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不解的看向太昊天帝，明明可以自己吃肉，为何还要叫上大鸿天庭一起？

> 厂商新闻《学外语让大脑更年轻；蟑螂粪便正毒害家庭空气 | 科技周览》特朗普继续对日本施压：日本需要开放市场 时间：2025-11-15 21:57

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整理 | 周舒义、平生

想要大脑更年轻，学外语吧！

11月10日发表在《自然-衰老》（Nature Aging）上的一项大规模研究指出，掌握多种语言可能有助于延缓大脑衰老，预防认知能力下降。这项研究覆盖欧洲27个国家超过8.6万名参与者，发现与只说一种语言的人相比，掌握多种语言的人出现生物学加速衰老迹象的可能性要低一半。

以往研究表明，使用多种语言可以改善记忆力和注意力等认知功能，从而促进大脑健康。但此类研究往往因为样本量小、健康指标不统一、混杂因素控制不足以及主要关注已出现认知障碍的临床人群，导致结论不一。

为克服这些局限，研究团队开发了一种创新的计算框架——“生物行为年龄差距”（Biobehavioral Age Gaps, BAGs）。BAGs利用一系列积极和消极的生物行为因素来预测个体的“生物行为年龄”，然后将其与个体的实际年龄进行比较。高生物行为年龄差距意味着生物行为特征比实际年龄更老，表明一个人衰老得特别快。研究考虑了多种生理、生活方式和社会经济因素，涵盖从心血管代谢健康到教育水平等方面。

分析发现，只说一种语言的人出现高生物行为年龄差距的可能性，是说两种或两种以上语言的人的2倍。

研究共同作者、智利阿道夫·伊巴涅斯大学的神经科学家Agustín Ibáñez指出，这种保护效果具有“剂量依赖性”，即掌握的语言越多，保护作用越强。“仅仅多掌握一种语言就能降低加速衰老的风险。但当你说两种或三种语言时，这种效果更强。”

美国奥本大学的认知心理学家Susan Teubner-Rhodes指出，这项研究的优势在于它“使用了真正庞大且地理上多样化的样本”，使得研究人员能够控制多语言研究中通常存在的混杂因素，例如移民身份和财富状况。英国雷丁大学的认知神经科学家Christos Pliatsikas评论说，他认为“新研究的规模前所未有”，这项成果“非常果断地”证明了多语言能力的益处。

不过，这项研究也存在局限性。例如语言数据是基于参与者的自我报告，因此没有考虑到他们的语言熟练程度。

相关论文：https://doi.org/10.1038%2Fs43587-025-01000-2

肠道菌群与自闭症有关？专家也吵起来了

“遇事不决，量子力学；机制难寻，肠道菌群。”你可能听过这样的调侃。近年来，“肠道菌群失衡可能导致自闭症”的相关研究获得了巨额资助，也吸引了公众的广泛关注。然而，一篇11月13日发表在《神经元》（Neuron）上的论文批评称，这一领域的大部分研究存在严重缺陷，其基础可能只是一座空中楼阁。

这篇论文由牛津大学的神经心理学家Dorothy Bishop、都柏林圣三一学院的遗传学家Kevin Mitchell和科克大学的流行病学家Darren Dahly共同撰写。他们认为，目前来自人类观察性研究、小鼠实验和小型临床试验的证据都非常薄弱，并且这些研究结论并不一致。Bishop在采访中说：“这是一座空中楼阁（house of cards）。”

三位作者系统地评估了该领域的高被引论文，指出它们存在诸多缺陷，普遍存在样本量过小、统计方法欠佳以及缺乏成功复现的问题。此外，许多研究结果相互矛盾：例如，一些研究称自闭症儿童肠道中某些细菌丰度较低，另一些则报告丰度较高，还有一些研究未发现差异。

他们还质疑，目前尚不清楚小鼠在多大程度上可以作为自闭症的有效模型。针对人类潜在疗法（例如粪便移植或益生菌）的研究规模普遍较小，结果好坏参半。许多试验甚至没有设置安慰剂对照，唯一一项有安慰剂对照的试验并未发现组间存在差异。

然而，也有专家反对上述批评。科克大学的神经科学家John Cryan认为，这篇论文虽然指出了过度炒作的问题，但它忽视了该领域近年来更成熟、更强有力的证据。Cryan举例说，在2024年一项关于罗伊氏粘液乳杆菌（Limosilactobacillus reuteri）的小型试验中，43名自闭症儿童分别服用了益生菌片或安慰剂。结果显示，服用益生菌的儿童在某些与自闭症相关的社交行为上有所减少，尽管其他行为或整体微生物组组成没有变化。Cryan承认还需要更大规模的研究，并表示这些研究已在进行中。“这个领域发展非常迅速。”

纽约大学朗格尼健康中心的儿科胃肠病学家Kara Margolis也持谨慎乐观态度。她同意目前该领域缺乏支持强因果关系主张的证据，但她也强调：“自闭症患者同时伴有更高水平的胃肠道疾病，这是无可争议的，理解其中原因极其重要。” 她认为，只要“做出一些改变，使研究尽可能严谨”，这仍是一个值得探索的领域。

争议不仅仅停留在学术层面。本身也是自闭症患者的生物医学研究员 Heini Natri 警告说，这类研究有助长“伪科学疗法”的风险。她指出，专注于减少自闭症行为或寻找自闭症患者与普通人差异的研究，会利用家庭的绝望情绪，助长人们对自闭症的恐惧。研究人员必须考虑到，公众对研究结果的误解可能会造成伤害。

上述争议的背景是该领域投资日益增长。就在上周，美国非营利健康组织 Wellcome Leap启动了一个耗资5000万美元的项目，专门研究肠道微生物群组成是否会影响自闭症的发展，并探索潜在疗法。据估计，美国国立卫生研究院 (NIH) 目前每年在这一领域投入约2000万至2500万美元。

相关论文：https://www.cell.com/neuron/fulltext/S0896-6273(25)00785-8

蟑螂的粪便，正悄悄毒害室内空气

家中藏匿的“小强”，正在毒害室内空气。一项新研究首次提供了因果证据，表明蟑螂不仅传播强效过敏原，还是室内环境中有害“内毒素”的主要来源。

内毒素是革兰氏阴性菌外膜的脂多糖 (LPS) 成分，德国小蠊（最常见的室内蟑螂）的肠道内栖息着大量微生物，其中许多是革兰氏阴性菌。当蟑螂排泄、蜕皮和死亡时，它们会将这些细菌及其成分（包括内毒素）释放到家庭环境中，过敏原和内毒素可以悬浮在空气中，被人体吸入。

这项研究在位于北卡罗来纳州罗利市的公寓大楼中进行，研究人员通过捕获沉降和空气中的灰尘来量化基线水平。结果显示，雌性蟑螂造成的污染更严重，排泄的内毒素约是雄性的两倍。论文共同作者、北卡罗来纳州立大学的Madhavi Kakumanu解释说，这是因为“雌性蟑螂比雄性吃得多，粪便中排出的内毒素也更多”。她补充说，厨房里的内毒素比卧室里的更多，因为厨房里食物更丰富，蟑螂也更多。

研究人员将受蟑螂侵扰的房屋分为两组：一组不进行处理，另一组则接受灭蟑干预。他们还设立了一个没有蟑螂的对照组。在研究进行到三个月和六个月时，分别采集了蟑螂数量、地板和空气中的灰尘样本。

结果显示，未进行灭虫处理的虫害房屋在所有时间点都含有大量内毒素和过敏原。在大多数情况下，接受灭虫干预的房屋不仅摆脱了蟑螂和过敏原，内毒素水平也显著下降。

论文共同作者、北卡罗来纳州立大学的Coby Schal强调：“当你消灭了蟑螂，你就消灭了它们的过敏原。仅仅少量减少蟑螂数量并不能降低过敏原水平，因为幸存的蟑螂会沉积更多过敏原。” 他指出，这项研究表明，在受侵扰的家庭中，蟑螂是内毒素的最主要来源。

该团队的下一步计划是，在诸如小鼠等哮喘动物模型中，进一步研究蟑螂过敏原和内毒素之间的相互作用。Schal教授表示：“过敏原和内毒素之间的相互作用可能导致哮喘恶化，我们希望在小鼠身上验证这一点。”

相关论文：http://dx.doi.org/10.1016/j.jacig.2025.100571

“人工智能教父”创纪录，成首位破百万引用学者

据《自然》11月12日报道，加拿大计算机科学家约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）已成为谷歌学术（Google Scholar）平台上首位被引用次数超过一百万次的学者。

约书亚·本吉奥因其在神经网络领域的研究荣获2018年图灵奖。| Yoshua Bengio

本吉奥任职于加拿大蒙特利尔大学，以其在机器学习领域的开创性研究而闻名。他与多伦多大学的杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）以及科技公司Meta的杨立昆（Yann LeCun）并称为“人工智能教父”。这三位学者因在神经网络方面的杰出工作，共同分享了2018年的图灵奖，该奖项被誉为计算机科学领域的最高荣誉。

本吉奥引用次数最高的论文，包括他2014年与他人合著的Generative Adversarial Nets，该论文在Google Scholar上被引用超过10.5万次；以及他与杨立昆、辛顿合著的一篇《自然》综述文章。此外，他还发表了关于“注意力机制”的论文。自2022年ChatGPT问世以来，注意力机制已成为推动聊天机器人革命的关键创新之一。

麻省理工学院计算机科学家何恺明表示，这项纪录凸显了机器学习的迅猛发展。根据《自然》杂志今年早些时候的一项分析，本世纪被引用次数最多的十篇论文中，有八篇是关于机器学习的。本吉奥在接受《自然》采访时表示：“人工智能正在改变世界，而我们才刚刚看到冰山一角。”

然而一些专家提醒说，引用次数并不能说明一切。西班牙格拉纳达大学的信息科学家Alberto Martín Martín称，引用次数是“粗糙的指标” 。他指出，少数研究人员已经学会了如何操纵这些数字，大学不应该利用排名营销炒作。

本吉奥说，他“尽可能少地”关注自己的论文引用次数。“（高引用）不应该成为研究人员的目标，因为它会导致人们片面追逐指标，而不是做好的科学和追求真理。”

他在采访中也表达了对人工智能的担忧：“AI将全面提高生产力，所以很可能会使全球GDP增长得更快。问题是，这与个人福祉之间有什么关系？特别是，如果所有这些财富都集中在少数人和少数几个国家手中，世界其他地方的日子可能就不会那么好过。……真正关键的是我们如何管理AI赋予的权力，确保这个星球上的每个人都能受益。”

相关来源：https://www.nature.com/articles/d41586-025-03681-6

Meta首席AI科学家杨立昆计划离职，将创办个人初创公司

据《金融时报》报道，Meta（前身为Facebook）首席人工智能科学家Yann LeCun（杨立昆）因理念分歧，正计划离开这家社交媒体巨头，并创办自己的初创公司。消息称，他已经开始与潜在投资人接触，但最终决定尚未正式宣布。

现年60多岁的LeCun被视为深度学习领域的奠基人物，是卷积神经网络（CNN）的重要推动者，也是2018年图灵奖的三位得主之一。他自2013年起领导Meta人工智能研究院（FAIR），在计算机视觉、自监督学习等领域推动了大批基础性研究成果。

LeCun动念离开的背景，是Meta创始人马克·扎克伯格大规模调整AI战略，将重心从LeCun领导的长期前沿研究转向更快将AI产品推向市场，以应对外界对公司在大模型竞赛中落后的质疑。

报道指出，扎克伯格正面临资本市场的巨大压力。Meta最新的Llama 4模型表现不佳，被指落后竞争对手。10月下旬，在扎克伯格暗示明年AI支出可能超过1000亿美元后，Meta股价应声暴跌12.6%。10月22日，Meta宣布从AI研究部门裁员约600人，以降本增效并加快产品迭代。

另一方面，LeCun长期质疑现有LLM并不具备完备的“世界模型”。“世界模型”通过构建对物理世界与因果结构的内部表征，让AI系统能够“理解”环境、预测后果。他认为，LLM“虽然有用，但永远无法像人类那样推理和规划”。LeCun曾表示，要实现类似人类的常识推理，成熟的“世界模型”可能需要十年时间。“十年磨一剑”还是“快速产品化”，成为LeCun与扎克伯格的关键分歧。

今年夏天，扎克伯格斥资143亿美元聘请了数据标注初创公司Scale AI的28岁创始人Alexandr Wang，组建名为“超级智能”的团队。在新的组织架构下，LeCun不再直接向首席产品官Chris Cox汇报，转而向新加入的Alexandr Wang汇报。当时有分析认为，这一调整客观上削弱了LeCun在Meta内部的话语权。

应对耐药性新希望：疟疾新药来了

一种新型抗疟药物取得了可喜的试验结果，为应对非洲日益严重的耐药性问题带来了希望。在一项临床试验中，ganaplacide-苯芴醇（lumefantrine）联合疗法（GanLum）的治愈率达到97.4%，优于现有疗法94%的治愈率。

GanLum生产商、总部位于瑞士巴塞尔的诺华公司（Novartis）表示，该药物正在推进监管审批，预计在12至18个月后上市。如果获得批准，这将是25年来首个获批的新型抗疟药物。

疟疾由疟原虫引起，主要通过蚊子叮咬传播给人类。这种疾病每年感染数亿人，导致近60万人死亡，其中大部分是5岁以下的儿童。

目前，应用最广泛的疟疾疗法依赖于青蒿素，这种化合物源自植物，能快速杀死疟原虫。然而，在东南亚和一些非洲国家，已经确认出现了对这种化合物的部分耐药性。“我们迫切需要非青蒿素类药物来治疗疟疾。”加州大学旧金山分校的疟疾专家Philip Rosenthal表示。

这项临床试验的结果于11月12日在加拿大多伦多举行的美国热带医学与卫生学会（ASTMH）年会上公布。研究人员将GanLum与青蒿素类标准疟疾治疗药物蒿甲醚-本芴醇进行了比较。该试验纳入了12个撒哈拉以南非洲国家的1688名成人和儿童疟疾患者。

结果显示，GanLum可以在大约47小时内清除具有青蒿素耐药性相关突变的疟原虫，远快于标准治疗所需的大约71小时。

疟疾药品事业会（Medicines for Malaria Venture）的执行副总裁George Jagoe表示，GanLum正迈向批准，这令人“如释重负”。马里巴马科科技大学的研究员Abdoulaye Djimdé指出，GanLum不仅在已检测到青蒿素耐药性的国家有用，而且即使在尚未出现青蒿素耐药性的地区，也可以作为一线药物，以延缓耐药性发展。

不过Rosenthal也提醒说，尽管新药可以规避青蒿素耐药性，但随着时间推移仍可能导致新的耐药性产生。

新研究揭示迄今观测的最亮黑洞爆发可能成因

美国加州理工学院等机构研究人员近日在《自然-天文学》上发表论文说，他们观测到迄今已知的最亮黑洞爆发事件，这场“烟花表演”的峰值亮度比太阳亮10万亿倍以上，该事件可能源于一颗质量达太阳30多倍的恒星被黑洞撕裂和吞噬的过程。

据研究人员介绍，该天体爆发事件最早于2018年被加州理工学院的兹威基瞬态研究设施（ZTF）和美国卡塔利娜实时暂现巡天（CRTS）项目捕捉到，但起初天文学家并未意识到它是一次超级黑洞爆发事件。

在被发现的当年，该天体亮度在数月内上涨约40倍。此后直到2023年，该天体仍异常明亮，研究人员意识到，他们可能见证了某种不同寻常的能量释放过程。他们利用美国夏威夷州的凯克天文台进行更深入观测，发现该天体位于约100亿光年之外的遥远宇宙。计算显示，其峰值亮度超过太阳亮度10万亿倍。

研究人员分析了多种可能导致如此剧烈天体爆发的原因，排除超新星爆发或引力透镜效应等可能性，认为最可能的解释是“潮汐瓦解事件”：当一颗大质量恒星过于靠近超大质量黑洞，黑洞强大的引力将恒星撕裂，并在恒星逐渐螺旋式落入黑洞过程中缓慢将其吞噬。

研究认为，被吞噬恒星的质量至少是太阳的30倍。导致该事件的黑洞位于活动星系核，后者是由星系中心超大质量黑洞猛烈吸入周围物质而形成的强烈活跃的天体物理系统。由于活动星系核本身的“进食活动”也会产生耀斑，往往会掩盖“潮汐瓦解事件”信号，而这次超级爆发的惊人规模使其能够被识别。由于耀斑亮度尚未完全衰减，说明恒星尚未被彻底吞噬。

研究人员将继续观测恒星的消亡过程，后续将重点关注光束是否会逐渐暗淡，或在与周围气体和尘埃作用后再次爆发。（新华社）

相关论文：https://www.nature.com/articles/s41550-025-02699-0

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