11月22日外媒科學網站摘要：新型可回收塑料在海水中可安全分解
11月22日（星期五）消息，國外知名科學網站的主要內容如下：
《自然》網站（www.nature.com）
新型精神分裂症藥物或可治療阿爾茨海默病
精神分裂症藥物KarXT於今年9月獲得美國監管部門批准，是數十年來首個具有創新作用機制的藥物，一些研究人員因此宣佈精神科藥物進入了一個新時代。大約有六種類似的藥物正處於不同的開發階段，其中大多數處於早期臨牀試驗階段。然而，這些藥物的成功並非必然。上週，一項備受期待的精神分裂症藥物試驗報告了令人失望的結果。
幾十年來，精神分裂症藥物基本上以相同的方式起作用。它們通過減弱多巴胺的活動來發揮作用，多巴胺是一種與這種疾病標誌性症狀（如幻覺和妄想）有關的化學物質。KarXT（在市場上以Cobenfy的名稱出售）則以毒蕈鹼受體（又稱M受體）爲靶點，具有抗精神病和認知作用。
由於所有五種毒蕈鹼受體的結合位點相似，選擇性靶向一種毒蕈鹼受體是一個挑戰。爲了解決這一問題，研究人員正在研究毒蕈鹼受體的“變構調節劑”，這種調節劑通過結合位點外的區域作用於目標，這些區域在五種毒蕈鹼受體中的位置差異更大。
毒蕈鹼受體存在於大腦的獎賞迴路中，研究表明，阻斷這些通路可以防止動物對阿片類藥物上癮。這些受體還參與運動控制，這使得一些科學家開始研究阻斷它們是否能幫助帕金森病患者。
《科學通訊》網站（www.sciencenews.org）
用AI訓練AI或導致模型崩潰
ChatGPT、Gemini、Copilot等人工智能（AI）工具可以從簡單的一行文本提示中生成令人印象深刻的句子和段落。爲了生成這些文本，底層的大語言模型在人類編寫的大量文本和從互聯網上抓取的內容上進行了訓練。但現在，隨着生成式AI工具在互聯網上充斥着大量合成內容，這些內容正被用於訓練AI的下一代。研究人員表示，如果這種情況持續下去，可能會帶來災難性的後果。
牛津大學的一個計算機科學家團隊最近在《自然》（Nature）雜誌上指出，用AI自己生成的數據訓練大語言模型可能會導致模型崩潰。
該團隊採用了一個名爲OPT-125m的預訓練語言模型，並向其輸入了一批維基百科文章來微調其反應。然後，研究小組給這個工具一個文本提示，並要求它預測接下來會發生什麼。它的反應被反饋到模型中進行進一步的微調。當每一代都用前一代產生的數據進行訓練時，他們發現，到第九代，模型開始胡言亂語了。在另一組實驗中，當團隊保留了一些原始數據時，模型的退化程度明顯較小。
這項研究表明，如果不加控制，利用AI自身生成的數據訓練AI將產生嚴重的後果，包括加劇偏見和將文本變成無意義的廢話。大型AI公司確實有辦法防止這種崩潰，但隨着越來越多的人使用大語言模型來訓練自己的聊天機器人和其他AI工具，可能會產生嚴重的後果。
《每日科學》網站（www.sciencedaily.com）
1、研究發現減肥藥帶來食物浪費
美國俄亥俄州立大學的一項新研究發現，服用減肥藥導致一些美國成年人扔掉的食物比他們開始服用減肥藥之前扔掉的更多。
在一項針對目前正在服用GLP-1藥物（如司美格魯肽）人羣的調查中，25%的受訪者承認，自從服用這些藥物以來，他們浪費了更多的食物；61%的人不同意這一說法。那些因藥物產生噁心的人更有可能報告食物浪費增加。而服用藥物時間較長和攝入更多蔬菜則帶來了更少的食物浪費。
科學家們認爲，這項消費者行爲研究是探索這些日益流行的抗肥胖藥物對全國乃至全球食品生產和浪費影響的初步努力。
這項研究最近發表在《營養》（Nutrients）雜誌上。
研究人員通過一份在線問卷調查了505名目前正在服用抗肥胖藥物的美國成年人。參與者的年齡、家庭收入和教育水平各不相同，大多數人有保險。平均而言，如果他們服用了至少一年的藥物，他們的體重減輕了20%。
雖然噁心是食物浪費的主要原因，但研究結果暗示了另一種可能的影響：偏好和習慣的改變導致人們扔掉不受歡迎的食物。
其他研究實驗室通過模擬表明，減少人口層面的食物消費可以降低能源成本，保護土地和水資源，並通過不讓丟棄的食物進入垃圾填埋場來減少溫室氣體的排放。但考慮到相對較新的抗肥胖藥物，目前還沒有足夠的數據來預測它們的社會影響程度。
2、受教育程度影響以後的記憶力和癡呆風險
美國羅格斯大學健康研究人員領導的一項研究表明，一個地區影響居民受教育程度的政策，對居民以後的記憶力和患癡呆症的風險有持久影響。
這項發表在《流行病學》（Epidemiology）雜誌上的研究，比較了美國各州要求的不同受教育年限與幾十年後居民認知表現結果的差異。
研究人員稱，目前提高學校教育數量或質量的政策，可能會對認知結果產生長期的好處。
研究發現，教育水平可以預測更好的認知能力、記憶功能、預期壽命和阿爾茨海默病或癡呆症的延遲發作。研究人員分析了2萬多名老年黑人和白人成年人的數據，並評估了各州教育政策。他們發現，由於一個州的強制性教育法和與教育質量相關的法律，受教育年限的增加與生活中更好的整體認知表現有關，包括更好的記憶力和語言流暢性——這些是癡呆症風險的主要決定因素。
這項調查進一步支持了之前的研究，即兒童生活在高質量教育的地區，晚年患癡呆症的風險較低。
《賽特科技日報》網站（https://scitechdaily.com）
1、再見微塑料：新型可回收塑料在海水中可安全分解
日本理化學研究所新興物質科學中心（CEMS）的研究人員創造了一種開創性的塑料，既耐用又環保。這種創新材料不僅與傳統塑料一樣堅固，而且具有可生物降解的獨特能力，可以在海水中分解。通過解決一個關鍵的環境問題，這種塑料具有顯著減少微塑料污染的潛力，微塑料污染積聚在海洋、土壤中，並最終進入食物鏈。該團隊的研究結果發表在最新一期的《科學》（Science）雜誌上。
傳統塑料是不可生物降解的，對環境有害，多年來一直在努力開發可持續的替代品。雖然已經存在一些可生物降解和可回收的選擇，但一個主要的挑戰仍然存在：許多這些材料，如聚乳酸，在海洋環境中無法降解，因爲它們不溶於水。這一限制使得微塑料——小於5毫米的微小碎片——在海洋生態系統中持續存在，危害水生生物，並進入食物鏈，包括人類。
在他們的新研究中，CEMS的研究團隊專注於使用超分子塑料——通過可逆相互作用將結構結合在一起的聚合物——來解決這個問題。這種新型塑料由兩種離子單體結合而成，形成交聯的鹽橋，提供了強度和柔韌性。
這種新型塑料無毒且不易燃，這意味着不會排放二氧化碳，而且可以像其他熱塑性塑料一樣在120°C以上的溫度下重塑。最後，研究人員調查了這種新塑料的可回收性和生物降解性，結果表明回收過程簡單高效。在土壤中，新塑料片在10天內完全降解，爲土壤提供類似肥料的磷和氮。
2、突破光學極限：超表面在單個設備中實現近乎無限的光控制
隨着光學科學和應用的進步，對多功能光學器件的需求不斷增長，這些器件需要將盡可能多的波控制功能集成到一個單一的超緊湊系統中。
然而，由傳統電介質製成的光學器件依賴於光的傳播相位，這必然導致器件尺寸龐大（相對於波長）和/或效率低（由於缺乏磁響應）。此外，由於缺乏操縱光的額外自由度，使用傳統電介質製造具有多種功能的緊湊型光學器件變得具有挑戰性——這是一個嚴重阻礙光學集成的問題。
超表面是由平面亞波長微結構組成的超薄超材料，具有定製的光學響應，排列在特定的預先設計的序列中，具有非凡的控制光波的能力，近年來引起了廣泛的關注。然而，現有的多功能光場控制裝置大多需要同時改變入射光的多種不同特性，僅依靠入射光偏振的變化只能表現出不超過兩種不同的波控制功能，這取決於獨立入射偏振的數量。
爲了進一步增加單個超表面器件複用的功能數量，需要開發新的設計策略來克服獨立極化態數量對獨立功能數量的限制。
由復旦大學、香港科技大學和香港浸會大學的科學家組成的研究團隊，提出了一種基於連續改變入射光偏振態調諧相干波干涉的元器件設計方法，該方法在原則上具有無限數量的波控制功能，並在1550納米的電信波長範圍內進行了實驗驗證。這項研究最近發表在《光電進展》雜誌上。
在設計了一系列具有定製反射相位和偏振轉換能力的元原子後，研究人員構建了兩個功能元器件，並在龐加萊球上沿一定路徑連續調諧偏振光的照射下進行了實驗，計算了它們的波控功能。
這些發現可以在實踐中找到許多應用，並激發未來的研究。例如，擴展到近場和遠場複合和/或傳輸系統是有趣的未來研究項目，使用矢量光束作爲入射光可以進一步豐富元設備的波操作功能。（劉春）