科学家正致力于利用人工智能（AI）构建虚拟细胞，旨在颠覆传统细胞生物学的研究模式。目前，该领域90%的工作依赖实验，而未来的目标是将计算模型提升至主导地位，使实验主要用于验证预测结果。虚拟细胞模型能够快速生成实验需数周才能获得的结果，例如预测肿瘤细胞对药物的反应，从而加速疾病研究和药物开发。
全球多个机构已投入这一领域。美国非盈利基金会陈·扎克伯格倡议（CZI）计划未来十年投资数亿美元，谷歌DeepMind也启动了相关项目。瑞典生命科学实验室的“Alpha Cell”项目将于2026年推出，旨在验证虚拟细胞的可行性。
计算机模拟细胞行为并非新概念。2012年，科学家首次构建了完整细菌细胞的模型。如今，AI技术的进步使得数据驱动建模成为可能，尤其是单细胞测序数据的爆发式增长。CZI计划构建包含10亿细胞的数据集，美国Arc研究所（Arc Institute）则发布了1亿个经药物处理的癌细胞的测序数据，为训练AI模型提供基础。
尽管如此，现有模型仍存在局限性。例如，部分单细胞AI模型在新数据测试中表现不佳，难以推广到未训练的场景。科学家指出，未来虚拟细胞需整合更多数据类型，如光学和电子显微成像，以更全面地模拟细胞动态。
近几周，极端热浪席卷美国、中国和欧洲，但科学家警示，长期性高温同样危害严重。在一些地区，气温可能持续数月偏高却未达热浪标准，这种慢性高温可能导致肾功能障碍、睡眠呼吸暂停和抑郁症等健康问题。美国迈阿密大学的研究团队指出，目前关于长期高温累积影响的研究仍严重不足。
专家表示，气候变化导致全球高温天数增加，亟需加强相关研究。热浪通常定义为日温超过某阈值的时段，但在热带和亚热带地区，基准温度本身可能已处于危险水平。美国迈阿密的热指数（综合湿度与气温的体感温度）全年半数日子可达32°C（90°F）。
最直接的证据来自对中美洲农业工人研究，表明长期高温工作环境与慢性肾病相关。提供饮水、遮阴和休息可延缓肾功能衰退，但其他健康风险的研究仍有限。华盛顿大学的学者分析季节性高温地区数据后指出，尚无充分证据表明这些地区死亡率更高。
然而，长期高温会加剧既有健康问题。美国亚利桑那州立大学的研究表明，高温会改变血液分布，影响与炎症和血液循环相关的疾病。某些药物在高温下可能失效，甚至加重热应激反应，如利尿剂减少体液，部分抗精神病药抑制排汗。
此外，城市夜间蓄热会干扰睡眠。研究显示，高温夜晚增加睡眠呼吸暂停风险，全球变暖导致人均每年减少约44小时睡眠，且几乎没有季节性适应。长期睡眠问题可能引发心血管代谢疾病和整体健康下降。高温还会影响认知能力，一项针对美国高中生的研究发现，高温上课日会导致学习效率显著降低。
受长期高温影响最大，因其难以负担降温资源。迈阿密大学的研究团队强调，目前研究不足的部分原因在于受影响人群常被忽视，而这些群体恰恰是长期高温的主要受害者。随着全球变暖加剧，这一问题将愈发严峻。
日本研究人员开发出一款人工智能（AI）系统，能够通过常规胸部X光片检测脂肪肝疾病。这一突破为全球范围内更快速、经济且便捷的脂肪肝筛查提供了新途径。
脂肪肝疾病由肝脏脂肪过度堆积引起，全球约四分之一人群受其影响。若不及时干预，可能发展为肝硬化甚至肝癌，因此早期诊断至关重要。目前，脂肪肝的标准检测依赖超声波、CT或MRI，但这些检查成本高且需专业设备。相比之下，胸部X光检查更为普及、价格低廉且辐射量小，尽管其主要用于心肺评估，但图像中也会包含部分肝脏信息。
日本大阪公立大学医学研究科的团队利用4414名患者的6599张胸部X光图像，结合受控衰减参数（CAP）评分，训练出一款高精度AI模型。 测试显示，该模型准确度较高，受试者工作特征曲线，表明其具备可靠的筛查能力。
研究人员表示，基于胸部X光的AI诊断方法有望大幅提升脂肪肝筛查效率，尤其适合医疗资源有限的地区。未来投入临床应用，或将成为早期发现脂肪肝的重要工具。
日本东京大学工业科学研究所的科学家近日取得突破性进展，成功研制出一种采用掺镓氧化铟（InGaOx）晶体材料的新型晶体管，有望替代传统硅基芯片。这种晶体管采用全环绕栅极结构设计，控制栅极完全包裹电流通道，显著提升了电子迁移率和长期稳定性，为人工智能和大数据应用带来性能飞跃，并可能延续摩尔定律的生命力。
晶体管作为现代电子设备的核心元件，其性能直接影响计算效率。但随着设备微型化，硅基晶体管逐渐面临物理极限。研究团队另辟蹊径，选择具有高度有序晶体结构的掺镓氧化铟作为材料，通过镓掺杂抑制氧空位缺陷，从而减少载流子散射，提高器件可靠性。
制造过程中，团队采用原子层沉积技术，将InGaOx薄膜逐原子层沉积在通道区域，再经热处理形成理想晶体结构，最终制成全环绕栅极金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET）。测试结果显示，该晶体管的电子迁移率达到44.5 cm²/Vs，并在施加应力下持续近三小时中保持稳定，性能优于同类产品。
这项研究不仅展示了新材料在晶体管领域的潜力，也为高算力需求的应用场景（如人工智能和大数据处理）提供了更高效的解决方案。未来，这种晶体驱动晶体管或将成为下一代电子设备的关键组件，推动技术革新。（刘春）
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