獲得同等健康回報，男性運動量需是女性的2倍…| 新聞串燒

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內容提要

1. 男女運動有別|運動有益健康，但男性可能需要比女性多一倍的運動量，才能在心血管健康方面獲得同等收益。對于患有冠心病的人群，達到同等運動量標準的女性相較男性，前者死亡風險竟是后者的1/3。

2. 新冠疫苗新用 |研究發現，接種新冠mRNA疫苗的肺癌與皮膚癌患者，其生存期顯著延長。對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天內接種新冠疫苗，生存率將大幅提升。

3. AI劣化螺旋現象 |用低質社交媒體文本訓練人工智能會導致其推理能力、記憶力和倫理行為出現可量化的衰退。

男人要比女人多運動一倍以上，才和女人一樣健康

英國國家醫療服務體系（NHS）的健康指南認為，年齡在16歲至64歲的男性和女性，都應每周至少做150分鐘的中等強度運動或75分鐘高強度運動，搭配每周至少2次的力量訓練。

這份“男女平等”的建議足夠科學嗎？

曾有研究者發現，達到相同運動量的女性似乎比男性獲得了更多健康收益。當然，現實中女性運動量普遍更少，達到推薦值的比例低于男性。

《自然-心血管研究》(

Nature Cardiovascular Research

新研究作者是來自廈門大學附屬心血管病醫院的陳家進及其同事。他們先對樣本庫中80 243名未患冠心病的中年參與者進行追蹤，結果顯示，達到每周150分鐘運動目標的女性群體，在8年隨訪期間罹患心臟病的風險較未達標者低22%；而男性達標者的風險僅降低17%。

接著，他們又開展更深入的分析并發現，女性每周鍛煉250分鐘即可將心臟病風險降低30%；為求同等收益，男性需達到每周530分鐘的運動量。

此外，通過對已確診冠心病的5000余名患者數據的分析，陳家進等人確認了一處至關重要的性別差異：隨訪期間達到每周運動目標的女性患者，其死亡風險是同等運動量的男性患者的1/3。

目前無法解釋為何女性獲得更多運動收益。研究人員推測這可能與性激素、肌肉纖維以及糖分解產能效率等方面的差異有關。

資料來源：

Nature：新冠疫苗能治療癌癥

我們知道，癌癥的本質在于癌細胞騙過免疫系統警戒并發展壯大。或許有人會問：有沒有方法，能直接引導人體免疫系統瞄準腫瘤，并下令讓它精確殲滅敵人？這種與癌癥本質相悖的想法，近年來正逐漸進入現實。科學家嘗試多種免疫療法，“訓練”免疫系統識別、清除癌細胞。

其中最具革命性的方法之一是“免疫檢查點抑制劑”(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的發現者亦因此榮獲諾貝爾獎。

然而，免疫檢查點抑制劑僅能幫助少數患者，對絕大多數病人則完全無效，因為他們的免疫系統不會因用藥而變得敏感、警覺，也無法進入防備腫瘤的狀態。過去十多年間，醫學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，為此帶來了新機遇。

學界有所謂“熱腫瘤”與“冷腫瘤”的說法。分類依據是腫瘤內部免疫細胞的浸潤程度和狀態。

熱腫瘤內部聚集了大量T細胞；它們是人體內對抗腫瘤的精兵強將，經過免疫檢查點抑制劑的觸發，會向腫瘤發起攻擊。

冷腫瘤的情況截然不同，由于缺乏以T細胞為代表的免疫細胞，它如同隱身者，甚至不會被免疫系統察覺到。面對這種情況，ICIs用了也白用。

如果能以某種方式把冷腫瘤推入免疫系統的視野，讓癌細胞驚擾到T細胞，冷腫瘤就能變熱腫瘤——科學家發現新冠mRNA疫苗很擅長干這活，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安德森癌癥中心與佛羅里達大學。他們追蹤了數百名接受ICIs治療的非小細胞肺癌和轉移性黑色素瘤病例，并將患者分為兩組：一組在開始治療100天內接種過新冠mRNA疫苗者；另一組未接種疫苗者。觀察結果令人震驚。

在884名肺癌患者中，未接種組的中位生存期為20.6個月，接種組的則達到37.3個月；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個月，至于接種組的情況，用論文的話說，就是存活患者多到沒法計算。

當然，上述觀察結果無法直接導出因果關聯。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后效果。需要隨機對照試驗確認疫苗的直接作用。

研究團隊選擇通過小鼠實驗驗證作用機制。他們發現mRNA疫苗是這樣工作的：

疫苗先刺激人體免疫系統進入警戒狀態，觸發I型干擾素蛋白。干擾素隨體液循環“重置”免疫系統，喚醒負責“偵察”的免疫細胞并指示其搜尋異常。偵察兵不僅追蹤新冠病毒刺突蛋白，更會涌入曾被無視的冷腫瘤區域，最終識別突變癌蛋白并拉響警報。

面對環境變化，腫瘤細胞不得不作出防御反應，而它們的行為也使自己暴露于T細胞眼前。

資料來源：

AI刷手機刷多了也會變蠢

高強度的網上沖浪會沖昏頭腦嗎？無休止地刷短視頻會讓人變蠢嗎？我們都知道社交媒體上充滿各式各樣的垃圾信息，但我們也都不會承認這些垃圾拉低了自己的智商。于是，人工智能科學家選擇通過實驗來證明。

其中一位研究者，現任職于新加坡國立大學的洪俊元表示：“學界有所謂‘大語言模型腦退化假說’(LLM Brain Rot Hypothesis)，即持續使用網絡垃圾文本進行預訓練會引發LLM的持續性認知衰退。我與同事想要驗證假說，用人類常接觸的海量垃圾信息訓練AI，看看會出現什么后果。”

洪俊元等人使用從社交媒體平臺X(原推特)抓取的逾百萬條推文，訓練了四個開源模型，其中包括Meta的Llama 3和阿里巴巴的千問3。他們將垃圾數據定義為兩類：

• 互動型垃圾數據| 獲得極高點贊和轉發量的短篇爆款推文

• 語義型垃圾數據| 此類推文往往有著語不驚人死不休、只求用戶點開看的標題，或充滿了浮夸、忽悠、三俗和陰謀論內容

在以不同配比的垃圾數據與高質量內容訓練模型后，研究團隊通過標準AI基準測試進行評估，主要衡量維度包括：推理能力、長上下文理解、倫理規范遵循度、人格傾向。實驗結果相當清晰：

接受越多垃圾數據訓練的模型，在多維度測試中表現越糟糕。其中一項測試顯示，隨著垃圾數據比例從0%升至100%，模型的推理準確率從74.9%下降至57.2%，長上下文理解能力從84.4%滑落到52.3%。

此外，接觸垃圾數據也使模型發生了人格轉變，親和度降低，自戀傾向與精神病態特征顯著升高。

我們正身處一個被人工智能內容(尤其是低質AI內容)淹沒的時代。據估算，當前互聯網上新生成的內容中有50%來自AI。這些內容不僅侵蝕人類用戶，更會引發“平臺劣化”(enshittification)——網絡平臺為追求流量和利潤而逐漸犧牲用戶體驗的退化過程。對AI而言，這是惡性循環。

如今研究人員已幾乎找不到更多可用于AI訓練的高質量文本內容，不得不依賴次級素材，例如Reddit和X平臺上的部分內容，而這類文本本就多由AI生成。用AI文本訓練AI模型，模型退化，新產出的文本劣化，再用劣化的AI內容訓練新一代更劣化的AI模型……這就是AI的劣化螺旋。（詳見：）

洪俊元指出：“隨著更多AI生成的劣質內容在社交媒體擴散，未來模型的訓練素材勢必受污染。我們的研究表明，一旦AI的‘腦退化’形成，后續清潔訓練無法完全消除影響。”

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