感染相关癌症、呼吸与反应速度：最新研究究竟说明了什么

9月29日，两项研究几乎同时发表。一项测量了35名成年人在吸气和呼气时按下空格键的速度。另一项试图估算全球有多少癌症始于感染。

这是两类不同的科学，各自带着不同的不确定性。把它们放在一起读，正好可以看出数字健康新闻的标题能承载什么、不能承载什么。这一周里，可穿戴健康研究也在不断出现。

鼻孔下方测出的41毫秒

西北大学于9月29日发表了这项呼吸研究。核心数字是：呼气时的反应时间比吸气时平均快41毫秒，校方新闻稿称这相当于四十分之一秒。呼吸间歇期间的反应速度也比吸气时快，快21毫秒。

这项实验题为“反应速度受呼吸相位调节”，发表在Cell Press旗下的iScience上。西北大学詹姆斯·帕迪利亚心理学教授肯·帕勒是通讯作者。第一作者是埃里卡·M·山崎，她曾是帕勒实验室成员，博士毕业后仍继续与该实验室合作。

实验设计刻意保持简单。参与者完成一项精神运动警觉任务，这是常见的电脑测试，红色方块变黄时立刻按空格键。35名18至33岁的成年人在鼻孔下方佩戴小型气流测量装置的同时完成测试。每人做两次，一次在实验室小睡或睡满八小时之前，一次在之后。据西北大学介绍，这是首个测量呼吸各个阶段反应速度的实验，包括中间停顿。

“通过一个具体、易懂的任务，我们展示了呼吸与认知之间的关系，希望各个领域的人都能找到应用，”山崎在新闻稿中说。“对大脑与身体联系的研究仍是一个新领域，这让研究结果更加令人兴奋。”

帕勒对机制持谨慎态度。“这项研究记录了呼吸与大脑应对环境事件系统之间的重要联系，”他说。“我们还不清楚二者究竟如何相连，但怀疑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。”

这是对发现最诚实的表述：一个测得的时序差异，而非对差异的解释。西北大学表示，帕勒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、山崎牵头，聚焦睡眠呼吸暂停。新闻稿指出，睡眠中有害的呼吸停顿常常诊断不足、治疗不充分。研究人员希望改善睡眠的无创策略，即有时被称为睡眠工程的方法，能够抵消部分睡眠不佳的后果。

230万癌症病例可追溯到感染

同样在9月29日，CBC新闻报道了世界卫生组织下属国际癌症研究机构的研究人员周一发表在《柳叶刀·肿瘤学》上的论文。团队估算，2024年感染导致230万新增癌症病例，CBC称这占全部新增病例的12%，约为八分之一。

单一最大贡献者是幽门螺杆菌，这种细菌会提高胃癌风险，造成76万病例，主要集中在东亚。人乳头瘤病毒紧随其后，全球近75万新增病例，撒哈拉以南非洲发病率高。据CBC报道，HPV导致100%的宫颈癌病例，还导致肛门癌、外阴癌、阴道癌、阴茎癌以及部分头颈癌。乙肝和丙肝也与相当一部分肝癌病例相关。

这里方法学很重要，因为这个数字是估算而非计数。研究人员先确定哪些感染会致癌，再计算这些癌症中有多大比例可归因于特定感染，然后把比例套用到全球新增癌症病例数据库上。团队首次把名单扩大到16种新增癌症。

癌症流行病学家、研究合著者加里·克利福德常驻法国里昂，他告诉CBC，基础科学已经推进。“这段时间里发现了新的致癌传染源，即便是过去已知的传染源，证据也增加了它们能导致的癌症种类，”他说。

新增内容包括：HIV与宫颈癌的关联，以及默克尔细胞多瘤病毒，一种非常罕见的病毒，可导致侵袭性皮肤癌。EB病毒与2024年约26万病例相关，可导致鼻咽癌、部分胃癌和霍奇金淋巴瘤。“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，”克利福德说。CBC指出，EB病毒也是多发性硬化症的关键风险因素，而且与一些有疫苗或抗生素治疗的感染不同，目前没有可用的手段对付它。

“我们看到EB病毒导致了这么多慢性疾病，它正越来越成为人们需要重点关注的预防目标，”克利福德说。

地区差异十分明显。近几十年建立起筛查和疫苗接种项目的高收入国家，情况远好于预防和治疗可及性有限的低资源和中资源国家。“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世界所有人群，”克利福德说。

在北美，负担低得多，幽门螺杆菌和HPV是最常见的来源。在加拿大，2019年一项研究把可归因于感染的癌症比例定为4%。蒙特利尔流行病学家卡蕾娜·沃莱斯基在麦吉尔大学期间领导了加拿大研究团队，她告诉CBC，新的全球数字显示这12种感染每一种都很重要。

可穿戴设备用在哪里，用不在哪里

这两项研究都没有测试手环。西北大学的工作在实验室环境中使用鼻下气流传感器，癌症估算来自流行病学建模，而非消费设备。但这并未阻止大量可穿戴健康研究在它们周围出现。

研究媒体近期关注的内容包括9月29日发表在《微系统与纳米工程》上的宽带可穿戴声学传感用于连续心肺监测的工作，以及Newswise于9月30日报道的一项关于可穿戴AI预测慢性盆腔疼痛女性久坐行为的研究。二者都不属于上述两篇论文，也不应被当作它们的后续。

这种并列确实说明了证据分量的差别。41毫秒的反应时间差异是实验室35人样本中直接测得的小效应。230万病例的估算则是建立在因果和覆盖假设之上的大型模型数字。两者都成立；它们回答不同的问题，误差范围也不同。

研究人员一再撞上的指南缺口

同一时间窗口内还有第三项研究，既不涉及呼吸也不涉及癌症，而是关于研究人员自己如何使用AI工具。尼曼新闻实验室于9月28日报道了发表在《信息、传播与社会》上的一篇论文，题为“指南之上？解析传播科学中生成式AI的使用与担忧”。

来自台湾阳明交通大学的学者，以及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。研究报告称，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，而多数人同时认为在大多数研究任务中使用AI并不合适。略过半数的受访者认为AI适合撰写文本（55%）和生成代码（50.4%）。对于什么算合乎伦理的使用，没有形成共识。

没有机构指南，研究人员就自定标准，论文作者认为这会产生污名。使用AI可能看起来像偷工减料；披露使用情况又可能让期刊认为研究可信度更低。作者把这种张力称为透明度悖论，把由此产生的感受称为“AI羞耻”。

“简单地禁止使用生成式AI，或者假装它没有被使用，既不可持续，也没有建设性，”作者写道。

他们的建议是在传播研究中建立鼓励披露的文化，由期刊和机构要求研究人员说明在工作的哪些阶段使用了生成式AI。研究人员之一汉内斯·库尔斯于9月28日在Bluesky的一串帖子中总结了这些发现，称这是首个针对传播研究中生成式AI实践的系统性、全领域、国际实证调查。

对本周阅读健康与技术研究的人来说，这三篇论文在某一点上指向同一方向：有趣的部分通常是方法。鼻下气流、流行病学建模和1138人调查并不是可以互换的证据，它们也都不是产品。