5月13日外媒科學網站摘要：將二氧化碳轉化爲"氣態黃金"
5月13日（星期二）消息，國外知名科學網站的主要內容如下：
《自然》網站（www.nature.com）
AI將成科研新主力？OpenAI首席科學家展望未來
OpenAI以ChatGPT聞名，這款基於大型語言模型的免費AI工具在2022年問世後迅速走紅。該公司隨後推出了一系列尖端技術，包括能逐步“思考”的推理模型，幫助研究者完成邏輯任務、編寫代碼甚至生成假設。然而，其高能耗和封閉性也引發爭議——多數模型僅供使用，不可二次開發。
最近，OpenAI首席科學家雅庫布·帕喬茨基（Jakub Pachocki）在接受《自然》（Nature）雜誌採訪時表示，當前AI仍需人工引導，但未來將實現自主研究。例如，其“深度研究”工具已能獨立運行20分鐘併產出成果。他預測，AI將很快在軟件工程、硬件設計等領域實現突破，且計算資源的投入會大幅增加。
關於技術原理，帕喬茨基解釋，ChatGPT通過“預訓練+強化學習”構建：先吸收海量數據建立認知，再通過人類反饋優化行爲。新型推理模型強化了後者，使AI能自主形成思考邏輯。但他強調，AI的“推理”不同於人類，雖能發現新見解，但缺乏對學習過程的自我認知。
對於開源計劃，OpenAI將發佈自2019年以來首個開源模型，但出於安全考慮，不會開放最尖端技術。帕喬茨基認爲，隨着AI能力提升，需謹慎評估其社會影響。
談及通用人工智能（AGI），他定義AGI的下個里程碑爲“產生實際經濟價值，尤其是自主開展研究”，並預計本年代末將有重大進展。
《科學通訊》網站（www.sciencenews.org）
塑料暗藏“心臟殺手”？全球數十萬人死亡或與它有關
研究表明，家用塑料中常見的鄰苯二甲酸鹽（Phthalates）已被證實與心臟病死亡存在關聯。2018年，全球55至64歲人羣中因心血管疾病死亡的260餘萬病例中，約13.5%可能與接觸此類化學物質有關。該研究最近發表於生物醫學綜合性期刊《eBioMedicine》。
鄰苯二甲酸鹽是一組化學化合物，廣泛存在於洗髮水、護膚品、食品包裝及醫療用品（如血袋）中，用於增強塑料的柔韌性。這些化學物質可通過食物、空氣或皮膚接觸進入人體，干擾內分泌系統，影響激素水平。此前研究已發現其與糖尿病、肥胖、妊娠併發症及心臟病的潛在關聯。
美國紐約大學朗格尼健康研究中心的研究團隊重點分析了DEHP（一種常用於軟化PVC塑料的鄰苯二甲酸鹽）與心血管疾病的關係。通過對比2008年全球DEHP暴露數據與十年後的心臟病死亡率，研究發現2018年全球超35萬例死亡可能與DEHP暴露相關，其中約75%集中在中東、南亞、東亞及太平洋地區，可能與當地塑料工業的快速發展有關。但研究僅表明兩者存在相關性，而非直接因果關係。
研究再次警示塑料污染的潛在危害，呼籲減少塑料使用以降低健康風險。專家強調，全球需共同應對這一嚴峻問題，避免進一步加劇健康與環境危機。
《每日科學》網站（www.sciencedaily.com）
1、無需實驗室！機器學習讓土壤污染物“無處藏身”
美國萊斯大學與貝勒醫學院的研究團隊開發出一種新型土壤污染物檢測方法，可識別包括未在實驗室分離或研究過的有害物質。該技術結合光成像技術、理論預測和機器學習算法，有效檢測多環芳烴（PAHs）及其衍生物（PACs），這些物質與癌症、發育障礙等健康問題密切相關。這項研究成果最近發表於《美國國家科學院院刊》（PNAS）。
傳統檢測依賴實驗室設備和標準參照樣本，但許多污染物缺乏實驗數據。新方法採用表面增強拉曼光譜技術，通過分析光與分子作用產生的獨特光譜“指紋”識別污染物。研究團隊利用密度泛函理論計算PAHs和PACs的光譜特徵，建立虛擬光譜數據庫，再通過機器學習算法比對真實土壤樣本的光譜數據，實現精準識別。
該方法突破了傳統檢測的侷限，尤其適用於土壤中因化學轉化而難以檢測的污染物。在修復流域和自然保護區的測試中，即使微量PAHs也能被準確檢出，且流程更快速簡便。
未來，通過整合機器學習算法、光譜庫和便攜式拉曼設備，該方法可應用於現場檢測，幫助農民、社區和環保機構快速獲取結果，無需依賴專業實驗室。這一技術爲環境監測提供了更高效、更全面的解決方案，有望推動土壤污染治理的進步。
2、不再被動防禦！科學家用AI設計“未來版疫苗”
有效疫苗顯著改變了新冠疫情的走向，通過預防感染、減輕症狀挽救了數百萬生命。然而五年後，新冠病毒仍在持續變異，迫使疫苗需要不斷更新。傳統疫苗研發週期長，難以應對快速變異的病毒，科學家開始探索如何爲尚未出現的變種提前設計疫苗。
美國哈佛醫學院與馬薩諸塞州病原體應對聯盟（MassCPR）等機構開發了名爲“EVE-Vax”的AI預測模型。該模型通過分析病毒的進化規律、生物結構和功能數據，預測未來可能出現的變異蛋白，並提前設計對應的疫苗靶點。在針對新冠病毒的測試中，AI設計的刺突蛋白變體成功模擬了真實疫情中不同階段的免疫反應，驗證了模型的可行性。
這一突破源於早期開發的進化變異效應模型“EVE”，該模型曾用於預測人類基因變異的致病性。新冠疫情暴發後，團隊升級出EVEscape模型，能準確預判病毒的關鍵突變。而EVE-Vax進一步實現了從預測到設計的跨越，可生成大量潛在變異蛋白，用於評估疫苗的長期保護效果。
實驗證明，該模型設計的83種刺突蛋白變體在實驗室環境中成功引發與真實病毒相似的免疫反應。研究還發現，若在奧密克戎疫苗研發階段使用該技術，本可提前發現免疫逃逸風險並優化設計。
未來，這種“超前疫苗”設計策略有望成爲應對快速變異病毒的重要工具，爲全球公共衛生防禦體系提供新範式。
《賽特科技日報》網站（https://scitechdaily.com）
1、化學鍊金術：突破性技術將CO₂廢氣變“合成氣黃金”
中國科學院大連化學物理研究所的研究團隊在《自然·化學》（Nature Chemistry）發表了一項創新成果，開發出名爲“超級甲烷乾重整”的技術，可直接將高二氧化碳（CO₂）含量的天然氣高效轉化爲合成氣（氫氣和一氧化碳的混合氣體），無需昂貴的CO₂分離步驟。
傳統甲烷乾重整（DRM）工藝要求CO₂與甲烷（CH₄）的投料比接近1:1，但未來天然氣中CO₂含量可能大幅提升。研究團隊利用固體氧化物電解池（SOEC），在600–850℃的高溫下，通過串聯電-熱催化反應，實現了CO₂/CH₄比例≥2的直接轉化。該技術整合了DRM、逆水煤氣變換反應（RWGS）和水電解，顯著提高了CO₂轉化率和氫氣選擇性。
在電解池陰極，水副產物被原位還原爲氫氣和氧離子（O²⁻），後者遷移至陽極生成氧氣，推動反應平衡正向移動，突破傳統熱力學限制。研究還通過構建富含氧空位的銠-氧化鈰界面活性位點，使CO₂/CH₄比例爲4時，甲烷和CO₂轉化率分別達94.5%和95.0%，且合成氣選擇性接近100%。
該技術具有反應速率快、能效高、成本較低的優勢，爲高CO₂天然氣和工業尾氣的資源化利用提供了新方案，同時助力可再生能源存儲和低碳制氫。
2、生命進化的關鍵一躍：科學家揭示真核細胞起源的關鍵機制
一個由德國美因茨大學、西班牙巴倫西亞大學、西班牙馬德里大學和瑞士蘇黎世大學資深科學家組成的國際團隊，最近在《美國國家科學院院刊》（PNAS）發表一項突破性研究，揭示了真核細胞起源的進化機制。真核細胞的誕生是生命史上最重大的複雜性躍升之一，但其進化中間環節長期缺失，被稱爲“生物學核心的黑洞”。
研究團隊分析了9913個蛋白質組和33627個基因組，發現基因和蛋白質長度遵循對數正態分佈，表明進化過程具有乘法隨機特性。從最後共同祖先（LUCA）開始，基因平均長度隨時間呈指數增長，且基因長度方差與均值成比例，這一規律適用於所有生命形式，並可作爲衡量生物複雜性的指標。
研究顯示，在原核生物中，蛋白質與基因長度同步增長，因其基因幾乎不含非編碼序列。但當基因平均長度達到1500個核苷酸時，蛋白質長度穩定在約500個氨基酸，形成明確閾值，標誌着真核細胞的出現。此後，非編碼序列的引入使基因繼續增長，而蛋白質長度保持穩定。
進一步分析表明，1500個核苷酸的臨界長度觸發了類似物理學中的相變現象，將生命進化分爲編碼階段（原核生物）和非編碼階段（真核生物）。這一轉變伴隨臨界減速效應，使系統在臨界點附近陷入亞穩態，早期原生生物和真菌的進化模式印證了這一發現。
研究還指出，在進化早期，短蛋白質的搜索計算較爲簡單，但隨着長度增加，計算複雜度驟升。真核細胞通過引入非編碼序列、剪接體和細胞核結構，使蛋白質搜索算法效率大幅提升，從而突破進化瓶頸。這一相變發生在約26億年前，爲後續多細胞生物、有性生殖等重大進化突破奠定基礎。
這項研究結合計算生物學、進化生物學和物理學，不僅解答了真核細胞起源的關鍵問題，也爲探索生命複雜性的其他理論提供了新框架。（劉春）