新石器时代前就有鼠疫？谷歌AMIE等新模型临床推理能力“不输医生”；全球前10%富人每年“花掉”数万亿美元环境成本 | 一周论文新鲜读

神经科学 | 脑植入装置帮助患者在家中恢复独立沟通能力

Long-term independent use of an intracortical brain–computer interface for speech and cursor control

Nature Medicine

《自然-医学》报道了一种皮质内脑机接口（BCI），该技术使一名重度瘫痪患者能够长期独立地进行语音沟通并操作计算机。研究成果解决了长期以来限制高性能BCI仅能在高度受控环境中使用的难题，并表明其可作为实用的辅助工具应用于日常生活。

失语及无法控制各类装置是肌萎缩侧索硬化症（ALS）等疾病的常见后果，这往往会降低患者的独立生活能力并影响生活质量。现有的辅助技术虽能提供帮助，但通常速度缓慢、不够可靠，或者需要受过专业培训的人员提供大量支持。尽管先前研究在受控环境中展示了语音或光标控制的高准确率，但鲜有系统能支持患者在家中独立使用，且此前尚无系统能支持语音控制或同时支持语音与计算机控制。

美国加州大学戴维斯分校的Nicholas Card和同事描述了一名因ALS导致严重瘫痪和语言障碍的男性，在近两年时间里几乎每天在家中使用多模态BCI的情况。研究人员通过植入大脑言语运动皮层的电极阵列采集神经信号，并实时将其解码为文本及光标控制指令。该参与者累计使用该系统超过3,800小时，共发出183,060个句子（近200万词），平均每分钟56词，其中92%的句子被评定为“基本正确”或更佳。在结构化测试中，该系统从超过125,000词的词汇库中识别单词的准确率超过99%。其持续稳定的性能得益于校准速度更快的解码器、适应性的软件功能（包括后台校准和基于注视的控制），以及简化的启动流程——这使得护理人员能够独立操作该系统。

研究结果表明，皮质内BCI可在长时间内提供稳定、高性能的沟通，且无需研究人员的协助。然而，该研究仅涉及一名参与者，且护理人员仍需接受系统使用培训。未来需要进一步开展工作，以评估更广泛的适用性、提高便携性，并在自然对话中实现稳定的高准确率。

论文补充视频8

生物学 | 热带蝴蝶物种的寿命几乎是其近亲的3倍

Evolution of increased longevity and slowed ageing in a genus of tropical butterfly

Nature Communications

根据《自然-通讯》发表的一项研究，袖蝶属（Heliconius）物种演化出了比其近亲长约3倍的寿命，有些可以存活近一年。因而它们可能是迄今发现最长寿的蝴蝶之一，或可作为研究长寿的新模型。

袖蝶属蝴蝶拥有蝴蝶中已知最长的成虫寿命，一些个体被观察到能在野外生存至少六个月。这远比它们釉蛱蝶族（Heliconiini）的亲属寿命长，后者大约能活6周。还不清楚是什么促成了袖蝶独有的长寿，但人们认为成年后摄食花粉的行为可能起到了作用。

英国布里斯托大学的Jessica Foley和同事结合蝴蝶饲养室、标记重捕研究，以及受控昆虫饲养实验的数据，比较了毒蝶族物种的寿命和衰老。研究发现，该族蝴蝶不同物种的寿命上限差异可达25倍，从天后银纹袖蝶（Dione juno）的14天，到Heliconius hewitsoni（有记录的最长寿蝴蝶）的348天，平均寿命约177天。总体上，与不食花粉的近亲物种相比，袖蝶属的中位寿命和最大寿命更长、基线死亡率较低，衰老速度较慢。作者随后以代表性的食花粉物种幽袖蝶（Heliconius hecale）和不食花粉物种珠袖蝶（Dryas iulia）研究了饮食对寿命的影响。幽袖蝶个体显示出能更长时间维持体重和肌肉功能，且未出现珠袖蝶中观察到的年龄相关生理衰退。但研究表明，即使无法摄取花粉，幽袖蝶总体上较珠袖蝶仍具有寿命优势，表明其长寿背后兼有营养和演化因素。

这些发现凸显出袖蝶属蝴蝶有潜力作为模型，探索生态转变（例如成体食花粉行为的演化）如何促进更长寿命。然而未来仍需开展研究以克服现有局限，深入理解这些蝴蝶如何实现寿命延长和延缓衰老。

遗传学 | 史前社区中已知最古老的鼠疫爆发证据

Lethal plague outbreaks in Lake Baikal hunter-gatherers 5,500 years ago

Nature

《自然》发表的一篇论文描述了西伯利亚东南部狩猎采集社区中约5500年前发生的鼠疫爆发。研究发现基于古DNA分析，可能是迄今已知最古老的鼠疫证据，或能为其起源提供线索。

鼠疫是历史上致死率最高的疾病之一；古DNA研究有助于我们理解该疾病的起源与演变。此前研究已在史前欧洲发现了鼠疫的致病菌——鼠疫耶尔森菌（Yersinia pestis）。已知最古老的鼠疫菌株可追溯至距今5300年前（经过碳测年校准），但这些菌株可能缺乏典型的致病基因（即引发疾病的基因序列）。

英国牛津大学的Ruairidh Macleod、丹麦哥本哈根大学的Eske Willerslev和同事分析了来自西伯利亚贝加尔湖周边四处墓地的42名狩猎采集者的古代DNA。他们在18名个体中检测到了鼠疫耶尔森菌，其检出率高于任何其他病原体，这表明曾发生过两次独立的鼠疫疫情，时间分别可追溯至距今5520–5265年前和5315–4235年前（经过碳测年校准）。研究人员重建了这些个体之间的亲缘关系，并证实受影响的都是小型家庭群体，这与该疾病的人际传播特征相符。研究人员发现，具有亲缘关系的个体被埋葬在不同的墓穴中，这表明他们死于不同的事件，而非同一场疫情。研究还表明，最严重的感染似乎发生在8至11岁的儿童身上。他们指出，与这两次疫情相关的鼠疫杆菌基因组不同于目前已知的古代和现代鼠疫菌株，并推测这种特殊菌株大约在5700年前就已出现。

作者认为，他们的发现表明在史前狩猎采集者群体中曾发生过鼠疫疫情，这比在新石器时代人群中观察到的感染早了数百年。他们指出，这挑战了“新石器时代观察到的高人口密度和农业转型是鼠疫流行的必要条件”这一观点。

人工智能 | 用于患者管理的医疗AI模型

Measurement of reactor neutrino oscillation with the first JUNO data

Nature

本周《自然》介绍了两个独立的AI模型，它们能够为患者管理的多个阶段提供协助，从诊断到治疗决策。这两套系统——MIRA（Medical Intelligence for Reasoning and Action）和谷歌的AMIE（Articulate Medical Intelligence Explorer）——表现至少与内科医生相当，证明了对话式AI工具在疾病管理方面的协助潜力。

大型语言模型（LLM）在临床应用方面展现出令人鼓舞的发展，但它们往往专攻定义狭窄的任务。患者的临床管理需要多维度的方法，包括深入了解病史、进行适当的检查、做出准确的诊断、规划治疗方案（包括药物和手术）以及在多次就诊中监测治疗结果。如果AI智能体能够执行此类任务并实现有效的管理推理，它们或许能够协助医生处理常规工作，甚至可能缓解全球某些地区的医生短缺问题。《自然》发表的两篇论文报道了自主医疗AI智能体能力方面的进展。

德国海德堡大学医院的Jakob Kather和同事介绍了MIRA——一个能够访问独立电子病历系统中患者数据的AI模型。该模型通过500多例急诊科临床病例的真实世界数据进行了评估。MIRA通过与患者AI智能体进行对话来收集信息，该代理的回应与临床记录中记载的病史相匹配。MIRA可从85,000多种选项中进行选择，以安排诊断检测、解读结果并制定治疗方案，包括开具处方、安排手术及办理入院手续。其平均诊断准确率达到87.8%，而由六位跨专科医生组成的专家组准确率仅为78.1%。作者总结指出，未来需要进一步开展研究以提高准确率，并在真实世界研究中验证其泛化能力。

美国Google Research的Mike Schaekermann和同事则介绍了AMIE——一个针对临床管理和对话进行优化的基于LLM的系统。该模型能够对多次就诊数据进行连续推理，从而追踪疾病进展和治疗反应。AMIE利用Gemini分析从患者处获取的信息，并使其输出结果与相关且最新的临床实践指南及药物目录（经批准且临床首选药物的清单）保持一致。在一项虚拟临床检查研究中，AMIE与21名全科医生在100个多就诊案例场景及五个医学专科领域进行了对比，这些场景旨在反映英国国家卫生与临床优化研究所（NICE）的指导意见及《英国医学杂志》（BMJ）最佳实践指南。在管理推理能力方面，AMIE的表现与真实医生相当；而在治疗和检查的精准度、对临床指南的遵循程度以及基于指南制定管理方案的合理性方面，AMIE的表现均优于医生。在最新推出的药物推理基准（RxQA）上，AMIE在处理疑难病例时的表现优于医生。作者指出，AMIE在投入临床护理前仍需进一步完善，但认为这项研究标志着利用对话式人工智能工具辅助医生进行疾病管理迈出了重要一步。

谷歌关于医疗AI在疾病管理方面的新研究。视频来自Google

环境 | 消费额最高的10%人群每年造成数万亿美元环境损害

Environmental damages of the top ten percent consumers exceed global climate and biodiversity funding gaps

Communications Sustainability

根据《通讯-可持续性》发表的一项研究，全球消费支出排名前10%的人估计每年造成1.7-5.7万亿美元的环境损害（按2017年价值计算）。作者报告称，即使采用最低估算值，这一数额也超过了遏制生物多样性衰退和实现联合国气候资金目标所需的总额。

过去的研究表明，消费最高的个人（大致对应最富有的个人）对环境破坏所应承担的责任份额不成比例的巨大。但这些责任尚未得到货币形式的量化。

荷兰莱顿大学的Inge Schrijver、Rutger Hoekstra和 Paul Behrens评估了全球和各大洲最富裕国家中消费前10%的人群行为造成的环境成本。他们参考了《环境价格手册》（Environmental Prices Handbook）中的数据，以2017年美元（最新可用数据）为不同环境损害赋予货币价值。作者发现，全球范围内，高消费群体造成的年度环境成本约为每人2300-7500美元——全球总计相当于1.7-5.7万亿美元。在美国，前10%消费者的成本明显更高，约为每人19000至63000美元，相当于这一群体平均收入的6-20%。但在埃及，估计每人的成本约为266-852美元，显示环境损害在全球分布存在明显差异。

作者计算出，所有估算损害的总额，超过了实现2025年COP30商定的2035年气候资金目标所需资金（9930亿美元）与至2030年遏制生物多样性衰退所需额外资金（6570亿美元）的总和。他们指出，在评估的所有消费群体中，生物多样性衰退和二氧化碳排放在损害总额中总体贡献最大，累计占总额的83-93%。

因此，作者认为，在国家和全球层面针对最高消费群体进行精心规划，有助于降低环境损害和社会不平等，鼓励更多的可持续行为，并为可持续性努力筹集可观资金。但作者提醒说，文中提出的财务估算仍存在不确定性，特别是在评估生物多样性损失方面。他们还指出，该研究仅评估了个人消费，而此前研究表明，最富有的10%人群通过投资也会产生大量排放。