科学

自5月以来，美国45个州已向美国疾病控制与预防中心报告了超过6700例确诊和11500例疑似环孢子虫病病例，而夏季尚未结束。这些病例并非一起疫情，而是至少六个相互独立的聚集性暴发。其中最大的一起涉及九个州近1950人，美国食品药品监督管理局已将其溯源至墨西哥单一供应商Taylor Farms提供的切丝冰山生菜，该公司于7月17日召回了相关产品。98人住院治疗，无人死亡。然而，这次调查仍然缺少食源性疾病调查本应依赖的东西：遗传学证据。其余五起聚集性暴发至今没有找到任何源头。原因不在于调查不力，而在于寄生虫本身的生物学特性。这种寄生虫仿佛出自恶意工程师之手，专门用来击破现代疫情调查工具包中的每一件工具。 环孢子虫（Cyclospora cayetanensis）是一种单细胞寄生虫，属于原生动物，而非细菌。它会引起水样爆发性腹泻，脱水和电解质流失可能严重到损伤肾脏、需要住院治疗。人们通过食用或饮用被人粪便污染的食物和水而感染，污染可能发生在供应链的任何环节，从灌溉用水到厨房。第一个障碍是时间：潜伏期平均约一周，有时长达两周，因此当患者就医时，关键的那几顿饭早已成为遥远而不可靠的记忆。在细菌性疫情中屡建奇功的流行病学访谈会询问患者吃了什么、何时吃的，而当相关餐食发生在十天之前时，这种访谈的效果就大打折扣。 第二个障碍是这种寄生虫在实验室科学面前近乎隐形。它无法在培养环境中生长，只会在人体小肠内繁殖，因此研究人员能够利用的只有随粪便排出的寄生虫。其基因组约含4400万个碱基对，约为沙门氏菌或大肠杆菌的十倍，对每个样本进行全基因组测序的成本高得令人望而却步；疾控中心只能转而采用针对八个特定遗传标记的检测方法。而当比较这些标记时，图景又变得模糊：环孢子虫进行有性繁殖，基因在两个寄生虫之间相互重组，因此即便来自同一污染源的样本，基因也并不完全相同。细菌通过无性繁殖自我克隆，近乎一致的基因组让疫情很容易归类；而环孢子虫的基因组本身拒绝配合。 第三个障碍是体制性的。连接各州病例的全国网络PulseNet只追踪细菌性食源性疾病。一种在基因上无法归类、在实验室中无法培养的寄生虫，被排除在该体系之外。经费不足使生物学难题雪上加霜：乔尔·巴拉特（Joel Barratt）曾领导疾控中心的环孢子虫实验室团队，现就职于埃默里大学，他开发了一种基于50多个遗传标记的检测方法，本可让聚集性分析精确得多，但研究因缺乏经费而停滞，随着该机构人员编制收缩，他所在疾控团队的多名成员合同也未能续签。能够捕捉沙门氏菌和大肠杆菌的监测体系是为细菌克隆的世界而建的，而环孢子虫并不生活在那个世界里。 即便是作为最后一道防线的食品检测也充满陷阱。美国食品药品监督管理局对农产品上环孢子虫的检测特异性接近99%，这个数字听起来令人安心，但考虑到检测量就并非如此了：7月19日，该机构报告称，在美墨边境采集的一批Taylor Farms生菜检测呈阳性属于假阳性。该机构表示，这一错误不会改变其结论，其结论基于它所称的压倒性流行病学数据，但它没有解释错误是如何发生的。阴性结果同样难以解读：7月24日，墨西哥卫生部门表示，美墨联合调查在该供应商设施采集的十多个生菜和水样本中均未检出这种寄生虫。寄生虫在田间或板条箱中分布并不均匀，因此一个干净的样本说明不了太多问题。调查人员在每一次农产品疫情中都面临同样的问题：检测哪些板条箱、清洗多少沙拉，而每天数万颗生菜到货，根本不可能逐一检测。 今年夏天的数字之所以引人注目，是因为它们几乎可以肯定被低估了。许多环孢子虫感染者从未就医，许多就医者也没有接受检测，因为标准的粪便培养不会寻找这种寄生虫。它需要一种特定的检测，临床医生必须记得开具，通常是在夏季出现一周不明原因水样腹泻之后。每一个未确诊的病例同时也是一个未报告的数据点，是溯源工作中又一条无法拉动的线索。 实际后果是一场规模庞大、部分破解、但大部分仍悬而未决的疫情：没有遗传学确认，其余五起聚集性暴发也没有任何解释。更深的教训在于工具本身。美国的食源性疾病监测体系是围绕生长迅速、无性繁殖、易于测序的细菌来设计的。环孢子虫则是一种有性繁殖的原生动物，基因组大十倍，潜伏期以周计，且污染发生在农场层面，不会在加工厂留下指纹。这正是展示这套工具包力所不及之处的案例，而近年来的经费缺口和人员流失只会让盲区越来越大。这种寄生虫进入人们视野不过一代人的时间；本应捕捉它的体系并非为它而建，这一点已经显现出来。 婷 翻译 参考资料 Laura Martin Agudelo，《为何追踪环孢子虫病疫情源头如此困难》，Science，2026年7月29日。DOI: 10.1126/science.zh9gg2e。 美国疾病控制与预防中心，调查更新：环孢子虫疫情，2026年7月。 美国食品药品监督管理局，冰山生菜相关环孢子虫病疫情调查，2026年7月。

一只寻找美味气味来源的果蝇，行为不像猎犬，更像归巢的蚂蚁。它不会像教科书数十年来描述的那样迎风而上、顺着气味梯度攀升，而是记住返回气味边缘的方向，朝那个记住的角度转向，并随着羽流边界的移动不断更新这段记忆。这一发现由洛克菲勒大学和哥伦比亚大学的研究团队发表在《自然》杂志上，表明即便是大脑只有罂粟籽大小的昆虫，也能借助存储的方向记忆在无形的化学景观中导航，借用的是一种此前被认为属于蚂蚁和蜜蜂等昆虫界伟大导航者的计算策略。 关于羽流追踪的主流模型一直是反射式的：昆虫闻到气味时逆风疾行，失去气味时则横风盘旋，圈越转越大，直到再次撞上羽流。这对连续的羽流行之有效，但真实的羽流是湍流且断断续续的，气味碎片之间隔着大段不携带任何信息的洁净空气。多年来，研究人员一直怀疑动物必须借助记忆跨越这些空隙，但这一想法很难验证，因为气味不可见，在自然环境中也无法控制。洛克菲勒大学团队由瓦内萨·鲁塔（Vanessa Ruta）领导，他们搭建了一套虚拟现实系统解决了这个问题：头部固定的果蝇在一个气浮泡沫球上行走，它们的朝向与一个喷嘴的旋转联动，喷嘴持续喷出恒定的气流，于是果蝇操控着自己的虚构世界。风是唯一的外部方向线索，果蝇在完全黑暗中行走，追踪一条宽50 mm（2英寸）、长1000 mm（39英寸）的苹果醋气味通道。 浮现出的行为出乎意料。果蝇并没有在气味中蜿蜒穿行，而是沿着一条单一的侧向边缘行进，距边界约10 mm（0.4英寸）以内，短暂进入羽流，每次进入平均持续不到5秒，然后退出再返回。在不到4%的往返中，它们会穿越到通道的另一侧。返回并非随机的游荡：果蝇以较小的角度离开羽流，却几乎垂直地回到边缘，走的是更短、更直接的路径，而且随着练习，它们的返回越来越高效。用同样的行走长度和转角构建的随机游走模拟产生了迂回曲折的轨迹，到达通道的次数少得多，这表明直线返回不可能仅凭果蝇自身的运动统计特性产生。 最有说服力的实验去除了循梯度动物所需的各种线索。果蝇在恒定浓度、递增浓度和反向浓度梯度的羽流中都能同样出色地追踪，因此纵向梯度并不重要，鲜明的侧向边界才是关键特征。它们不需要双侧比较：当嗅觉感觉神经元不是被真实气味而是被光遗传学激活，且信号近乎同步地送达两根触角时，果蝇仍能进行同样的边缘追踪，依靠的是风向和陡峭的侧向气味变化。而当果蝇追踪10分钟后羽流被移除时，它们并没有像追逐气味的动物那样搜寻最后闻到气味的地方，而是保持着一个方向。 这个方向存储在中央复合体中，即昆虫大脑的导航中枢。研究团队记录了FC2神经元，这是一类柱状神经元群，已知在趋性（menotaxis，即以恒定角度相对于某个地标行走的行为）中编码果蝇的目标方向，同时他们还记录了编码朝向的EPG神经元。在边缘追踪过程中，FC2信号在果蝇转向之前几秒就开始指向羽流边界，而用光遗传学沉默FC2神经元会损害边缘追踪，沉默朝向细胞也是如此。由此呈现的是一幅基于向量的计算图景：果蝇把返回羽流边界的方向存储为一个角度目标，而不是距离或位置，并随着边界移动不断更新这个目标。正因如此，果蝇才能追踪与风向偏移45度或90度的羽流，垂直于气流行走而不折返，还能在每次退出后羽流侧移20 mm（0.8英寸）的情况下继续追踪，这项任务需要的是方向记忆而非位置记忆。 这一策略可以扩展到接近自然的羽流。借助一个羽流物理模型，研究人员表明，果蝇存储一条进入记忆，也就是它们最后一次穿过的气味边界的方向，并利用它来高效地重新进入。在模拟中，带有进入记忆的轨迹到达距源头50 mm（2英寸）以内的频率远高于不带记忆的轨迹；12只真实果蝇中有10只沿着接近自然的羽流追踪到了源头区域。作者将整个系统解读为证据，表明羽流追踪调动了一套保守的导航工具包；在这套工具包中，方向记忆，即让蚂蚁和蜜蜂找到巢穴的同类计算，被用于一个动态且不可见的目标。与巢穴不同，气味羽流无法被存储为一个固定位置，能被记住的只有它的方向。 这一发现重新定义了动物对嗅觉的利用方式。气味本身不携带方向信息，因此要循着气味找到源头，就需要把化学线索与空间信号整合起来；这项工作表明，完成整合的是记忆而非反射。昆虫中央复合体与哺乳动物前脑回路（包括梨状皮层和内嗅皮层）之间密切的进化关系表明，把气味体验与内部空间表征联系起来的能力古老而普遍。一只在黑暗中行走、记住气味边缘角度的果蝇，正在做的事情对任何曾经找到过回家之路的动物来说都不陌生。 婷 翻译 参考资料 Andrew F. Siliciano, Sun Minni, Chad Morton, Charles K. Dowell, Noelle B. Eghbali, Silas E. Busch, Juliana Y. Rhee, L. F. Abbott and Vanessa Ruta, A vector-based strategy for olfactory navigation in Drosophila. Nature (2026). DOI: 10.1038/s41586-026-10827-7. Nature Research […]

今年晚些时候，位于牛津郡班伯里镇的莱德劳纪念风笛乐队的音乐将被传送至月球，并存储在月球表面的一个数据中心里。该计划由Lonestar Data Holdings与乐队合作制定，是一项任务中的文化载荷，而这项任务的首要目的完全出于实用考虑：证明关键数据可以存储在地球之外，免受威胁地面服务器基础设施的各种风险影响。 Lonestar Data Holdings由克里斯·斯托特创立，他是一位航天创业家，过去几年一直主张：在一个地缘政治不稳定、网络战频发、自然灾害不断、且全球数据集中存放于数千栋建筑而面临物理集中风险的星球上，数字基础设施的安全无法得到保障。他公司的解决方案是把数据中心建在物理攻击和自然灾害都不是问题的地方，也就是月球上。 2025年初，该公司在Intuitive Machines的IM-2任务期间部署了其首个月球表面数据中心。那次任务虽然受到技术问题困扰，但成功证明了数据可以存储在月球上并从地球访问。该公司目前正计划在环月空间部署一个数据存储卫星星座，运行于L1拉格朗日点，即地球与月球之间引力稳定的区域，距地球约30万公里（18.6万英里）。Lonestar已与卫星设计公司Sidus Space签署了一份1.2亿美元的协议，并于2026年1月筹集了660万美元的新资金以推进该项目。 风笛乐队的渊源始于斯托特主动联系牛津大学教授、莱德劳纪念风笛乐队成员戴维·克尔，并提出一个不寻常的提议。斯托特的公司当时正计划录制音乐并传送至月球数据中心，他询问乐队是否愿意参与其中。斯托特本人有苏格兰血统。 这支乐队以戴维·莱德劳命名，他是一位风笛手，第一次世界大战期间因在炮火下护送受伤士兵脱险并全程继续吹奏风笛而获颁维多利亚十字勋章。他是历史上仅有的三位获此勋章的风笛手之一。他的儿子约翰·莱德劳同样是一位战争英雄，后来定居班伯里，在当地教授风笛并创立了这支至今仍以父亲名字命名的乐队。 音乐在月球上存储的技术细节在概念上并不复杂。乐队演奏的录音将被数字化，并以压缩音频文件的形式传送至数据中心。数据中心本身由抗辐射的固态存储构成，能够承受月球昼夜之间超过200摄氏度（392华氏度）的温差以及太空的真空环境。由于没有大气层调节温度，月球表面在阳光下会升温至约120摄氏度（248华氏度），夜间则降至零下170摄氏度（零下274华氏度）。每个部件都必须在这一循环中不发生破裂、释气或数据完整性丢失。电力来自两周月昼期间的太阳能电池板；在两周的月夜里，设备依靠电池供电。与地球的通信通过商业地面站的射频链路进行，单程信号延迟约2.5秒。 Lonestar星座的首批卫星计划于2027年初发射。风笛乐队的音乐预定于当年晚些时候传送，届时轨道基础设施已经就位。它将加入其他被送往地球之外的文化载荷：旅行者号探测器上的金唱片、Celestis纪念服务撒在月球上的人类骨灰，以及国际空间站服务器上存储的数千小时数字内容。 月球数据存储的经济性仍未得到验证。将数据传送至月球的每千兆字节成本远高于将其存储在地面设施中，而且商用月球通信网络可用的带宽有限。Lonestar的商业模式瞄准的是那些将成本置于绝对物理安全要求之后的客户：需要在任何国家管辖范围之外设立灾备点的金融机构、必须在地面冲突中存续的政府档案，以及价值过高、不敢冒单一地点丢失风险的科学数据集。存储在月球上的数据无法被查封，无法被飓风或地震摧毁，任何网络攻击若不能首先解决跨越25万公里（15.5万英里）空间的无线电通信问题，也无法触及这些数据。 斯托特以刻意幽默的口吻描述风笛乐队项目，称风笛声在月球表面回荡或许能充当抵御外星人的威慑。这个玩笑指向一个正在成为现实的转变。天基数据存储已在不到十年间从概念走向演示，再走向商业运营。风笛乐队的音乐并非这项任务的重点，但它表明基础设施已经足够真实，足以承载那些并非绝对必要的东西。 婷 翻译 参考来源 BBC News，《班伯里风笛：抵御外星入侵者的第一道防线？》，2026年7月30日。 Data Center Dynamics，《月球数据中心公司Lonestar Data融资660万美元并更换首席执行官》，2026年1月14日。 Lonestar Data Holdings，《公司简介与任务信息》，lonestar.space。

2024年，纽约大学的三位研究人员训练了一个小型Transformer模型解决一道高难度算法题，方法是用一串串毫无意义的圆点替代它写下的思维链。该模型在名为3SUM的问题上的准确率从接近随机水平跃升至满分。这项由Jacob Pfau、William Merrill和Samuel Bowman进行的实验，是对一个如今正令人工智能研究界产生分歧的问题刻意设计的极端检验：当模型打印出分步推理过程时，这段文字是否真的描述了产生答案的计算？圆点给出的答案是否定的，此后一系列后续研究进一步表明，文本与底层机制之间的差距巨大、可以量化，且影响深远。 这个问题的重要性迅速上升。思维链提示（chain-of-thought prompting）于2022年被发现，是一种让语言模型在逻辑和算术上不再那么犯傻的方法：要求模型一步步思考，它们的表现就会更好。到2024年，OpenAI的o1把这套技巧变成了产品，训练模型在作答前自行生成推理轨迹。这些轨迹不再仅仅被当作提升性能的权宜之计。它们看起来像一份可供审计的机器思维书面记录，一种能让人类核查模型为何得出某一结论的档案。推理模型随后在2025年国际数学奥林匹克竞赛中夺得金牌；2026年5月，OpenAI表示，一个通用推理模型解决了单位距离问题（unit distance problem），这是几何学中一个著名的开放问题。该公司没有公布模型的原始思维链，只发布了一份由两位人类专家借助另一模型改写而成的摘要，这一做法与其2024年采纳的政策一致，谷歌DeepMind和Anthropic也遵循同样的政策。 圆点实验从根本上动摇了书面记录这幅图景。Pfau、Merrill和Bowman在一个3400万参数的Llama模型上训练了3SUM任务，该任务要求判断列表中的任意三个数之和是否为零，此外还训练了2SUM的一个变体。在没有中间token的情况下，模型在较长的3SUM输入上得分66%，与随机猜测无异。当思维链以显式的两两求和形式写出时，模型达到100%。当思维链被替换为数量相等的圆点时，模型同样达到100%。在2SUM上，思维链得分为95.1%，圆点为93.6%，中间什么都没有时为78.7%。token的含义无关紧要；重要的是它们存在，为网络提供了额外的位置，使其得以进行任何人类都无法读取的计算。论文的标题为这一现象命名：隐藏计算。作者指出，这对该领域主流的对齐方法构成了令人不安的暗示，这些方法通过阅读模型的输出文本来评判模型：一个能够跨越无意义token进行推理的模型，正在执行行为监督无法看到的计算。 后续研究从玩具场景转向真实的前沿模型，并量化了可见推理轨迹中真正驱动答案的部分究竟有多小。2025年，东北大学和加州大学伯克利分校的Jiachen Zhao、Yiyou Sun、Weiyan Shi和Dawn Song开展了一项研究，通过扰动思维链中的每一步并观察答案的变化，来测量每一步的因果贡献。他们将这一指标称为真实思考得分。在AIME数学数据集上使用Qwen-2.5模型时，各步骤的平均得分约为0.03（满分1分）；只有6.4%的步骤得分高于0.3，仅2.3%的步骤达到0.7。大多数被语言化输出的步骤属于作者所称的装饰性思考：它们看起来像推理，出现在记录中，却对最终答案几乎没有贡献。即便是自我修正的时刻，也就是模型宣布需要重新计算的那种顿悟式停顿，也往往是装饰性的；对于Qwen-2.5，约有12%的自我验证步骤得分低于0.005，这意味着模型实际上从未使用它打印出来的修正。同一团队还表明，这一现象是可以被控制的：模型内部状态空间中的某个方向可以迫使它真正投入某一步，或跳过某一步。 对这些结果的解读之争，激烈程度不亚于结果本身。亚利桑那州立大学的Subbarao Kambhampati认为，推理轨迹根本不是思想。他的实验室曾产出相关证据：用错误的轨迹替换模型原本正确的轨迹，并不会降低其答案质量。他的工作假设是，模型执行的是他所说的近似检索：思考token以某种方式装填上下文窗口，使形似推理的文本更可能随之出现，就像低声自言自语可以唤起记忆一样。词语本身几乎无关紧要。他所在团队在ICML 2026发表的立场论文《停止将中间token拟人化为推理/思维轨迹！》（Stop Anthropomorphizing Intermediate Tokens as Reasoning/Thinking Traces!）提议用中性的术语「派生轨迹」（derivational trace）取代关于思想的词汇。OpenAI的Sébastien Bubeck驳斥了这一批评，称苹果公司那项发现推理模型在复杂谜题上准确率完全崩塌的研究，测试的是过时的模型；从GPT-5.5开始的现代模型不存在这个问题。苹果公司未让其研究人员接受置评，而且由于前沿公司对原始轨迹严格保密，外界无法直接检验这一说法。 实际问题是如何应对这一差距。在可验证的领域，答案直截了当：检验结果，而不是过程叙述。代码能运行就是能运行，证明要么正确要么不正确，这些模型最适合用在存在外部验证者的领域。在不可验证的领域，危险则更为微妙。思维链越来越多地被提议作为一种监控工具，一扇观察模型在行动之前是否在安全推理的窗口。因果研究表明，这种监控可能把装饰当作思考。该领域的研究人员直言不讳：重要的是以正确的理由得出正确的答案，这样这些系统才值得信赖。圆点实验并没有证明推理模型从不推理。它证明的是，打印出来的思维链本身并不能作为模型确实进行过推理的证据。 参考文献 Jacob Pfau, William Merrill, and Samuel R. Bowman, Let’s Think Dot by Dot: Hidden Computation in Transformer Language Models. arXiv:2404.15758 (2024). Jiachen Zhao, Yiyou Sun, Weiyan Shi, and […]

当星系聚集在一起时，它们之间的空间比工程师们制造的任何真空都还要空旷，然而这里会被气体填满：不是寒冷的氢，而是被加热到数千万度的等离子体。天文学家称之为星系团内介质（intracluster medium，简称ICM），数十年来一直在研究附近足以被细致考察的成熟星系团。这种广袤而不可见的大气层最初是如何形成的，在很大程度上仍悬而未决。《天文学与天体物理学》（Astronomy & Astrophysics）上的一项新研究改变了这一局面。 利用钱德拉X射线天文台（Chandra X-ray Observatory）180小时的观测数据，由意大利国家天体物理研究所（INAF）的安德烈亚·特拉瓦肖（Andrea Travascio）领导的团队，直接探测到了原星系团MQN01中星系团内介质的诞生。该原星系团显现的，正是大爆炸后仅21亿年时的景象。这一发现是对年轻宇宙中正在形成的星系团大气层最早的直接观测。 拥挤育婴室中的类星体 MQN01是一个原星系团，是众多星系密集聚集、正在组装成现代宇宙中城市般巨大结构的场所。其中心有一颗超亮类星体，那是一个正在剧烈吞噬周围物质、并向整个电磁波谱倾泻能量的超大质量黑洞。这颗类星体属于射电宁静型，缺少许多活跃黑洞从两极喷射出的强大相对论性喷流。这一细节至关重要：喷流会加热并重塑周围气体，从而干扰天文学家试图分离出来的信号。 特拉瓦肖与他在米兰-比科卡大学（University of Milan-Bicocca）的合作者塞巴斯蒂亚诺·坎塔卢波（Sebastiano Cantalupo），借鉴了原本为研究赛弗特星系（具有明亮核心的活跃星系）周围热气体而开发的技术，透过类星体的强光，探测到周围气体发出的微弱而弥散的X射线辐射。信号真实但细微：净X射线光子计数为66，统计显著性达到8σ，意味着出现随机波动的可能性微乎其微。该辐射从类星体向外延伸约30千秒差距（约98000光年），勾勒出一个此前在如此早期的宇宙中从未见过的热等离子体库。 星系团的第一次呼吸 这些气体的温度极高。根据其发射的X射线光谱测得，其温度对应kT = 1.8 ± 0.4 keV，约相当于2000万开尔文。太阳核心的温度约为1500万开尔文，也就是说，这片弥散的大气层比驱动我们最近恒星运转的引擎还要热。 更引人注目的是气体的质量与密度。该团队计算出，MQN01中的热气体库含有约2.6万亿倍太阳质量，与本地宇宙中一些完全成形的星系团的热气体总质量相当，而且它并没有被摊得很薄：其密度比当今星系团高出1到2个数量级。MQN01的X射线亮度是蛛网原星系团（Spiderweb protocluster）的3到10倍，密度则是其4.3倍，后者是红移相近的另一个研究充分的系统。这个年轻的大气层高度集中，仍在沉降与扩散之中。 这是对星系团内介质形成过程的首次直接观测。在后发星系团（Coma Cluster）和室女星系团（Virgo Cluster）等成熟星系团中，ICM是已稳定存在数十亿年、充分混合的等离子体，它填满了星系团的引力势阱，通过热轫致辐射发出X射线，并塑造着其中所嵌星系的演化。而在MQN01中，天文学家正在观察这一过程的起点，即热大气层首次围绕原星系团的核心引擎组装成形。 降水平衡 这一发现还揭示了这些年轻气体的物理状态。该团队考察了冷却时间与自由落体时间之比，记作t_cool/t_ff，它描述的是热气体能否在落入系统引力中心之前冷却并凝结。当该比值落在1到10之间时，即所谓的降水极限区间，气体就会变得热不稳定。其中一部分会冷却、凝结，像雨一样落回中心，可能为恒星形成提供原料，并进一步为中央黑洞供能。 MQN01中的热气体恰好处于这一降水区间，暗示着一个动态的自我调节循环。类星体向周围气体注入能量，使其大部分保持高温与浮力，而同一气体的部分区域则冷却得足够快，向内沉降，为原星系团星系中的新恒星、或许也为类星体本身提供原料。星系团内介质的诞生并非对空旷空间的被动填充，而是一个活跃而湍动的过程，加热与冷却在数百万年的时间尺度上相互竞争。 观察年轻宇宙的新窗口 这一探测之所以能够实现，完全得益于钱德拉的独特能力。在X射线波段，热气体发出的热辐射是光学和红外望远镜无法看见的，而钱德拉锐利的空间分辨率让该团队得以将类星体刺眼的点源辐射与周围气体微弱而延展的光芒分离开来。这项借鉴自赛弗特星系研究、又针对这一目标天体远得多的距离加以改进的技术表明，即使在信号微弱、背景嘈杂的年轻宇宙中，弥散的X射线天空也能被细致地绘制出来。 特拉瓦肖和他的团队为观察首批星系团刚刚开始组装其热大气层的时代，打开了一扇直接的观测窗口。未来利用钱德拉以及雅典娜（Athena）等下一代X射线天文台开展的观测，可以在此基础上继续推进：瞄准更多原星系团，绘制星系团内介质如何从明亮类星体周围稠密的新生迷雾，成长为充满宇宙最大结构的广阔而稀薄的大气层。 就目前而言，MQN01提供了这一转变过程正在上演的一瞬快照。在大爆炸后21亿年，在一个直径30千秒差距的稠密原星系团中，一个未来星系团的大气层正在诞生。它在X射线中发出微弱的光芒，孕育着数千个尚未形成的星系的种子。钱德拉从环绕地球的轨道上，注视着这一切。 参考文献 Travascio, A., Cantalupo, S., et al. 2026, Astronomy & Astrophysics, 711, A242. DOI: <a href=”https://doi.org/10.1051/0004-6361/202557020″ target=”_blank”>10.1051/0004-6361/202557020</a>（开放获取） 婷 翻译

一种能够存储信息、自行折叠成可工作的形状、并在信号到来时重塑自身的分子，对任何钻研微观世界的工程师来说都堪称天赐之物。生物学一直把它藏在大庭广众之下。RNA长期被视为在DNA与细胞蛋白质工厂之间传递指令的被动信使，如今正被征召从事建造工作：由药片控制的基因开关、由基因构成的逻辑电路、由单条链折叠而成的折纸结构，以及在活细胞内自行组装而成的支架。发表在《自然》杂志纳米科学与纳米技术增刊上的一篇领域综述认为，RNA的多功能性使其成为可编程物质，一种信息与功能共用同一套四字母代码的材料。 RNA作为建造材料的吸引力源于其双重本性。在细胞的工作分子中，唯有它既携带遗传信息，又承担通常由蛋白质负责的催化与结合功能。它的编码极其精简：四种核苷酸，即腺嘌呤、尿嘧啶、胞嘧啶和鸟嘌呤，它们以可预测的方式相互配对，使一条链能够折回自身，形成环、茎以及表面带有结合位点的复杂三维形状。与以稳定著称却僵硬的DNA纳米结构不同，RNA能在特定分子到来或环境发生变化时重塑自身。正是这种动态特性使它成为可编程物质：一台可以按指令开关、门控和重塑的机器。 最简单的机器是核糖开关，即充当分子开关的信使RNA结构，它们在与靶标结合时开启或关闭蛋白质的生产。天然存在的核糖开关响应细胞内的代谢物，而代谢物对治疗师或工程师来说并不容易操控，因此研究人员一直在筛选能够响应已获准用于人体的药物的RNA序列开关。2025年，康斯坦茨大学的Jorg Hartig团队展示了一种构建于细菌适体之上的核糖开关，该适体能够识别氧嘌呤醇，即痛风药物别嘌呤醇的活性代谢物。在哺乳动物细胞中，在两毫摩尔剂量的氧嘌呤醇作用下，该开关将靶基因的表达最多提升了154倍；在一毫摩尔剂量下则提升了65倍。研究人员还解析了晶体结构，展示了这种类药分子如何嵌入RNA之中。Hartig实验室表示，更新的开关可将表达放大高达1000倍。 这一治疗愿景，是一种带有调光开关的基因疗法。患有代谢缺陷的患者可能会接受由病毒载体或脂质纳米颗粒递送的校正基因，其信使中嵌入了一个核糖开关。吞下一片药，基因便会在当天开启；不服药，基因则得以休息，从而避免从不休眠的基因持续产生代谢物并造成毒性堆积。这一方法已在小鼠模型中经过测试，该团队正致力于推动临床应用。更精巧的设计将开关串联起来：浦项科技大学的Jongmin Kim团队构建了RNA逻辑门，只有当正确的信号组合出现时才会激活基因，他们将药物响应型核糖开关与能够检测特定RNA分子的toehold开关结合在一起。这些电路正在开发之中，用于引导经过工程改造的治疗性细菌，从而限制炎症性肠病中的组织损伤。 折叠，而非开关，才是前沿。RNA折纸将DNA折纸的碱基配对规则应用于一种更柔韧的材料。亚利桑那州立大学的Hao Yan团队将RNA折纸用作癌症疫苗的基础：细胞外的游离RNA是一种危险信号，在免疫系统的认知中与病毒感染相关联，由它构建的结构可以被调校，以唤醒肿瘤周围处于休眠状态的免疫细胞。这些构建体与免疫刺激分子联用并注射到癌症小鼠模型后，产生了强烈的肿瘤特异性免疫反应，并在乳腺癌和黑色素瘤模型中提高了存活率；该团队计划向临床测试推进。在细胞内，挑战则有所不同：RNA几乎一经转录便完成折叠，因此分别编码的链很难有机会相遇。因此，大多数设计依赖一条单链，经工程改造后在生成过程中即呈现预定形状，其中的茎环模块相互配对，构成吻环组装体。在近期的工作中，罗格斯大学的Fei Zhang团队证明，这类链能在人类细胞核内自组装成锯齿状支架、环状结构和渔网状网格，这些结构可以展示蛋白质结合域，也可以伸向染色体，在基因的源头对其进行调控。 另一条并行的研究路线是构建合成凝聚体，即模拟细胞用于浓缩酶并协调反应的相分离区室的液态液滴。由于这些液滴是流动的而非由壁包裹，它们可以合并、分裂并重新分配内部物质，按需汇集特定反应所需的原料。众所周知，蛋白质很难被改造成此类结构，因为其折叠过程难以控制；RNA可预测的碱基配对使其成为构建这些结构的理想替代材料。 该领域的局限与前景往往被同时提及。研究人员仍未能完全理解RNA在活细胞内的行为：在细胞内，拥挤的环境、RNA结合蛋白和降解机制都会介入设计与功能之间。要将折叠结构转化为可用的技术，就必须弥合这一差距。但前进的方向十分明确：承载细胞信息的分子正被征召进入细胞的机器车间。一条自行折叠成开关、逻辑门或支架的RNA链，不只是生物学上的奇观。它是一种信息与功能共用同一套代码的材料，正是纳米级机器的建造者梦寐以求之物。 References Michael Eisenstein, The dark horse of biology: how RNA is becoming a nanotool maker’s dream. Nature 655, S2-S5 (2026). DOI: 10.1038/d41586-026-02180-6. Vera Hedwig et al., Engineering oxypurinol-responsive riboswitches based on bacterial xanthine aptamers for gene expression control in mammalian cell culture. Nucleic Acids […]

利根川进于7月11日去世，享年86岁。他因解开免疫学的一大难题而获得诺贝尔生理学或医学奖，随后又用接下来的三十年对记忆做了同样的事。他职业生涯的两段经历，看起来就像同一种科学方法被运用了两次。在被问及他是如何改变两个领域时，他的回答与其说是关于他自己，不如说是关于他如何选择问题：科学家应当思考，一项新兴技术如何能为一个真正重大的问题提供新的思路。第一个问题是抗体多样性，新技术就是分子生物学本身，也就是让他得以读取和重排基因的限制酶与DNA克隆方法。第二个问题是记忆，新技术则是对小鼠大脑进行基因操作。这两次押注都得到了回报，也由此改变了成为一名分子生物学家的意义。 这个免疫学问题已有一个世纪之久。人类基因组大约包含2.5万个基因，而免疫系统却能针对看似无穷无尽的外来分子产生抗体。区区这么少的基因，怎么可能编码出如此之多的抗体？1976年，利根川进在巴塞尔免疫学研究所与穗积信市合作，证明抗体基因并非固定不变。在B细胞，即产生抗体的白细胞中，DNA本身会发生重排：抗体链基因的片段被切下，再以新的组合重新接合，从而用一小套构件生成数十亿种不同的抗体。这一发现如今被称为V(D)J重组，它解释了有限的基因组如何编码出不受限制的免疫库。它还带来一个更深层的启示：与芭芭拉·麦克林托克对玉米的研究结合起来看，它证明了基因组稳定性并非神圣不可侵犯，基因组中含有可移动元件，它们的重排能够深刻塑造生理机能。凭借这项工作，利根川进以唯一获奖者的身份获得1987年诺贝尔奖，成为首位获得诺贝尔生理学或医学奖的日本科学家。 他通往巴塞尔的道路颇为曲折。利根川进1939年出生于名古屋，在京都大学学习化学，随后赴美国加利福尼亚大学圣迭戈分校攻读分子遗传学博士学位，研究λ噬菌体中的基因调控，并在索尔克研究所师从雷纳托·杜尔贝科从事博士后研究。正是杜尔贝科引导他转向免疫学，当时这门学科看起来已经成熟到可以应用分子生物学；也是杜尔贝科在他的美国签证即将到期时，把他介绍到新成立的巴塞尔免疫学研究所。当时利根川进对免疫学所知甚少，他曾说自己始终不明白，科学家为什么不研究编码抗体的基因，而要直接研究抗体本身，这一直觉后来被证明完全正确。 1981年，他转往麻省理工学院（MIT），在那里工作了四十多年。当他认定免疫系统的奥秘已基本穷尽、记忆才是更大的问题时，他转向了神经科学。他创办了麻省理工学院的学习与记忆中心（后更名为皮考尔研究所），并建立了一个实验室，把分子遗传学的工具应用于大脑，其中包括他的团队创建的细胞类型特异性基因敲除，如CAMKII突变体。重头戏出现在2013年：他的团队在海马体中识别出记忆的物理痕迹，即记忆印迹（engram），并证明一段特定的记忆存储在一组特定的细胞中。同年，他们为小鼠植入了虚假记忆，在小鼠形成新记忆的同时用光遗传学重新激活一段记忆印迹，使它把一个地点与发生在别处的事件联系起来；这项研究被《科学》杂志评为2014年十大科学突破之一。后来的研究表明，记忆印迹并不局限于海马体，而是分布在许多相互连接的大脑区域；他的最后几个课题则探究了抽象知识的记忆印迹，以及大脑如何标记时间。 他的影响超出了他自己的研究成果。他曾担任日本理化学研究所脑科学研究所所长，领导理研与MIT合作的神经回路遗传学中心，并担任霍华德·休斯医学研究所研究员。同事们记得，他是一位学术巨人，日常生活中腼腆，在科学上却从不怯懦；他争强好胜，喜欢那些与主流看法相悖的结果。他获得的荣誉包括拉斯克奖、盖尔德纳国际奖、罗伯特·科赫奖和日本文化勋章。 利根川进的这两段职业生涯，常被讲述成一个涉猎广泛的故事：一个人恰好精通两个领域。更精准的解读是，他把同一套方法应用了两次：先找出最大的未解问题，再找出能以全新方式切入它的最新工具。这一方法在免疫学中奏效，是因为分子生物学已经准备好对准抗体基因；它在神经科学中奏效，是因为遗传学已经准备好对准记忆。正是同一个人相隔三十年先后认出这两个时机，才使他成为一位无所畏惧的分子生物学家，揭示了抗体与记忆的运作机制。他的前博士后同事阿德里安·海迪在《自然》杂志的讣闻中这样写道。 参考来源 阿德里安·海迪，《讣闻：利根川进，日本首位诺贝尔生理学或医学奖得主》，《自然》656卷，第31页（2026年）。DOI: 10.1038/d41586-026-02340-8。 安妮·特拉夫顿，《麻省理工学院教授、著名分子生物学家和诺贝尔奖得主利根川进逝世，享年86岁》，麻省理工学院新闻，2026年7月15日。 《日本首位诺贝尔医学奖得主利根川进逝世，享年86岁》，《日本时报》，2026年7月16日。 婷 翻译

自5月以来在刚果民主共和国和乌干达蔓延的埃博拉疫情，目前已超过3,200例确诊病例和1,400例死亡，成为有记录以来规模第二大的埃博拉疫情，仅次于2014至2016年的西非疫情。此次疫情的病原并非扎伊尔型埃博拉病毒，而是本迪布焦病毒。扎伊尔型埃博拉病毒曾在西非造成超过11,000人死亡，并且已有高效疫苗可用；本迪布焦病毒则是埃博拉病毒家族中另一个独立的物种，目前既无获批疫苗，也没有特效治疗方法。 全球应对埃博拉疫情的体系建立在为扎伊尔型埃博拉病毒开发的工具之上。重组水疱性口炎病毒疫苗以Ervebo为商品名销售，在几内亚的临床试验中展现出高效力后，于2019年获批。该疫苗由国际协调小组储备，并在扎伊尔型埃博拉病毒疫情期间投入使用，但无法预防本迪布焦病毒。单克隆抗体疗法Inmazeb和Ebanga大幅降低了扎伊尔型感染的死亡率，但它们是针对该物种研发并测试的，尚未在本迪布焦病毒上得到验证。 当前这波疫情于2026年5月初在刚果（金）伊图里省首次确认，此后以惊人的速度扩散。美国疾病控制与预防中心（CDC）报告称，疫情在应急响应启动后40天内就超过了1,000例确诊病例。相比之下，2018年同样发生在刚果（金）的北基伍省灾难性疫情，用了大约235天才达到同一门槛。伊图里省仍是疫情中心，截至7月25日，刚果（金）的3,200例确诊病例中有2,848例来自该省。乌干达报告了20例确诊病例，全部位于坎帕拉，且都与从刚果（金）的旅行有关，没有证据显示乌干达境内出现社区传播。法国确认了一例与旅行相关的病例，患者曾到过刚果（金）。 此次疫情的病死率约为44%，低于此前扎伊尔型埃博拉病毒疫情中观察到的大约50%至90%的范围，但仍然令人痛心。大多数死亡病例发生在伊图里省，当地安全局势不稳、响应团队进入受限以及人口流离失所，阻碍了监测和临床救治。刚果（金）政府和世界卫生组织已部署响应团队，但涉及医疗机构的安全事件打乱了接触者追踪和疫苗接种规划。 在本迪布焦病毒疫情中规划疫苗接种需要截然不同的思路。由于没有获批的本迪布焦疫苗，世界卫生组织候选疫苗优先排序技术咨询组于5月召开会议，评估哪些实验性候选疫苗应在现场进行测试。7月2日，世卫组织将首个本迪布焦病毒病诊断检测列入紧急使用清单，这是开展依赖准确病例识别的疫苗和治疗试验的必要前提。在一项旨在确定首批专门针对本迪布焦病毒病的有效治疗方法的临床试验中，患者入组工作已经开始，该试验在世卫组织类似”团结试验”的框架下运行。 目前有多个疫苗候选在研发中。据信进展最快的是萨宾疫苗研究所开发的一个候选疫苗，该机构在丝状病毒疫苗方面经验丰富，一直在开发可覆盖多种埃博拉病毒物种的多价方案。在疫情暴发期间将候选疫苗从实验室推向现场部署，需要跨越监管审批、生产放大、冷链物流和社区接受度等重重关卡，而与此同时新病例仍在不断出现。世卫组织已就在本迪布焦疫情中使用已获批的扎伊尔型埃博拉疫苗发布紧急指导，承认该疫苗预计对本迪布焦病毒无效，但由于没有替代选择，在特定情况下仍可考虑使用。 疫情走向取决于响应速度能否快过病毒。本迪布焦病毒于2007年首次被发现，当时乌干达西部本迪布焦区暴发疫情，149人感染，37人死亡。2012年刚果（金）的第二次疫情造成57人感染，29人死亡。两次疫情规模都相对较小，在没有大规模疫苗部署的情况下即得到控制。这是本迪布焦病毒首次以如此规模传播，也是全球公共卫生体系首次在没有疫苗和治疗方法的情况下面对一场大规模埃博拉疫情，而这些工具已成为应对扎伊尔型埃博拉病毒的标准配置。 参考资料 世界卫生组织。《由本迪布焦病毒引起的埃博拉疾病，刚果民主共和国与乌干达》。疾病暴发新闻，2026年7月3日。 美国疾病控制与预防中心。《埃博拉疫情：当前形势，刚果（金）与乌干达，2026》。数据截至2026年7月25日。 世界卫生组织。《旨在确定本迪布焦病毒病首批有效治疗方法的科学试验开始患者入组》。新闻稿，2026年7月2日。 世界卫生组织。《世卫组织将首个埃博拉本迪布焦病毒诊断检测列入紧急使用清单》。新闻稿，2026年7月2日。 世界卫生组织。《世卫组织候选疫苗优先排序技术咨询组会议报告》，2026年5月19日和25日。 婷 翻译

关于人工智能进入科学领域的流行说法是，自动化将去除繁琐的杂务，研究人员会用省下来的时间更深入地思考，并把工作完成得更彻底。一项新的建模研究认为，这种说法把经济学完全讲反了。大型语言模型让科学家变得更快，也就抬高了研究人员时间的价格，而时间越贵，就越会被花在下一个项目上，而不是用来打磨手头的项目。作者伊蒙·迪德（Eamon Duede）、凯文·格罗斯（Kevin Gross）、莫莉·克罗克特（Molly Crockett）和卡尔·伯格斯特龙（Carl Bergstrom）在摘要中直白地预测，研究人员将做得更多、但做得更差，而不是做得一样多、但做得更好。 这篇论文于 2026 年 7 月 19 日发布在 arXiv 上，尚未经过同行评审，它对这项技术刻意采取了宽容的假设。模型假定大型语言模型的表现与最热情的拥护者所想象的一模一样：便宜、快速、准确、不出错。作者指出，即便在这样的假设下，工具的存在本身也会重塑科学家分配精力的方式，因为它改变了引导研究的摩擦与激励。这一发现是结构性的，不是对幻觉或技能退化的抱怨，作者也明确表示，人工智能工具并非问题的根源。大型语言模型照出的，是一个早已奖励数量胜过质量的激励体系。 这套数学机制来自行为生态学。模型借用了最优觅食理论，这一理论由埃里克·查诺夫（Eric Charnov）于 1976 年提出，用来描述动物如何决定何时离开一块食物区域，模型把它套用在研究人员决定何时离开一个项目上。科学家会花一段固定长度的发现期来了解项目的价值，包括提出假设、做预实验、收集初步数据。一旦价值明确，研究人员要么放弃项目、开始新的探索，要么投入开发阶段，而开发阶段又分为两部分。第一部分是必需工作，也就是把结果变成可发表论文的不可压缩成本，包括作图、排版、校对、投稿。第二部分是可自由支配的开发，包括后续实验、敏感性分析、更深入的统计、打磨文字。模型的关键量是时间的长期回报率，它决定了研究人员每花一小时所面对的机会成本。 基于这一框架，论文推导出三个预测，其中前两个令人不安。当大型语言模型缩短发现期时（在技术性领域正是如此，模型能帮助研究者快速识别有前景的问题），研究者会变得更挑剔，发表的项目比例更小，但即便是他们决定发表的项目，开发得也不如以前彻底，因为时间的机会成本上升了。当大型语言模型转而降低撰写手稿所需的必需工作（在以实地工作为基础的学科中正是如此，写作和分析占主导），发表的阈值就会下降，于是更多项目被发表，而每个项目开发得都不够深入。只有第三种情况毫无疑义是好的：当大型语言模型加速的是可自由支配的开发本身，让后续实验和更深入的分析变得更便宜时，项目会被开发得更彻底。某个领域最终哪一种结果占上风，取决于大型语言模型加速的是研究的哪个阶段。 模型最尖锐的结论，是对”省时谬误”的诊断。作者写道，指望自动化琐碎任务能为科学家换来深入思考的时间，这一希望会落空，因为大型语言模型让研究人员的时间变得更值钱，而不是更不值钱。一旦一篇论文接近可发表状态，用来打磨它的每一个小时，都是没有用来发现下一个项目的一小时，而当一切运转得更快时，这一个小时的机会成本还会增大。结果就是形成一种继续往前走的激励。作者指出，他们把科研机构视为静态不变的，这在短时间尺度上是合理的，但随着实践变化快于政策变化，这种假设注定会带来一段错位期。在大型语言模型缩短手稿产出时间的领域，期刊投稿量已经在急剧上升，给同行评审带来压力，而”不发表就出局”的激励结构比这些工具早出现几十年。 论文最引人注目的细节，是它自己的人工智能使用声明。作者报告说，正文是在没有人工智能辅助的情况下写成的，只用了内置的拼写检查，但他们使用了 ChatGPT 5.4、ChatGPT 5.5 和 Gemini 3.1 来建议证明策略，用 Claude Fable 5 检查证明的一致性，并用 ChatGPT 5.5 来调整图表字体和 LaTeX 格式。一篇主张大型语言模型会把科学家推向匆忙的论文，其本身的产出恰恰在模型所描述的环节借助了大型语言模型，也就是证明核查和排版这类可自由支配的工作，被加速并部分外包。这是对这种现象的一个小而诚实的例证，而不是对它的批判。 这些保留意见是真实存在的。这是一篇预印本，模型做了大量简化，把时间当作唯一的资源，并假定激励保持不变。真实的大型语言模型会出错，而这些错误可能带来模型没有计入的成本。但这项工作的价值在于，它把结构性效应单独剥离了出来：即便是一件完美的工具，在一个奖励产出的体系里，也会把精力从深度上移开。对科学政策而言，实际的结论是，要改善结果就必须改变激励，因为技术并不是起约束作用的瓶颈。作者认为，指望省下的时间会转化为更深入的思考，这种希望被他们的结果打了折扣。大型语言模型举起的那面镜子，正把体系自己的模样照给它看。 婷 翻译 References Eamon Duede, Kevin Gross, M.J. Crockett, and Carl T. Bergstrom, The unintended consequences of […]

过去六周内发表的两项随机试验检验了在严重急性呼吸综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）急性感染期间服药能否预防长新冠。其中一项试验按照自身的统计标准取得了成功，另一项则没有。两项试验共同提供了首批随机证据，表明早期药物干预可以降低感染后持续病症的风险；结果呈现的模式也显示出，对长新冠的测量方式在多大程度上决定了研究人员能就此得出怎样的结论。 第一项试验于7月16日发表在《柳叶刀·传染病》（The Lancet Infectious Diseases）上，在144名年龄18岁至65岁、患有急性新冠肺炎且症状持续五天或更短的非住院成年人中，检验了抗病毒药物奈玛特韦-利托那韦，其商品名为Paxlovid。这项名为PANORAMIC Norway的试验在挪威三个研究中心开展，由卑尔根大学的Oddvar Oppegaard和Nina Langeland牵头。参与者每天两次服用300毫克奈玛特韦加100毫克利托那韦或安慰剂，持续五天。 在被分配到奈玛特韦-利托那韦组的66名参与者中，有17人（26%）在三个月时报告出现持续性疲劳、气短或认知症状；安慰剂组77人中则有33人（43%）出现同样情况。在填补安慰剂组唯一一例缺失结局的数据后，相对风险为0.60，95%置信区间为0.37至0.98，p值为0.039。 这项试验最初计划招募2000名参与者。由于招募工作难以为继，指导委员会提前叫停了试验，原因是新冠病毒检测率下降，以及人们普遍认为疫情急性期已经过去。在只有144名参与者的情况下，置信区间较宽，p值也仅略低于0.05这一常规阈值。 奈玛特韦-利托那韦组有五名参与者因不良事件停止治疗。最常见的副作用是味觉障碍或味觉丧失，用药组66名参与者中有57人（86%）报告出现这一症状，安慰剂组78人中为14人（18%）。恶心或呕吐见于服药者中的19人（29%），安慰剂组为8人（10%）。未报告严重不良事件。 第二项试验于6月4日发表在《临床传染病》（Clinical Infectious Diseases）上，在美国90个研究中心对2983名30岁及以上的成年人检验了二甲双胍。这是一种于20世纪50年代首次获批的仿制糖尿病药物。这项在ACTIV-6平台内开展、由明尼苏达大学Carolyn Bramante牵头的四盲试验，将参与者随机分配到14天的速释二甲双胍或安慰剂组，采用递减剂量方案，从每天一次500毫克开始，逐步增至每天两次1000毫克。 受试人群大多已具备免疫力。83%的参与者此前接种过疫苗或感染过新冠病毒，招募期间正值疾病严重程度较低的时期。中位年龄为47岁，63%为女性，仅2%患有糖尿病。长新冠的事件发生率较低：在第180天，有79名参与者（2.6%）报告了归因于新冠肺炎的症状，两组均无死亡病例。 主要结局衡量的是参与者在第180天是否报告了任何新冠肺炎症状。二甲双胍组1439人中有33人（2.3%）报告出现症状，安慰剂组1544人中有46人（3.0%）。经协变量校正后，二甲双胍组的风险差异低0.8个百分点，95%可信区间为-2.2至0.6。疗效的后验概率为0.83，而预先设定的宣告疗效阈值为0.975。主要结局未达标。 次要结局则呈现出不同的情况。在第180天，二甲双胍组有8名参与者（0.56%）报告曾获得医生作出的长新冠诊断，安慰剂组为18人（1.17%）。风险比为0.495，95%可信区间为0.155至0.995，疗效的后验概率为0.96。经医生诊断的长新冠减少50%，这一结果复现了此前同样由Bramante领导的COVID-OUT试验的发现，后者使用相同的二甲双胍方案报告了41%的降幅。 ACTIV-6中主要结局与次要结局之间的分歧，反映了长新冠定义方式上存在根本性的模糊。主要结局衡量的是患者报告的症状，这是一个宽泛而主观的终点，涵盖参与者归因于自身感染的任何持续不适；次要结局衡量的则是医疗服务提供者是否作出了长新冠的诊断，这是一个更狭窄、临床意义更明确的终点，要求参与者主动就医、由医生作出归因。在一个大多已具备免疫力、风险较低且症状发生率低的人群中，患者报告这一指标缺乏将治疗组与安慰剂组区分开来的统计效力，尽管医生诊断指标显示出明确的信号。 综合来看，两项试验表明早期干预可以降低长新冠风险，但作用机制不同，证据强度也不同。挪威试验显示，在急性期使用直接抗病毒药物抑制病毒复制，可将持续性症状的风险降低40%，尽管样本规模小，且安慰剂组的症状发生率也高得惊人。ACTIV-6试验则显示，二甲双胍通过抗炎和宿主导向机制而非直接抗病毒活性发挥作用，在广泛的门诊人群中使正式的长新冠诊断风险减半，尽管这一效应未达到主要终点。 两项试验指向同一方向，但单独来看，二者都不具决定性。挪威试验规模太小，难以据此得出普遍结论；ACTIV-6试验的主要信号则淹没在事件发生率较低的人群中。两者共同提供的是一个起点：有证据表明，长新冠的生物学机制在急性期过后并非固定不变，按照不同原理选用的药物（直接抗病毒与宿主导向）可以改变其进程。 婷 翻译 参考文献 Oppegaard, O., Blomberg, B., Cox, R. J., et al. Nirmatrelvir for acute COVID-19 to prevent long COVID (PANORAMIC Norway): a double-blind, randomised, placebo-controlled trial. The Lancet Infectious Diseases (2026). DOI: 10.1016/S1473-3099(26)00244-6 […]