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內(nèi)容提要
男女運(yùn)動(dòng)有別|運(yùn)動(dòng)有益健康,但男性可能需要比女性多一倍的運(yùn)動(dòng)量,才能在心血管健康方面獲得同等收益。對(duì)于患有冠心病的人群,達(dá)到同等運(yùn)動(dòng)量標(biāo)準(zhǔn)的女性相較男性,前者死亡風(fēng)險(xiǎn)竟是后者的1/3。
新冠疫苗新用 |研究發(fā)現(xiàn),接種新冠mRNA疫苗的肺癌與皮膚癌患者,其生存期顯著延長(zhǎng)。對(duì)于某些患最致命癌癥的人群,如果在開始接受免疫療法后的100天內(nèi)接種新冠疫苗,生存率將大幅提升。
AI劣化螺旋現(xiàn)象 |用低質(zhì)社交媒體文本訓(xùn)練人工智能會(huì)導(dǎo)致其推理能力、記憶力和倫理行為出現(xiàn)可量化的衰退。
男人要比女人多運(yùn)動(dòng)一倍以上,才和女人一樣健康
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英國國家醫(yī)療服務(wù)體系(NHS)的健康指南認(rèn)為,年齡在16歲至64歲的男性和女性,都應(yīng)每周至少做150分鐘的中等強(qiáng)度運(yùn)動(dòng)或75分鐘高強(qiáng)度運(yùn)動(dòng),搭配每周至少2次的力量訓(xùn)練。
這份“男女平等”的建議足夠科學(xué)嗎?
曾有研究者發(fā)現(xiàn),達(dá)到相同運(yùn)動(dòng)量的女性似乎比男性獲得了更多健康收益。當(dāng)然,現(xiàn)實(shí)中女性運(yùn)動(dòng)量普遍更少,達(dá)到推薦值的比例低于男性。
《自然-心血管研究》(
Nature Cardiovascular Research) 雜志 10 月的最新報(bào)道進(jìn)一步明確了運(yùn)動(dòng)量的性別差異。這項(xiàng)工作基于英國生物樣本庫收集的海量健康數(shù)據(jù),也讓參與該調(diào)查的廣大英國男女意識(shí)到:健康指南或許要分男女兩版。
新研究作者是來自廈門大學(xué)附屬心血管病醫(yī)院的陳家進(jìn)及其同事。他們先對(duì)樣本庫中80 243名未患冠心病的中年參與者進(jìn)行追蹤,結(jié)果顯示,達(dá)到每周150分鐘運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的女性群體,在8年隨訪期間罹患心臟病的風(fēng)險(xiǎn)較未達(dá)標(biāo)者低22%;而男性達(dá)標(biāo)者的風(fēng)險(xiǎn)僅降低17%。
接著,他們又開展更深入的分析并發(fā)現(xiàn),女性每周鍛煉250分鐘即可將心臟病風(fēng)險(xiǎn)降低30%;為求同等收益,男性需達(dá)到每周530分鐘的運(yùn)動(dòng)量。
此外,通過對(duì)已確診冠心病的5000余名患者數(shù)據(jù)的分析,陳家進(jìn)等人確認(rèn)了一處至關(guān)重要的性別差異:隨訪期間達(dá)到每周運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的女性患者,其死亡風(fēng)險(xiǎn)是同等運(yùn)動(dòng)量的男性患者的1/3。
目前無法解釋為何女性獲得更多運(yùn)動(dòng)收益。研究人員推測(cè)這可能與性激素、肌肉纖維以及糖分解產(chǎn)能效率等方面的差異有關(guān)。
資料來源:
Nature:新冠疫苗能治療癌癥
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我們知道,癌癥的本質(zhì)在于癌細(xì)胞騙過免疫系統(tǒng)警戒并發(fā)展壯大。或許有人會(huì)問:有沒有方法,能直接引導(dǎo)人體免疫系統(tǒng)瞄準(zhǔn)腫瘤,并下令讓它精確殲滅敵人?這種與癌癥本質(zhì)相悖的想法,近年來正逐漸進(jìn)入現(xiàn)實(shí)。科學(xué)家嘗試多種免疫療法,“訓(xùn)練”免疫系統(tǒng)識(shí)別、清除癌細(xì)胞。
其中最具革命性的方法之一是“免疫檢查點(diǎn)抑制劑”(ICIs)。此類藥物奇跡般地為一些晚期癌癥患者帶來治愈效果,使腫瘤消融殆盡。ICIs的發(fā)現(xiàn)者亦因此榮獲諾貝爾獎(jiǎng)。
然而,免疫檢查點(diǎn)抑制劑僅能幫助少數(shù)患者,對(duì)絕大多數(shù)病人則完全無效,因?yàn)樗麄兊拿庖呦到y(tǒng)不會(huì)因用藥而變得敏感、警覺,也無法進(jìn)入防備腫瘤的狀態(tài)。過去十多年間,醫(yī)學(xué)界始終在探索讓這類免疫療法惠及更多患者的途徑。
新冠疫苗的出現(xiàn),為此帶來了新機(jī)遇。
學(xué)界有所謂“熱腫瘤”與“冷腫瘤”的說法。分類依據(jù)是腫瘤內(nèi)部免疫細(xì)胞的浸潤(rùn)程度和狀態(tài)。
熱腫瘤內(nèi)部聚集了大量T細(xì)胞;它們是人體內(nèi)對(duì)抗腫瘤的精兵強(qiáng)將,經(jīng)過免疫檢查點(diǎn)抑制劑的觸發(fā),會(huì)向腫瘤發(fā)起攻擊。
冷腫瘤的情況截然不同,由于缺乏以T細(xì)胞為代表的免疫細(xì)胞,它如同隱身者,甚至不會(huì)被免疫系統(tǒng)察覺到。面對(duì)這種情況,ICIs用了也白用。
如果能以某種方式把冷腫瘤推入免疫系統(tǒng)的視野,讓癌細(xì)胞驚擾到T細(xì)胞,冷腫瘤就能變熱腫瘤——科學(xué)家發(fā)現(xiàn)新冠mRNA疫苗很擅長(zhǎng)干這活,并于《自然》撰文介紹了疫苗“加熱”腫瘤的效果和方法。
文章作者來自得克薩斯大學(xué)安德森癌癥中心與佛羅里達(dá)大學(xué)。他們追蹤了數(shù)百名接受ICIs治療的非小細(xì)胞肺癌和轉(zhuǎn)移性黑色素瘤病例,并將患者分為兩組:一組在開始治療100天內(nèi)接種過新冠mRNA疫苗者;另一組未接種疫苗者。觀察結(jié)果令人震驚。
在884名肺癌患者中,未接種組的中位生存期為20.6個(gè)月,接種組的則達(dá)到37.3個(gè)月;三年生存率分別為30.8%和55.7%!
在210名黑色素瘤患者中,未接種組的中位生存期為26.67個(gè)月,至于接種組的情況,用論文的話說,就是存活患者多到?jīng)]法計(jì)算。
當(dāng)然,上述觀察結(jié)果無法直接導(dǎo)出因果關(guān)聯(lián)。我們知道,那些身體狀況允許接種新冠疫苗的癌癥患者,本就更有可能取得理想的預(yù)后效果。需要隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)確認(rèn)疫苗的直接作用。
研究團(tuán)隊(duì)選擇通過小鼠實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證作用機(jī)制。他們發(fā)現(xiàn)mRNA疫苗是這樣工作的:
疫苗先刺激人體免疫系統(tǒng)進(jìn)入警戒狀態(tài),觸發(fā)I型干擾素蛋白。干擾素隨體液循環(huán)“重置”免疫系統(tǒng),喚醒負(fù)責(zé)“偵察”的免疫細(xì)胞并指示其搜尋異常。偵察兵不僅追蹤新冠病毒刺突蛋白,更會(huì)涌入曾被無視的冷腫瘤區(qū)域,最終識(shí)別突變癌蛋白并拉響警報(bào)。
面對(duì)環(huán)境變化,腫瘤細(xì)胞不得不作出防御反應(yīng),而它們的行為也使自己暴露于T細(xì)胞眼前。
資料來源:
AI刷手機(jī)刷多了也會(huì)變蠢
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高強(qiáng)度的網(wǎng)上沖浪會(huì)沖昏頭腦嗎?無休止地刷短視頻會(huì)讓人變蠢嗎?我們都知道社交媒體上充滿各式各樣的垃圾信息,但我們也都不會(huì)承認(rèn)這些垃圾拉低了自己的智商。于是,人工智能科學(xué)家選擇通過實(shí)驗(yàn)來證明。
其中一位研究者,現(xiàn)任職于新加坡國立大學(xué)的洪俊元表示:“學(xué)界有所謂‘大語言模型腦退化假說’(LLM Brain Rot Hypothesis),即持續(xù)使用網(wǎng)絡(luò)垃圾文本進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練會(huì)引發(fā)LLM的持續(xù)性認(rèn)知衰退。我與同事想要驗(yàn)證假說,用人類常接觸的海量垃圾信息訓(xùn)練AI,看看會(huì)出現(xiàn)什么后果。”
洪俊元等人使用從社交媒體平臺(tái)X(原推特)抓取的逾百萬條推文,訓(xùn)練了四個(gè)開源模型,其中包括Meta的Llama 3和阿里巴巴的千問3。他們將垃圾數(shù)據(jù)定義為兩類:
互動(dòng)型垃圾數(shù)據(jù)| 獲得極高點(diǎn)贊和轉(zhuǎn)發(fā)量的短篇爆款推文
語義型垃圾數(shù)據(jù)| 此類推文往往有著語不驚人死不休、只求用戶點(diǎn)開看的標(biāo)題,或充滿了浮夸、忽悠、三俗和陰謀論內(nèi)容
在以不同配比的垃圾數(shù)據(jù)與高質(zhì)量?jī)?nèi)容訓(xùn)練模型后,研究團(tuán)隊(duì)通過標(biāo)準(zhǔn)AI基準(zhǔn)測(cè)試進(jìn)行評(píng)估,主要衡量維度包括:推理能力、長(zhǎng)上下文理解、倫理規(guī)范遵循度、人格傾向。實(shí)驗(yàn)結(jié)果相當(dāng)清晰:
接受越多垃圾數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型,在多維度測(cè)試中表現(xiàn)越糟糕。其中一項(xiàng)測(cè)試顯示,隨著垃圾數(shù)據(jù)比例從0%升至100%,模型的推理準(zhǔn)確率從74.9%下降至57.2%,長(zhǎng)上下文理解能力從84.4%滑落到52.3%。
此外,接觸垃圾數(shù)據(jù)也使模型發(fā)生了人格轉(zhuǎn)變,親和度降低,自戀傾向與精神病態(tài)特征顯著升高。
我們正身處一個(gè)被人工智能內(nèi)容(尤其是低質(zhì)AI內(nèi)容)淹沒的時(shí)代。據(jù)估算,當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)上新生成的內(nèi)容中有50%來自AI。這些內(nèi)容不僅侵蝕人類用戶,更會(huì)引發(fā)“平臺(tái)劣化”(enshittification)——網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)為追求流量和利潤(rùn)而逐漸犧牲用戶體驗(yàn)的退化過程。對(duì)AI而言,這是惡性循環(huán)。
如今研究人員已幾乎找不到更多可用于AI訓(xùn)練的高質(zhì)量文本內(nèi)容,不得不依賴次級(jí)素材,例如Reddit和X平臺(tái)上的部分內(nèi)容,而這類文本本就多由AI生成。用AI文本訓(xùn)練AI模型,模型退化,新產(chǎn)出的文本劣化,再用劣化的AI內(nèi)容訓(xùn)練新一代更劣化的AI模型……這就是AI的劣化螺旋。(詳見:)
洪俊元指出:“隨著更多AI生成的劣質(zhì)內(nèi)容在社交媒體擴(kuò)散,未來模型的訓(xùn)練素材勢(shì)必受污染。我們的研究表明,一旦AI的‘腦退化’形成,后續(xù)清潔訓(xùn)練無法完全消除影響。”
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