董璇請合作過的婚禮策劃：新郎換人了
2025-12-28 04:30 2,126次浏览北京8月12日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業學術期刊《自然-醫學》最新發表一篇癌症研究論文稱，研究人員開展的一項1期臨床試驗結果顯示，一類癌症免疫療法有助於延長部分胰腺癌或結直腸癌患者的長期無復發生存期。這款名為ELI-0022P的非個體化、量產、即用型含肽疫苗，或有助於延長胰腺癌和結直腸癌患者的生存期。 該論文介紹，已知胰腺癌和結直腸癌的復發率即使在手術和化療後也很高，尤其是當體內仍殘存微量癌細胞時。癌症疫苗的設計旨在刺激免疫細胞T細胞，從而特異性地識別和殺死癌細胞，並能個體化地靶向患者的個體腫瘤蛋白。胰腺癌和結直腸癌的KRAS基因常攜帶突變，該基因在癌症生長中具有關鍵作用，因此是癌症疫苗這類免疫療法的理想靶點。雖然抑制劑和T細胞療法可靶向KRAS突變蛋白，但一種基於即用型疫苗的療法或能產生持久和保護性的免疫應答。不過，傳統疫苗未經改良，無法成功遞送至淋巴結，而淋巴結是免疫應答發生的中心。 在本項研究中，論文第一作者兼共同通訊作者、美國加州大學洛杉磯分校Zev A. Wainberg和合作者一起，開展了一項入組25名患者(20名胰腺癌和5名結直腸癌)的1期臨床試驗，這些患者已完成標準治療，但血液中仍有癌症殘留跡象。這些患者接受了ELI-0022P疫苗免疫療法，該療法的設計通過將KRAS突變肽靶向淋巴結，幫助免疫系統識別和攻擊KRAS突變癌細胞。 經過平均近20個月的隨訪期，68%的受試者出現了對KRAS突變腫瘤蛋白有特異性的強效T細胞應答。更具體地說，T細胞應答最強的患者比T細胞應答較弱的患者活得更久，無癌生存期也更長。 這次臨床試驗結果顯示，在注射該疫苗的胰腺癌患者中，平均總生存期為疫苗接種後29個月，平均無復發生存期為15個月以上，超出了歷史對照數據。研究團隊還在一組患者中發現，ELI-0022P疫苗不僅能幫免疫系統識別目標的KRAS突變蛋白，還能識別疫苗中沒有的、每位患者腫瘤所特有的其他KRAS突變蛋白，這提示有早期跡象表明，ELI-0022P能誘導針對患者個體化腫瘤抗原的T細胞應答。 論文作者總結表示，ELI-0022P疫苗有助於訓練免疫細胞更有效地識別和攻擊胰腺癌和結直腸癌。目前，該疫苗正在一項2期隨機試驗中接受進一步測試。(完)
當前，人工智慧已深度融入經濟社會發展的方方面面，在深刻改變人類生產生活方式的同時，也成為關乎高質量發展和高水平安全的關鍵領域。然而，人工智慧的訓練數據存在良莠不齊的問題，其中不乏虛假信息、虛構內容和偏見性觀點，造成數據源汙染，給人工智慧安全帶來新的挑戰。 數據是人工智慧的基礎 人工智慧的三大核心要素是算法、算力和數據，其中數據是訓練AI模型的基礎要素，也是AI應用的核心資源。 ——提供AI模型的原料。海量數據為AI模型提供了充足的訓練素材，使其得以學習數據的內在規律和模式，實現語義理解、智能決策和內容生成。同時，數據也驅動人工智慧不斷優化性能和精度，實現模型的迭代升級，以適應新需求。 ——影響AI模型的性能。AI模型對數據的數量、質量及多樣性要求極高。充足的數據量是充分訓練大規模模型的前提；高準確性、完整性和一致性的數據能有效避免誤導模型；覆蓋多個領域的多樣化數據，則能提升模型應對實際複雜場景的能力。 ——促進AI模型的應用。數據資源的日益豐富，加速了「人工智慧+」行動的落地，有力促進了人工智慧與經濟社會各領域的深度融合。這不僅培育和發展了新質生產力，更推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。 數據汙染衝擊安全防線 高質量的數據能夠顯著提升模型的準確性和可靠性，但數據一旦受到汙染，則可能導致模型決策失誤甚至AI系統失效，存在一定的安全隱患。 ——投放有害內容。通過篡改、虛構和重複等「數據投毒」行為產生的汙染數據，將幹擾模型在訓練階段的參數調整，削弱模型性能、降低其準確性，甚至誘發有害輸出。研究顯示，當訓練數據集中僅有0.01%的虛假文本時，模型輸出的有害內容會增加11.2%；即使是0.001%的虛假文本，其有害輸出也會相應上升7.2%。 ——造成遞歸汙染。受到數據汙染的人工智慧生成的虛假內容，可能成為後續模型訓練的數據源，形成具有延續性的「汙染遺留效應」。當前，網際網路AI生成內容在數量上已遠超人類生產的真實內容，大量低質量及非客觀數據充斥其中，導致AI訓練數據集中的錯誤信息逐代累積，最終扭曲模型本身的認知能力。 ——引發現實風險。數據汙染還可能引發一系列現實風險，尤其在金融市場、公共安全和醫療健康等領域。在金融領域，不法分子利用AI炮製虛假信息，造成數據汙染，可能引發股價異常波動，構成新型市場操縱風險；在公共安全領域，數據汙染容易擾動公眾認知、誤導社會輿論，誘發社會恐慌情緒；在醫療健康領域，數據汙染則可能致使模型生成錯誤診療建議，不僅危及患者生命安全，也加劇偽科學的傳播。 築牢人工智慧數據底座 ——加強源頭監管，防範汙染生成。以《網絡安全法》《數據安全法》《個人信息保護法》等法律法規為依據，建立AI數據分類分級保護制度，從根本上防範汙染數據的產生，助力有效防範AI數據安全威脅。 ——強化風險評估，保障數據流通。加強對人工智慧數據安全風險的整體評估，確保數據在採集、存儲、傳輸、使用、交換和備份等全生命周期環節安全。同步加快構建人工智慧安全風險分類管理體系，不斷提高數據安全綜合保障能力。 ——末端清洗修復，構建治理框架。定期依據法規標準清洗修復受汙數據。依據相關法律法規及行業標準，制定數據清洗的具體規則。逐步構建模塊化、可監測、可擴展的數據治理框架，實現持續管理與質量把控。 國家安全機關將在以習近平同志為核心的黨中央堅強領導下，全面貫徹總體國家安全觀，與有關部門一道防範針對我人工智慧領域的數據汙染風險，依法維護人工智慧安全和數據安全，不斷築牢國家安全屏障。 來源：國家安全部微信公眾號
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