未来由过去决定吗？视觉神经元新发现挑战诺奖成果 | 一周科技速览_风闻

****编辑 |杨凌、韩若冰、董唯元、陈航

目  录

1. 未来由过去决定吗？

2. 线粒体为细胞核“通风报信”

3. 频用高能积极形容词，男性作者论文更受欢迎

4. 视觉神经元新发现挑战诺奖成果

1 未来由过去决定吗？

量子领域的测不准原理，经典世界中的混沌现象，这些理论已经将物理学中的决定论思想彻底颠覆。在爱因斯坦和大卫波姆之后，恐怕再没有物理学家坚定的信守如钟表一样刻板的宇宙观。然而在实际研究工作中，这种来自牛顿时期的思想影响，却仍一直萦绕在几乎每一位研究者心中。即使如彭罗斯这样成就斐然的智者，在面对量子理论是否动摇决定论这个问题时，也曾竭力的辩称“毕竟波函数的演化仍然是确定性的”。足见物理学研究中，演化过程的确定性是多么令人难以割舍。

可惜现实的另一方面是，大量初值敏感的动力学方程看似精确描述着自然规律，但无处不在的随机涨落只需使初始状态差之毫厘，就会让拉普拉斯妖的预测结果谬以千里。即使如大卫波姆所期望的那样彻底排除量子随机因素，在纯粹的经典物理背景下，仅仅因为无理数那恼人的无限不循环性质，也会使精确设定初始值变成不可能完成的任务。

手中紧握着各种确定性的微分方程，眼前面对着充满随机涨落和混沌现象的真实世界，在非均衡系统中努力的尝试计算均衡态的精确轨迹，这就是当代物理学家不得不面对的逼仄局面。所以物理学至今仍只是善于处理单体问题、二体问题或是N充分大时的N体问题，而对数量超过三，又没有足够大到可使用统计模型的少体问题时，则显得颇为吃力。就像被大山挡住去路的溪流，只能绕道而行。

最近，终于有勇于挑战这座大山的研究者，直面物理学中的非决定论问题，对经典物理的图景进行了颇具启发性的全新解读。奥地利物理学家Flavio Del Santo和瑞士物理学家Nicolas Gisin，日前在《Physics Review A》上发表了他们的研究成果**[1****]**。

他们的论文以《Physics without determinism: Alternative interpretations of classical physics（舍弃决定论的物理学：经典物理的别样诠释）》为题。论文首先雄辩的否定了决定论在物理学中的基础地位，指出非决定性必然是真实物理世界的基础原则；继而提出新颖的FIQ（finite information quantities，有限信息物理量）模型，使物理规律与其数学形式的联系，在非决定性的真实世界里仍然能够保持一贯；最后则探讨了传统观念所认知的决定论错觉，其实是一种发生于非决定性系统的“涌现”，而这种“涌现”又是在探寻逻辑因果压力下必然产生的结果。

这篇哲学味道颇浓的物理学论文，虽然尚不能一举解决基础理论中的所有相关问题，但其提出的FIQ模型却可以启发相关研究者重新审视“演化”这一概念所包含的内容和对象。也许我们过去的物理学研究之所以无法扔掉决定论这个蹩脚的拐棍，正是因为我们对什么是“演化”这一问题，认识的还不够充分深刻。

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

2 线粒体为细胞核“通风报信”

线粒体以产生能量的机制为人所知，然而美国索尔克生物研究所的科学家发现了其新功能：当细胞暴露于环境压力或可能破坏DNA的化学物质（例如化学疗法）中时，线粒体会发出分子警报。这项研究发表在《自然-新陈代谢》杂志上，可能会启发癌症新疗法，防止肿瘤对化疗产生耐药性**[1****]**。

细胞内大多数DNA包装在染色体中并存在于细胞核内，继承自父母双方。而线粒体各自拥有小型环状DNA（称为线粒体DNA或mtDNA），仅由母亲传给后代。大多数细胞含有成百上千个线粒体。

Gerald Shadel的实验室曾发现，针对包装出错的mtDNA，细胞会产生类似于针对入侵病毒的反应，将出错的mtDNA从线粒体中释放出来，并发起免疫反应，增强防御能力。

在这项新研究中，Shadel和同事通过将受损mtDNA释放到细胞内部，来研究哪些分子途径被激活。他们聚焦在干扰素刺激基因 (ISGs) 的一类能被病毒激活的特殊子集上。在对阿霉素等破坏DNA的化疗药物产生抗药性的癌细胞中，这类基因也经常呈现活化状态。

为了摧毁肿瘤，阿霉素靶向细胞核DNA。新研究发现，无论在培养皿中或小鼠体内，当研究人员诱导黑素瘤癌细胞线粒体应激时，阿霉素会引起mtDNA的破坏和释放，进而激活ISGs。高水平的ISGs特殊子集保护了核DNA，因而癌细胞对阿霉素的抵抗力增强。

Shadel说：“mtDNA在每个细胞中存在大量拷贝，自身的DNA修复途径也较少，或许正因此使它成为DNA应激的高效传感器。”

他指出，mtDNA容易受损在大多数情况下可能是好事，它就像前哨一样保护健康细胞。但在癌细胞中，这意味着阿霉素会首先破坏mtDNA并引起分子警报，导致药效不理想。因此在癌症治疗期间，如果可以预防mtDNA的损伤或释放，则有望预防这种情况的化疗耐药性。

[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 频用高能积极形容词，男性作者论文更受欢迎

印象即真实，这话在最近的研究中又一次被印证。

男性和女性科学家往往选择不同程度的词汇来描述他们的研究成果，而不同的词汇带来不同的吸引力，也带来不同的引用率，进一步带来不同的职业地位。来自哈佛大学医学院、曼海姆大学、耶鲁大学的研究团队将这一研究成果刊登在12月份的《The BMJ》上**[1****]**。

这是目前第一个大范围调查不同性别在论文语言使用上的区别及其相关影响。哈佛大学医学院的研究人员分析了600多万份同行评议的临床和生命科学出版物，发现男性主要作者的论文比女性主要作者的论文在标题和摘要中使用积极框架语言的可能性高21%。男性更喜欢使用类似于“出色的”“独特的”“新颖的”等高能积极形容词，而且这类形容词与更高的引用率相关。

为了在研究中控制时间变化和刊物不同带来的影响因素，研究团队只对相同年份相同出版物内的文章进行比较；而为了控制科研方向不同带来的影响，研究团队只对关键词类似的文章进行比较。

在对2002年至2017年期间，刊登在PubMed索引的临床杂志上的101,720篇文章进行分析时，研究团队使用了Genderize这样的数据库以判别文章作者的性别——那些第一作者和最后作者**[1****]**均为女性的，我们称之为女性文章；那些第一作者和最后作者均为男性的，我们称之为男性文章。结论是，女性文章使用高能积极形容词的比例比男性文章低了12.3%，尤其是在临床类的期刊，女性文章使用高能积极形容词竟然比男性文章低了21.4%。

研究还显示，使用高能积极形容词能显著提升文章阅读者的接受度。平均而言，一篇高能积极形容词文章会带来9.4%的随后引用，在高影响力的临床类期刊中，若文章标题和摘要里含有高能积极的形容词，则带来的随后引用效果可以达到13%。

研究者们承认他们没有办法量化语言风格差异和各期刊之间的关系，也没有办法评估这些词汇的使用是源自作者自身，还是源自于编辑们。但结论是清楚的，男性文章的分量比女性文章要重。

那么如何纠正这种词汇不平等呢？研究作者之一Lerchenmueller认为，首先要让大家知道这一不平等的存在，以及它对研究成果推广的影响。学界应携起手来，找到一种方法来消除这种不平等。比如，导师需要帮助女性作者用各种合理方法和工具提升研究成果的推广能力。期刊编辑也需要明白这种差异的存在，他们有责任使用一种公平的语言标准，使相似的研究课题使用相同的语言标准。“好的研究成果需要得到应有的地位，学术界绝不能通过用鼓吹自己的成果是前无古人这类说辞来抬升自己。”

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

[2] 注：最后作者往往为通讯作者

4 视觉神经元新发现挑战诺奖成果

大约60年前，两位神经科学家David Hubel和Torsten Wiesel发现了哺乳动物的大脑如何从视觉上感知周围世界，即当你做出观察时，大脑中的特定神经元负责识别视野中特定区域的一部分，并且神经元在大脑中级别越高，所识别的图像就越专一和精细。两人随后因此获得诺贝尔生理学或医学奖。

然而，最近发表在《自然-神经科学》杂志上的一项新研究表明，小鼠视觉皮层中超过90％的神经元并不像科学家以往认为的那样工作，且工作机理尚不明确**[1****]**。

美国艾伦脑科学研究所的研究人员分析了小鼠视觉系统中近60,000个神经元的活动，发现只有不到10％做出了遵循经典模型的反应。其余的神经元中，约三分之二显示出某些可靠的反应，但是比经典模型所预测的更特殊，另外三分之一表现出一定的活动，但是没有对任何刺激做出可靠反应。

领导研究的Saskia de Vries博士说：“并不是说以往的研究完全错误，而是这些（遵循经典模式的）细胞只占了皮层中所有神经元的一小部分。事实证明，小鼠的视觉皮层比我们以前认为的要复杂丰富得多，这凸显了进行此类研究的价值。”

这项新研究是对艾伦大脑观测站 (Allen Brain Observatory) 的公开数据进行的首次大规模分析。这一数据集虽无法捕获每种情况下每个神经元的活动，但可使得研究人员同时研究成千上万的神经元，包括那些反应较细微的神经元。

共同领导研究的Michael Buice博士称：“我们的目标不是研究视觉，而是研究大脑皮质的算法。我们认为皮质具有通用的计算结构，类似于不同类型的计算机可以运行相同程序。最终，运行哪种程序不是重点，我们想了解计算机到底如何运行程序。”

[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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