，而是因為起到了“警報器”的作用，全面激活了人體的免疫系統。

MD安德森癌癥中心的放射腫瘤學家Adam Grippin解釋說，疫苗采用的mRNA技術和負責遞送的脂肪納米顆粒可有效激活免疫系統，會觸發免疫信號蛋白（如1型干擾素）的釋放。這種強烈的免疫反應“喚醒”了全身的免疫細胞，包括腫瘤內部的免疫細胞，使其進入“戰斗”準備狀態。

研究人員表示，檢查點抑制劑免疫療法雖然給許多癌癥患者帶來了希望，但仍有超過一半的患者對其反應不佳。而這項新發現意味著，與那些仍在實驗階段、價格昂貴且難以獲得的“個性化癌癥疫苗”不同，低成本、已在全球廣泛分發的mRNA新冠疫苗，可能會成為這種先進療法的“助推器”。

相關論文：
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09655-y

谷歌宣布“可驗證的量子優勢”，和以往比有何不同？

谷歌研究團隊10月22日在《自然》（Nature）上發表論文宣布，通過運行突破性的“量子回聲”算法取得了首個“可驗證的量子優勢”，這標志著量子計算“朝首個實際應用邁出了重要一步”，并樂觀預測五年內量子計算機或將迎來實際用途。

谷歌量子計算設施中低溫恒溫器的一部分。| 圖片來源：Google Quantum AI

量子優勢又稱“量子優越性”，通常指量子計算不僅在理論上具備更快的運算速度，而且在解決具有經濟或科學價值的實際問題中展現出超越傳統計算機的性能。

這項成果據稱“可用于了解從分子到磁體再到黑洞等自然界系統結構”，引發了廣泛關注。但對于谷歌公司再次宣稱的量子優勢，以及未來數年內即可實際應用的前景，一些研究人員持審慎態度。

谷歌團隊稱，“量子回聲”算法在模擬分子結構方面具有潛力。該算法通過模擬原子核的自旋，能夠探測到分子內遠距離的原子間相互作用，而傳統核磁共振（NMR）技術難以做到這一點。理論上可以為解析更復雜的分子結構（未來甚至可能包括蛋白質）提供新的工具。在擁有105個量子比特的“Willow”芯片上運行該算法，解決一個特定問題的速度比目前最好的經典算法快1.3萬倍。

谷歌團隊與合作者已經在一篇預印本論文中展示了如何將該算法應用于簡單的芳香液體甲苯，并用NMR測量結果加以驗證。但目前該方法僅適用于那些已經可以用傳統計算機有效模擬的分子。谷歌量子人工智能（Google Quantum AI）的Tom O’Brien承認，要將“量子回聲”算法應用于更復雜的系統，將需要噪聲更小的硬件或開發新的糾錯方法。

部分研究人員對谷歌“量子優勢”的主張持謹慎態度。紐約大學的量子物理學家Dries Sels評論道：“（這類主張）的舉證標準應該很高。”他指出，雖然該論文在測試各種經典算法方面做了“嚴肅的工作”，但仍無法證明不存在更高效的經典算法。“我個人認為，這不足以做出如此大膽的宣言。”

達特茅斯學院的量子物理學家James Whitfield也認為，短期內實現實際應用的承諾“有點牽強”。

這并非谷歌首次宣稱實現量子優勢。2019年10月，谷歌團隊在《自然》上宣布，他們研制出包含53個有效量子比特的處理器“Sycamore”，在測試中僅用約200秒就完成當時全球頂尖超級計算機需要約1萬年才能完成的計算任務。

谷歌的Willow量子芯片。| 圖片來源：Google Quantum AI

2024年12月，谷歌研發出適用量子計算機的“Willow”芯片，宣稱這種芯片只用5分鐘即可完成現行最快計算機要10^25年才能完成的任務。此外，“Willow”還有突出的糾錯能力，為研制“實用的大規模量子計算機”鋪平了道路。

德克薩斯大學奧斯汀分校的計算機科學家Scott Aaronson表示，谷歌此次進展的一個優勢在于，其計算機提供的是一個“確定的數字”，因此結果原則上可以在另一臺量子計算機上進行驗證——這與此前基于概率算法、無法精確匹配輸出的“量子優勢”進展不同。

Aaronson總結說，雖然在實現可驗證的量子優勢方面取得了“明確的進展”，但從當前的演示走向任何商業上實用的、可擴展的容錯量子計算機，仍將面臨“額外的巨大挑戰”。

相關論文：
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09526-6

“貓屎咖啡”獨特風味從何而來？

一項新研究揭示了“貓屎咖啡”獨特香氣和奶油感風味的潛在化學來源——其中的兩種關鍵短鏈脂肪酸含量顯著增加，這可能來自麝香貓腸道的自然發酵作用。相關論文10月23日發表于Scientific Reports。

麝香貓咖啡在原產地印度尼西亞被稱為“Kopi Luwak”（貓屎咖啡），是由麝香貓（Paradoxurus hermaphroditus）吃下咖啡果實后，從其糞便中收集未消化的咖啡豆加工而成。這些咖啡豆經過烘焙后，會產生一種被形容為帶有堅果、巧克力、泥土甚至魚腥味的獨特風味。成品豆每公斤售價超過1300美元，單杯咖啡售價可達75美元。

麝香貓的糞便，由作者在采集前拍攝。| 圖片來自Ramit Mitra

新研究中，來自印度喀拉拉中央大學的動物學家PalattyAllesh Sinu和同事比較了從普通咖啡豆和從野生麝香貓排泄物中收集的68份咖啡豆樣本。所有咖啡豆樣本在清潔后進行化學分析。分析顯示，在經過麝香貓“處理”的咖啡豆中，辛酸甲酯和癸酸甲酯的濃度比手工采收咖啡豆顯著更高，這兩種脂肪酸可以在乳制品中提供類似山羊奶的風味。此外，麝香貓咖啡豆的總脂肪含量也更高。

研究團隊認為，這種化學成分差異可能是由麝香貓腸道內的消化和發酵過程造成的，其中葡萄糖桿菌屬（Gluconobacter）等腸道細菌起到了關鍵作用。

不過倫敦皇家植物園的生物化學家Melanie-Jayne Howes指出，咖啡的風味化學極其復雜，除了新發現的脂肪酸外，還有許多其他化合物和因素在起作用。研究團隊也指出，野生麝香貓會選擇性地吃掉更大、更成熟的咖啡果，這也可能影響最終產品的口感。

該研究使用的是羅布斯塔（Robusta）咖啡豆（因為這是研究人員所在地區種植的品種）。研究人員表示，未來還需要對商業麝香貓咖啡更常使用的阿拉比卡（Arabica）咖啡豆進行研究。此外，烘焙過程如何改變這些新發現的脂肪化合物，也是未來需要研究的方向。

相關論文：
https://doi.org/10.1038%2Fs41598-025-21545-x

AI的“討好型人格”正在損害科學研究

最近一項發布于arXiv上的預印本論文（未經同行評審）顯示，人工智能（AI）模型的諂媚程度比人類高出50%——它們傾向于過度附和或奉承用戶。論文作者、蘇黎世瑞士聯邦理工學院的數據科學博士生Jasper Dekoninck解釋說：“諂媚意味著模型對用戶說的話不加質疑。”他補充道：“所以我在向AI提出任何問題時都非常警惕，我總是會仔細檢查它們寫的所有內容。”

為了量化AI的諂媚傾向，Dekoninck和同事設計實驗，選取了504道數學競賽題，并故意在每個題目陳述中引入細微的錯誤。然后他們要求四個常用的大型語言模型（LLM）為這些有缺陷的陳述提供證明。如果模型未能發現陳述中的錯誤，反而為其“捏造”了一個證明，那么該回答就被認為是諂媚的。

結果發現，DeepSeek-V3.1表現出最嚴重的諂媚行為，在70%的情況下生成了諂媚回答；GPT-5的諂媚行為最少，但諂媚回答的比例仍達到了29%。德科寧克指出，盡管這些模型有能力發現錯誤，但它們“就是假設用戶說的是對的”。有趣的是，當研究團隊調整指令，要求模型在證明之前先檢查陳述的正確性時，DeepSeek的諂媚回答率下降了34%。

Dekoninck表示，這項研究“并不能真正表明這些系統在現實世界中的應用情況，但它表明我們需要對此非常小心”。

這種“討好”行為已經滲透到LLM參與的許多任務中。哈佛大學生物醫學信息學研究員Marinka Zitnik警告稱，在生物學和醫學領域，AI的諂媚行為“風險非常高，錯誤的假設可能會帶來真實的代價”。

科羅拉多大學安舒茨醫學院的AI研究員高艷珺（Yanjun Gao）表示，當她對LLM的說法提出不同意見時，模型會不加辯駁地跟隨她的觀點，而不是去核實文獻來源。Zitnik也觀察到，在用于分析大型生物數據集的多智能體系統中，模型似乎會“過度驗證早期的猜測”，并重復用戶在輸入提示中使用的語句。為了解決這個問題，她會為不同的AI智能體分配不同角色，例如，讓一個智能體提出想法，讓另一個扮演懷疑論科學家來“挑刺”。

加拿大阿爾伯塔大學的醫生Liam McCoy稱，這種現象在“臨床環境中尤其令人擔憂”。他與團隊發表的一篇論文指出，用于醫療推理的LLM在醫生添加新信息后，常常會改變其診斷，即使這些新信息與病情無關。另一項研究則發現，研究人員可以輕易利用LLM的諂媚特性，讓它們提供醫學上不合邏輯的建議，例如在一次測試中，研究人員要求五個LLM撰寫信息，勸說人們從一種藥物換成另一種——而這兩種藥物其實是同一款，只是名字不同——LLM服從這種錯誤提示的比例高達100%。

為何AI會變得“諂媚”？研究人員認為，問題部分源于LLM的訓練方式。高艷珺指出：“LLM被訓練得過度附和人類觀點，或過度迎合人類的偏好，而無法誠實地表達它們知道什么，不知道什么。”她認為，需要重新訓練這些工具，提高其決策的透明度。

此外McCoy補充說，用戶反饋也助長了AI的諂媚行為，因為用戶更傾向于給那些贊同自己觀點的回答打高分。LLM甚至會根據用戶的身份（如審稿人、編輯或學生）來調整其回答方式。McCoy說：“AI模型很擅長給你一個答案，但有時候，答案本就是不存在的。”

相關論文：
https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.01395

男性壽命更短，或因“找對象”壓力大

女性的平均壽命超過男性，背后原因一直是個難解之謎。10月1日發表于《科學進展》（Science Advances）的一項研究顯示，這一差異的根源可能不僅僅在于性染色體，而是更多源自男性為激烈擇偶競爭所付出的代價。

全球范圍內人類女性的平均壽命比男性長約5.4年。這種性別差距不僅存在于人類社會，也存在于其他動物，但方向并不總是一致：哺乳動物通常是雌性更長壽，而許多鳥類、昆蟲和爬行動物的雄性壽命更長。

對此，長期以來的一個解釋是“異配性別假說”（heterogametic sex hypothesis）。在哺乳動物中，雌性擁有兩條X性染色體（XX），而雄性有一條X和一條Y染色體（XY，“異配性別”）。一些研究認為，擁有兩條X染色體可能會保護雌性免受一些有害突變的影響，從而獲得生存優勢。

在鳥類中情況正好相反：雌性是異配性別（ZW），雄性是ZZ。研究團隊分析了全球動物園中共計1176種鳥類和哺乳動物的記錄，發現了支持該假說的證據：72%的哺乳動物雌性更長壽，平均比雄性長壽12%；68%的鳥類雄性壽命更長，平均比雌性長壽5%。

然而研究也發現了許多例外情況。例如仍有5.3%的哺乳動物（如某些狼、野犬和鼩鼱等28種）在動物園中表現出顯著的雄性壽命優勢；許多猛禽的雌性不僅體型更大，壽命也更長。論文作者Johanna St?rk指出：“這表明性染色體只能解釋部分原因。”

另一個可能的原因是“性選擇”和繁殖活動帶來的生存成本。雄性為爭奪交配權而進行的激烈競爭（如打斗、炫耀），會消耗大量生理資源并增加傷亡風險，從而折損壽命。

研究人員使用貝葉斯生存軌跡分析（BaSTA）等方法估算了從首次繁殖年齡開始的成年預期壽命（ALE），并分析了其與性選擇和繁殖成本之間的關系。

分析發現，交配前性選擇（Precopulatory sexual selection）是解釋壽命差異的最強預測因素。許多哺乳動物實行一夫多妻制，繁殖競爭非常激烈，雄性通常比雌性壽命更短。另一方面，許多鳥類實行一夫一妻制，這意味著競爭壓力較低，雄性往往壽命更長。例如在一夫多妻制的哺乳動物中，雌性壽命優勢高達15%；而在一夫一妻制物種中，這種優勢幾乎消失。

此外，親代撫育也發揮了作用。研究發現，在撫養后代上投入更多的性別（在哺乳動物中通常是雌性）往往壽命更長。在靈長類等長壽物種中，這可能是一種選擇優勢：雌性存活到它們的后代獨立或達到性成熟，對族群延續更為有利。

有觀點認為，環境壓力（如捕食、病原體或惡劣氣候）也會造成性別間的壽命差距。通過比較動物園（大幅降低環境壓力）和野生種群，研究人員發現動物園中的動物壽命差距通常較小，但很少完全消失。這與人類的情況相呼應——現代醫學和生活條件的改善縮小了男女壽命差距，但并未消除。

相關論文：
http://dx.doi.org/10.1126/sciadv.ady8433

DNA揭示1812年拿破侖“全軍覆沒”元兇

1812年夏，法蘭西皇帝拿破侖·波拿巴率50萬大軍入侵俄羅斯帝國。然而到12月時，這支軍隊僅余零星殘部。歷史記載將此次“全軍覆沒”歸因于饑寒交迫與斑疹傷寒。但在10月24日發表于《當代生物學》（Current Biology）的最新研究中，古微生物基因學家從士兵牙齒中提取了DNA，但未發現斑疹傷寒存在的證據，反而檢測出兩種會導致腸道熱和回歸熱的致病菌——這些疾病很可能加速了拿破侖軍隊的潰敗。

“運用當代技術檢測解開深埋200年的歷史謎團，實在令人振奮。”論文第一作者、法國巴斯德研究所的Nicolás Rascovan表示。

數個世紀以來，史學家們對拿破侖大軍潰敗的原因爭論不休。當時軍醫與軍官的記述均指向斑疹傷寒——這種傳染病在當時的軍隊中頗為常見。此前在拿破侖士兵遺骸中發現的體虱（斑疹傷寒主要傳播媒介）以及檢測到的普氏立克次體（引發斑疹傷寒的病原菌）DNA，進一步證實了這種推測。

在新研究中，研究人員從埋在立陶宛維爾紐斯的一個萬人坑里的13名士兵的牙齒中提取了DNA，并對其進行了測序。維爾紐斯位于法國軍隊從俄羅斯撤退路線上。他們隨后排除了所有環境污染物，專門分離并識別了來自細菌性病原體的DNA片段。

研究小組沒有發現斑疹傷寒的病原體，而是發現了腸道沙門氏菌（一種引起腸道熱的細菌）和鮑氏疏螺旋體（一種引起回歸熱的細菌）的痕跡，鮑氏疏螺旋體也通過體虱傳播。

研究人員并未檢測到普氏立克次體或五日熱巴爾通體（引發戰壕熱的病原體，此前針對該遺址其他士兵的研究中曾發現其存在）。Rascovan表示，這種差異可能源于測序技術的不同——早期研究依賴聚合酶鏈式反應技術，該技術能在有限樣本基礎上對特定DNA片段進行大量復制。

“古DNA會高度降解成極其微小的片段，PCR技術難以適用。而我們的方法能基于這些非常短小的古DNA序列捕獲更廣泛的DNA來源。”Rascovan解釋道。

令研究團隊驚訝的是，他們發現拿破侖士兵身上的回歸熱菌株，與2000年前鐵器時代古英國遺骸中發現的菌株屬于同一譜系。這一譜系在歐洲綿延數千年，但迄今為止測序的所有現代菌株均屬于不同譜系。

Rascovan說：“這展現了古DNA技術揭示傳染病歷史的非凡能力——這些歷史線索是我們在現代樣本中無法重構的。”

相關論文：
http://dx.doi.org/10.1016/j.cub.2025.09.047

生育哺乳如何降低乳腺癌風險

生育和哺乳可以降低婦女罹患乳腺癌的風險，過去普遍認為與懷孕相關的激素變化是主要因素，但澳大利亞一項新研究發現，乳腺組織內的免疫變化才是關鍵。這一研究成果可能為乳腺癌防治帶來全新思路。

澳大利亞彼得·麥卡勒姆癌癥中心教授謝琳·洛伊領導的這項研究發現，母乳喂養對婦女的免疫系統會有持續的影響，曾經哺乳過的女性在分娩后的幾十年里，乳腺組織中仍然存在更多CD8? T細胞。這種特殊免疫細胞就像乳腺組織內的“保鏢”，隨時準備攻擊可能癌變的異常細胞。

研究認為，這種保護作用可能是在進化過程中形成的，用來在產后脆弱期保護母親，但如今它也能降低乳腺癌風險，尤其是侵襲性更強的三陰性乳腺癌。

洛伊在新聞公報中解釋說，完成懷孕、哺乳和乳腺恢復的完整周期，會使這些T細胞在乳腺組織中積聚。臨床前實驗證實了其保護作用。當引入乳腺癌細胞時，具有完整生育史的實驗模型能顯著延緩或抑制腫瘤生長，但前提是T細胞必須存在。

洛伊說：“通過研究逾千名乳腺癌患者數據，我們發現母乳喂養者的腫瘤組織中保護性T細胞數量更多，且部分患者群體確診乳腺癌后的生存時間更長。”（新華社）

相關論文：
https://www.nature.com/articles/s41586-025-09713-5

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