AI不能“取代”医生给我们看病,这并不是因为AI不够强大

约翰霍普金斯医学院的娜塔莉·特拉雅诺娃(Natalie Trayanova)教授,刚刚度过了魔鬼一般的一年。

在外人看来,她的科研道路仿佛是一帆风顺。她带领的心血管造影技术团队拿着来自美国国立卫生研究院(NIH)的研究基金,过去三年光论文就发表了50多篇;她的项目还频频在媒体上曝光,她本人甚至被邀请到TED Talk上做演讲。然而,当她着手将这套“领域内前所未有的解决方案”向临床应用推进的时候,却遭遇了前所未有的困难。

Your Personal Virtual Heart | Natalia Trayanova | TEDxJHU

她的方案在临床上的首要任务是治疗心颤。所谓心颤,指的是心脏不再有规律地按照周期跳动,而是无规律地快速“颤抖”;轻度的心颤有时本人都感觉不到,但严重的心颤可以让在几分钟内夺人性命。你可能在商场、路边或者影视作品里见过仪器装在红色盒子里,上面写着“AED”三个大字,还可能有红色的心形和闪电标记,这就是自动化的电除颤仪,依靠放电的办法结束心颤。这样的设备已经拯救了很多心脏病突然发作的人。

不过等到心颤发生再采取除颤,还是稍微有点晚。医学研究者开发出了一种心脏除颤手术,找到那些引发心律不齐的微小心肌纤维,把它们切除,从而根本上解决问题。麻烦的是,这些微小心肌纤维很难找,很大程度都靠医生经验,经常切不准地方还会误伤正常的部分。

特拉雅诺娃实验室就开发了一套结合了影像和人工智能的心脏造影方案,构建出全息3D的心脏模型,重建每一束心肌纤维、模拟心脏动态,精确地找出病灶,让手术“指哪打哪”。“我们还能顺便用这个影像,给心脏做3D打印,送给病人做留念。”来自保加利亚、已经在这个领域摸爬滚打了三十多年的特拉雅诺娃谈起自己的技术,仍然是一脸兴奋。而最近兴起的人工智能技术,更是有希望为这个技术添砖加瓦——例如,使用机器学习提高图像精度,优化计算流程,把时间和成本大幅降低。

图:特拉雅诺娃团队的“模拟心脏”

然而,谈到实际应用的前景,她的乐观减少了大半。病人的各类实际需求,总是不能与技术设计完美结合,她不得不一周三天跑医院、两天跑实验室,与医生和工程师反复沟通。更大的挑战来自美国食品药监局(FDA),任何一项技术想要投入应用,都免不了和 FDA 大战三百回合;要是不能将研究成果转换为审批标准,发了再多论文都相当于白做。“还不知道什么时候会通过审批。”她对我说,“明年或者后年吧?希望如此(Hopefully),希望如此。”

“希望如此”,成了她挂在嘴边的口头禅。在人工智能计算能力大幅提升的今天,乐观派们认为AI接管医院只是时间问题,然而从实验室到医院的这段路,依然困难重重。

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“你拿一万张猫的图片训练一个机器,机器能够非常迅速地判断眼前的图片是否是猫,”约翰·霍普金斯生物工程教授杰弗里·希维尔德森(Jeffrey Siewerdeson)给我打了个比方,“但你要让机器从一张元素繁多的图片里找猫,难度就指数级增大了。”

他的实验室曾经是约翰·霍普金斯医院的病房,墙上还残留着当年的病床支架和插座。如今的实验室已经远离了医院的喧闹,被各类计算机和影像仪器所占据。生物医学领域,基于机器和数据,而不用和湿漉漉的培养基或组织器官打交道的“干科学”(dry science)逐渐成为了领域热门。据医药研究机构 Signify Research 的数据预测,5年内光医疗影像和AI这一个细分领域的市场就将超过20亿美元,其中深度学习技术更是占据了半壁江山。诊断正在逐渐从病人身上分离,转入机器。

图:作者和希维尔德森在他的实验室

然而,人们需要对机器能做什么、不能做什么有清晰的认识。目前AI的主要成就,是给人类医生的判断打底子,而不是自行下达判断。比如希维尔德森所做的工作之一,是利用机器来学习高精度图片的特征,然后据此把低清图片“算”成高精图片——换言之,就是去马赛克。有些时候医生手头的设备不够先进,另一些时候医生需要实时观察图像,这些时候的低分辨率图片都可以在机器学习帮助下变得高清。

的确,图像识别是目前的AI最擅长的事情之一。大概从2013年开始,AI在这一个领域的能力就开始飞速发展;2015年,在谷歌ImageNet数据库训练下的机器,人脸识别能力已经超过了人类。这得益于机器能够在相对短的时间内吃进海量的影像数据,并通过深度神经网络各个层级进行分析、学习,成为阅“片”无数、经验丰富的“老医生”。希维尔德森和特拉雅诺娃所做的事情,都是利用AI的这方面长处,给予医生以诊断辅助,让医生“看”得更清楚、判断更准确。

可这并不是我们平时想象的“AI看病”。AI是否能对疑难杂症做出独立的诊断?

对于有的疾病,让AI看到影像就做出相应判断其实不那么难。比如眼科教授尼尔·布莱斯勒(Neil Bressler)正在做的项目,是使用AI技术诊断糖尿病人的眼底病变。由于这种疾病十分常见,数据积累丰富,再加上对于病变的判定相对简单,目前这个技术已经有了相对成熟的应用场景。然而,触及到更难的领域,例如癌症、肿瘤等等,图像模式十分复杂,很难用一种或者几种机械的模式概括,机器往往会卡在这种人脑依靠模拟(analogy)判断的地方。而有的病变本身也十分罕见,根本无法形成值得信赖的数据库。换句话说,现在还无法像训练一个真正的医生一样训练AI。

而更根本的矛盾还在后面:就算数据够多、计算能力够强,AI能够取代人类判断吗?

图:电视剧《西部世界》

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2011年12月,在美国麻省的一家医院,急救车送来了一个晕倒的老年男性。他立即被安置在了急救病房,安插上体征了监控设备——如果他的生命体征出现危险的波动,设备就会发出警告,召唤护士。这样一来,护士就不必时时过来查看他的情况了。

然而,第二天,这个老人却死在了病床上。死之前监控设备的红灯闪了一夜,但却被路过的护士一遍接一遍地摁掉。疏于料理的护士当然难辞其咎,然而在深入的调查之后,另外一个问题浮出水面:包括这套系统在内,许多医院用于自动化监控的装置所发出的警报,很多是误报

通常此类自动化系统,会把极其微小的波动当做风险来处理,毕竟,万一错过了一个风险,责任就大了,所以厂商都倾向于把机器调得“过度灵敏”,并产生一系列大惊小怪的误报;反过来,医护人员则在接连不断的误报冲击下产生了疲劳,忽略了真正的危险。这是一个现代版的“狼来了”。

狼来了问题本身看似是可以解决的:把自动化系统的敏感度调低就行(厂商无疑会不愿这样做,因为这样意味着他们自己要直接担负更多责任,不过这至少原则上是可解的)。但这是本质的问题吗?人类同样常常过度敏感,每一个医生都无数次经历过家属大呼小叫、护士匆忙跑来报告异常但最后平安无事的场景,但却无法想象有多少合格的医生会因为假警报太多而从此对它们彻底无动于衷、像对待自动系统那样一遍遍按掉。问题在哪里?

在于人并不信任机器

图:电影《机械姬》

科幻小说常常把人对机器的猜疑描述成没来由的非理性行为甚至是灾祸的根源,但现实中这样的不信任其实是有理由的:人和机器的决策方式并不相同。譬如一个简单的自动化系统也许会监控病人的心率,低于一定数值就报警,但不同病人静息心率原本就不同,对一个普通人而言危险的低心率,对职业运动员而言也许只是稍微异常。传统的自动化系统只能在事先设好的规则内行事,超出规则就无能为力了

今天最火的AI路线——深度学习看起来有望打破这个限制,但它带来了一整套新的问题。最近通过FDA审批的一个叫做“WAVE”的诊断平台,能够综合病人各项身体指标,通过深度学习的算法,给出“病人什么时候会进入病危状态”的预测。然而,《科学》(Science)2019年3月的一篇评论文章指出,不像是药品或者其它医药设备,机器学习为内核的算法并非一个逻辑确定的系统,里面涵盖了上千个互相牵涉的指标,也会根据训练数据的不同产生不同的效果,究竟是否存在确凿无疑、让人百分百信服的因果联系(就像你站在体重秤上的数字从不撒谎一样),很难说清。

而治病救人的医学,恰恰最需要稳定且可重复的证据支撑。

循证的过程需要控制变量,得出A和B之间确凿的因果联系,例如病人吃了A药之后,就是比吃安慰剂的效果要好,那么A药毫无疑问发挥了作用;而这种药在一小部分病人中产生的作用,和大部分病人相似,是可以重复的。深层到药物作用的机制和原理,则更需要有大量的动物实验打底,厘清一个化合物和病菌、器官、神经之间的具体联系。然而,目前主流的深度学习的技术却是吃进数据、吐出结果的 “黑箱”,很难照着这个方式循证。再加上机器学习的核心——数据本身就具有不确定性,更为人工智能的普适性和可重复性提出了问题。

在2019年2月华盛顿美国科学促进会(AAAS)的年会上,赖斯大学(Rice University)数据科学教授吉内薇拉·阿伦(Genevera Allen)用一系列事例直击了这个问题的核心。当下,有不少团队都在癌症相关的基因上做文章,输入癌症患者的基因组和病例数据,用机器学习的方式分析出几个不同的亚型(Sub-type),并在这个基础上开发靶向药物。这也是承袭乳腺癌的成功先例——根据基因表达的不同,乳腺癌可以分为10多种亚型,每一种的具体治疗方案和预后都不同。但是这种模式可以套到所有的癌症上吗?把大量数据“喂”给机器,机器真的能依靠数据模式给出靠谱的分类吗?

图:Genevera Allen,来源:EurekAlert!

她综合了一些研究结果,发现在某个样本的数据上表现出色的算法,不一定适用于所有情况,也并不能重复,在这种分类的基础上得出的诊疗意见,自然也是无意义的。“两个团队用不一样的数据,很可能得到完全不重合的亚型分类,”阿伦在会议报告上说。“这些‘发现’真的具有科学价值吗?背后是否有可靠的医学证据支撑?”

她表示,如果继续这样发展,医疗科学很有可能陷入“危机”。虽然有点悲观,但也不无道理。毕竟,不靠谱的算法在亚马逊上给你推荐一本你不喜欢的书,你不买就好了;但是“推荐”一个疗法,有时候却是关乎生死的。当然,这并不是说人类医生不会犯错误。但在面对错误的时候,医学诊断的循证基础,能够给我们提供充足的条件复盘错误、并探求避免的方法。而面对人工智能的黑箱,我们甚至很难知道机器为什么会错,应该如何纠正。

一边是人工智能领域大幅提高的计算能力与不断优化的算法,另一边却是临床医学对于证据的谨慎。在不同的学科进行交叉和对话的同时,两边是否在使用同一套语言体系,成为了解决问题的关键。

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这个年代最常听到的一句话,是“什么专业都得写代码”。的确,像希维尔德森和布莱斯勒的实验室里,懂医学和懂计算机同等重要,甚至还需要统计等数据科学。越来越多的研究者开始恶补相关知识,注册线上课程,甚至去跟本科生挤教室。许多老教授也拉下面子,向年轻博士生和博士后取经。

而随着大数据和人工智能的广泛应用,医生们也要开始懂得怎样跑数据,即使不会编程也必须明晓其中的原理。“(数据科学)就像另一门语言,或者好几门语言,”英国惠康基金会桑格研究所的研究员蔡娜在接受 Mosaic Science 采访时的一席话,说出了生物、医药研究人员的心声。“我不得不把之前大脑中的生化路径、流程图,转化成编程代码。”

从某种程度上讲,编程和数据成为医学领域最重要的能力之一。然而,计算机领域和医学领域的学科逻辑和评价标准,却存在一些分歧。特拉雅诺娃说,“现在太多人醉心于技术细节的提升,你去参加一个学术会议,到处都是跟你吹嘘自己的技术表现有多好,算法性能有多棒,然后在核心期刊上发了多少论文——这是他们领域的‘语言’。但最后能达到什么效果呢?” 说到这里,特拉雅诺娃摇了摇头。

“现有的大部分算法,包括诊断和预测等,都不是在传统的医学范式下研究出来的,不能直接体现医学所需要的指标,即使一些已经投入应用了,但可靠度、可应用程度等,都需要进一步验证。”宾夕法尼亚大学医学院血液和肿瘤专家拉维·帕里克(Ravi Parikh)在电话里对我说。“他在《科学》期刊上发表的评论文章谈及了这个问题:当下的许多医疗人工智能相关的研究,都以计算能力、反应速度、概率分布曲线等作为指标,比如一个算法能够把判断某种征兆的速度提高百分之几之类。但是,这到底在临床上意味着什么?这对病人的治疗效果有多大增益?速度提高了,但误诊率呢?病人接受了这个诊断,是否病程变短、返诊率下降?这些所谓 “落脚点”(endpoint)才是医学关心的指标,也是监管机构是否给某个技术放行的依据。

一言以蔽之,人工智能想要治病救人,必须要接受医学标准的审视。特拉雅诺娃深知其中的不易,前文提到的3D造影技术即将投入大规模临床实验,最终的评判标准并不是技术、性能,而是手术的成功率。“接受了手术的病人,究竟有多少不用返工重来?返诊率是多少?”能够让临床医生彻底掌握这个技术,把除颤手术目前接近40%的返诊率大幅降低,才是这个技术成功的标志。

图:作者和特拉雅诺娃合影

希维尔德森也表示,算法必须要“翻译”成为医学实验的成果方才能称之为医疗,定量的测试和评估是一切的基础。而在临床实验中,需要照顾的不仅仅是数据,还有病人。“要验证现有技术的可用性、可靠性和效果,目前通用的方式是回溯性分析研究,这样才能在不影响病人的治疗水平的前提下得到好的结果,并且也需要伦理委员会的批准。”

而且,我们必须诚实面对算法的局限。所有的药物都有副作用和适用人群,同样,做人工智能的人也必须从“用算法去解决普适性问题”的思维中跳出,重视应用情景、数据来源和数据质量等等,学会医学语言的谨慎。监管也必须面对一些关键挑战——例如,如何保证数据的多样性,如何打开人工智能和机器学习的“黑箱”,确定一个算法的具体原理与医学证据之间的联系。 “目前可以做的是建立完善的事后审计机制(auditing system),追踪算法和数据之间的关系,以及可能出现的数据偏差。”帕里克说,“但最后,一定还是落在临床的表现上,保证效用和可重复性。

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我在希维尔德森的实验室里看到了一个比乒乓球略小的3D打印模型,质感柔韧,中间的裂痕用细密的针脚缝了起来。“这是一个有着先天心脏缺陷婴儿的心脏的一部分。”希维尔德森对我解释道,“我们用当前的造影技术,结合人工智能技术为心脏建模,然后打印出来供进行手术的医生练手。”

图:心脏模型

看着这个小小的模型,我仿佛能看到主刀医生和助手们围在屏幕前讨论手术方案,仔细观察和打量模型,思考着从哪里入手——这才是人机的完美配合,也是当下的医疗技术带来的最实际的进步。“在诊断和治疗中,一个医生的训练、经验和观察依然是最重要的。即使是最好的技术,也只能是增强医生的知识和能力,而不是替代。” 希维尔德森说。

帕里克也认为,我们不应该拿人工智能和医生相比。关键并不在于人工智能本身的能力,而是人工智能和现有的医学条件结合,能够发挥多大的功效。医生多年所见、所识、所领悟的并不能完全被翻译成数据、变成机器学习的资料;而人工智能亦有更精准的观察、更快的速度和永不疲倦的眼。谈论“医生+算法”的效果,远比谈论如何替代、或者谁比谁好要更有意义。

未来的医疗场景,一定不是病人被送进机器人医生的诊所,进行全身扫描之后得到“智能”的诊疗,而是可复制、可量产的机器,为医生提供足够多有价值的参考,节省更多人力物力,让诊疗变得更普及、更平民、更快捷。医疗人工智能领域的科技树不是冲着天空、往高处长,而是伸开枝叶,为更多的人提供安全和健康的荫蔽。

这个未来甚至并不遥远,脚踏实地一定走得到。(编辑/Ent)

(拇姬对本文有重要贡献;感谢美国科学促进会AAAS提供访问支持。)

参考资料:

  1. Allen, G. I. (2017). Statistical data integration: Challenges and opportunities. Statistical Modelling, 17(4-5), 332-337.
  2. Parikh, Ravi B., Ziad Obermeyer, and Amol S. Navathe. “Regulation of predictive analytics in medicine.” Science 363.6429 (2019): 810-812.
  3. Razzak, Muhammad Imran, Saeeda Naz, and Ahmad Zaib. “Deep learning for medical image processing: Overview, challenges and the future.” Classification in BioApps. Springer, Cham, 2018. 323-350.
  4. Giger, M. L. (2018). Machine learning in medical imaging. Journal of the American College of Radiology, 15(3), 512-520.
  5. Tenner, E. (2018). The Efficiency Paradox: What Big Data Can’t Do. Knopf.
  6. https://www.bbc.com/news/science-environment-47267081
  7. https://www.wired.com/2017/03/biologists-teaching-code-survive/
  8. https://mosaicscience.com/story/how-big-data-changing-science-algorithms-research-genomics/
  9. https://www.signifyresearch.net/medical-imaging/ai-medical-imaging-top-2-billion-2023/

题图来源:图虫创意

我们的祖先生气了会说什么?别的我不知道,但很大概率不会以f开头

当你怒不可遏,想要爆出以“f”打头的某四字英文真言,是不是毫不费力?什么,你是胡建人?没事,不会也不用感到太过懊恼,因为很有可能人类的祖先也不会发f这个音。

《科学》杂志最近刊登的一篇苏黎世大学的研究指出,没有农耕文明带来的谷物、蔬菜和奶制品这些比肉类软和的食物,人类很可能就不会发f、v这类唇齿摩擦音了。在中文普通话里,这意味着所有以f开头的发音,比如飞、风、福可能都不存在了。

饮食为什么会对发音有这么大的影响?这一切要先从人类的牙齿讲起。

祖先的牙齿长得跟我们的不太一样

人类所发的声音可以分为两类:元音和辅音,也就是汉语拼音里的韵母和声母。F和v是辅音中的唇齿摩擦音(fricative consonant),需要上牙齿与下嘴唇两个发音器官配合形成间隙——将上切牙,也就是门牙,轻压在下嘴唇上。

可见,要发出f这个音,上牙的位置十分关键。你不妨自己感受一下,放松自然的状态下,你的上牙是不是比下牙略为前倾,下牙抵在上牙内侧大概一半的位置——这是大多数现代人具有的覆合/覆盖牙型(overbite/overjet)。

大多数现代人拥有的覆合牙形|Wikimedia Commons

我们的祖先就不一样了。现代人上牙前倾的牙形在旧石器时代人类身上十分罕见,史前猎人们大多拥有对切咬合牙型(edge-to-edge bite)——上下门牙的边缘是对齐的。

上下对齐的对切咬合牙型| Tímea Bodogán

苏黎世大学的研究指出,这两种截然不同的牙齿形态对于发f和v有着很大的影响。

上牙前倾更容易发出f音

研究员们通过建立生物力学模型发现,覆合牙型发f和v要比对切咬合牙型更容易,少用了30%的口腔肌肉力量。对于牙齿上下对齐的史前猎人们来说,发出f和v可能比较难。

我们可以自行模拟一下。要发出某f打头的英文四字真言,对大多数人来说轻而易举,因为在放松状态下,你的上牙几乎已经在下嘴唇的内侧边缘了。但是你把上牙稍稍往后移,和下牙对齐,再试一下。咦,怎么骂个人这么费力?

所以研究者推测,由于费劲,旧石器时期人类的语言里是没有唇齿摩擦音的。

那是什么造就了我们越来越前倾的上牙呢?研究认为,这与农耕文明带来的饮食改变密不可分。

吃的东西越软,上牙齿越是往前倾?

人类学家指出,无论是史前人类还是现代人,出生时大多有着上牙前倾的覆合牙型。只是在旧石器时代,人们依靠狩猎和采集获得食物,肉类是主要食物来源。为了能够更有力地撕扯、咬食肉类,史前人类的下颌骨和上颌骨逐渐变得能够对切咬合,上下牙齿逐渐对齐,无法保持天生的覆合牙型。

日本出土的新石器时代前的人类头骨,拥有对切咬合牙型|Blasi et al. 2019

新石器时代农耕文明的出现让人们的食物中有了更多谷物、蔬菜和奶制品。这些较肉类软和的食物使得人类的上下颌骨不需要再具备强大的咬合力,一生都能保持幼年时期上牙前倾的覆合牙型。

伊朗发现的新石器时代人类头骨,拥有上牙前倾的覆合牙型|Fatemeh Bahrami/Anadolu Agency, via Getty Images

所以,进入农耕社会后,人们吃的食物越来越软,导致了更加普遍的上牙前倾的覆合牙型,这个牙形相较上下对齐的对切咬合牙形,更容易发出唇齿摩擦音——f和v音很有可能是在这个过程中逐渐出现的。

研究者还对当今现存的7000余种语言进行了调查,发现当代的狩猎采集社会中使用f和v的频率只有其它语言的四分之一。

一个重大而有争议的研究结果

这一考古学-语言学跨界发现震动了很多语言学家。传统语言学一直传承着语言是人类独有,并且自产生之后就没有发生过巨大变化的理念。f、v比其他语音更晚出现,并且主要出现在农耕文明社会中,这一新的发现彻底地撼动了语言不变论。

传统语言学也不喜欢把语言这一文明的象征和人体的生理结构进行过多的连接,因此这一跨界发现引发了许多语言学家的争议。有人认为,如果这是一条必然的进化规律,那为什么中国,一个古老的农耕文明社会,没有v这个发音(根据个人经历,v还是存在在一些北方口音中的);日本,另外一个农耕文明社会,根本没有f、v这两个发音。

当然,苏黎世大学的研究者们也承认他们提供的只是一种可能性,而不是一条语言学进化规律。语言学界对于这一结论是否会有进一步地深入研究,我们拭目以待。(编辑:Edan,窗敲雨)

题图来源:Fatemeh Bahrami/Anadolu Agency, via Getty Images

参考文献:

  1. Blasi, D.E., Moran, S., Moisik, S.R., Widmer, P., Dediu, D. and Bickel, B., 2019. Human sound systems are shaped by post-Neolithic changes in bite configuration. Science, 363(6432), p.eaav3218.
  2. https://www.nytimes.com/2019/03/14/science/language-origins-agriculture.html
  3. https://www.smithsonianmag.com/science-nature/ability-pronounce-f-and-v-sounds-might-have-evolved-along-human-diet-180971710/

胃药伤肾,“拉唑”还能吃吗?

太长不看版:

  1. 胃药里的质子泵抑制剂(PPI),就是各种“拉唑”,肾脏相关不良反应比例高。
  2. PPI适用于如下病症:消化性溃疡、胃食管返流病、幽门螺杆菌感染、预防阿司匹林等相关胃十二指肠溃疡、胃泌素分泌瘤等。
  3. PPI治疗尽量最低剂量和最短疗程,逐渐减量停药。
  4. 长期用PPI治疗者,要定期监测肾功能及电解质。
  5. 遵医嘱,遵医嘱,遵医嘱。

你胃痛过吗?

好像一团火,烧着你的五脏六腑。又好像一双大手攥住了你的胃,然后使尽全力一拧,让你痛得蜷成一只虾子。

病来如山倒,病去如抽丝。得胃病容易,要养好就难了。一旦逢年过节胡吃海喝,或者沉迷工作压力山大,不但体重直线上升,胃肠也会来找麻烦。很多久病成“医”的人们诉求都很明确:“我这个是老毛病了,去年春节也是这样,不用化验了,直接开点胃药就行”。甚至还有人连医院都不去,直接去药店随意买点胃药对付。

这些人里,有些人药不对症,延误诊治,结果病情加重;有些虽然确实是胃病,吃的药也对症,但还是吃错了——自己瞎吃,吃的时间不是太短,就是太长。

最近的《科学报告》(Scientific Reports),就上线了一篇探讨胃药安全性的文章[1],加州大学圣地亚哥分校的研究者发现,长期服用“拉唑”类胃药的人,肾病风险大幅上升。

吃“拉唑”肾病风险高,吃“替丁”肾病风险低 | healthunits.com

胃病吃什么药?

目前大部分胃药的作用机理都是减少胃酸或者限制胃酸的产生,包括中和胃酸的各类抗酸药,比如铝碳酸镁等等;还有阻止胃酸分泌的抑酸药,比如阻滞组胺受体的“替丁”和抑制质子泵的“拉唑”类,其中又以各种“拉唑”类占据着最佳抑酸效果的宝座。

各种“拉唑”类,都是质子泵抑制剂(proton pump inhibitor, PPI),可以和胃壁细胞上的氢-钾-ATP酶泵不可逆地结合,从而在源头上阻止胃酸的分泌。

而各种“替丁”类,则是组胺-2受体拮抗剂(histamine-2 receptor antagonist, H2RA),通过阻断胃壁细胞上的H2受体来抑制胃酸分泌,与PPI们作用于同一种细胞,只是作用在不同的分子上。

PPI的抑酸效果明显好于H2RA,能更快地控制症状提高治愈率[2],这也是市场上各类“拉唑”销量明显好于各类“替丁”的原因。

现在美国食品和药品管理局(FDA)批准的PPI一共有6种,包括雷贝拉唑、兰索拉唑、泮托拉唑、埃索美拉唑、奥美拉唑和右兰索拉唑。根据不同医疗机构的药品目录和医疗人员的用药习惯,会给患者开具不同的PPI,如口服的雷贝拉唑、兰索拉唑口崩片,静脉的泮托拉唑、奥美拉唑等。

“拉唑”好用,但不能滥用

PPI适用于很多毛病。它是治疗消化性溃疡如胃溃疡、十二指肠球溃疡的一线抑酸疗法;是胃食管返流病包括糜烂性食管炎的维持治疗;是幽门螺杆菌感染治疗的组成部分;是药物消化道副作用预防如阿司匹林相关胃十二指肠溃疡的一级预防,也是胃酸分泌过多的情况如促胃泌素分泌瘤的对症治疗。

而且PPI对进食后引起的泌酸最有效,所以在每天早饭前半小时到一小时吃一片“拉唑”就能有效,这样一天一次,持续5天吃PPI,最多可以让胃酸分泌减少66%。[3]

然而,大家都知道它好用,也就让PPI在一定程度上受到了滥用,自行延长疗程和加大剂量的例子比比皆是。于是PPI的不良反应,也越来越值得重视。

胃病患者一定要知道:长期应用PPI,会有不良反应,如腹泻性疾病,萎缩性胃炎,矿物质和维生素的吸收不良以及肾病等。

这次加州大学圣地亚哥分校的研究,就专注于PPI治疗相关的肾脏损害,包括急性肾损伤、慢性肾病、终末期肾病及电解质紊乱。

研究者分析了2004~2018年上报FDA的超过1032万份不良反应报告,比较了“拉唑”和“替丁”引起的肾脏不良反应。发现仅仅服用西咪替丁、雷尼替丁和法莫替丁等H2RA的患者肾脏不良反应率为0.7%,然而,仅仅服用PPI的患者报告的肾脏相关不良反应率却有5.6%,足足高出了8倍。

服用PPI的患者慢性肾病的上报率是服用H2RA者的28.7倍,上报的急性肾损伤是H2RA的4.2倍,终末期肾病是43倍,非特异肾损伤是H2RA的7.7倍,肾结石是H2RA的3倍 | 参考文献[1]

除了肾功能的损伤,PPI还可导致镁、钙、钾、钠等电解质的吸收不良,且均比H2RA严重。这种广适应症的药品上市后的后续追踪研究,对医疗人员及用药的人们都是重要的警示。

怎么吃胃药才安全?

当然,我们不能因噎废食,因为副作用就放弃了疗效。

目前对某些疾病,PPI依然是必不可少的治疗。同时,PPI相关的肾损伤风险只是一种观察结果,其潜在机制还不明确,两者之间的因果关联也还没完全建立。

我们能做的,一方面是在用PPI治疗时,只用治病所需要的最低剂量和最短疗程。用PPI超过半年的患者在病情稳定后应该逐渐减量至停药。

还要注意一点,长期使用PPI的患者停药会出现反跳性胃酸分泌过多,症状会有反复,这些都是正常现象。

而对于肾功能不全的患者,一方面要在胃病就医过程中详细说明病史,定期复查肾功能;另一方面在自行买药时注意阅读药品说明书,有疑问就咨询相关医疗人员。要记住,即使研究中用来做对照的H2RA也是通过肝肾共同代谢的,对重度肾衰竭的患者也是要减量应用的。一旦疗效的优势不能盖过其副作用带来的劣势时,及时更换治疗方案,才是明智之举。

所有的治疗都是在权衡利弊。真实世界里的选项,不可能只有好处而没有弊端。“拉唑”是很好的胃药,但也附带着不良作用的风险。说到底,胃痛时还是要去消化内科就诊并遵医嘱,让胃痊愈,也让肾安康。(编辑:游识猷)

参考文献

  1. Tigran Makunts, Isaac V. Cohen, Linda Awdishu, Ruben Abagyan. Analysis of postmarketing safety data for proton-pump inhibitors reveals increased propensity for renal injury, electrolyte abnormalities, and nephrolithiasis. Scientific Reports, 2019; 9 (1) .
  2. Walan A, Bader JP, Classen M, Lamers CB, Piper DW, Rutgersson K, Eriksson S.Effect of omeprazole and ranitidine on ulcer healing and relapse rates in patients with benign gastric ulcer. New England Journal of Medicine. 1989;320(2):69.
  3. Wolfe MM, Sachs G. Acid suppression: optimizing therapy for gastroduodenal ulcer healing, gastroesophageal reflux disease, and stress-related erosive syndrome.Gastroenterology. 2000;118(2 Suppl 1):S9.

孕期的感染,可能关系到母亲和孩子的终生幸福

一些反疫苗人士认为,孕妇要是打了疫苗,孩子以后就会得自闭症。但是,目前有越来越多的研究证明,疫苗并不会引起自闭症。

最近的一个研究发现,事实可能与反疫苗人士的想法正好相反——想要预防孩子患上自闭症,孕妇或许需要打疫苗以预防孕期感染。

美国医学会杂志神经病学期刊(JAMA Psychiatry)近期发布的一个论文表示:如果孕妇在孕期发生过感染,那么,孩子以后得自闭症、抑郁症的风险就会更高。【1】

图:图虫创意

该研究分析了1973年1月至2014年12月期间在瑞典出生的所有孩子,共计近180万个孩子,其中48.6%是女性、51.4%是男性。待到2014年,研究中年龄最大的“孩子”已经41岁了。

由于瑞典医学出生登记是链接到国民住院登记的,因此,研究人员可以将母亲在医院获得感染的诊断与孩子的出生登记综合起来进行研究。同样,通过住院登记的信息,研究者也得以检测到孩子们出生后的精神健康的状况。

研究人员分析了总共两百多万份记录,并对特征进行了总结。

为了评估孕期感染对孩子以后精神病理状态的风险有多大,研究人员建立了相应的风险模型。结果发现,如果孕妇在怀孕期间被诊断为感染、接受了医院的治疗,那孩子之后因为自闭症、抑郁症而到医院接受治疗的风险明显上升,孩子成年后的自杀风险也更高

模型得出的风险比(hazard ratios, HRs)显示,孕期有过感染的话,孩子以后患上自闭症的风险增加79%,抑郁症的风险增加24%。

左图橙线为孕期感染后,小孩罹患自闭症的终生风险。右图橙线为孕期感染后,小孩罹患抑郁症的终生风险。线条周围的淡橙色区域为95%可信区间(CI)。

这是一种相对风险升高,对于个体来说,抑郁症和自闭症的绝对风险依然不大。但在大规模人群里,造成的病例上升就很可观了。

除了自闭症、抑郁症,研究人员还研究了躁郁症、精神错乱(包括精神分裂症)。不过结果显示,母亲孕期感染,孩子以后患上躁郁症、精神错乱的风险并没有显著升高。

不同类型的感染,是否产生不同的风险?

母亲在孕期感染的严重程度,和孩子的患病风险有关吗?会不会母亲在孕期患上不那么严重的感染,孩子以后患上自闭症或抑郁症的风险就能小一点呢?

对此,研究人员把收集到的记录按照严重或轻微的感染进行区分。对于较重的感染,有败血症、流感、肺炎、脑膜炎、绒毛膜羊膜炎等,而较轻的感染,有女性群体中常见的尿路感染

研究结果发现,不论母亲孕期是严重感染还是轻微感染,孩子疾病风险升高的程度都差不多。即便母亲在孕期只是患上较轻的尿路感染,孩子以后患上自闭症、抑郁症的风险照样也更高。

换言之,不是特定的病原体伤害了胎儿的大脑,而是几乎所有感染都会造成问题。

一些其他的研究曾发现,孕期要是发生了尿路感染,胎儿的发病率与发育迟缓的风险就会增加,但是,尿路感染也可能是某些更加严重的感染(比如肾盂肾炎)的症状。因此,作者认为,这方面需要进一步的研究,以量化尿路感染的炎症对孕妇肚中胎儿的影响。

图:Everyday Health

为什么孕妇的感染会给胎儿带来这些风险?

这只是一个观察性研究,它只是找出了两者之间存在的显著关系,并没有进一步解释孕期感染是如何影响胎儿大脑的发展。不过,过去有别的研究就发现,孕妇的感染会引起炎症反应,而有些炎性蛋白可以影响胎儿大脑细胞的基因表达。还有其他研究表示,母亲的炎症会促进胎盘中神经递质血清素的产生,这可能会影响胎儿的脑部发展。【2】

虽说该研究也有一些局限性,比如,研究对象仅限于瑞典女性。又比如,可能是遗传易感性既造成母亲容易被感染,也造成孩子的精神疾病风险升高。但孕期感染与孩子以后的患上自闭症、抑郁症的风险之间存在如此显著的联系,依旧值得警惕。

“尽管个体的风险看着很低,但从人口角度看的话,影响可能是很大的,”论文的总结写道。对于这一发现,论文作者强调了孕期避免感染很重要,并建议注意感染的预防、以及抗炎症治疗。

 “研究结果表明,孕期要尽量预防感染,比如应该呼吁孕期注射流感疫苗,”瑞典哥德堡大学妇产科学院的副教授、论文的作者魏瑞娜·森格派(Verena Sengpie)说。【2】这九个月里的健康状况,可能关系到母亲与孩子的终身幸福。(编辑:游识猷)

论文作者Verena Sengpiel教授,图片来源:Pontus Sundén

参考链接:

  1. al-Haddad, B. J., Jacobsson, B., Chabra, S., Modzelewska, D., Olson, E. M., Bernier, R., … & Waldorf, K. M. A. (2019). Long-term Risk of Neuropsychiatric Disease After Exposure to Infection In Utero. JAMA psychiatry.
  2. Child’s elevated mental ill-health risk if mother treated for infection during pregnancy . https://www.gu.se/english/about_the_university/news-calendar/News_detail//child-s-elevated-mental-ill-health-risk-if-mother-treated-for-infection-during-pregnancy.cid1619697
  3. CARLY CASSELLA. Major Study Finds Pregnancy Issue Actually Linked to Autism, And It’s Not Vaccines. https://www.sciencealert.com/major-study-finds-a-health-issue-during-pregnancy-linked-to-autism-and-it-s-not-vaccines

题图来源:图虫创意

气候变暖产生的“超级昆虫”,会给人类带来怎样的威胁?

|· 本文来自“我是科学家”·|

《蚁人》、《蜘蛛侠》、《大黄蜂》……今天,各类以昆虫为主题的科幻大片层出不穷。然而,幻想很丰满,现实很骨感——蚂蚁不会任人指挥,却可能成为令人头疼的入侵物种(比如火蚁);被蜘蛛咬一口,也不能获得飞檐走壁的超能力,却可能带来中毒风险。

蜘蛛侠海报。

在“人类世”(一个全新提出的地质学纪元)中,这些本来就存在的危险开始愈演愈烈。人类对世界的改造正在地球生态圈引起一系列问题,全球变暖和资源枯竭导致对人温和无害的昆虫数量大大减少,而携带大量病毒和毒素的“超级昆虫”却杀出重围,成为人类传染病的首要来源。人类世,仿佛成为了昆虫的“炼蛊池”。

人类世:无限战争

虽然已有海量研究表明全球气候变暖将给人类带来更多的传染病威胁,但最近的两项新研究无疑又给这样的现实以重磅一击:结果显示,气候变暖极有可能增加节肢动物(如常见的蚊子等)传播流行病的可能,甚至会衍生新的疾病。

图片来源:PEXELS

在过去的几十年内,昆虫数量急剧下降,这导致各层级重要的生态服务系统(从作物授粉到鸟类以及其他生物的食物)都岌岌可危。表面上看,昆虫总数量的下降似乎降低了它们传播传染病的风险。但实际上,研究表明这只是无害甚至对人类有益的昆虫数量的减少,相反,失去了天敌和竞争对手的有害昆虫开始横行霸道。

科学家们将18世纪至今(即人类对世界的改造开始对气候产生影响的时代)命名为“人类世”(Anthropocene),但这正是对人类最大的嘲讽,因为我们面临的现实是:人类越改造,世界越糟糕。

蜱虫:危机四伏

不知你是否听过令人闻风丧胆的“床虫大军”?蜱虫(床虱)就是其中之一。可千万别被名字误解,其实这种小虫的主要栖息地是草地和森林。由蜱虫传播病菌产生的莱姆病将导致心脏病、关节炎和神经系统损伤[1]

蜱虫个头虽小,但却威力无穷。研究表明,这种小虫在短短30年内给美国制造了大量莱姆病患者,症状表现为频繁的发烧、头痛和疲倦,病情严重的甚至会演变为脸部麻痹、关节炎、严重头痛和心悸等。即使获得妥善治疗,这些病症也会在患病后六个月内反复造访患者,使这些莱姆病患者痛苦不堪[3]。新的研究表明,蜱虫的肆虐与气候变化脱不了干系。

图片来源:Pixabay

事实上,过往的研究者已经意识到气候变暖会导致更多的莱姆病。美国环保局甚至将莱姆病视为环境变化的风向标。而这项新研究则更加直观地显示出莱姆病与气温之间的联系。简单而言,平均气温越高,蜱虫越活跃,患者也就越多。

梅奥诊所的伊戈尔·杜米奇和卡内基梅隆大学的埃德森·塞文尼收集了2000年至2016年间美国468个郡县报告的温度、降水和莱姆病病例的数据。他们发现,年平均气温超过5℃的郡县内,莱姆病比例开始增加。在年均气温处于9℃到11℃之间的郡县内,莱姆病比例达到顶峰。

这个现象是蜱虫生物习性和人类生活习惯的悲剧结合:低温时蜱虫存活率低,而人类也怕冷蜗居室内;当气温回升时,人类兴冲冲地呼朋唤友赶去森林草地上野营,结果被活跃起来的蜱虫叮个正着。

野外露营,时刻小心蚊虫叮咬。图片来源:PEXELS

随着全球气候变暖,莱姆病高发区内的患病率可能会继续上升。研究人员计算,即使控制温室气体排放量,在本世纪中叶,莱姆病患病率仍然将会增加21%。

研究表明:未来几十年,气候变化将对美国的莱姆病数量产生相当大的影响。此外,由于年均气温上升,莱姆病可能会向越来越多的新地区发起进攻。人类,正处在危机四伏之中。

温室:新蚊虫现身

在第二项研究中,一个国际研究小组汇集了分类数据、化石证据和DNA序列,用以追踪过去1.95亿年间新型蚊子出现的速度[2]。随后,科学家分析了物种形成率的变化与全球温度和大气二氧化碳浓度随时间变化的匹配情况。

研究小组发现:历史上大气中的二氧化碳含量较高时,新的蚊子种类形成得更快。在较为温暖的时期,物种形成率也更高。

目前尚且无法确定,高温和高二氧化碳是否直接促成了蚊子的新型物种。哺乳类物种形成也与蚊子物种形成相关——这点倒是不足为奇,因为许多蚊子以哺乳动物的血液为食,食物多了,蚊子自然也多了。

虽然高温和二氧化碳或许不是直接原因,但研究人员仍然表示,历史上蚊子的物种生成模式预示着:现在大气的高二氧化碳浓度和持续变暖的气温“将以同样的方式促进新型蚊子的诞生”。

图片来源:PEXELS

在全球范围内,每年有100万人死于蚊子传播的疾病。研究人员已经发现,随着气候变化,蚊子多样化可能会增加,并可能导致某些地区已经根除的疾病死灰复燃。

现有的研究结果揭示着一个令人堪忧的未来:新型蚊虫携带未知的病毒纷沓而至,令我们难以招架。研究人员表示,如果新的蚊子物种真的出现,会增加新的媒介/病原体相互作用的可能性。人类即将面临来自“虫虫危机”的全新考验。(编译:狗蛋; 编辑:大庆、Yuki)

参考文献:

  1. Dumic I. and E. Severnini “‘Ticking Bomb’: The Impact of Climate Change on the Incidence of Lyme Disease.” Canadian Journal of Infectious Diseases and Medical Microbiology. 2018
  2. Tang C. et al. “Elevated atmospheric CO2 promoted speciation in mosquitoes (Diptera, Culicidae).” Communications Biology. 2018
  3. CDC. “Signs and Symptoms of Untreated Lyme Disease.”〔DB/OL〕 https://www.cdc.gov/lyme/signs_symptoms/index.html, 2016–10–26.
  4. 原文来源:http://www.anthropocenemagazine.org/2018/11/say-hello-to-the-bad-bugs-of-climate-change/ 本文由(Storythings供稿)

他们当年沉下的死鲸,如今已是一片绿洲

(Amaranth/译)2011年感恩节的前一天,五十多岁、身材苗条的海洋生物学家格雷格·劳斯(Greg Rouse)正在位于加州的研究所整理他的实验室。劳斯研究栖息在深海中的蠕虫和其他小动物。正当他在整理显微镜、解剖用品和装有深海生物的罐子时,他收到了一封期盼已久的电子邮件。

在2000年代后期,劳斯与当时维珍海洋公司的运营经理艾迪·吉斯菲卢迪(Eddie Kisfaludy)开始同美国国家海洋和大气管理局(NOAA)及圣迭戈市的官员会面,宣传处理死鲸的替代方案。通常来说,搁浅的鲸会被拖运到垃圾填埋场或被推回水中。劳斯和吉斯菲卢迪想把一头死鲸拖到海里,沉到海底,看看会发生什么。

海洋生物学家口中的“鲸落”会创造出立体的栖息地,可以让生物从甲烷冷泉或海底热泉迁移到海洋的其他区域。但鲸落具体是如何运作的、哪些物种会在尸体降解时移居到尸体上,还未有确切的答案,而劳斯希望能找到答案。

图片来源:Armando Veve

全力以赴,沉下死鲸

NOAA的一位生物学家在邮件中写道,一头大型雌性长须鲸于四天前搁浅,就在圣迭戈市中心以西的诺玛角的石滩上。NOAA已将尸体移至米慎湾被保护的沙滩并进行了尸检,尸检结果是这头鲸被船撞了。现在他们准备把它交给劳斯:如果他能在短时间内调动必要的资源,这就是他能用来下沉的鲸了。

劳斯立即与吉斯菲卢迪见面商讨策略。他们需要一艘能拖动一头18米长、23吨重的鲸的大船,因此吉斯菲卢迪找到了他在新港的朋友克里斯·威尔士(Chris Welsh),借用他的大型双体船。为了将死鲸沉入海底,他们从新港港口买来5吨生锈的链条,又从圣迭戈的斯克里普斯废料场买来2吨铁镣。

感恩节的早晨,威尔士开着载有生锈链条的双体船向南航行。第二天,他与劳斯、吉斯菲卢迪以及越来越多对死鲸感到好奇的朋友碰头。鲸搁浅在沙滩上,无法移动,然而涨潮时,死鲸开始漂浮,于是团队开始行动。他们给鲸的尾巴绑上七条绳索,向西航行。几个小时过去了。这天天气晴朗,阳光充足,其他的船只也很少。令劳斯吃惊的是,这头死鲸没有引来任何食腐动物,尽管它露出的深紫色的肌肉卷披着白色、半透明的脂肪。

团队开始考虑给这头鲸起个名字,有人提议“蓓蕾”(Rosebud),这个名字被采用了。

“蓓蕾”被拖到沉鲸点。图片来源:Eddie Kisfaludy

在沉鲸的地点,团队将绳索绑在金属上,接着用船的起重机——通常是用来发射潜艇的——把重物沉入水中。经过几个小时和大量的溅水后,所有的重物都被投入水中——可是“蓓蕾”依然在海面浮动,很难下沉。劳斯发现它的喉咙里有一个巨大的气泡。

“我们正发愁该如何是好。”他在电话里回忆道。他们想知道是否能在尸体上戳个洞来放出气体,可劳斯说:“我们只有一把绑在棍子上的菜刀。” 吉斯菲卢迪和威尔士坐小艇出航,试图放出气体,但没有成功。

随后,下午的微风吹起来了。鲸膨胀得更大了,它开始来回摇晃。终于,气泡从嘴里冒出来了,一同出来的还有一堆内脏。众人高兴欢呼的同时也感到一阵反胃。“蓓蕾”消失在海浪之下。

探访“蓓蕾”

“蓓蕾”沉海的地点离圣迭戈只有22千米,但在深海研究中,距离近不等于易接近。鲸已经下沉到了850米深的地方。能在这种深度进行复杂操作的远程遥控潜水艇(ROVs)大多归石油公司所有,只有极少数可用于科学研究。这样的研究考察每天的花费高达五万美元,申请到这么多研究资金和运输时间可能要数年时间。

劳斯的方法是先让“蓓蕾”沉海,希望科学家们在以后能找到接近它的方法。

E/V Nautilus的科研团队部署的ROV接近“蓓蕾”。图片来源:Ocean Exploration Trust

2012年,保罗·艾伦(Paul Allen)的豪华游艇“章鱼”号进行了一些初步考察。2013年,劳斯参加了由蒙特利湾水族馆研究所(MBARI)组织的考察活动,研究“蓓蕾”和其附近栖息地的动物与微生物的扩散模式。

2014年中期,劳斯参加了另一次由MBARI组织的考察活动。(总共有五次探访“蓓蕾”的活动。)当时,我是加州理工学院的研究生,研究甲烷冷泉周围的微生物活动。鲸落与甲烷冷泉滋养的微生物类似;我抓住了那次一起去的机会。

在一个微风习习的六月早晨,我们搭上了“西方飞行器”号,这是一艘方型的白色船,它和浮动作业平台一样只注重效率,不加虚饰。当船只摇晃着离开圣迭戈时,我急忙搭建了一个船上实验室,准备化学品和采样罐。我们抵达“蓓蕾”的位置时起风了,海面变得波涛汹涌。甲板下方,升起的海浪在两个船体之间回荡。工程师们使用小型起重机将吉普车大小的ROV投入船井——甲板上能直接看到海面的开口。

我穿过狭窄的走廊,进入控制中心观看ROV的下降。正当我的眼睛适应房间的黑暗时,我发现房间被满墙的十几个屏幕照亮:一个在播放激烈的意大利对哥斯达黎加的世界杯比赛,其他屏幕的播放着从ROV的摄像机拍到的景象——各种度的蓝色渐变为深海的黑色。最终,ROV的灯光照亮了一片棕色的平原,其间有偶尔经过的红色石斑鱼。摄像机开始在海底穿行,向“蓓蕾”的方向移动。

图片来源:Ocean Exploration Trust

我们大致知道这三年发生了什么。对于海底居民来说,鲸落有如拉斯维加斯的自助餐——出现在沙漠中央的不可思议的富饶之地。“蓓蕾”给它们提供了大约一千年份的食物。

第一批扑上来的动物是食腐动物,如梦棘鲛科和像蛇的盲鳗。在大约六个月的时间里,他们吃掉大部分的皮肤与肌肉。不可避免的是,这些食腐动物在鲸的尸体周围留下食物碎屑,而本地微生物在这些食物碎屑周围迅速增殖。反过来,他们的疯狂进食耗尽了海底顶层的氧气,为能产生甲烷或呼吸硫酸盐的微生物创造了生态位。

图片来源:Ocean Exploration Trust

当“蓓蕾”进入我们的视野时,我们看到彩色的微生物像地毯一样展示在监视器屏幕上——毛茸茸的白、黄和橙色,每处不同的化学环境都滋养着不同的微生物群落。鲸高耸的肋骨成为了各种蠕虫、软体动物、蟹类的大教堂,它们在拱壁下进食。一群饥饿的盲鳗在颅骨上的眼眶间穿梭。

当镜头推近时,我们看到鲸骨被红色的斑点覆盖。劳斯从他的椅子上跳起来,冲向监视器仔细观察:他怀疑这些红色的簇状物是一种不同寻常的、名为Osedax的食骨蠕虫,这种蠕虫最近才被一项严谨的科学研究描述过。

图片来源:Ocean Exploration Trust

几小时后,ROV返回,大家把它绑在甲板上。它收集了骨头碎片、食骨蠕虫和沉积物核心。我跪在泥泞的机械手臂旁,将橡皮塞推入试管中,接着小心翼翼地将每个样品带到实验室里——我需要避免突然移动,好让沉积层保持完好无损。样品散发出硫与腐肉的臭气。劳斯盯着显微镜的目镜,小心地从骨头碎片中提取蠕虫。第二天清早,他又回到实验室,手中拿着镊子。

只吃鲸骨的生物

鲸落的发生频率很高,在海底每16千米就能出现一次;在任一时刻,全世界可能同时会发生成百上千次鲸落。

2015年,夏威夷大学马诺阿分校的深海生态学家克雷格·史密斯(Craig Smith)与几位合作者撰写的综述论文中提出,腐烂的鲸尸体可以成为“一种生物多样性的发生器”,让来自各种能源丰富的海底生物绿洲(如海底热泉和甲烷冷泉)的生物混在一起。这些深海生态系统的重要性让鲸落显得尤其迷人。海底微生物消耗甲烷——一种温室气体,并提供最终维持鱼类种群的生物量。劳斯的团队在监测“蓓蕾”附近的一些栖息地,研究它们之间如何建立连接,以及鲸落、冷泉等深海绿洲会如何影响生物演化。

“蓓蕾”鲸落的油画。图片来源:Tanya Young

科学家在鲸落里观察到了其他地方观察不到的生物,食骨蠕虫就是其一。西方学院的生物学家莎娜·戈弗雷迪(Shana Goffredi)的团队首次详细研究了蒙特利峡谷的一次鲸落里的食骨蠕虫。从那以后,她带领了几个研究项目,研究这种蠕虫的遗传信息和奇异的生活方式。来鲸落的第一批食腐动物吃鲸的肉。“任何东西都可以利用它的肉,”戈弗雷迪不屑地说。Osedax——在拉丁语里是“食骨”的意思——“只依赖于鲸骨这种极其奇怪的食物。”

食骨蠕虫是种奇怪的生物。它们自由漂浮的幼虫附在骨头的外层,在水中筛选出一种特定类型的细菌——海洋螺菌(Oceanospirillales),将其在体内培养。正如在海底热泉发现的管型蠕虫一样,食骨蠕虫没有口腔和肠道;它们的共生伙伴对它们的生存至关重要。虽然目前尚不清楚,但科学家们认为,由海洋螺菌制成的酶可以降解骨骼内的胶原蛋白和胆固醇,为自己和宿主蠕虫提供养分。

食骨蠕虫。图片来源: Yoshihiro FUJIWARA/JAMSTEC

除了食骨蠕虫,科学家们发现了更多仅在鲸尸体上发现的物种,包括吃细菌的多鳞虫科和食骨的软体动物,这些生物间的巧妙合作使它们能够从坚硬的骨骼中提取能量。

食骨蠕虫的出现对“蓓蕾”的长期前景而言不是好消息。“它们加速了鲸的降解,”戈弗雷迪说,“本质上来说,它们在破坏自己的基质——在里面移动,酸化它——也就是说它们在吃自己的家。但这是有道理的,因为它们的生命如此短暂,必须及时行乐。”

还未消失的鲸

尽管如此,在2018年,我第二次探访“蓓蕾”时,它的骨架却出奇的完好。

施密特海洋研究所组织了“后院深度”考察,十几名研究员乘坐科考船“福克”号出海,本次考察旨在探索一些南加州的由化学作用形成的深海生态系统。这一次,除了观看来自ROV的视频之外,我们还笨拙地对一位直播观众讲述探索过程。

当“蓓蕾”的巨大眼眶进入我们的视野时,我松了口气——她依然坚定地斜躺在原地。然而,就如一个许久不见的朋友,她已经变了。盲鳗不见了,鲜活的橙、黄色的微生物群也消失了。只剩下一层薄薄的白色粉尘,提醒着人们昔日的美好时光。

在“蓓蕾”的骨架上,食骨蠕虫和其他环节动物懒洋洋地爬行着,它们黏糊糊的残留物形成了黑色、交错的管道。ROV的操纵者使用机械手臂收集了一块椎间盘,然后,在“福克”号的实验室里,劳斯的团队从骨头中挑出生物。与此同时,圣迭戈的灯光在远处闪耀。

图片来源:Bernard Lee

鲸落能维持多久?最终,像食骨蠕虫这样的生物将摧毁鲸的大部分骨架。在一个叫“沉积”的过程中,沉入水中的颗粒会掩埋鲸的残余部分。在研究蒙特利峡谷的鲸落时,劳斯和他的同事们预计,一般鲸尸体周围的绿洲可能会持续数十年,但劳斯也相信,有些会在更短或更长的时间内消失。他认为“蓓蕾”所在的海底的沉积速度较慢,再加上这些食骨蠕虫似乎很懒、挖得很缓慢,也许等到“蓓蕾”的所有痕迹消失,还需要半个世纪甚至更久。

目前没有具体的探访“蓓蕾”的计划,可是劳斯确信以后还有机会能见到她。(许多生物学家都热衷于探访她。)与此同时,他们上次见到“蓓蕾”时,她的椎骨在海底形成了尖锐的海岬,虽然只有几十厘米高,但那是数千米内的最高点。毛茸茸的粉红色海葵在山峰上摇曳着,预示着这里在未来将成为一个珊瑚礁——动物和珊瑚可以沐浴在这里的水流中,在水流中捕捉食物。(编辑:EON)

编译来源

The New Yorker, A Whale’s Afterlife

不接种疫苗,摔个跤可能倾家荡产

孩子不接种疫苗的话,可能遇到什么后果?

美国疾病控制中心(CDC)3月8日发布的一个病例可以给出答案,那就是——巨痛苦的疾病、巨麻烦的治疗、巨昂贵的费用

图片来源:图虫创意

2017年,一个6岁的小男孩在农场的户外玩耍时不小心摔倒了,摔破了自己的额头。男孩的父母在家里为他清洗并缝合了伤口。接下来的几天内,一切看起来都没有什么大碍。然而,就在摔伤的六天后,男孩开始哭泣、牙关紧闭、面部肌肉出现痉挛……症状看着越来越严重,当他开始呼吸困难时,父母立刻联系了急救医疗服务,孩子直接被空运到儿科医疗中心。

到了医院,男孩被确诊为破伤风——这是美国俄勒冈州三十多年内,第一个被记录的儿童感染病例。“说实话,我从来没想过我会在美国看到这种病,” 俄勒冈健康与科学大学的儿科传染病专家朱迪思·古斯曼-科特里尔(Judith a . Guzman-Cottrill)说道。

破伤风的预防主要依赖于抗体。【1】而抗体来源于疫苗引起的免疫应答。不幸的是,这个男孩并没有接种过任何他这个年纪推荐接种的疫苗,包括破伤风疫苗。

图片来源:图虫创意

治疗过程太遭罪了

男孩到医院后,出现下巴痉挛。他想喝水、却张不开嘴。同时,他还出现了可怕的角弓反张——剧烈抽搐到整个身体向后反折,像一张弓。情况在往愈加严重的方向发展,他还出现了自律神经失调,表现为高血压、心跳过快、发烧到40.5℃……

在儿科重症监护病房里,小男孩接受了破伤风疫苗和其他治疗药物。为了尽可能地避免受到刺激,他还需要戴上耳塞、呆在一个黑暗的病房里,这是因为刺激会加重他的肌肉痉挛。小男孩太痛苦了,医生们都得小心翼翼地低声交流,生怕他们的声音刺激到这位脆弱的小病人。

破伤风感染会引起呼吸困难,病人需要靠药物保持镇静、气管插管、以及机械通气。在入院的第5天,医生给男孩做了气管造口术,即在颈部开一个口通到气管,这样呼吸机就可以从这个口里帮助他呼吸。在第44天,男孩终于可以脱离呼吸机的支持,当天,男孩可以抿一些清水喝了。等到第47天,他才从重症监护室转到中期照护病房。

破伤风患者即使痊愈,通常也需要数月时间。经过了差不多两个月的治疗,小男孩才终于恢复了正常生活,可以继续奔跑、骑单车。算下来,他在医院一共住了57天,其中有47天在重症监护室,而住院的治疗费用超过了81万美元——这还没算上航空运输、住院康复和门诊随访的费用

一切本可以被避免

这孩子的感染是“一个完全可以被避免的悲剧,” 美国范德堡大学传染病专家威廉·施夫纳(William Schaffner)说道【2】。引起破伤风的细菌是普遍存在的、哪儿都有,施夫纳表示。提及破伤风,有人会认为那是被生锈的钉子割伤才会发生的感染,其实,破伤风梭菌不只存在于铁锈中,它存在于环境的任何一个地方,包括土壤、粪便等等。任何较深的穿入伤都可以让人感染破伤风。

破伤风是由破伤风梭状芽孢杆菌、或称破伤风梭菌(Clostridium tetani)引起。在被污染的坏死性伤口等厌氧条件下,这种杆菌会产生一种毒性极强的神经毒素——破伤风痉挛毒素【1】。破伤风痉挛毒素可造成肌肉僵硬和痉挛、甚至导致死亡。

保护你的唯一方法就是接种疫苗,施夫纳说。未接种或未充分接种疫苗的人,无论多大的年龄,都有感染破伤风的风险。2009年至2015年,美国报告了197例破伤风病例、16例破伤风相关的死亡病例。

美国疾病控制中心建议为孩子注射多剂破伤风疫苗:2、4以及6月大的时候各接种一剂,15至18月大的时候接种一剂;到了4至6岁大时,再接种一次。青少年应该接受另一种破伤风疫苗,而成年人应该每10年接种一次加强注射。

即便你及时接种了疫苗,也不代表从此就高枕无忧,要是有任何严重的穿入伤,你还是应该去医院接受专业的伤口清理、缝合等治疗。如果你过去五年多的时间里没有过加强注射,医生会建议你去打一针疫苗,施夫纳说道。

图片来源:Lucy Nicholson/Reuters

打疫苗吧,健康又省钱

根据美国疾病控制中心的报告,自1940年开始,广泛接种包含破伤风类毒素的疫苗、以及处理伤口时打的破伤风免疫球蛋白,让破伤风感染的病例减少了95%、破伤风相关的死亡病例减少了99%。

值得注意的是,破伤风还有一个麻烦的地方——就算之前感染过并痊愈,也不意味着你获得了永久免疫。也就是说,尽管小男孩这次幸运痊愈了,但他完全可能再次感染破伤风。医生建议给小男孩再多打一针破伤风疫苗、以及补上其他要求接种的疫苗,但是,孩子的家人拒绝了……

对于孩子的父母不愿给孩子注射第二针破伤风疫苗,施夫纳认为这相当于另一个悲剧。

和小男孩一样,18岁的伊桑(Ethan Lindenberger)也有一个反对他接种疫苗的妈妈。去年11月,他因为在网上发帖“我的父母有点傻,不相信疫苗。我现在18岁了,我可以去哪儿接种疫苗,我这个年龄可以接种吗?”获得了公众的关注。

伊桑违抗了妈妈的意愿,去打了麻疹疫苗。他认为这是为了自己、以及他人的安全着想。在听证会上,伊桑还告诉参议院委员会,妈妈对于疫苗的误解大多来自于社交网络脸书;而他自己则是通过美国疾病控制中心、世界卫生组织、以及科学期刊,获取疫苗的知识。【3】

Ethan Lindenberger,图片来源:Jim Watson/AFP/Getty Images

总有一些父母出于各种原因不给自己的孩子接种疫苗。对此,健康专家们认为,抗拒疫苗会提高疫情爆发的可能性,让未接种的孩子置于危险中。目前,疫苗接种的犹豫不决(vaccine hesitancy),被世界卫生组织列为全球十大健康风险之一【4】

一针破伤风疫苗不超过30美元,只会带来几秒的微微刺痛。而一场破伤风疾病却花费超过81万美元,带来了发病后两个月里的无数痛苦。虽然小男孩的家人拒绝从这场痛苦经验里吸取教训,但希望读到这篇文章的你记得,较深的伤口一定要去医院清洁处理,在当天就打上一针破伤风疫苗。(编辑:游识猷、Ent)

参考链接:

  1. 破伤风疫苗, WHO立场文件.(2006).https://www.who.int/immunization/tetanus_Chinese.pdf?ua=1
  2. Yasemin Saplakoglu. (2019). Unvaccinated Oregon Boy Is Diagnosed with Tetanus, the State’s 1st Child Case in 30 Years. https://www.livescience.com/64948-tetanus-unvaccinated-boy.html
  3. Doubek, J. (2019). 18-Year-Old Testifies About Getting Vaccinated Despite Mother’s Anti-Vaccine Beliefs. ‌https://www.npr.org/2019/03/06/700617424/18-year-old-testifies-about-getting-vaccinated-despite-mothers-anti-vaccine-beli
  4. Mervosh, S. (2019). An Unvaccinated Boy Got Tetanus. His Oregon Hospital Stay: 57 Days and $800,000. The New York Times. https://www.nytimes.com/2019/03/09/well/oregon-child-tetanus-vaccine.html
  5. Ed Cara. (2019). It Took Two Months and Nearly a Million Dollars to Save an Unvaccinated 6-Year-Old From Tetanus. https://gizmodo.com/it-took-two-months-and-nearly-a-million-dollars-to-save-1833137421
  6. ‌Guzman-Cottrill, J. A., Lancioni, C., Eriksson, C., Cho, Y.-J., & Liko, J. (2019). Notes from the Field: Tetanus in an Unvaccinated Child — Oregon, 2017. MMWR. Morbidity and Mortality Weekly Report68(9), 231–232. https://doi.org/10.15585/mmwr.mm6809a3
  7. ‌中国创伤救治联盟, 北京大学创伤医学中心. 中国破伤风免疫预防专家共识 [J] . 中华外科杂志,2018,56( 3 ): 161-167. DOI: 10.3760/cma.j.issn.0529-5815.2018.03.001

题图来源:图虫创意 

换一次牙胖一次,大象一辈子要胖五次

人在成年以后的很长时间里,体重基本趋于稳定。除非你的生活方式有了巨大调整或出现某些健康状况,你的体重可能长期保持在一个差不多的数字,或者缓慢上升(发福)。

体重,反映出一个个体的生活方式。体重改变反映出个体生活方式的改变。那么,动物园里生活日日没啥变化的动物,体重应该是很稳定吧?

并没有。

瑞士苏黎世大学动物诊所的克里斯丁·舒福曼(Christian Schiffmann)几乎看遍了全欧洲动物园里的大象,他观察到了一个奇怪的现象。

西班牙巴塞罗那动物园中的非洲象。图片来源:Michelangelo-36/Wikimedia Commons

这些大象成年后的体重不是持续上升的,而是反反复复呈周期性地上下波动。一头人工饲养象的一生大概要胖出五个体重高峰。虽然随着年龄增长,大象体重有明显的上升趋势,但为什么有时候会特别重呢?

这项对大象体重周期的研究发表在《哺乳类生物学》期刊。为了搞清楚动物园大象体重为什么会出现周期性波动,舒福曼和同事把目光投向瑞士两所动物园的非洲象和亚洲象。他们发现,这种波动与季节变化无关,与母象生育也无关(未生育的母象体重也出现了类似的周期性变化),造成体重波动的原因竟然是:换牙。

独特的牙齿更替过程让大象在换牙时更容易长体重。

大多数哺乳动物只有乳牙和恒牙两幅牙齿,比如人类,或者猫、狗。乳牙是出生后不久萌出的牙齿,在个体性成熟前(对人类来说是青春期前)会全部脱落,换上更大的恒牙与快速发育的身体配套。并且,这种更替通常是垂直进行,即恒牙“顶掉”上面的乳牙。

一只肯尼亚未成年象的牙齿,两颗下牙后方能看到刚刚萌出的一对新牙。图片来源:CT Cooper/Wikimedia Commons

然而,大象换牙不管在次数上还是形式上都与人类的体验很不同。除了暴露在体外的两根尖象牙(门齿)只在乳牙恒牙交替时更换一次外,大象口腔里的槽牙(臼齿)一生会换五次,也就是说前前后后一共要换六副牙。每副牙齿各有四颗,在口腔上下两侧的四个方位各一颗。换牙时,新牙从后方推挤旧牙,直到把旧牙向前推出口腔,完成更替。

大象嘴里的臼齿(molar,简称M)一辈子更换六次,第一副牙叫M1,最后一副牙叫M6,右下图里的三角形代表牙齿从萌发到脱落的时间点。图片来源:参考文献1

研究人员发现,当大象旧牙未掉而新牙已萌出时,大象的体重好像会更重。如果对不同年龄的母象统计体重,会看到明显的波浪线状分布,而年龄与换牙周期密切相关。研究显示,当新牙和旧牙都能用于咀嚼时,大象的体重比旧牙完全掉落后更高。

虽然大象的六幅牙齿一幅比一幅大,但增加的体重并非源于嘴里的牙更沉。而是因为新旧两幅牙齿同时存在影响了食物消化过程。

更大的牙齿咀嚼面提高了咀嚼效率,这可能让大象吃下更多食物,或者把食物嚼得更加精细。这两种情况都能让大象摄入更多营养。对于后一种情况,咀嚼降低了纤维类食物的微粒大小,这有助于食草类动物吸收其中的养分。

论文作者之一、苏黎世大学比较消化生理学教授马卡斯·克劳斯(Marcus Clauss)表示,现在欧洲动物园很多动物都偏离了理想体重,向肥胖发展,大象也不例外。

在食物稳定的环境里,配合换牙加成,大象不长胖也难。

亚洲象(左)和非洲象(右)体重随年龄变化波动。图片来源:参考文献1

而这项研究的意义,在于促进动物园里的大象健康,在“细嚼慢咽”的换牙期,可能就要控制大象食物里的热量。过了换牙期,则不妨多喂一点。

之所以能发现这种体重的细微变化,也是源于动物园里提供的食物热量比较一致。在野外,由于大象的摄入和消耗波动很大,就难以发现换牙这个影响因素。野外观察固然能研究动物的许多“自然状态”,但动物园里的圈养动物,也同样能告诉我们许多大自然的秘密。(编辑:游识猷)

参考文献

  1. Schiffmann C, Hatt J-M, Hoby S, Codron D, Clauss M. Elephant body mass cyclicity suggests effect of molar progression on chewing efficiency. Mammalian Biology (2019). Doi: 10.1016/j.mambio.2018.12.004. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1616504718302866
  2. Elephant Weight Cycles with New Teeth. https://www.scientificamerican.com/podcast/episode/elephant-weight-cycles-with-new-teeth/

题图来源:Mister-E/ Wikimedia Commons

《都挺好》里,有人不太好:父母如何向子女分配资源?

我,最近遭遇了入睡困难。不是因为工作太焦虑、咖啡喝多了,而是因为睡前刷剧,刷的是《都挺好》,气得睡不着觉!剧中的核心角色是一个家庭中的三兄妹,虽然本是同根生,但是父母的一碗水在三个子女间永远端不平:母亲为了支持大儿子留学和二儿子就业,卖掉了女儿的房间,为了省钱还让本有希望考入清华的女儿去读免费师范……

图片来源:《都挺好》

这样的情节,是否让你想起了自己或者周围人的亲身经历?对于父母而言,同样都是子女,分配的资源却是不一样的。每个子女能够获取的资源,一方面取决于父亲和母亲的经济基础,另一方面也取决于父母的偏好。

黑箱里拿钱,花在谁身上

对于经济学家而言,家庭内部的资源分配是一个黑箱。家庭里大家一起存钱,一起花钱,但不是每个人都享受到同等的快乐。

比如,挣钱多的人更有可能花钱买自己喜欢的东西,而不顾其他人的需求。如果Ta喜欢爱豆,就拼命为爱豆充话费;如果Ta喜欢AJ鞋,就买八十双运动鞋,这些对于其他家庭成员可能毫无意义,甚至根本就是乱花钱(残忍的真相)。

有经济大权的人决定钱怎么花,而一家人是否齐齐整整开开心心,也取决于他们对各种事物的偏好是否一致。例如,当孩子的口味都和家长一致,不管家长做什么,孩子都可以吃得快乐;反之,当孩子的口味偏好与家长不同,而家长只做自己喜欢的菜,那么孩子就会吃得不情不愿不幸福。

而随着家庭里孩子出生,资源分配也会随之变化。

从母亲怀孕开始,父母就要从家庭资源这块大蛋糕上挖出来一块喂给小孩。对于年龄稍大的子女,他们得到的资源是金钱、教育机会、社会关系等等。而对于幼年子女,他们所获得的家庭资源可以量化为营养和健康数据。

一个土豆。图片来源:pixabay

美国经济学家邓肯·托马斯(Duncan Thomas)从两个角度研究了家庭内部父母对幼年子女的资源分配。首先,父亲和母亲谁对幼年子女的健康影响更大?即两个人谁更愿意把钱花在改善子女营养上。第二,父母对幼年子女是否有性别偏好?例如当父亲掌握的家庭资源更多,他会不会相对于女儿,把更多的资源传递给儿子让男孩更加强壮?

通过分析美国、巴西和加纳的儿童营养及健康数据,托马斯发现:相对于父亲,母亲会把更多的收入用于改善幼年子女健康。同时,母亲受教育增加会使她把更多的资源分配给自己的女儿,而高学历父亲则会让儿子获得更多家庭资源。

妈妈的小金库用处大

首先,托马斯发现从儿童身体发育的角度,母亲收入增加对幼年子女的益处更大,要远大于父亲收入增加带给子女的益处。

托马斯分析了在巴西的市民家庭内,父母收入对家庭人均营养摄入、儿童存活率(survival rate)、子女身高及体重的影响。幼年时期的营养条件对于儿童发育至关重要,短期的营养不良也可能对成年身高造成影响。小时候吃成了球,长大还可以减;但是如果耽误长高,就是一辈子的事啊!

为了比较不同年龄、性别的儿童的身高体重,托马斯对样本中儿童的身高和体重进行了标准化换算。换算的参照是美国同龄健康儿童的身高及体重。尽管不同种族、不同地域的成年人的身高有一定区别,然而根据世界卫生组织的资料,在营养摄入理想的条件下,五岁以下儿童的身高和体重不应呈现出种族引起的差异。

图片来源:pixabay

研究发现,当母亲的收入(指非劳动收入,如股票、房租收入)增加的时候,全家人平均摄入了更多的热量和蛋白质,家庭中儿童死亡率下降,子女身高体重上升。父亲收入增加也会改善全家营养状况和儿童健康,然而,父亲收入的作用要显著小于母亲的收入:以儿童存活率为例,母亲收入对提高儿童存活的作用大约为父亲收入的20倍。换句话说,母亲如果手里掌握的钱多了,她会把更多的钱用于改善子女营养,而父亲则不会像母亲那样花那么多钱在子女上。

当然,这个研究的前提是家庭成员并没有把钱都存到一起,每个人都可以保留自己的小金库。也许你认为家里每个人存点小金库是再正常不过的事情,但是对于经济学家而言(经济学家并不是都特别有常识),这是一个相当重要的发现,并且让研究者增加了描述家庭行为模型的复杂程度。越来越多的实证研究推翻了之前家庭内“心往一处想,劲往一处使”的共同偏好模型(common preference model)。看到这儿——不,我不是在给你存小金库找理由。

父亲偏爱儿子,母亲偏爱女儿

托马斯研究的另一个发现在于,父亲偏爱把资源分给儿子,母亲偏爱女儿。这种偏好随着父母学历增高而突显。

托马斯提出的问题是,父母都会把手上的资源分给孩子,但是,他们会不会把更多的资源分配给儿子或者女儿?对于幼年的小朋友来说,吃得多,营养好,他们就会长高长壮,于是托马斯把儿童的标准化身高和体重作为子女获得家庭资源的指标。尽管父母可能赋予子女一些不影响其身高体重的资源,比如买玩具,陪孩子玩,给予心灵安慰,但是……身高仍是不容忽视的重要健康指标(而且身高体重是经济学家最容易得到的变量)!

通过对巴西城市家庭的数据分析发现,母亲收入增加,女儿和儿子的身高体重都会增长,但是女儿的收益要大于儿子。对于父亲而言,收入只和儿子身高体重正相关,但对女儿的影响并不显著。

图片来源:pixabay

另外,尽管巴西母亲偏爱女儿,但母亲收入增加对儿子身高体重的作用,依然显著大于父亲收入的影响。

除了巴西数据,托马斯也分析了美国和加纳的家庭调查数据。

托马斯把父母的学历当作他们在家庭中对资源分配的话语权:学历更高的人往往收入更多(可能也更能吵架),收入更多的人在家里说话算数。子女的健康变量是他们标准化的身高。

托马斯发现,如果一个家庭里母亲的受教育程度越高,其幼年女儿的身高会显著在同龄女孩间更高,但这对儿子身高的影响并没有对女儿那么大。

同时,如果父亲学历高,幼年儿子也更可能在同龄男孩中偏高,尽管女儿并不一定会高于同龄女孩。

这种母亲学历——女孩身高,父亲学历——男孩身高的正向关联,被三个国家的数据证实。托马斯将这种关联解释为:相对于儿子,母亲会偏向于把自己的资源分给女儿,而父亲则愿意把更多的资源传递给自己的儿子

原因是什么?还需要更多研究

需要注意的是,以上研究都是特定样本,也许换了一个国家,结论就会不同。经济学家发现一些南亚国家存在明显的男孩偏好,而在科特迪瓦、泰国则没有发现父母基于性别的对子女的任何偏好。从数据可以看出某些现象在社会里广泛存在,可是理解它背后的原因却需要更多深入的研究。

以中国为例,由于传统存在的儿子偏好,导致家庭分配资源常常偏向男孩。而一个家里男孩越多,就会“分走越多资源”,导致家里的女孩难以获得资源。一个典型情况就是教育资源。社会学家郑磊分析了2008年的中国综合社会调查数据(CGSS2008),发现有兄弟显著缩短了女孩受教育的年限,有姐妹则不会缩短男孩受教育年限。不过,假如母亲的地位较高,有兄弟对女孩的不利影响就不显著。这说明提高母亲的地位,可能有利于女孩得到家庭资源。

我国还有一个研究印证了托马斯的发现。由于采茶是一种需要大量女性参与的工作,而果园大多由男性管理,经济学家钱楠筠(Nancy Qian)用改革开放后不同农产品的价格代表女性和男性的收入。如果当地女性收入增加(茶叶产地的茶叶价格提高),家庭内子女的受教育年数就会上升,并且会有更多的女婴存活;而男性收入增加则没有这方面的作用。这一方面印证了托马斯的发现:母亲会把更多的资源分给子女,而且母亲比父亲更在乎女儿。另一方面,女儿的预期收入增加,也或许是提高女婴存活率的原因之一。

这种父母对子女的性别偏好产生的原因还在研究中。潜在的解释包括:孩子小时候和同性父母相处的时间更长,所以能获得TA更多的照顾;或者,对子女健康的投资反映了日后的收益,比如男孩长大后更可能和父亲一起工作,所以父亲会有意识地让男孩更强壮;而女孩更会分担母亲的工作,因此能得到母亲的垂青。

看到这里,你可能会问为什么《都挺好》里的妈妈是护士长,对女儿还那么差?这个,我真的只能说,不是全世界都这样的……

(编辑:vicko238、游识猷)

参考文献

  1. Thomas, D. (1990). Intra-household resource allocation: An inferential approach. Journal of human resources, 635-664.
  2. Thomas, D. (1994). Like father, like son; like mother, like daughter: Parental resources and child height. Journal of human resources, 950-988.
  3. Qian, N. (2008). Missing women and the price of tea in China: The effect of sex-specific earnings on sex imbalance. The Quarterly Journal of Economics, 123(3), 1251-1285.
  4. The WHO Child Growth Standards. (2016). World Health Organization. https://www.who.int/childgrowth/en/
  5. ‌郑磊.同胞性别结构、家庭内部资源分配与教育获得[J].社会学研究,2013:80-107+247-248.

题图来源:pixabay

中国湖北发现“清江生物群”,打开全新寒武纪生物宝库

|· 本文来自“我是科学家”·|

距今大约5.4亿年前[1],地球上发生了一件史诗级别的生物演化大事件——“寒武纪大爆发”(Cambrian Explosion)。当今动物所在的大部分门类,都在那个时候“唰”地一下冒了出来。

寒武纪生命大爆发的想象图。图片来源:shmds

长久以来,展现寒武纪生物风貌的最著名的两个“化石宝库”,莫过于自加拿大布尔吉斯页岩生物群和云南澄江生物群。它们为人们呈现出寒武纪生物辉煌历史的一个剪影。

拿大布尔吉斯页岩生物群(左)和云南澄江生物群挖掘现场(右)。图片来源: Wikimedia Commons(左);参考文献[2](右)

那么,会不会还有其他的“宝库”,记录着“寒武纪大爆发”更多的秘密呢?

别说,还真有!而且,这次的新宝库坐标点又一次落在了中国。

中国湖北发现全新寒武纪生物宝库

2007年夏季,西北大学的张兴亮教授带领科学考察团队,来到湖北宜昌的长阳地区附近进行野外踏勘,寻找可能含有早寒武纪时代生物化石的泥质页岩。

在刚开始的十多天里,考察团队一无所获。直到某天黄昏,他们忽然在河岸边发现了一些似乎“不同寻常”的泥质页岩。于是,大家决定晚些回去,勘察下这个地点。

挖掘工作进行了仅仅半小时左右,张兴亮教授就发现了第一块化石——来自寒武纪的林乔利虫(Leanchoilia)。考察团队的研究人员们万分欣喜,立即对这里展开进一步地考察。在接下来的数年中,他们又进行了多次野外勘察,一块又一块珍稀的化石标本也相继被挖掘出来。

研究人员在淡水河岸边挖掘化石。摄影:傅东静

研究人员很快意识到,他们很可能打开了一座前所未有的、全新的寒武纪生物宝库。因为该化石群位于湖北清江与丹江河交汇处,于是就被命名为“清江生物群”(Qingjiang biota)。

这一振奋人心的发现于2019年3月22日,登上了顶级学术期刊《科学》(Science)杂志[3]

卓尔不群的“清江生物群”

经过研究人员的鉴定,清江生物群产出于水井沱组中段地层,形成于5.18亿年前的早寒武纪时期[2]。那时的地球,正处在生物门类爆发的极盛时期,这意味着清江动物群很可能出现种类更为丰富、身体构造更特别的生物化石。

事实上,清江生物群也确实没有令人们失望:

目前,研究人员在清江生物群中一共发现了4351件标本。其中包括了一些极其罕见的动物种类和首次面世的新物种。

研究人员通过鉴定和分类,将这些动物分为109个属,包括101个后生动物属和8个藻类属。新发现的属种占据了总量的53%,无论是新属种比例还是物种多样性比例,都远超现今发现的其他地点的同类型化石库。

清江生物群物种不论是在数量上还是在多样性上都高于其他地点同类型化石库。图片来源:参考文献[3]

超过半数的新种属,也表明清江生物群与之前发现的生物群有着不同的生态环境,因而产生了一些独特的全新生物群落。后续的大规模发掘,也将为发现和探索更为奇特的新动物门类提供第一手材料。

清江动物群不仅在数量和种类上超过了之前的化石库,与此同时,各类化石尤其是软体类化石的保存的完整情况也令人惊叹。

比起遭受了变质作用的布尔吉斯页岩,以及遭受风化作用的澄江生物群,“清江生物群”中的化石的原始状态得到了更为充分地保留。这种“高保真”的化石群,几乎刷新了人们对化石保存程度的认知。

清江生物群的“高保真”靓照

目前,研究人员已经在这一地区发现了许多全新的生物种类,让我们来一睹它们的“芳容”吧!(下列图片均来自参考文献[3])

这是一只寒武纪时期的水母,它的体表呈放射状对称,外伞面/亚伞面(Eu/Su)、柄 (Ma) 和触手 (Te) 结构均清晰可见。

这是一只栉水母,具有双辐射对称性。

一种新的脊索动物。

一个漂亮的分枝藻类化石,可以看到鲜明的四分叶状体。

这是一只云南虫( Yunnanozoon sp)。

林乔利虫(Leanchoilia sp)这块化石展示出非常精细的结构细节,包括大量附肢。

它可能是动吻动物门的一种。

新发现的藻类。

一种新发现的纳罗虫。通过它体侧两边的刺(Sp)可以与其他种区别开来。

一种新发现的海绵。

是什么成就了“清江生物群”?

欣赏完这些精美的化石,你也许会问,是什么原因让清江生物群的能够保存情况如此完好呢?

通常情况下,生物死后软体会被微生物分解,只剩下坚硬的骨骼和甲壳。想要成为化石,还需要经历埋藏、成岩等等一系列地质过程,极容易受到改造甚至被彻底破坏。

据推测,清江生物群曾经应该生活在远离海岸的、较深的水域中,被带到了风暴难以达到的海面之下。它们在厌氧环境中被快速埋藏,于是避免了外界环境的扰动和其他生物的破坏。

清江生物群生态位、化变层及保存过程复原图。图片来源:参考文献[2]

随着时间推演,这里形成了一种被称为布尔吉斯型页岩(Burgess Shale type, BST)的特殊岩层结构。这种页岩不但能够保存具有矿化骨骼的后生动物软体,那些没有矿化骨骼的生物也能够以类似“压膜”的形式保留下来。

而在后来漫长的地质演变过程中,这里的化石既没有经历类似加拿大布尔吉斯页岩的变质作用,转变为黏土矿物;也没有遭遇类似澄江化石经显著的风化作用,转变为铁氧化物。它最大程度地还原了寒武纪生物群的面貌,将精美绝伦的化石呈现在人们眼前。

清江生物群生态模式图。图片来源:参考文献[3]

可以说,清江动物群为我们一睹寒武纪古生物真容,了解它们曾经的生活提供了得天独厚的条件和难得的契机。这里的挖掘工作仍将继续,相信在未来,清江动物群一定涌现出更多的奇妙发现,带我们走近远古生物曾生活的五彩斑斓的世界,从中体验更多的惊喜。

感谢傅东静老师在本文完成过程中提供的帮助。

(编辑:Kamin)

参考文献:

  1. Maloof,A. C. , Porter, S. M. , Moore, J. L. , Dudas, F. O. , Bowring, S. A. , &Higgins, J. A. , et al. (2010). The earliest cambrian record of animals andocean geochemical change. Geological Society of America Bulletin, 122(11-12),1731-1774.
  2. Zhao F, Caron J B, Bottjer D J, et al. Diversityand species abundance patterns of the early Cambrian (Series 2, Stage 3)Chengjiang Biota from China[J]. Paleobiology, 2013, 40(1): 50-69.
  3. Fu D J, Tong G J, TaoD, et al. The Qingjiang biota- A Burgess Shale-type fossil Lagerstatte from the early Cambrian of South China [J]. Science,2019, 363, 6433:1338-1342.

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