“數字中醫人”線上出診 等

“數字中醫人”線上出診

打開微信小程序，對著攝像頭拍攝幾張面部和舌頭的照片，就能實現個人體質自助辨識，并獲取中醫體質理論、未病防治、自我健康管理等專業知識……由中國工程院院士、天津大學醫學部主任顧曉松教授，中國工程院院士、北京中醫藥大學教授王琦共同規劃與指導的“數字中醫人”在天津發布。

據了解，“數字中醫人”通過手機移動端望舌面、問信息，采用人工智能算法進行多模態特征分析。它可出具詳細的中醫體質辨識報告，還能借助中醫體質辨識理論增強大模型，提供健康信息在線咨詢服務，并給出體質與疾病（如腫瘤等）的專業性資料參考。

項目負責人、天津大學醫學部醫學院副院長萬亮教授介紹，未來，“數字中醫人”還將擴展涵蓋氣息、脈象等體質檢測數據，面向亞健康人群重大慢性代謝性疾病，尤其是腫瘤防治領域開展示范應用，讓數字中醫造福百姓。

鋰電池有了安全技術國家標準

為進一步提升電動自行車鋰離子蓄電池質量安全水平，由工業和信息化部組織起草的《電動自行車用鋰離子蓄電池安全技術規范》（GB"43854-2024）（以下簡稱《技術規范》）強制性國家標準已由國家市場監督管理總局（國家標準委）發布，將于2024年11月1日正式實施。

《技術規范》針對單體電池規定了嚴格的過充電、針刺等測試。高鎳體系三元鋰電池很難通過上述測試，今后將難以應用在電動自行車領域。

《技術規范》不僅規定了電動自行車用鋰離子蓄電池單體的安全要求，還從電氣安全、機械安全、環境安全、熱擴散、互認協同充電、數據采集、標志等方面設置了電池組的產品安全準入門檻，提升鋰離子蓄電池的本質安全水平。

有些人為何吃飽了還能進食

為什么有些人吃飽了就能輕易停止進食，而另一些人則一吃就停不住，進而導致肥胖？美國西北大學的一項研究發現，其中一個原因可能在于大腦回路。大腦中兩個區域之間新發現的結構性連接可能與調節進食行為有關。這些區域涉及嗅覺和行為動機。當兩個大腦區域之間的聯系減弱得越明顯，人體質量指數（BMI）往往就越高。

研究人員發現了嗅結節和中腦導水管周圍灰質（PAG）之間的聯系。嗅結節是嗅覺皮層區域，是大腦獎勵系統的一部分。PAG參與響應疼痛、威脅等負面情緒的動機行為，并可能參與抑制進食。當饑腸轆轆時，食物的香味使人胃口大開。但當吃飽時，這種氣味就不那么吸引人了。氣味在引導食物攝取等動機行為方面發揮著重要作用，而反過來，嗅覺又受到饑餓程度的調節。

西北大學范伯格醫學院神經學研究助理教授周光宇表示，吃東西的欲望與食物氣味的吸引力有關，但如果引導這一行為的大腦回路被擾亂，信號可能會被混淆，導致即使吃飽了，食物也還是有吸引力。

我國三分之二以上居民大豆攝入量不足

國民營養健康指導委員會辦公室發布信息建議，成年人平均每天攝入15克至25克大豆或相當量的大豆制品。目前，我國三分之二以上居民未達到推薦攝入量，應適當增加。

據介紹，大豆及其制品種類多樣、營養豐富，可提供優質蛋白質、不飽和脂肪酸、鈣、鉀、維生素E等。常吃大豆及其制品對兒童生長發育有益，可降低成年人心血管疾病、乳腺癌、絕經后女性骨質疏松等的發病風險，還有助于延緩老年人肌肉衰減。根據建議，居民一日三餐可選擇不同的大豆及其制品。20克大豆相當于北豆腐約60克、南豆腐約110克、豆腐干約45克、豆漿約300克。攝入畜肉過多的人群，可用大豆及其制品替換部分肉類。

除此之外，專家建議，要多食用新鮮蔬菜，每日攝入500克，深色蔬菜應當占一半以上；新鮮水果每日推薦攝入200克至350克；多選擇奶類、魚類作為蛋白質來源；多選用富含可溶性纖維的食物，如燕麥、大麥；減少甜食和加工食品的攝入量。

重復練習會提高大腦記憶準確性

美國加州大學洛杉磯分校和洛克菲勒大學的科學家領導的一項研究表明，重復練習不僅有助于提高技能，還會導致大腦記憶通路的深刻變化。

最新研究旨在揭示大腦如何通過訓練提高保留和處理信息的能力。為測試這一點，研究人員讓實驗小鼠在兩周時間里識別和回憶一系列氣味。當小鼠練習這項任務時，他們使用一種新穎的定制顯微鏡，對其大腦皮層多達73000個神經元的細胞活動進行成像。研究顯示，當小鼠重復練習任務時，位于次級運動皮層的工作記憶回路發生了變化。小鼠第一次學習這項任務時，記憶模式并不穩定，但在反復練習這項任務后，記憶模式開始固化或“結晶”。

加州大學洛杉磯分校健康神經學家佩曼·戈勒沙尼博士說，想象一下，人腦中每個神經元會發出不同音符，大腦在執行任務時產生的旋律每天都在變化。但隨著人們不斷練習某項任務，旋律變得越來越精致和相似。這些變化有助于了解為什么重復練習后，人們的表現會變得更加準確和自動化。

AI平臺合成出32種潛在多靶點藥物

美國加州大學圣迭戈分?？茖W家開發了一種機器學習算法，來模擬藥物發現早期階段耗時的化學過程，其可以顯著簡化研發流程，同時也為前所未有的治療找到新途徑。科學家借助這一工具，已合成出32種治療癌癥的新候選藥物。

識別候選藥物以進行優化，通常需要數千次單獨的實驗，但新的人工智能（AI）平臺可在很短的時間內得出結果。這個名為POLYGON的新平臺可識別多靶點藥物，而現有的篩選流程則優先考慮單靶點藥物。多靶點藥物與聯合療法具有相同的益處，即幾種不同的藥物共同用于治療癌癥，效果更好且副作用更小。研究人員在一個包含超過100萬個已知生物活性分子的數據庫上對POLYGON進行了訓練。該數據庫涵蓋了分子的化學性質以及與蛋白質靶標相互作用的詳細信息。通過學習數據庫中的模式，POLYGON能生成新候選藥物原始化學式等信息。

這些藥物可與MEK1和mTOR兩種細胞信號蛋白相互作用。MEK1和mTOR是癌癥聯合治療中備受關注的潛在靶點，被科學界稱為“綜合致死蛋白”，同時抑制這兩種蛋白被認為足以殺死癌細胞。

編輯 林洋 744628926@qq.com