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肥胖对男性更危险******
图片来源：pixabay
近日，英国科学家发表的一项研究揭示了肥胖相关疾病中性别差异的生物学基础。研究人员观察到，雄性与雌性小鼠脂肪组织中构建血管的细胞存在显著差异。相关研究近日发表于《交叉科学》。
约克大学运动与健康科学院教授Tara Haas说，男性比女性更容易患上与肥胖相关的疾病，如心血管疾病、胰岛素抵抗和糖尿病等。
“人们使用啮齿动物模型研究肥胖，以及与肥胖相关的疾病，如糖尿病。但他们通常只研究雄性啮齿动物，因为雌性对同样类型的疾病有抵抗力。”该研究负责人Haas说，“我们对探索这种差异非常感兴趣，这说明女性体内发生了一些可以保护自己的非常有趣的事。”
Haas团队在早期的一项研究中观察到，当小鼠变胖时，雌性会长出许多新的血管，为扩张的脂肪组织提供氧气和营养物质，而雄性新增的血管则很少。在最新研究中，Haas和约克大学博士生Alexandra Pislaru、助理教授Emilie Roudier等合作，重点研究了脂肪组织中血管内皮细胞的差异。
该团队使用软件筛选了数千个基因，以锁定与血管生长有关的基因。他们发现，雌性小鼠体内与新血管增殖相关的过程较多，而雄性小鼠体内则是与炎症相关的过程较多。Haas说：“其他研究表明，当内皮细胞有这种炎症反应时，雄性会出现功能异常，对刺激的反应也不正常。”
“通过观察，我们发现女性内皮细胞即使长期在高脂肪饮食的压力下仍能表现出持续的弹性，这令人兴奋。我们的研究结果可以帮助研究人员更好地理解为什么肥胖在男性和女性中表现不同。”该研究共同第一作者Pislaru说。
研究人员还检查了从人体内取出的内皮细胞在培养皿中的表现。Haas解释说：“即使把它们从体内取出来，没有了循环性激素或其他因素，男性和女性的内皮细胞仍有很大差异。”
女性内皮细胞复制更快，而男性内皮细胞对炎症刺激更敏感。通过与之前公布的数据集进行比较，研究人员发现，与雌性相比，老龄雄性小鼠的内皮细胞也表现出更多的炎症特征。
“不能假设两性对同一系列事件的反应是一样的。”Haas解释说，“这不仅是一个与肥胖有关的问题，而且是一个更广泛的概念性问题，包括老龄化对健康的影响。我们的研究结果意味着，在某些情况下，对男性理想的疗法对女性并不理想，反之亦然。”
虽然人类和小鼠有不同的基因，但Haas认为这些发现可能适用于未来的研究。他对在人身上研究这类细胞很感兴趣。（李木子）
张宏江：人工智能如何帮人类进入科研新范式？******
中新网北京12月10日电 “人工智能能够如何帮助我们进入科研的新范式？”
这是美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，12月9日在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”中，抛出的一个问题。
2022人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办、清华大学人工智能国际治理研究院(I-AIIG)承办，中国新闻网作为战略合作伙伴，联合国开发计划署(UNDP)、联合国教科文组织(UNESCO)等国际组织、国内外学术机构支持。
美国国家工程院外籍院士、北京智源人工智能研究院理事长张宏江，在2022人工智能合作与治理国际论坛的主题论坛“人工智能引领韧性治理与未来科技”上发言。主办方供图张宏江认为，回顾人类科学发展的历史，不同发展阶段经历了不同的科学发现范式。
“几千年前，人类就通过观察、实验来描述自然现象。比如‘日心说’是通过对天象的观察来对整个宇宙。随着科学的发展，四五百年前，理论模型范式出现。人们通过对某一现象的观察总结出理论，从而指导新的科学研究。五六十年前，尤其当大型计算机出现后，面临更复杂的问题，比如天气预报、地震模拟，人们无法再用简单的物理公式、简单的方程构建完整的模拟系统研究理论，人们引入了计算范式，用计算来模拟的方式做科学研究。到二十年前，我们进入大数据时代，科研中积累的大量数据可以进一步驱动物理模型。”
“今天，我们进入了一个新的科研范式。”张宏江说，人工智能经过多年发展，尤其过去15年深度学习的发展，使得人们能够给科学研究推出一个新的范式。“这个范式是AI驱动的范式。实际是用深度学习的算法，直接从数据中建立新的模型，其背后是数据、模型、算法和算力。”
张宏江指出，深度学习在革命性地推动了语言、图像和视频处理、识别和应用之后，正在迅速地改变科学研究的范式，这种新的范式就是物理世界的“数字化+自动化+深度学习”。
他说，“今天我们进入了一个黄金期，新的设计范式，都可以借用深度学习的方法进行赋能。”
张宏江坦言，未来十年蕴含着科学发展与产业创新机会，包括数据、模型、算法、算力，其核心是背后的跨学科人才。(完)
（文图：赵筱尘 巫邓炎） [责编：天天中] 阅读剩余全文（）  视觉焦点
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