整理 | 周舒義、平生

超80%患者體重反彈，減肥新藥“停不下來”？

11月24日發(fā)表在《美國醫(yī)學(xué)會雜志·內(nèi)科學(xué)》（JAMA Internal Medicine）上的一項(xiàng)研究顯示，停止使用熱門減重藥物替爾泊肽后，超過82%的參與者發(fā)生體重反彈，之前取得的心血管健康改善也隨之逆轉(zhuǎn)。該結(jié)果進(jìn)一步表明，替爾泊肽等GLP-1受體激動劑可能需要長期使用才能維持療效，肥胖應(yīng)被視為需要持續(xù)管理的慢性疾病。

研究者對一項(xiàng)臨床試驗(yàn)進(jìn)行事后分析，試驗(yàn)共納入670名肥胖或超重、無糖尿病的成年參與者。參與者先統(tǒng)一接受36周替爾泊肽治療，然后被隨機(jī)分為兩組：一組繼續(xù)用藥52周，另一組則轉(zhuǎn)為服用安慰劑。兩組均維持低熱量飲食和鍛煉計(jì)劃。

研究重點(diǎn)追蹤了減重效果顯著（體重減輕超過10%）的308名參與者。當(dāng)這部分人群轉(zhuǎn)為服用安慰劑后，結(jié)果令人沮喪：到第88周結(jié)束時(shí)，254人（約82%）體重反彈了至少25%；177人（約57%）反彈了至少50%；74人（約24%）反彈了至少75%。此外隨著體重的回升，藥物帶來的健康益處也付諸東流：參與者的血壓、血脂、空腹胰島素和糖化血紅蛋白等指標(biāo)重新惡化，體重反彈幅度越大，指標(biāo)倒退得越明顯。體重反彈超過75%的參與者，其心血管代謝指標(biāo)退回至用藥前水平。

另一方面，308名參與者中有54人（17.5%）體重沒有明顯反彈（不足25%），12人（4%）在停藥后體重繼續(xù)下降，研究者并未找出這些參與者的明顯共性。

匹茲堡大學(xué)的兩位醫(yī)學(xué)專家Elizabeth Oczypok和Timothy Anderson認(rèn)為，GLP-1類藥物更適合被稱為“體重管理藥”，而不是短期“減肥藥”。他們指出，很多患者和醫(yī)生下意識地把這類藥物當(dāng)成“達(dá)到目標(biāo)體重就可以?！钡寞煶绦陀盟帲F(xiàn)有數(shù)據(jù)并不支持這種期待?！皩⑺鼈兣c其他慢性病藥物進(jìn)行類比可能會有所幫助：就像高血壓患者不會因?yàn)檠獕哼_(dá)標(biāo)，就停止服用降壓藥一樣?！?/p>

相關(guān)論文：https://doi.org/10.1001/jamainternmed.2025.6112

大腦在一生中要經(jīng)歷四次轉(zhuǎn)折

一項(xiàng)大型腦成像研究顯示，人腦并不是“平滑”地老去，而是會在一生中經(jīng)歷5個(gè)不同的拓?fù)潆A段。在群體平均水平上，人腦在大約9歲、32歲、66歲和83歲附近迎來4次關(guān)鍵轉(zhuǎn)折，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)會在這些節(jié)點(diǎn)發(fā)生明顯重組。

研究利用彌散磁共振成像（MRI diffusion），分析了3802名0～90歲參與者的大腦神經(jīng)連接網(wǎng)絡(luò)，隨后利用圖論中的多項(xiàng)指標(biāo)，量化這些連接網(wǎng)絡(luò)在不同年齡的復(fù)雜程度、效率和分工情況，最終識別出四個(gè)顯著的“拓?fù)滢D(zhuǎn)折點(diǎn)”，由此劃分出人腦一生的五個(gè)階段。

本研究中參與者大腦在第一階段（0～9 歲）所呈現(xiàn)的一般模式。| Dr Alexa Mousley, University of Cambridge

從嬰兒期到大約9歲，整個(gè)大腦被“網(wǎng)絡(luò)鞏固”過程主導(dǎo)：嬰兒期過度生成的突觸“優(yōu)勝劣汰”，活躍連接得以保留。灰質(zhì)和白質(zhì)體積快速增長，皮層厚度達(dá)到峰值，腦回溝的形態(tài)逐漸穩(wěn)定。

9歲左右，大腦連接模式出現(xiàn)第一次明顯轉(zhuǎn)折，此后迎來第二階段，一直持續(xù)到大約32歲：白質(zhì)體積持續(xù)增長，大腦通信網(wǎng)絡(luò)的組織結(jié)構(gòu)也日益精細(xì)化。無論是局部協(xié)同，還是跨腦區(qū)通信，連接效率都在穩(wěn)步提高，是整個(gè)生命周期中唯一一個(gè)全腦連接效率持續(xù)上升的時(shí)期，與認(rèn)知能力增強(qiáng)密切相關(guān)。

第二個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)在大約在32歲左右出現(xiàn)，大腦發(fā)育軌跡發(fā)生最劇烈的整體轉(zhuǎn)變，標(biāo)志著大腦結(jié)構(gòu)進(jìn)入相對穩(wěn)定的“平臺期”：從32歲到66歲，是人腦結(jié)構(gòu)上最長、也是相對平靜的一個(gè)階段。研究顯示，這一時(shí)期大腦總體連接模式趨于穩(wěn)定，腦網(wǎng)絡(luò)的“分區(qū)化”逐漸增強(qiáng)，不同功能區(qū)域之間的分工更為明確。

在大約66歲附近，研究者識別出第三個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。此時(shí)大腦白質(zhì)開始出現(xiàn)更明顯的退化跡象，一些長距離連接逐漸變?nèi)?，整體網(wǎng)絡(luò)在緩慢重組。在約83歲時(shí)，數(shù)據(jù)出現(xiàn)最后一個(gè)明顯的結(jié)構(gòu)拐點(diǎn)，標(biāo)志著“晚期衰老”的到來。與此前相比，這一階段大腦整體連通性進(jìn)一步下降，網(wǎng)絡(luò)更多依賴局部短程連接，信息在全腦范圍內(nèi)的整合能力減弱，更依賴局部網(wǎng)絡(luò)和少數(shù)關(guān)鍵區(qū)域。

研究人員指出，很多精神健康問題和神經(jīng)系統(tǒng)疾病都與大腦網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)異常相關(guān)，厘清大腦何時(shí)以及如何轉(zhuǎn)變，有望幫助科學(xué)家鎖定關(guān)鍵時(shí)間窗口，為相關(guān)問題的研究提供線索。

需要注意的是，上述五個(gè)階段描述的是統(tǒng)計(jì)趨勢，個(gè)體之間會存在差異。此外，能夠參與MRI掃描的高齡老人往往是同齡人中最健康的群體，如此描繪出來的曲線可能難以代表更普遍人群的衰老模式。

相關(guān)論文：http://dx.doi.org/10.1038/s41467-025-65974-8

日本科學(xué)家聲稱首次觀測到暗物質(zhì)

東京大學(xué)天文學(xué)系的戶谷友則（Tomonori Totani）教授近日宣布發(fā)現(xiàn)了暗物質(zhì)存在的有力候選證據(jù)，他利用NASA費(fèi)米伽馬射線空間望遠(yuǎn)鏡的數(shù)據(jù)，在銀河系中心附近發(fā)現(xiàn)了疑似由暗物質(zhì)湮滅產(chǎn)生的伽馬射線信號，但多名專家對此態(tài)度保守。相關(guān)論文11月26日發(fā)表于《宇宙學(xué)與天體粒子物理學(xué)雜志》（Journal of Cosmology and Astroparticle Physics）。

關(guān)于暗物質(zhì)的理論層出不窮，一種主流假說認(rèn)為，暗物質(zhì)可能由“弱相互作用大質(zhì)量粒子”（WIMP）構(gòu)成。理論預(yù)測，兩個(gè)WIMP對撞時(shí)會雙雙湮滅并產(chǎn)生高能伽馬射線光子。多年來，研究人員一直通過天文觀測，鎖定暗物質(zhì)集中的區(qū)域（例如銀河系中心），以尋找特定伽馬射線的蛛絲馬跡。

戶谷教授分析覆蓋銀河系暈區(qū)域的伽馬射線數(shù)據(jù)，扣除了已知伽馬射線源（如脈沖星、超新星遺跡等）以及銀河盤面區(qū)域的強(qiáng)烈輻射成分。結(jié)果顯示，在銀河系中心方向，存在一層光暈狀分布的伽馬射線發(fā)射，其光子能量約為20 GeV。這種輻射在空間分布上與暗物質(zhì)暈分布模型相當(dāng)吻合，它的能譜形狀與WIMP湮滅時(shí)理論預(yù)言的伽馬射線譜高度一致，由此推算的WIMP質(zhì)量大約為質(zhì)子的500倍，湮滅頻率也落在合理區(qū)間之內(nèi)。戶谷教授認(rèn)為，這些跡象構(gòu)成了“強(qiáng)有力的暗物質(zhì)伽馬射線證據(jù)”。

“如果這一解釋成立，據(jù)我所知，這將是人類首次‘觀測’到暗物質(zhì)。”戶谷表示，“而且它意味著暗物質(zhì)由超出當(dāng)前粒子物理標(biāo)準(zhǔn)模型的新粒子構(gòu)成。”

多位專家對該研究持保守態(tài)度。約克大學(xué)物理與天文系助理教授Sean Tulin指出，這一結(jié)果高度依賴于對“背景伽馬射線”的建模與扣除過程——如果背景模型稍有偏差，就可能產(chǎn)生虛假信號。馬德里康普頓斯大學(xué)的伽馬射線天體物理研究員Juan Abel Barrio觀點(diǎn)更為嚴(yán)厲：費(fèi)米-LAT合作組在過去15年來對類似區(qū)域做過非常精細(xì)的分析，但至今沒有發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計(jì)顯著的暗物質(zhì)信號。他在回復(fù)媒體詢問時(shí)寫道：

這項(xiàng)研究質(zhì)量好嗎？“并不算好?！?/p>

它是否與現(xiàn)有證據(jù)相符？“不相符。作者自己都說，他得到的平均值超出了費(fèi)米合作組給出的排除范圍。”

這一結(jié)果如果成立意味著什么？“如果這一結(jié)果得到費(fèi)米合作組的正式確認(rèn)（對此我高度懷疑，這也是唯一能說服我的方式），那就等于找到了物理學(xué)的一座圣杯，開啟了粒子物理標(biāo)準(zhǔn)模型之外新物理的大門，等等?！?/p>

有媒體說，這可能是“第一次‘看到’暗物質(zhì)”，這樣說正確嗎？——“不正確。從嚴(yán)格意義上說，它并沒有被‘看到’，只是作為一種證據(jù)被提出，而我認(rèn)為這種證據(jù)并不可靠。在過去20年里，已經(jīng)有過更多暗物質(zhì)跡象的所謂發(fā)現(xiàn)，最終都被排除了?！?/p>

ADHD激增：是過度診斷，還是終于被看見？

近年來，注意力缺陷多動障礙（ADHD）正以前所未有的頻率出現(xiàn)在體檢表、門診記錄和社交媒體標(biāo)簽中。一面是不斷攀升的診斷數(shù)字，一面是被過度“貼標(biāo)簽”的擔(dān)憂：究竟是疾病本身在增加，還是醫(yī)療和社會環(huán)境變遷推高了診斷？

大量調(diào)查表明，過去二三十年間許多高收入國家的ADHD診斷率顯著上升。美國一項(xiàng)全國性家長問卷調(diào)查顯示，超過11%的兒童一生中曾被診斷為ADHD；而在2003年這一比例還只有約8%。類似趨勢也出現(xiàn)在英國：從2000年到2018年，英國男孩ADHD新診斷率翻倍，女孩則翻了兩番，成年人的診斷率增幅更為顯著。

來源：美國疾病控制與預(yù)防中心國家健康訪問調(diào)查年度報(bào)告

然而，如果撇開這些問卷調(diào)查，用統(tǒng)一、嚴(yán)格的量表對代表性人群中進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化評估，得到的全球患病率要低得多——兒童約為5.4%，成年人約為2.6%，且在全球不同地區(qū)相對穩(wěn)定。

這說明，診斷數(shù)字的攀升，并不等同于癥狀本身在大規(guī)模流行，更大一部分變化來自評估方式以及診斷途徑。研究者指出，面向家長的問卷調(diào)查容易夸大比例，有些孩子可能被非?？漆t(yī)生寬泛地貼上ADHD標(biāo)簽，有些家長會把模糊的類似癥狀記成正式診斷。在美國，ADHD可以由精神科醫(yī)生、心理健康專家甚至普通兒科醫(yī)生來診斷，而這些醫(yī)生可能并未接受過專門培訓(xùn)。一些線上服務(wù)進(jìn)一步縮短了評估時(shí)間，有人懷疑這樣的診斷是否可靠：“只花15到20分鐘，就能拿到一個(gè)ADHD診斷。”

有些地方擔(dān)心過度診斷，有些地方連診斷都難，大量真正有困難的人仍然沒有得到幫助。在巴西等中低收入國家，患者通常需要轉(zhuǎn)診到神經(jīng)科或精神科專家，而這些專業(yè)人才嚴(yán)重短缺。研究者指出，這些地區(qū)的問題是“嚴(yán)重的漏診、污名化和治療不足”，尤其集中在弱勢群體和低收入家庭。

有趣的是，越來越多家長在帶著孩子參加評估時(shí)，也被發(fā)現(xiàn)符合ADHD特征——有專家表示，當(dāng)他診斷出一個(gè)孩子患有ADHD時(shí)，“幾乎無一例外，父母中的一方也患有ADHD”。這是因?yàn)檫z傳是ADHD的主要影響因素，遺傳度高達(dá)70%–80%。這些父母小時(shí)候也有類似癥狀，只是當(dāng)年沒有得到診斷。

診斷激增的另一個(gè)原因，是公眾對多動癥的認(rèn)識提高，這得益于社交媒體上相關(guān)討論的爆發(fā)式增長。TikTok等平臺上，大量短視頻分享“ADHD十大隱藏癥狀”“你以為是懶，其實(shí)是ADHD”，讓許多長期困惑于自己注意力和執(zhí)行力的人產(chǎn)生“也許我是ADHD”的想法，從而主動尋求專業(yè)評估。

但信息洪流真假難辨。2022年有研究抽樣分析了TikTok上的ADHD相關(guān)視頻，發(fā)現(xiàn)超過一半存在誤導(dǎo)性：把普通的分心、壓力反應(yīng)或人格特質(zhì)簡單等同于ADHD，甚至鼓勵(lì)自我診斷、自我用藥。這些話術(shù)一方面幫助了一部分真正被漏診的人，另一方面也助長了過度診斷。

ADHD的核心特征包括三個(gè)方面：多動、沖動與注意力不集中。要被正式診斷，還必須滿足兩個(gè)關(guān)鍵條件：癥狀在多個(gè)場景（學(xué)校、家庭、工作）持續(xù)至少6個(gè)月，且?guī)韺?shí)際功能受損，例如學(xué)業(yè)困難、丟掉工作或人際關(guān)系嚴(yán)重受影響。

一個(gè)核心爭議點(diǎn)在于“損害閾值”——從何時(shí)起，注意力分散或坐不住，不再只是性格、氣質(zhì)差異，而要被視為醫(yī)學(xué)意義上的疾?。窟@本身帶有主觀判斷色彩：是和“同齡人平均水平”比，還是和這個(gè)人的“應(yīng)然狀態(tài)”比？不同文化、不同學(xué)校、不同醫(yī)生，答案都可能不同。

多位研究者強(qiáng)調(diào)，ADHD的表現(xiàn)行為高度依賴于外部環(huán)境。在要求孩子長時(shí)間安靜、死記硬背、頻繁考試的學(xué)校環(huán)境中，注意力不集中和坐不住會被格外放大；而在鼓勵(lì)探索、允許活動和差異化學(xué)習(xí)安排的環(huán)境中，同樣的特質(zhì)可能不再被視為問題。

圍繞ADHD的身份認(rèn)同，也在發(fā)生變化。所謂“神經(jīng)多樣性”（neurodiversity）運(yùn)動主張，將自閉、ADHD 等視為大腦發(fā)展的自然變異，而非單純?nèi)毕?。一?ADHD患者認(rèn)為，真正“失調(diào)”的是僵硬的學(xué)校和工作制度，而不是他們的大腦。

與此同時(shí)，許多臨床醫(yī)生和專家強(qiáng)調(diào)，不能因此忽視ADHD帶來的現(xiàn)實(shí)風(fēng)險(xiǎn)——學(xué)業(yè)失敗、職業(yè)不穩(wěn)定，乃至事故、物質(zhì)濫用和抑郁、自殺風(fēng)險(xiǎn)的升高。對他們來說，把ADHD視為一種醫(yī)學(xué)狀態(tài)，不是為了貼標(biāo)簽，而是為了獲得合理的支持與治療。

越來越多專家認(rèn)為，醫(yī)學(xué)和神經(jīng)多樣性視角并不沖突：既要承認(rèn)大腦差異的價(jià)值，也要正視當(dāng)差異帶來痛苦和障礙時(shí)，社會和醫(yī)療系統(tǒng)有責(zé)任提供幫助。

相關(guān)來源：https://www.nature.com/articles/d41586-025-03855-2

國際頂會被曝20%審稿報(bào)告完全由AI撰寫

（本條目也由AI撰寫，經(jīng)人工核查編輯）

一項(xiàng)針對國際人工智能頂會ICLR 2026的大規(guī)模文本檢測顯示，在本屆會議的7萬余份審稿報(bào)告中，約21%很可能是由大型語言模型（LLM）“一手包辦”，超過一半的評審文本存在不同程度的AI參與。這一結(jié)果在學(xué)界引發(fā)強(qiáng)烈震動，也將“AI評審”這一隱秘做法推向臺前。

事件源于多位研究者在社交媒體上抱怨，向ICLR 2026投稿后收到的評審“冗長、空洞”，還出現(xiàn)編造引用文獻(xiàn)、要求不合常規(guī)的分析等情況。一些作者懷疑評審人直接使用LLM生成報(bào)告。

卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的人工智能研究員Graham Neubig在社交平臺上發(fā)帖，希望有人能對全部投稿及審稿進(jìn)行系統(tǒng)檢測。隨后，初創(chuàng)公司Pangram Labs接下這一任務(wù)，利用AI文本檢測工具對19490篇論文和75800份評審逐條掃描。結(jié)果顯示，約15899份（21%）評審被判定為“完全由AI生成”，超過一半的評審有AI參與。在論文層面，約1%的投稿文本疑似完全由AI撰寫，另有9%的論文中超過一半的內(nèi)容被認(rèn)為是AI生成。

對不少作者來說，這份分析印證了自己的懷疑。哥本哈根大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家Desmond Elliott表示，他收到的三份評審意見中，有一份“似乎完全沒抓住論文要點(diǎn)”，其中引用的數(shù)值與原文不符，還有一些奇怪的表達(dá)式，讓他的博士生懷疑這是大模型的幻覺。

在公布檢測結(jié)果后，他查詢了自己論文的記錄，發(fā)現(xiàn)這份評審確實(shí)被標(biāo)記為“完全AI生成”，并且給出了最低評分，使論文處于拒稿邊緣?！白鳛樽髡?，這種體驗(yàn)非常挫敗，”他說，“部分意見值得回應(yīng)，但另一些內(nèi)容根本說不通。”

ICLR 2026 的組織方此前已經(jīng)意識到審稿中可能存在AI參與，因此在投稿政策中明確：允許作者和審稿人使用AI工具對文字進(jìn)行潤色、生成實(shí)驗(yàn)代碼或分析結(jié)果，但必須披露使用情況。

在Pangram報(bào)告曝光后，會議高級項(xiàng)目主席、康奈爾大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家Bharath Hariharan表示，組委會將結(jié)合Pangram的檢測結(jié)果和其他自動化工具，評估哪些投稿和評審違反了相關(guān)政策，并對違規(guī)作者和評審人進(jìn)行處罰。不過他也強(qiáng)調(diào)，由于AI檢測工具本身存在一定誤報(bào)率，不會簡單地把所有工作都交給算法。

Hariharan說，ICLR的每位審稿人平均要在兩周內(nèi)審閱五篇論文?！斑@工作量非常大，遠(yuǎn)超以往?！?/p>

相關(guān)來源：https://www.nature.com/articles/d41586-025-03506-6

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