未來由過去決定嗎？視覺神經元新發現挑戰諾獎成果 | 一週科技速覽_風聞

****編輯 |楊凌、韓若冰、董唯元、陳航

目  錄

1. 未來由過去決定嗎？

2. 線粒體為細胞核“通風報信”

3. 頻用高能積極形容詞，男性作者論文更受歡迎

4. 視覺神經元新發現挑戰諾獎成果

1 未來由過去決定嗎？

量子領域的測不準原理，經典世界中的混沌現象，這些理論已經將物理學中的決定論思想徹底顛覆。在愛因斯坦和大衞波姆之後，恐怕再沒有物理學家堅定的信守如鐘錶一樣刻板的宇宙觀。然而在實際研究工作中，這種來自牛頓時期的思想影響，卻仍一直縈繞在幾乎每一位研究者心中。即使如彭羅斯這樣成就斐然的智者，在面對量子理論是否動搖決定論這個問題時，也曾竭力的辯稱“畢竟波函數的演化仍然是確定性的”。足見物理學研究中，演化過程的確定性是多麼令人難以割捨。

可惜現實的另一方面是，大量初值敏感的動力學方程看似精確描述着自然規律，但無處不在的隨機漲落只需使初始狀態差之毫釐，就會讓拉普拉斯妖的預測結果謬以千里。即使如大衞波姆所期望的那樣徹底排除量子隨機因素，在純粹的經典物理背景下，僅僅因為無理數那惱人的無限不循環性質，也會使精確設定初始值變成不可能完成的任務。

手中緊握着各種確定性的微分方程，眼前面對着充滿隨機漲落和混沌現象的真實世界，在非均衡系統中努力的嘗試計算均衡態的精確軌跡，這就是當代物理學家不得不面對的逼仄局面。所以物理學至今仍只是善於處理單體問題、二體問題或是N充分大時的N體問題，而對數量超過三，又沒有足夠大到可使用統計模型的少體問題時，則顯得頗為吃力。就像被大山擋住去路的溪流，只能繞道而行。

最近，終於有勇於挑戰這座大山的研究者，直面物理學中的非決定論問題，對經典物理的圖景進行了頗具啓發性的全新解讀。奧地利物理學家Flavio Del Santo和瑞士物理學家Nicolas Gisin，日前在《Physics Review A》上發表了他們的研究成果**[1****]**。

他們的論文以《Physics without determinism: Alternative interpretations of classical physics（捨棄決定論的物理學：經典物理的別樣詮釋）》為題。論文首先雄辯的否定了決定論在物理學中的基礎地位，指出非決定性必然是真實物理世界的基礎原則；繼而提出新穎的FIQ（finite information quantities，有限信息物理量）模型，使物理規律與其數學形式的聯繫，在非決定性的真實世界裏仍然能夠保持一貫；最後則探討了傳統觀念所認知的決定論錯覺，其實是一種發生於非決定性系統的“湧現”，而這種“湧現”又是在探尋邏輯因果壓力下必然產生的結果。

這篇哲學味道頗濃的物理學論文，雖然尚不能一舉解決基礎理論中的所有相關問題，但其提出的FIQ模型卻可以啓發相關研究者重新審視“演化”這一概念所包含的內容和對象。也許我們過去的物理學研究之所以無法扔掉決定論這個蹩腳的枴棍，正是因為我們對什麼是“演化”這一問題，認識的還不夠充分深刻。

[1] Del Santo F, Gisin N. Physics without determinism: Alternative interpretations of classical physics[J]. Physical Review A, 2019, 100(6): 062107.

2 線粒體為細胞核“通風報信”

線粒體以產生能量的機制為人所知，然而美國索爾克生物研究所的科學家發現了其新功能：當細胞暴露於環境壓力或可能破壞DNA的化學物質（例如化學療法）中時，線粒體會發出分子警報。這項研究發表在《自然-新陳代謝》雜誌上，可能會啓發癌症新療法，防止腫瘤對化療產生耐藥性**[1****]**。

細胞內大多數DNA包裝在染色體中並存在於細胞核內，繼承自父母雙方。而線粒體各自擁有小型環狀DNA（稱為線粒體DNA或mtDNA），僅由母親傳給後代。大多數細胞含有成百上千個線粒體。

Gerald Shadel的實驗室曾發現，針對包裝出錯的mtDNA，細胞會產生類似於針對入侵病毒的反應，將出錯的mtDNA從線粒體中釋放出來，併發起免疫反應，增強防禦能力。

在這項新研究中，Shadel和同事通過將受損mtDNA釋放到細胞內部，來研究哪些分子途徑被激活。他們聚焦在干擾素刺激基因 (ISGs) 的一類能被病毒激活的特殊子集上。在對阿黴素等破壞DNA的化療藥物產生抗藥性的癌細胞中，這類基因也經常呈現活化狀態。

為了摧毀腫瘤，阿黴素靶向細胞核DNA。新研究發現，無論在培養皿中或小鼠體內，當研究人員誘導黑素瘤癌細胞線粒體應激時，阿黴素會引起mtDNA的破壞和釋放，進而激活ISGs。高水平的ISGs特殊子集保護了核DNA，因而癌細胞對阿黴素的抵抗力增強。

Shadel説：“mtDNA在每個細胞中存在大量拷貝，自身的DNA修復途徑也較少，或許正因此使它成為DNA應激的高效傳感器。”

他指出，mtDNA容易受損在大多數情況下可能是好事，它就像前哨一樣保護健康細胞。但在癌細胞中，這意味着阿黴素會首先破壞mtDNA並引起分子警報，導致藥效不理想。因此在癌症治療期間，如果可以預防mtDNA的損傷或釋放，則有望預防這種情況的化療耐藥性。

[1] Wu Z, Oeck S, West A P, et al. Mitochondrial DNA stress signalling protects the nuclear genome[J]. Nature Metabolism, 2019: 1-10.

3 頻用高能積極形容詞，男性作者論文更受歡迎

印象即真實，這話在最近的研究中又一次被印證。

男性和女性科學家往往選擇不同程度的詞彙來描述他們的研究成果，而不同的詞彙帶來不同的吸引力，也帶來不同的引用率，進一步帶來不同的職業地位。來自哈佛大學醫學院、曼海姆大學、耶魯大學的研究團隊將這一研究成果刊登在12月份的《The BMJ》上**[1****]**。

這是目前第一個大範圍調查不同性別在論文語言使用上的區別及其相關影響。哈佛大學醫學院的研究人員分析了600多萬份同行評議的臨牀和生命科學出版物，發現男性主要作者的論文比女性主要作者的論文在標題和摘要中使用積極框架語言的可能性高21%。男性更喜歡使用類似於“出色的”“獨特的”“新穎的”等高能積極形容詞，而且這類形容詞與更高的引用率相關。

為了在研究中控制時間變化和刊物不同帶來的影響因素，研究團隊只對相同年份相同出版物內的文章進行比較；而為了控制科研方向不同帶來的影響，研究團隊只對關鍵詞類似的文章進行比較。

在對2002年至2017年期間，刊登在PubMed索引的臨牀雜誌上的101,720篇文章進行分析時，研究團隊使用了Genderize這樣的數據庫以判別文章作者的性別——那些第一作者和最後作者**[1****]**均為女性的，我們稱之為女性文章；那些第一作者和最後作者均為男性的，我們稱之為男性文章。結論是，女性文章使用高能積極形容詞的比例比男性文章低了12.3%，尤其是在臨牀類的期刊，女性文章使用高能積極形容詞竟然比男性文章低了21.4%。

研究還顯示，使用高能積極形容詞能顯著提升文章閲讀者的接受度。平均而言，一篇高能積極形容詞文章會帶來9.4%的隨後引用，在高影響力的臨牀類期刊中，若文章標題和摘要裏含有高能積極的形容詞，則帶來的隨後引用效果可以達到13%。

研究者們承認他們沒有辦法量化語言風格差異和各期刊之間的關係，也沒有辦法評估這些詞彙的使用是源自作者自身，還是源自於編輯們。但結論是清楚的，男性文章的分量比女性文章要重。

那麼如何糾正這種詞彙不平等呢？研究作者之一Lerchenmueller認為，首先要讓大家知道這一不平等的存在，以及它對研究成果推廣的影響。學界應攜起手來，找到一種方法來消除這種不平等。比如，導師需要幫助女性作者用各種合理方法和工具提升研究成果的推廣能力。期刊編輯也需要明白這種差異的存在，他們有責任使用一種公平的語言標準，使相似的研究課題使用相同的語言標準。“好的研究成果需要得到應有的地位，學術界絕不能通過用鼓吹自己的成果是前無古人這類説辭來抬升自己。”

[1] https://www.eurekalert.org/pub_releases/2019-12/hms-si121219.php

[2] 注：最後作者往往為通訊作者

4 視覺神經元新發現挑戰諾獎成果

大約60年前，兩位神經科學家David Hubel和Torsten Wiesel發現了哺乳動物的大腦如何從視覺上感知周圍世界，即當你做出觀察時，大腦中的特定神經元負責識別視野中特定區域的一部分，並且神經元在大腦中級別越高，所識別的圖像就越專一和精細。兩人隨後因此獲得諾貝爾生理學或醫學獎。

然而，最近發表在《自然-神經科學》雜誌上的一項新研究表明，小鼠視覺皮層中超過90％的神經元並不像科學家以往認為的那樣工作，且工作機理尚不明確**[1****]**。

美國艾倫腦科學研究所的研究人員分析了小鼠視覺系統中近60,000個神經元的活動，發現只有不到10％做出了遵循經典模型的反應。其餘的神經元中，約三分之二顯示出某些可靠的反應，但是比經典模型所預測的更特殊，另外三分之一表現出一定的活動，但是沒有對任何刺激做出可靠反應。

領導研究的Saskia de Vries博士説：“並不是説以往的研究完全錯誤，而是這些（遵循經典模式的）細胞只佔了皮層中所有神經元的一小部分。事實證明，小鼠的視覺皮層比我們以前認為的要複雜豐富得多，這凸顯了進行此類研究的價值。”

這項新研究是對艾倫大腦觀測站 (Allen Brain Observatory) 的公開數據進行的首次大規模分析。這一數據集雖無法捕獲每種情況下每個神經元的活動，但可使得研究人員同時研究成千上萬的神經元，包括那些反應較細微的神經元。

共同領導研究的Michael Buice博士稱：“我們的目標不是研究視覺，而是研究大腦皮質的算法。我們認為皮質具有通用的計算結構，類似於不同類型的計算機可以運行相同程序。最終，運行哪種程序不是重點，我們想了解計算機到底如何運行程序。”

[1] de Vries S E J, Lecoq J A, Buice M A, et al. A large-scale standardized physiological survey reveals functional organization of the mouse visual cortex[J]. Nature Neuroscience, 2019: 1-14.

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