上海8月11日電 (記者 陳靜)耳聾是最常見的感官障礙疾病之一。根據世界衛生組織(WHO)的統計,新生兒耳聾的發生率約1‰-3‰,約60%的先天性耳聾是由遺傳因素所導致的。 記者11日獲悉,中韓醫學專家團隊開展合作獲得的研究成果為遺傳性聽力損失提供了潛在的精準治療策略。相關研究成果在最新一期國際期刊《自然-通訊》上發表。 聽力障礙不僅僅意味著聽覺喪失,往往還伴隨著言語障礙、認知發育遲緩,嚴重影響到患者的日常生活和社會參與。MPZL2突變是非症候群型常染色體隱性遺傳性耳聾DFNB111(Autosomal recessive genetic forms111)的原因。患者主要表現出早發性、進行性的輕度至中度感音神經性聽力損失,且聽力損失在高頻更為明顯。 2018年,MPZL2首次被報導與遺傳性聽力損失相關。近年,一項基於大規模輕度至中度感音神經性聽力損失(SNHL)兒童隊列的前瞻性研究表明,MPZL2是導致遺傳性輕度至中度SNHL的第二常見基因,僅次於STRC基因。MPZL2中的某些特定突變在東亞人群中具有始祖效應(founder effect),提示其可能為該地區特有的遺傳風險因素。 為了深入解析這一東亞人群中常見的遺傳性耳聾突變位點致病機制,並探索更具針對性的精準治療策略,復旦大學附屬眼耳鼻喉科醫院與韓國首爾大學醫院聯手合作。研究團隊基於臨床隊列研究,復旦大學附屬眼耳鼻喉科醫院與韓國首爾大學醫院對遺傳性耳聾1437例無親緣關係的耳聾家系進行了系統性病因學分析。分析結果顯示,患者攜帶至少一個c.220C>T等位基因突變;c.220C>T等位基因在東亞人群中頻繁出現,提示該突變可能為東亞地區的始祖突變。 針對該突變位點,復旦大學附屬眼耳鼻喉科醫院舒易來教授團隊與合作者構建了人源化小鼠模型,重現了人類MPZL2耳聾病人的聽力學表型。他們研發了一種PAM靈活的ABE變體治療體系,成功糾正了異常基因表達,突變小鼠的聽力顯著恢復並維持至少20周,且沒有觀察到明顯的脫靶效應。該研究進一步拓寬了單鹼基編輯技術在遺傳性疾病中的應用範圍。(完)
最近,新華網發布的一則反詐短視頻在社交平臺引發關注。這條旨在揭露AI換臉、變聲騙局的宣傳片發布後,有網友說「被嚇到了」,還有評價說「像恐怖片」。這是為什麼呢?原來,很多網友沒有想到,AI換臉、換聲能那麼「真」:短視頻以溫馨的母女視頻通話情節開始。母親正在家裡煲湯等女兒回家,女兒撒嬌說航班延誤又掉了一部手機,央求母親轉帳應急。就在母親用網銀轉帳時,門鈴響起,母親以為沒帶鑰匙的父親回家,暫停轉帳去開門。誰知,門外站著女兒。此時,視頻電話裡的「女兒」還在一口一個「媽,你是世界上最好的媽」。 反詐視頻中,真人與AI變臉「面對面」(圖源:新華網視頻截屏)。所以,宣傳片的主題是告訴網友,AI可以模擬人臉和人聲,視頻裡看到和聽到的都不一定是真實的,要警惕新型詐騙電話。不少網友一邊評價「太嚇人」,一邊詢問:AI技術真的進化到可以如此逼真的「換臉換聲」了嗎?答案是肯定的。只要3步,「換臉」成功「AI換臉、換聲並且用視頻的形式誤導公眾,已經不算技術難題。」人工智慧企業合合信息的技術人員展示了3步換臉:第一步,對著演示屏幕的攝像頭,根據提示上下左右轉頭,錄入真人信息;第二步,選擇兩張想要的新臉照片;第三步,演示屏幕顯示,這名技術人員已經擁有了兩張全新的「臉」,新臉還能跟隨身體的主人做出各種頭部動作與面部表情。對普通人而言,壓根看不出顯示屏幕上的「人」是AI生成的。 左:真人信息錄入;中:選擇要變的「臉」;右:變臉完成(作者攝)。技術人員表示,AI換聲也很方便,很多消費級的軟體已經提供這些服務。只要向相關軟體提供一定的聲紋資源,軟體很快就能模擬目標聲音,實現以假亂真的效果。所以,千萬不要以為反詐短視頻中的「換臉變聲詐騙」是演繹。隨著AI技術的發展,換臉、變聲已經不再困難。而且,有不法分子已經用換臉、換聲等騙取錢財。前不久,湖北警方就披露了一起「變聲」詐騙案件:被害人劉女士接到「孫子」電話說,不當心傷害到別的孩子,「私了」要2萬元錢,怕被母親責罵,「請奶奶救救我,不要告訴媽媽」。劉女士覺得電話那頭就是「孫子」的聲音,決定湊錢幫孫子。接著,孫子說有人來找劉女士拿錢,在交接錢款時,劉女士又聽到了電話裡「孫子」的聲音,確認無誤後,把錢款給了對方。過了幾天,劉女士遇到孫子問起這件事,才發現上當受騙,然後報警。警方經過調查,抓獲了犯罪嫌疑人,並根據被害人提供的線索分析認為,犯罪嫌疑人可能是通過多次撥打座機電話,逐步收集了她孫子的聲紋信息,基於它們用AI技術造假,實施詐騙。識破AI換臉和變聲,這些訣竅有用那麼,如何預防AI換臉、變聲詐騙呢?最簡單的是使用只有當事人才知道的「暗語」或者方言。當視頻通話等涉及轉帳等話題,當事人要先想辦法求證對方是本人還是AI造假。比如,可以詢問對當事雙方都有特別意義的紀念日、改用方言交流等。此時,AI造假極可能露餡。同時,個人應注意保護隱私信息。高清的面部信息、聲紋信息等,都屬於隱私信息,它們都是被模仿的基礎。所以,在社交平臺上曬視頻、曬照片、曬聲音等行為,其實存在一定的被模仿風險。此外,通訊硬體、軟體等服務供應方,則要有「用魔法打敗魔法」的防範思路。技術人員表示,在生活中,不法分子不僅用AI換臉、變聲詐騙,還會用換臉、變聲「撞庫」,盜取他人錢財。比如,不法分子獲得目標對象的臉部圖像後,試圖通過「人臉識別」的方式,登錄目標對象的各種帳戶,盜取數據、轉移財產等。AI造假後「撞庫」的後果往往比AI造假後詐騙更大,所以需要從源頭加以識別、攔截。此時,AI也可以成為幫手:AI通過對光影、臉部紋理、動態五官是否合理等細節的監控和計算,得出鑑定結果。 用AI識別AI造假(作者攝)。「因為AI捕捉和比對的精細度遠遠超過人眼,所以能識別人眼發現不了的造假視頻。」技術人員表示,如果在涉及人臉識別、聲紋識別的服務中嵌入以上技術,那麼能極大限度地防範AI造假。
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