睡眠:人类每天经历的另一种大脑状态——从睡意、梦境到意识科学前沿

人一生大约有三分之一的时间处于睡眠之中。 这件事因为过于日常,反而很容易被忽视。每天晚上,一个能够观察世界、规划未来、形成语言和维持自我意识的大脑,会主动降低对外界的响应,身体长时间静止,对危险的反应能力下降,然后几个小时以后再次恢复。 从进化角度看,这甚至是一件有些反常的事情。 一个完全不需要睡觉的动物,理论上每天可以多出数小时寻找食物、寻找配偶或者躲避天敌。如果自然选择仍然让睡眠在动物界广泛存在,那么睡眠很可能完成了某些无法轻易替代的生物学任务。 问题在于: 研究睡眠一百多年以后,科学仍然不能完整回答“为什么必须睡觉”。 而过去几年的研究,正在让这个问题变得更加奇怪。 一、睡眠可能并不是“大脑整体关闭” 过去最直观的理解是: 清醒时,大脑工作; 睡眠时,大脑休息。 现代神经科学已经基本否定了这种简单模型。 2026年6月,《Nature Neuroscience》发表了一项非常特别的小鼠实验。研究人员没有让动物进入正常睡眠,而是在动物保持清醒和活动的情况下,通过光遗传学技术,让局部大脑皮层产生类似慢波睡眠的神经活动。 慢波睡眠中,大量神经元并不是持续沉默,而是在数百毫秒尺度上反复经历: ON → OFF → ON → OFF 即神经元群体同步活跃,再同步安静。 研究人员发现,仅仅在清醒状态下人为制造这种局部 ON/OFF 周期,就能够降低该区域之后表现出的睡眠压力,同时降低兴奋性突触强度的分子指标。 更令人意外的是,在睡眠剥夺后,如果在双侧感觉运动皮层制造这种睡眠样活动,部分记忆巩固能力也能够得到恢复。 这意味着一个重要的概念正在形成: 睡眠可能不仅是一种“整个动物进入的状态”,还可能是一种神经网络能够局部执行的计算模式。 换句话说,大脑不一定只有“醒”和“睡”两个档位。 理论上可能存在: 身体仍然醒着,一部分大脑却已经开始进行类似睡眠的维护工作。 鲸类和某些鸟类能够进行单半球睡眠,本来就已经提示了这一点。如今实验室甚至开始人为制造类似的局部睡眠功能。 于是一个原本看似简单的问题——“什么时候算睡着?”——开始变得没有那么容易回答。 二、甚至连“睡意”究竟是什么,科学也才刚刚摸到边缘 每个人都认识睡意。 清醒十几个小时以后,会越来越困;如果整夜没有睡觉,第二天对睡眠的需求会非常强烈。 这种现象被称为睡眠稳态压力。 但这里存在一个长期没有解决的问题: 大脑究竟在计算什么? 是什么东西随着清醒时间不断增加,最后告诉大脑: 必须睡觉了。 2026年,一项《Nature Neuroscience》研究找到了一个非常有意思的候选信号——色胺(tryptamine,TrpA)。 研究人员发现,小鼠和猪脑脊液中的 TrpA 水平能够反映此前的清醒和身体活动历史。清醒活跃的单胺能神经元释放 TrpA,它进一步作用于 GPR139 受体,并通过下丘脑睡眠相关区域促进睡眠。 …

从纳米到宇宙底层:一个问题如何一步步逼近世界的本质

很多关于宇宙终极本质的思考,并不是从宏大的哲学命题开始的。 有时,它只是从一个极其简单的问题开始: 纳米和埃米,究竟差多少? 一、从纳米和埃米开始 纳米的符号是 nm。 埃米,也称 Ångström,符号是 Å。 它们之间的关系非常简单:1 nm=10 A˚1\ \text{nm}=10\ \text{Å} 也就是说:1 A˚=0.1 nm1\ \text{Å}=0.1\ \text{nm} 换成米:1 nm=10−9 m1\ \text{nm}=10^{-9}\ \text{m}1 A˚=10−10 m1\ \text{Å}=10^{-10}\ \text{m} 两者只相差 10 倍。 但进入这个尺度之后,世界已经完全脱离了人类的日常直觉。 原子的典型尺度,大约就在埃米级。 很多原子的直径大致处在:0.1∼0.3 nm0.1\sim0.3\ \text{nm} 也就是:1∼3 A˚1\sim3\ \text{Å} 于是,一个原本只是单位换算的问题,很自然地变成了另一个问题: 原子到底有多大? 二、原子已经很小,但原子核更小 原子的典型尺度大约是:10−10 m10^{-10}\ \text{m} 而原子核的典型尺度只有:10−15 m10^{-15}\ \text{m} 两者相差大约:10510^5 也就是十万倍。 换句话说,如果把一个原子放大到一座大型体育场那么大,那么原子核可能只有中央一个非常小的物体那么大。 原子内部绝大部分空间,并不是由传统意义上的“实体物质”连续填满的。 这已经足够奇妙。 但问题并不会停在这里。 如果原子可以继续拆分,那么原子核里面又是什么? 三、从原子核继续往下 原子核主要由质子和中子组成。 于是结构继续向下展开:原子→原子核→质子和中子\text{原子} \rightarrow \text{原子核} \rightarrow \text{质子和中子} …

木星旁的两个水世界:木卫二与木卫四

提到太阳系中的“水世界”,大多数人首先想到的往往是地球。 毕竟,从太空看,地球是一颗蔚蓝色的行星,约 71% 的表面被海洋覆盖。然而,如果把视线从地球移向木星,会发现一个颇为反直觉的事实: 太阳系中的水,远不止存在于地球。 在木星庞大的卫星系统中,Europa(木卫二)和 Callisto(木卫四)就是两个非常典型的例子。它们的表面都极其寒冷,大量水被冻结成冰,但在厚厚的冰层之下,还可能隐藏着规模惊人的液态海洋。 这两颗卫星也向我们展示了太阳系中两种完全不同的“水世界”。 一、木星的四颗伽利略卫星 1610 年,伽利略用望远镜观察木星时,发现了四颗围绕木星运行的明亮天体。 今天,它们被称为“伽利略卫星”。 按照距离木星由近到远排列,分别是: Io(木卫一) → Europa(木卫二) → Ganymede(木卫三) → Callisto(木卫四) 这四颗卫星本身就像四个截然不同的世界。 木卫一拥有极其猛烈的火山活动;木卫二覆盖着年轻的冰壳;木卫三是太阳系最大的卫星;而最外侧的木卫四,则保存着太阳系早期留下的大量撞击痕迹。 其中,木卫二和木卫四有一个共同特点: 它们都拥有大量的水。 但这些水的分布方式,以及两颗卫星内部的状态,却非常不同。 木卫二:冰层下面隐藏着一片全球海洋 Europa,也就是木卫二,直径大约 3120 千米,比地球的月球稍小。 如果只看照片,它最引人注意的不是陨石坑,而是覆盖整个表面的巨大裂纹。 这些裂纹有的延伸数百甚至上千千米,相互交错,就像一个被冻结后又不断开裂、重新冻结的巨大冰面。 木卫二的表面异常年轻。 与月球、火星和木卫四相比,它表面的撞击坑非常少。这说明在漫长的地质历史中,木卫二的表面曾经不断被重新塑造。 而推动这一切的,很可能就是冰层下面的水。 目前的主流模型认为,木卫二表面覆盖着厚达十几到几十千米的水冰层。 在冰层之下,则可能存在一个覆盖整个卫星的液态咸水海洋。 这片海洋的平均深度可能达到几十甚至上百千米。 作为比较,地球海洋的平均深度只有大约 3.7 千米。 因此,虽然木卫二远远小于地球,它地下海洋所包含的液态水总量,却可能达到: 地球全部海洋水量的大约两倍。 这是一个非常反直觉的事实。 地球看起来像一颗巨大的水球,但实际上,地球的海洋只不过是在巨大岩石球体表面覆盖的一层很薄的水膜。 而木卫二虽然外表冻结,却可能拥有一个真正深达上百千米的全球海洋。 为什么离太阳这么远,还会有液态海洋? 木星距离太阳很远。 木卫二表面的温度极低,按照常理,水应该早已全部冻结。 那么,它内部的液态海洋为什么能够长期存在? 答案来自木星本身: …

全球食品安全标准谁更严格?欧盟、日本、美国、中国等主要体系对比

讨论不同国家和地区的食品安全标准时,经常会出现一个很直观的问题: 到底谁最严格? 欧盟、日本、美国、中国、加拿大、澳大利亚、新西兰、韩国、新加坡等经济体,都建立了相当完整的食品安全法律体系。然而,如果试图简单地把这些国家排成“第一名、第二名、第三名”,很容易产生误导。 原因在于,所谓“严格”,实际上包含很多完全不同的维度。 有的体系更强调食品添加剂的上市前审批,有的更强调生产过程中的风险控制;有的采用明显的预防原则,有的则更重视科学证据和风险收益平衡;还有一些国家会允许历史上长期使用的传统添加物继续存在。 因此,食品安全制度并不存在一个绝对统一的“严格程度”。 不过,如果把主要制度放在一起比较,仍然能够看到非常鲜明的监管哲学差异。 一个大致的全球梯队 如果比较的是以下几个因素: 食品添加剂和新食品的上市准入门槛、正面清单制度、预防原则、企业合规责任、风险评估体系、食品追溯制度,以及进口食品监管等,可以粗略地把主要体系分成几个梯队。 大致梯队 国家或地区 主要特点 第一梯队 欧盟、日本 食品添加剂准入相对保守,正面清单制度明显 第二梯队 加拿大、澳大利亚/新西兰、韩国 成熟的科学风险管理体系,生产和追溯要求严格 第三梯队 中国、美国、新加坡 制度完整,但监管哲学各有明显特色 持续发展型 印度等大型新兴市场 法规体系快速完善,但制度成熟度仍存在差异 如果一定要压缩成一个近似顺序,可以写成: 欧盟 ≳ 日本 > 加拿大 ≈ 澳新 ≈ 韩国 > 中国 ≈ 美国 ≈ 新加坡 > 印度 但这个排序只能理解为一种宏观概括。 一旦改变评价指标,顺序就会发生变化。 欧盟:最典型的“宁可谨慎一些”体系 如果讨论的是食品监管中的“保守程度”,欧盟通常会排在非常靠前的位置。 欧盟食品安全体系一个非常重要的特点,是明确采用了: 预防原则(Precautionary Principle) …

2035年9月2日:一次横跨亚洲的皆既日食

2035年9月2日,地球将迎来一次引人注目的天文现象——皆既日食。 届时,月球将运行到太阳和地球之间,在地球表面投下一条狭长的阴影。位于这条阴影中心区域的人们,将看到太阳被月球完全遮住,白昼在短时间内变得如同黄昏。 这不仅是一场壮观的天文景象,也是21世纪值得关注的一次重要日食事件。 什么是皆既日食? 日食发生在太阳、月球和地球接近排列成一条直线的时候。 当月球从太阳前方经过时,会遮住一部分或全部太阳。根据遮挡程度不同,日食主要可以分为三种: 2035年9月2日发生的就是皆既日食。只有位于“全食带”内的地区才能看到太阳被完全遮住;全食带以外的广大地区只能看到部分日食。 日食只能发生在新月附近,但并不是每次新月都会出现日食。这是因为月球轨道相对于地球绕太阳运行的轨道平面存在倾角,大多数时候,月球会从太阳的上方或下方经过。 2035年的日食将经过哪里? 2035年9月2日的全食带将从亚洲内陆开始,经过中国北部、朝鲜半岛附近、日本本州中部及关东北部,随后进入太平洋。 在东亚地区,全食带将覆盖多个国家和地区。其中,在日本境内,全食带大致从能登半岛延伸至关东北部。 全食带预计会经过或接近以下区域: 需要注意的是,全食带的边界十分明确。即使只相差几十公里,也可能从“太阳完全消失”变成“仍然剩下一小条明亮的太阳表面”。因此,真正计划观测时,必须确认具体观测地点是否位于全食带内。 大阪能够看到什么? 大阪不在2035年皆既日食的全食带内,因此无法看到太阳被月球完全遮住。 不过,大阪仍然可以看到非常明显的部分日食。太阳的大部分区域将被月球遮挡,天空亮度也可能有所下降,但不会出现真正的全食状态。 部分日食和皆既日食虽然只差最后一点遮挡,实际体验却完全不同。 在部分日食阶段,即使太阳只剩下很小的一部分没有被遮挡,阳光仍然十分强烈,太阳周围的日冕通常也无法被肉眼看见。只有进入全食阶段,太阳明亮的光球层完全消失后,日冕、明亮恒星和行星才可能显现出来。 因此,如果希望体验完整的皆既日食效果,需要前往全食带覆盖的区域。 皆既阶段能够持续多久? 根据NASA公布的计算结果,2035年9月2日这次日食在全球最佳位置的皆既阶段最长约为2分54秒,全食带最大宽度约为116公里。 不同地点能够看到的皆既持续时间,会因观测位置与全食带中心线的距离而不同。 通常来说: 因此,观测地点不能仅以交通便利为标准。天气条件、地形、视野以及与全食带中心线的距离,都需要综合考虑。 皆既日食期间会发生什么? 皆既日食并不只是“太阳暂时消失”。 随着月球逐渐遮住太阳,周围环境会出现一系列明显变化。 首先,阳光会逐渐减弱,地面的色彩和对比度发生变化。接近全食时,环境可能呈现出一种不同于普通黄昏的灰蓝色调。 随后,气温可能有所下降,部分鸟类和昆虫可能表现出接近傍晚时的行为。 在全食开始前的最后几秒,阳光会从月球边缘的山谷之间穿过,形成一串短暂的亮点,这种现象被称为“贝利珠”。当只剩下一个明亮光点时,太阳看起来如同一枚巨大的钻石戒指。 进入全食阶段后,太阳明亮的表面完全消失,周围银白色的日冕显现出来。天空明显变暗,地平线附近可能保留一圈类似日落的亮光,部分恒星和行星也可能出现在天空中。 几分钟后,这一过程将反向发生,太阳重新从月球边缘出现,白昼恢复。 为什么这次日食如此值得期待? 能够在陆地上观测到的皆既日食本身就十分难得,而这次日食的全食带横跨人口较为密集、交通条件较好的区域,使得观测条件相对便利。 与只能在偏远地区或海上观测的日食相比,这类路径经过陆地的日食更容易吸引大规模观测活动。 届时,全食带内的住宿、交通和观测场地很可能会非常紧张。部分热门地点甚至可能提前数月或数年开始准备接待观测者。 观测日食必须注意安全 太阳在部分食阶段依然极其明亮,绝对不能直接用肉眼长时间观看。 普通太阳镜、墨镜、熏黑玻璃、相机滤镜、光盘、塑料片等,都不能代替专业的日食观测设备。这些材料可能看起来降低了可见光亮度,却无法可靠阻挡红外线或紫外线,仍然可能伤害视网膜。 安全的观测方式包括: 望远镜、相机和双筒望远镜会聚集大量太阳光。没有安装在镜头前端的专业太阳滤镜时,绝对不能通过这些设备观看太阳。 只有在太阳完全被遮住的短暂全食阶段,位于全食带内的人才能暂时摘下日食眼镜。太阳重新出现前,必须立即恢复防护。 天气将是最大的未知因素 日食发生的日期、时间和路径可以提前精确计算,但天气无法提前多年确定。 2035年9月初仍处于夏末初秋的过渡阶段,在东亚地区可能受到台风、湿润气流和局部云层影响。即使位于全食带中心,如果当天被厚云覆盖,也可能无法直接看到太阳。 因此,真正的日食观测通常需要准备多个候选地点,并在临近日食时根据天气预报调整行程。 理想的观测地点应具备以下条件: 一场值得提前记住的天空盛会 2035年9月2日的皆既日食,可能只持续不到三分钟,但它将展现太阳系中极为精巧的尺度关系。 太阳的真实直径约为月球的400倍,而太阳与地球之间的距离也大约是月球与地球距离的400倍。因此,从地球上看,太阳和月球具有近似相同的视直径,月球才有可能在特定时刻恰好遮住太阳,同时显露出太阳外层的日冕。 …

AutoDock Vina:用计算机预测分子如何与蛋白质结合

在药物研发、结构生物学和生物信息学研究中,经常会遇到一个重要问题: 一个分子是否可能与某种蛋白质结合?如果能够结合,它大概会以什么姿势进入蛋白质的结合区域? 实验方法当然可以回答这些问题,但蛋白质结构解析、结合实验和功能验证通常需要较多时间、设备和成本。因此,在真正开展实验之前,研究人员往往会先使用计算机进行初步预测。 AutoDock Vina,就是这一领域最常见的工具之一。 它能够根据受体和配体的三维结构,在计算机中模拟两者可能的结合方式,并为不同结合姿势提供近似评分。虽然它不能代替实验,却可以帮助研究人员缩小候选范围、发现可能的结合位点,并为后续实验提供参考。 一、什么是 AutoDock Vina AutoDock Vina,通常简称为 Vina,是一款用于分子对接的软件。 所谓分子对接,可以简单理解为: 让计算机尝试把一个分子放入另一个分子的表面或口袋中,并寻找看起来最合理的结合方式。 在典型的分子对接任务中,通常包含两个主要对象: Vina 会尝试改变配体的位置、方向以及内部构象,并计算不同姿势的评分,最终输出一组预测结果。 这些结果可以用来判断: 因此,Vina 常被应用于虚拟筛选、药物发现、蛋白质功能研究和候选分子排序。 二、分子对接可以理解成“钥匙和锁”吗 介绍分子对接时,经常会使用“钥匙和锁”的比喻。 蛋白质像一把锁,配体像一把钥匙。如果钥匙的形状适合锁孔,它就可能进入其中并产生结合。 这个比喻容易理解,但真实情况比钥匙和锁复杂得多。 首先,蛋白质并不是完全静止的刚性结构。它会振动、弯曲,也可能在不同构象之间变化。配体同样不是固定形状,许多化学键可以旋转,因此同一个分子可能呈现出多种三维构象。 其次,分子之间的结合不仅取决于形状是否匹配,还受到许多物理和化学作用影响,例如: 因此,Vina 所做的并不是简单寻找一个“能塞进去的位置”,而是在庞大的构象空间中寻找相对合理的空间排列。 三、Vina 是怎样工作的 Vina 的核心工作可以概括为两个部分: 1. 搜索结合姿势 在对接开始前,需要指定一个搜索区域,也就是所谓的对接盒。 对接盒通常是一个三维长方体,用来告诉 Vina: 只在这片区域内寻找配体可能的结合位置。 如果蛋白质的活性口袋已经明确,对接盒可以直接覆盖该口袋。如果结合位点未知,也可以设置较大的区域,甚至进行全蛋白表面搜索。 在搜索过程中,Vina 会不断调整配体的: 每一次调整都代表一个候选姿势。 由于可能的组合数量极其庞大,软件不可能枚举所有情况,因此必须使用启发式搜索算法,在有限时间内尽量找到更优的解。 2. 计算结合评分 找到候选姿势后,Vina 会通过经验评分函数估计该姿势是否合理。 输出结果中,通常会看到类似这样的数值: 一般来说,数值越负,代表该姿势在 Vina …

把手掌贴上去,就能知道最近有没有好好吃蔬菜?——“蔬菜摄入检测仪”的原理与局限

在一些体检活动、健康宣传会或企业健康管理项目中,经常能看到一种颇有科技感的设备:只要把手掌贴在传感器上,等待几十秒,屏幕便会给出一个分数,用来表示近期的蔬菜摄入状况。 有的工作人员还会解释说,这个数值能够反映过去两周左右有没有经常吃蔬菜。 这类设备究竟是在检测什么?它真的能知道一个人吃过多少青菜吗?为什么有人明明只偶尔吃沙拉,数值却比周围人高出很多? 要理解这些问题,首先要明确一点: 它并不是在直接检测蔬菜,而是在检测皮肤中的类胡萝卜素。 一、传感器真正测到的是什么 许多黄色、橙色、红色和深绿色植物中,都含有一类天然色素,统称为类胡萝卜素。 常见成员包括: 胡萝卜、南瓜、番茄、菠菜、小松菜、彩椒等食物,都是比较典型的类胡萝卜素来源。 这些物质被吃进人体后,会经过消化和吸收进入血液,随后分布到脂肪组织、肝脏、眼睛以及皮肤中。由于类胡萝卜素能够在皮肤内保存一段时间,因此皮肤中的含量可以在一定程度上反映近期的饮食状况。 手掌检测仪的核心,就是通过光学方法估算皮肤中类胡萝卜素的浓度。 设备通常会向手掌发射特定波长的光。光线进入皮肤后,一部分被吸收,一部分被散射和反射回来。不同物质对不同波长的光具有不同的吸收特征,类胡萝卜素也不例外。 传感器记录反射光的变化,再经过算法换算,最终给出一个“蔬菜摄入等级”或类似分数。 因此,它的工作逻辑可以简化为: 皮肤中的类胡萝卜素越多,通常意味着近期摄入的富含类胡萝卜素的食物越多。 二、为什么要把手掌压在传感器上 这类设备通常会要求受测者将拇指根部附近的手掌贴紧传感器。 选择手掌并不是随意决定的。 首先,手掌相对容易固定,测量时动作简单,适合在体检或健康活动中快速使用。 其次,手掌部位通常不会像脸部和手背那样经常受到阳光直射,日晒造成的色素变化相对较少。 再次,拇指根部附近的皮肤厚度较合适,能够提供较稳定的光学信号。 部分设备还会使用一定的压力,使局部血液暂时减少。这样可以降低血红蛋白对光线的干扰,使类胡萝卜素信号更容易被识别。 三、它真的能看出“两周前吃了什么”吗 不能。 这种设备无法判断某一天吃了菠菜、胡萝卜还是番茄,也不可能重建两周前的菜单。 所谓“反映过去两周左右的饮食”,只是一个便于理解的概括。 类胡萝卜素从食物中进入人体,再逐渐沉积到皮肤,需要一定时间;已经积存在皮肤中的类胡萝卜素,也不会在停止吃蔬菜后立即消失。 因此,检测结果更接近于过去数周饮食形成的综合状态,可以理解为一种“移动平均值”。 它反映的不是: 昨天吃了多少蔬菜。 而更接近: 最近几周,身体中的类胡萝卜素储备总体处于什么水平。 短时间突然多吃一两顿蔬菜,通常不会立即让分数大幅上升。相反,如果连续数周维持较好的饮食习惯,数值才更可能稳定提高。 四、为什么浅色沙拉可能被低估 很多便利店和超市出售的混合沙拉,主体通常是卷心菜、生菜、黄瓜、洋葱等颜色较浅的蔬菜,只有少量胡萝卜丝、紫甘蓝、番茄或深绿色叶菜。 这种沙拉当然仍然属于蔬菜,也能够提供膳食纤维、钾、叶酸和其他营养成分。 但从类胡萝卜素检测仪的角度看,浅色蔬菜往往不是最容易“得分”的食物。 例如,一个人吃了大量卷心菜、黄瓜和洋葱,真实的蔬菜总量可能并不少,但由于这些食物中的类胡萝卜素含量相对有限,设备给出的分数未必很高。 相反,胡萝卜、南瓜、菠菜、小松菜和番茄等食物,即使总量不算特别大,也可能对读数产生更明显的影响。 因此,这类设备检测到的并不是严格意义上的“蔬菜克数”,而更偏向于: 富含类胡萝卜素的食物摄入状况。 五、鸡蛋和番茄也可能让分数升高 设备虽然常被称为“蔬菜检测仪”,但它实际上并不知道类胡萝卜素来自哪里。 蛋黄中含有叶黄素和玉米黄质。虽然鸡蛋中的总含量未必特别高,但蛋黄本身含有脂肪,有利于这类脂溶性色素的吸收。 如果长期每天吃一到两个鸡蛋,持续数年,这种稳定摄入可能会对体内叶黄素和玉米黄质水平产生一定贡献。 番茄则富含番茄红素。每周吃几次番茄,长期积累下来,同样可能成为皮肤类胡萝卜素的重要来源。 因此,即使一个人并没有经常大量吃深绿色蔬菜,只要长期保持以下饮食习惯,也可能获得不错的分数: 苹果和普通香蕉也有营养价值,但通常并不是特别强的类胡萝卜素来源。连续吃三五天苹果或香蕉,通常不足以单独解释一个较高的皮肤类胡萝卜素分数。 六、沙拉酱和食用油可能影响吸收 类胡萝卜素属于脂溶性物质。 …

夹一下手指,就能测出“血管年龄”?这种装置到底测到了什么

在商场、药店、健康活动或部分体检场所,经常能看到一种体积不大的检测设备:把手指伸进夹子里,等待几十秒,屏幕上便会出现一个“血管年龄”。 实际年龄不到30岁,设备却可能给出40岁、50岁,甚至更高的结果。这样的数字看起来非常直观,也很容易让人紧张。 然而,这类装置测到的究竟是不是血管真正的年龄?心率、缺水、出汗、饥饿、紧张等身体状态,又会不会明显影响结果? 答案是:这类设备通常有一定的生理学依据,但屏幕上的“血管年龄”并不是直接测量结果,而是根据手指末梢脉搏波间接推算出来的统计值。单次结果很容易受到即时身体状态和测量条件影响,不应直接当作血管老化的诊断。 一、这种装置通常是什么 这类夹手指测量的设备,常见名称包括: 它与普通指夹式血氧仪外形相似,但目的不同。 血氧仪主要根据红光和红外光的吸收差异,估算血氧饱和度和心率;而所谓的血管年龄检测仪,主要分析手指内血容量随心跳发生的周期性变化。 其核心技术通常是光电容积脉搏波,也就是PPG。 二、PPG是怎样测量脉搏波的 设备的一侧通常装有发光元件,另一侧装有光学传感器。 光线穿过或照射手指组织时,皮肤、骨骼、静脉血和其他组织对光的吸收相对稳定。动脉中的血液则会随着每次心跳发生周期性变化。 心脏收缩时,更多血液进入手指末梢,光吸收量发生变化;心脏舒张时,血容量下降,透过或反射回来的光信号再次变化。 设备连续记录这些光学变化,就能得到一条随时间起伏的曲线,也就是光电容积脉搏波。 这条曲线反映的不只是心率,还包含以下信息: 因此,一条指尖脉搏波既包含血管相关信息,也夹杂着大量即时生理状态。 三、“血管年龄”不是直接测出来的 这类装置不会真正看到血管壁,也无法直接观察是否存在斑块、狭窄或钙化。 它通常会对原始脉搏波进一步处理,尤其是计算波形的一阶或二阶导数。部分设备将二阶导数曲线称为加速度脉波。 经过处理后,原本平滑的脉搏波会出现多个波峰和波谷。算法会提取这些特征,例如: 随后,设备把这些参数与厂家数据库中不同年龄人群的平均数据进行比较,最终换算成一个年龄。 因此,屏幕上显示“血管年龄40岁”,更准确的含义是: 当时测到的指尖脉搏波特征,在该设备的算法和数据库中,更接近平均年龄约40岁的人群。 这并不等于血管真的已经在解剖结构上老化到40岁,也不等于已经患有动脉硬化。 四、为什么心率升高会影响结果 心率是这类测量中非常重要的干扰因素。 一次心跳形成的脉搏波,并不是一个简单的单峰。心脏射血产生向前传播的主波,主波到达血管分叉和外周阻力较大的区域后,还会形成反射波。 设备常常根据主波与反射波的相对位置和高度,判断血管弹性。 当心率升高时,会发生以下变化: 即使血管壁在几分钟内没有任何结构性变化,脉搏波形也可能因为心率变化而改变。 更重要的是,心率升高往往不是单独发生的。刚走路、紧张、喝咖啡、天气炎热、轻度缺水、睡眠不足,都可能同时导致心率、血压、血管张力和末梢循环发生变化。 设备无法完全区分这些暂时变化与真正的长期血管硬化。 因此,心率高一点导致“血管年龄”明显变化,在原理上完全可能。 五、缺水为什么可能影响测量 轻度缺水并不会让血管突然老化,但可能改变循环状态。 人体缺水后,血容量可能下降。为了维持血压和重要器官供血,身体会启动代偿机制,包括: PPG测量依赖的正是手指末梢每次心跳产生的血容量变化。 当手指灌注变弱时,可能出现: 因此,明显缺水确实可能改变结果。 不过,普通程度的口渴不一定每次都会造成巨大误差。影响通常在缺水同时伴随心率加快、手脚发冷、血压变化或末梢循环下降时更明显。 六、手指出汗究竟会不会影响 手指出汗可能通过两条途径影响测量。 1. 出汗背后的生理状态 出汗往往意味着身体状态发生了变化,例如: 炎热可能使皮肤血管扩张,紧张则可能使手指末梢血管收缩。 有时,紧张状态下会同时出现手掌出汗和手指血管收缩。此时,设备记录到的末梢灌注和波形就可能与平静状态完全不同。 2. 汗水造成接触和运动干扰 PPG是光学测量,并不像心电图电极那样高度依赖皮肤导电性。因此,仅仅一层薄汗水,不一定会直接导致巨大误差。 …

十亿欧元之后,人类复制大脑了吗?——蓝脑计划与人类脑计划的二十年

2005年,瑞士洛桑联邦理工学院启动了一项听起来近乎科幻的研究:把哺乳动物大脑中的神经元、突触和神经回路重建到超级计算机中,让一颗“数字大脑”真正运行起来。 八年后,欧盟又批准了规模更大的“人类脑计划”。它汇集欧洲各国的神经科学家、医生、计算机专家和工程师,试图整合人类对大脑的全部认识,最终在计算机中建立可以模拟整个人脑的模型。 在当时的报道中,人们听到的往往是这样一些说法: 人类将在计算机中重建大脑;科学家将借此理解意识;精神疾病可以先在虚拟大脑中研究;甚至有一天,我们可能制造出具有认知能力的数字生命。 二十年过去了。这两个项目究竟完成了什么?人类距离“复制大脑”又还有多远? 一、蓝脑计划:从一小块大鼠大脑开始 蓝脑计划(Blue Brain Project)于2005年在瑞士洛桑联邦理工学院,也就是EPFL启动,发起人是神经科学家亨利·马克拉姆。 这个项目的基本思路并不神秘。 研究人员首先通过实验测量神经元的形态、电活动、离子通道和相互连接,再把这些数据转化为数学模型。超级计算机随后计算每个神经元在接收刺激后如何放电,以及电信号如何通过大量突触在神经网络中传播。 换句话说,蓝脑计划不是简单画出一张大脑地图,而是试图让数字神经组织“动起来”。 项目最初选择的对象,是大鼠新皮层中的一个局部区域。与整个人脑相比,它的规模很小,但内部仍然包含大量不同类型的神经元和极其复杂的突触连接。 蓝脑计划希望证明一条路线: 如果我们能够从实验数据出发,重建一小块脑组织,那么原则上也可以逐步扩展到脑区、完整动物大脑,最后扩展到人脑。 这项计划后来把较为具体的工程目标放在小鼠脑上,希望建立具有细胞级生物学细节的数字重建和模拟。EPFL将其定位为一种新的“模拟神经科学”:让计算机模拟成为实验研究和理论研究之外的第三种研究方法。 二、它的终极目标确实非常宏大 今天回顾蓝脑计划时,有时会看到一种比较保守的说法:它只是开发神经元模型和脑模拟工具,“复制人脑”主要是媒体的夸张。 这种说法并不完全准确。 蓝脑计划的阶段性任务确实是从局部神经回路开始,但马克拉姆本人提出的长期愿景远比普通科研项目大胆。 2009年,他曾公开预测,详细而具有功能性的人工人脑可能在大约十年内建立起来。到了2013年前后,他所描述的目标已经包括模拟人脑数百亿个神经元及其海量连接,并利用模型研究脑疾病、机器人、人工智能,甚至意识问题。 因此,当年公众产生“科学家准备在超级计算机中制造一颗人脑”的印象,并不只是因为媒体误读。项目领导者自己也主动使用了极具冲击力的未来图景。 不过,这里的“重建人脑”仍然不等于复制某个具体的人。 它想建立的是一个由大量公共实验数据拼合而成的通用人脑模型,而不是扫描某个人的大脑,并把他的记忆、性格、经历和自我意识全部上传到计算机。 这几件事之间有很大区别: 前两项属于蓝脑计划和人类脑计划曾经探索的科学目标;后两项则从来没有成为可以实际执行和验收的正式工程任务。 三、人类脑计划:欧盟把愿景扩大到整个欧洲 2013年,欧盟正式启动人类脑计划(Human Brain Project,HBP),将其列为“未来与新兴技术旗舰项目”。 它不是蓝脑计划简单扩大后的版本,但两者关系密切:马克拉姆同样是人类脑计划的主要发起者,蓝脑计划积累的脑建模技术也成为HBP早期路线的重要基础。 HBP运行了十年,参与者包括来自19个国家的155家机构,总预算约为6.07亿欧元。早期讨论中经常出现“十亿欧元计划”的说法,那更多代表最初设想的总体规模;实际官方公布的项目总预算约为6.07亿欧元。 它试图解决的不只是模拟问题,还包括欧洲脑科学长期存在的另一个困难:数据极度分散。 不同实验室使用不同动物、不同设备和不同测量尺度。有些研究观察基因和蛋白质,有些研究记录单个神经元,有些研究使用脑成像观察整个脑区。把这些数据直接拼在一起,远比合并普通数据库困难。 HBP因此设计了多条并行路线: 但在项目最初的宏大叙事中,整个人脑模拟始终占据重要位置。相关研究人员曾将目标描述为:建立运行一个由现有实验数据约束的完整人脑模拟所需要的基础设施。 所以,人类脑计划后来留下了数据库和计算平台,并不意味着它从一开始就只想建设数据库。整脑模拟确实是它获得巨大关注和政治支持的核心愿景之一。 四、为什么“从神经元开始拼出人脑”如此困难? 从工程直觉看,这条路线似乎很合理。 大脑由神经元组成。只要知道每个神经元的性质、它们之间怎样连接,再准备足够强大的计算机,是否就能把大脑重新组装出来? 真正开始执行以后,问题却迅速暴露出来。 1. 我们并不知道完整的连接方式 人脑拥有大约数百亿个神经元和难以计数的突触连接。研究人员不可能逐一测量所有连接,只能根据有限样本总结统计规律,再让计算机推算其余部分。 这样建立的模型可能符合已知数据,但它是否等同于真实大脑,是另一回事。 一个统计上“合理”的大脑,不一定就是生物学上真正存在的大脑。 2. 神经元不是标准化电子元件 不同神经元的形态、基因表达、离子通道和放电特征各不相同。同一种神经元也会因为年龄、脑区、身体状态和既往活动产生差异。 更复杂的是,大脑还包括神经胶质细胞、血管、激素、免疫信号和各种神经调质。只模拟神经元和突触,可能遗漏影响脑功能的重要部分。 …