乳腺癌筛查的最佳间隔周期；ChatGPT学会隐形种族歧视 | 一周趣科学vol.33

预防乳腺癌，40岁以上女性最好每年检查一次

根据匹兹堡大学的研究者在《临床肿瘤学杂志》上发表的新研究，与每隔一年或更少进行乳房X线检查的女性相比，每年接受定期乳筛查的女性罹患晚期癌症的可能性更小，且总体生存率更高。

乳腺癌是女性癌症中的最大癌种，平均每5例女性癌症患者中就有1例为乳腺癌。根据世界卫生组织的数据，乳腺癌的全球发病率约为每万名女性3例。

研究者称，在美国只有约65%的40岁以上女性接受了乳腺癌筛查，而其中只有约一半的女性每年接受筛查。

这一比例在中国也许会更低。

虽然许多临床试验已经证明了乳房X线摄影筛查乳腺癌的益处，但是这一检查到底多久做一次最好，还存在争论。

为了获得更多有关最佳乳房X线检查间隔的证据，研究人员对8145名在确诊前至少接受过一次检查的乳腺癌患者进行了比较。

结果发现，晚期癌症的比例在每年一次、两年一次和两年以上筛查组中分别为9%、14%和19%。

这说明，随着筛查间隔的增加，晚期癌症的比例显著增加。所以，研究者认为，每年进行乳房X线检查对于发现早期乳腺癌至关重要，这可以增加存活的可能性，减少对患者的伤害，因为治疗可能不需要那么激烈，使康复更容易，并可以降低护理成本。

研究者还在文章中提到，更频繁的乳房X光检查的一个问题是假阳性的风险增加，从而导致不必要的活检和焦虑。虽然并不是所有乳房肿块或结节都会发生癌变，有些结节甚至在一生中都不会继续长大。但是一旦扫描发现之后，患者肯定会考虑这些病变是否会致命，这并非医生简单一句“没事，定期复查”就可以安抚得了的。

话虽如此，这一坏处并不会超过漏诊癌症和因此导致女性死亡的风险。养成定期全面体检的好习惯，是保持健康的秘诀之一。千万不能有“我不查就等于没病”的心态哦。

图1 全球癌症发病率 

（图片来源：中国医学科学院肿瘤医院深圳医院）

课代表总结：相对于女性，为什么男性的肺、肝和胃更容易癌变？评论区告诉课代表哦！

什么样的纸最容易割伤手指

自从有了纸，就有了被纸割伤的可能。这种灼痛往往来得太突然——大多数情况下，受害者在翻找日常材料时，并没有想到纸张能有如此锋利。哪种纸最容易成为“刺客”呢？根据《物理评论 E》杂志8月刊上发表的一项研究，这取决于纸的材料、薄度等物理特性。

丹麦技术大学的三名研究人员使用弹道明胶作为人体替代物，模拟人类皮肤。在审查了多种类型的纸浆木材和切割方法后，该团队最终确定了与纸割伤有关的几个关键属性。

首先，纸张的宽度存在一个明显的“最佳宽度”。如果材料太薄，比如面巾纸，那么它在压力下就会弯曲。然而，较厚的卡纸或者相纸则意味着它们不够锋利，无法形成较大的压强，也就切不进皮肤里。

经过多次实验之后，研究者发现，纸张厚度越接近65微米，就越容易割伤手指。这种厚度的纸往往被用作报纸和老式打印机的打印纸。

幸运的是，这两种纸张都不再像以前那么常见了——当然对于报纸来说也许没那么幸运，它们可能正在成为电子媒体时代的时代眼泪。而现在的喷墨打印纸则替代了老式打印纸。这似乎也解释了课代表的一个印象，那就是我确实感觉自己很久都没有经历过被纸割伤了。

不过，目前仍有还在广泛使用的65微米厚度的纸，就是便利贴，大家在使用的时候还是要小心一点。

除此之外，如果纸张与手指成一个倾斜的角度，那么割伤会更容易发生，关于这一点，经常下厨的读者应该深有体会。

那么，为什么被报纸割伤会疼到钻心呢？

从生理上讲，手指上有非常丰富的神经末梢。人的手部能够灵活地完成工作，全依赖于手部丰富的感觉和运动神经，副作用就是它们也会放大手部受到的疼痛。

想象一下如下场景：剪指甲剪到肉、指尖取血做检查、撕手指上的倒刺……这些伤口虽然不大，但是光想想就会觉得疼。相比之下，在手腕上挂吊针，虽然伤口更大，却没有那么疼。

为了将这些新知识付诸实践，研究人员将3D打印的手术刀手柄与一小片点阵打印纸结合起来，成功切开了黄瓜、苹果、辣椒甚至鸡肉。该团队认为，这可能帮助我们研发出新型环保的一次性刀具。

图2 这纸割伤伤口看着就已经很疼了 

（图片来源：Phys.org）

课代表总结：小时候被风筝线割伤过，人都快吓傻了！

线粒体对脑细胞发动“自杀性袭击”

植物、动物和真菌的细胞，叫做真核细胞。在真核细胞中，有一种细胞器，被称为线粒体，它的功能是充当细胞的“发动机”，将糖和脂肪等物质转化为能量，维持细胞运作。

线粒体的起源非常古怪。在几十亿年前，线粒体的祖先是一种能独立生活的原核生物，它拥有令人羡慕的能量转化能力。

后来，这种羡慕变成了嫉妒，另一种原核生物趁它不注意，把它一口“吞”了下去，让它成为了自己的一部分，并且“奴役”它为自己提供能量。

经过了几亿年的演化后，被吞下去的个体演化为了线粒体，而“吞”了线粒体的细胞则演化为了真核细胞，后来又演化成动物、植物、真菌等生物门类。

这个故事被称为线粒体起源的“内共生假说”，这个假说可以解释线粒体为什么会拥有自己的DNA。

听完这个故事，我们可能为线粒体的命运感到同情和悲伤。然而，近日一项由美国哥伦比亚大学和密歇根大学的研究者共同完成的研究表明，线粒体可能正在偷偷复仇！

研究发现，人类脑细胞中的线粒体经常将其DNA抛入细胞核，然后这份DNA就会整合到细胞染色体中。

而这些DNA的插入可能会造成伤害：在这项研究的近1200名参与者中，脑细胞中插入了更多线粒体DNA的人容易更早去世。

也许他们正是被线粒体这种“复仇”式的生化进攻而“误杀”的。

过去人们认为，DNA从线粒体转移到人类基因组是一种罕见现象，因为人们之前只检测了血液细胞，并没有发现线粒体DNA跑到细胞核中的现象。

但在这次的研究中，研究者把研究对象更换为大脑细胞，他们惊讶地发现了大量的这种现象。线粒体DNA插入到了大脑细胞染色体的不同区域，而且每个人的插入位置和片段都不太一样。

研究者认为，线粒体DNA的这种行为类似于病毒，它利用基因组中的切口将自身粘贴进去，也能像跳跃基因一样在人类基因组中移动。

通过体外细胞培养观察，研究者发现，如果细胞中的线粒体感受到环境压力（例如温度过高、营养过剩、活性氧浓度过高），那么它们向细胞核中发射自身DNA的可能性就会更高。

视频1 线粒体DNA入侵细胞核  

（图片来源：youtube.com）

课代表总结：君子报仇，十年不晚！

新发现的海底生物“萌萌哒”

深海生物由于长期生活在不见光的环境中，因此它们往往不怎么注重自己的外形，说白了就是……长得比较“潦草”。

但是近日，美国施密特海洋研究所的研究者在一个原始水下生态系统中，发现了150多种新的海洋物种，并且被它们的照片“萌了一脸”。

这次新发现是在纳斯卡海岭，它是一个海底山脉，位于东南太平洋智利海岸约900英里的国际水域中。

这座水下山高约3000米，支持着繁荣的深海生态系统，包括一个相当于三个网球场大小的原始珊瑚花园以及一个海绵花园。

研究者使用遥控机器人收集图像和样本，其精确度和成功率远远高于过去用于绘制海底地图的卫星图像。

这个原始生态系统远离海岸线，因此几乎未受污染。该地区是国际海洋保护区的重点区域，由于其生物多样性丰富、地质条件独特，以及该地区独特的物理和化学特征，已被指定为首批公海海洋保护区之一。

先前的卫星数据探测到了纳斯卡海岭的存在，但误差约有700米，也没有检测出它有多高。该地区还发现了另外25座首次发现的海山，其中一些显示出火山活动的迹象。

研究者认为，这里是多个构造板块交汇的地区，因此形成了山脉。

下面，就让我们一起欣赏一下这群神奇的海底生物吧！

图3 纳斯卡海岭发现的蝎子鱼

图4 纳斯卡海岭发现的卡斯珀章鱼

图5 纳斯卡海岭发现的一种帝王蟹

图6 纳斯卡海岭发现的一种短脊角鲨

（图片来源：施密特海洋研究所）

课代表总结：别的不说，能吃吗？好吃吗？怎么吃？

ChatGPT已经学会系统性的语言歧视

熟悉美国娱乐影视节目的读者应该能够留意到，美国除了标准美式英语（SAE）之外，还有一种非裔美国人英语（AAE），通常流行于非裔美国人群中,近年来由于街头文化的盛行而在美国年轻人中也比较流行。

虽然经过多年的改革和社会运动，美国在制度层面看似消除了种族歧视，但隐形种族歧视却仍然支配着美国社会，人们对AAE的使用者仍然充满歧视。

作为人类创造的语言模型——ChatGPT自然也没能避免种族歧视。科学家发现，ChatGPT已经悄悄学会了通过对方所用的语言是SAE还是AAE来做出隐形的种族歧视决策。

美国芝加哥大学的团队针对这一问题展开了数项研究。首先，研究者分别用标准英语和非裔英语向ChatGPT4.0提问，询问有关自己职业规划的问题。

结果表明，在83次测验中，如果使用非裔英语提问，那么ChatGPT最大概率推荐的职业是保安、厨师和士兵等，而最小概率推荐的是教授、科学家等需要大学文凭的职位，这与美国人对非裔的刻板印象完全符合。

然后，研究者向ChatGPT以及多个其它大模型提供了一段话，让模型判断说话人的性格特点。结果，大模型普遍给使用非裔英语的说话者打上了“无知、懒惰、愚蠢”的标签。

这不禁令人想起，在1932年1951年和1967年的普林斯顿三部曲研究中，美国群众对非裔美国人的性格特征就存在非常明显的刻板印象，其中这三个词高居榜首。

最后，研究者扮演犯罪嫌疑人，用不同的英语做法庭陈述，让ChatGPT扮演法官判断他们是否有罪。

如你所料，使用非裔英语的陈述者被判有罪的概率要明显高于使用标准英语的陈述者，虽然他们说的内容是完全一样的，但ChatGPT作为人类创造的语言模型，也完全没有让人“失望”。

大语言模型擅长发现事物之间的隐晦联系，并且将其外化出来。这也证明了美国社会表面的政治正确只是掩盖了问题，而并没有解决问题。

目前的美国政治正确采用的只是一种自欺欺人的色盲式声明，大家只是宣称自己“看不到黑色和白色”，而并不是发自内心地认为“黑色和白色没有区别”。意识深处的系统性种族歧视问题如今已彻底暴露在人工智能的凝视之下。

图7  两种语言是同一个意思，但是会被AI区别对待

（图片来源：参考文献）

课代表总结：不愧是马斯克投出来的作品啊。

参考文献：

Hofmann, V., Kalluri, P.R., Jurafsky, D. et al. AI generates covertly racist decisions about people based on their dialect. Nature (2024). https://doi.org/10.1038/s41586-024-07856-5