癌症感染、呼吸与AI羞耻感：九月三项关于健康与身体的研究

据加拿大广播公司新闻网（CBC News）9月29日报道，世界卫生组织下属的国际癌症研究机构（IARC）的研究人员估计，2024年全球有230万新增癌症病例由感染引起，占全部新增病例的12%。论文于周一发表在《柳叶刀·肿瘤学》上。

研究合著者、常驻法国里昂的癌症流行病学家加里·克利福德对CBC表示，这门学科已经向前走了。他说：“这一时期又识别出新的致癌传染性病原体，即便是过去已知的那些病原体，关于它们能引发多少种不同癌症的证据也在增加。”

数字说明了什么

单一贡献最大的是幽门螺杆菌，它会提高胃癌风险，相关病例达76万，主要集中在东亚。人乳头瘤病毒紧随其后，全球新增病例接近75万，撒哈拉以南非洲的感染率很高。人乳头瘤病毒导致了100%的宫颈癌病例，还与肛门癌、外阴癌、阴道癌、阴茎癌以及部分头颈癌有关。乙肝和丙肝与相当数量的肝癌病例相关。研究人员首次把致癌感染清单扩大，新增16种，其中包括与宫颈癌相关的艾滋病毒，以及一种极为罕见、可导致侵袭性皮肤癌的默克尔细胞多瘤病毒。

EB病毒在2024年与约26万病例相关，包括鼻咽癌、部分胃癌和霍奇金淋巴瘤。克利福德说：“EB病毒造成的癌症负担相当大，过去没有被计入，现在得到了承认。”EB病毒也是多发性硬化症的关键风险因素，而且与研究中其他一些感染不同，目前没有针对它的疫苗或抗生素治疗。他说：“我们看到EB病毒导致了这些慢性疾病，它正日益成为人们需要重点预防的目标。”

作者的做法是，先确定哪些感染会致癌，再计算这些癌症中有多大比例可以归因于特定感染，然后把这一比例套用到全球新增癌症病例数据库上。这是一种建模推演，而不是逐个病人的统计，估算结果也带有底层登记数据的不确定性。地区差异很大。过去几十年建立了筛查和疫苗接种规划的高收入国家，情况远好于预防和治疗可及性有限的低收入和中等收入国家。克利福德说：“我们确实还有很多工作要做，去落实那些我们知道有效、而且早就知道的办法，但这些办法还没有真正覆盖到全球所有人群。”

在北美洲，这一负担要低得多，但幽门螺杆菌和人乳头瘤病毒仍是最常见的来源。在加拿大，据CBC引用的一项2019年研究，可归因于感染的癌症比例估计为4%。蒙特利尔的流行病学家卡雷娜·沃莱斯基在麦吉尔大学工作期间领导了加拿大的研究团队，她对CBC表示，新的全球数字显示出这12种感染每一种都多么重要。

呼气与吸气之间41毫秒的差距

同一天，西北大学公布了另一类结果。那里的神经科学家发现，呼气时的反应速度平均比吸气时快41毫秒，约为二十五分之一秒。两次呼吸之间停顿时的反应速度也比吸气时快，快21毫秒。根据该校9月29日发布的新闻稿，这是第一个测量呼吸所有阶段（包括呼吸之间的停顿）反应速度的实验。

论文题为《反应速度受呼吸相位调节》，发表在Cell Press出版的《iScience》杂志上。西北大学詹姆斯·帕迪利亚心理学教授肯·帕勒是资深作者，神经科学家、帕勒实验室前成员埃里卡·M·山崎是第一作者。35名18至33岁的成年人完成了一项精神运动警觉任务：当红色方块变成黄色时尽快按下空格键，同时鼻下佩戴一个简易装置测量气流。每名参与者做了两次，一次在实验室小睡或八小时睡眠之前，一次在之后。

山崎在新闻稿中说：“通过使用一项具体、容易理解的任务，我们得以展示呼吸与认知之间的关系，我希望各个领域的人都能从中找到应用。”“对大脑与身体联系的研究仍是一个新领域，这让这些发现更加令人兴奋。”帕勒对机制持谨慎态度。他说：“这项研究记录了呼吸与大脑应对环境事件的系统之间的重要联系。我们还不清楚它们究竟如何相连，但我们猜测与神经生理效率有关，因为其他研究显示，多种脑振荡与人的呼吸节律同步。”

帕勒的实验室目前正在开展相关研究，由美国国立卫生研究院资助、山崎领导，聚焦睡眠呼吸暂停，即睡眠中有害的呼吸停顿，它常常诊断不足、治疗不够。研究人员希望改善睡眠的无创策略（有时被称为睡眠工程）能抵消部分睡眠不佳的后果。这里的样本很小，只有35人，效应也只有几十毫秒。这是一项关于按键时机的实验室发现，不是可穿戴产品。但它与本月充斥期刊的心肺监测研究处在同一研究空间，指向同一个问题：身体的节律有多少能在不打扰人的情况下被测量，而这种测量究竟能预测什么。

没有指南的AI使用，以及随之而来的羞耻感

九月的第三项研究关乎行为，而非生物学。尼曼新闻实验室9月28日报道了一篇题为《指导胜过指南？解析传播科学中生成式AI的使用与担忧》的论文，发表在《Information, Communication and Society》上。来自台湾阳明交通大学、阿姆斯特丹大学和乌得勒支大学的研究人员调查了77个国家的1100多名传播学者，并举行了四场焦点小组讨论。研究发现，研究人员的信念与行为之间存在脱节。

近70%的受访者已在至少一项与研究相关的任务中使用过生成式AI，但多数人认为在大多数研究相关任务中使用AI并不合适。略过半数的人认为用AI撰写文本（55%）和生成代码（50.4%）属于合适用途，作者指出，参与者并未就什么算合乎伦理的使用达成共识。在缺乏机构指导的情况下，研究人员自行设定标准，这就产生了污名。

作者描述了一种透明悖论：研究人员可能觉得有道德义务披露生成式AI的协助，同时又担心披露会让自己的工作显得不那么真实或可信。研究写道：“这种犹豫可以理解，因为报告使用生成式AI可能降低发表机会，但它最终会妨碍就如何合乎伦理、负责任地在研究中使用这些工具展开公开讨论。”“因此透明至关重要，只有了解生成式AI在何时、如何被使用，才能制定出有效且有意义的指南。”作者建议传播研究界，包括个人、机构和期刊，建立一种鼓励披露的文化，要求研究人员披露自己在工作的哪些阶段使用了生成式AI。他们写道：“仅仅禁止使用生成式AI，或者假装它没有被使用，既不可持续，也没有建设性。”研究人员之一汉内斯·库尔斯9月28日在Bluesky上概述了这项调查，称其是对传播研究中生成式AI实践的首个系统性、全领域、国际性实证调查。

三者的共同点

这三项研究都不涉及消费级设备，而在健康科技头条被可穿戴设备、传感器和AI分诊工具占据的一天，这一点值得注意。其中两篇论文讲的是身体自身在做的事：一种多年后变成癌症的感染，一次能把反应时间改变几毫秒的呼吸。第三篇讲的是当新工具到来快于规则时，专业人士如何行事。

感染那篇论文的政策后果最大，因为它指向已经存在的疫苗、抗生素和筛查规划。呼吸那篇论文的直接后果最小，因为它只是35人的实验室实验，没有附带任何产品。AI那篇论文的后果最尴尬，因为它表明官方指南与日常实践之间的落差目前正由沉默来填补。三者的共同点是方法上的谨慎。癌症估算是建模得出的比例，不是登记数据。呼吸效应是小样本的均值。AI调查是自我报告。三者都属于那种会被压扁成一句标题的结果，也都附有作者自己记录在案的保留意见。

对特别关注数字健康的读者来说，本周有用的信号不是某个新玩意儿。而是身体自身信号（呼吸、感染、免疫反应）的证据基础仍在拼装之中，而用于分析这些信号的工具，其职业规范也仍在争论之中。