（成都世運會）女子斯諾克冠軍白雨露：小荷才露尖尖角
2025-12-05 06:37 3,215次浏览溫州8月8日電 (張益聰)「中國在全球的科研影響力，不僅表現在學術成果上，還將體現在學術評價方面的話語權突圍。」此前，加拿大健康科學院院士、甌江實驗室主任、溫州醫科大學學術副校長、國際阿爾茨海默病研究與防治中心主任宋偉宏如是說。 2025年8月8日(紐約時間8月7日)，宋偉宏受邀在《科學》發表學術評述文章《改善阿爾茨海默病免疫治療》，對Zuchero團隊同期同刊發表的科研成果——關於「轉鐵蛋白受體靶向抗澱粉樣蛋白抗體增強腦遞送並減輕ARIA」進行了深度剖析。 宋偉宏在《科學》發表的文章。受訪者 供圖 文章指出，Zuchero研究團隊開發的一種新型單克隆抗體腦內遞送方法，在阿爾茨海默病動物模型中展現出更強效、更安全的治療潛力，能夠破解「入腦效率低」和「引發副作用」兩大難題，為阿爾茨海默病免疫治療提供了新框架——挑戰了「ARIA不可避免」的傳統觀點。同時，這種對抗體結構「雙重改造」平臺還有望應用於帕金森病、亨廷頓病等其他中樞神經系統疾病，甚至適用於一些罕見的溶酶體貯積病，通過精準輸送治療酶或蛋白進入腦組織，打破長期存在的給藥障礙。 值得注意的是，此次宋偉宏受邀發表相關學術評論，其背後有著深厚的科研底氣。今年5月，宋偉宏團隊在國際頂尖期刊《自然-衰老(Nature Aging)》發布科研學術成果，不僅論證了GLP-1RA對治療阿爾茨海默病的顯著效果，還清晰論述了作用機制——激活AMPK信號通路，並為阿爾茨海默病藥物開發和治療提供了新靶點。 以宋偉宏深耕阿爾茨海默病相關研究近40年的經驗來看，「有效防治阿爾茨海默病的核心在於要明確早期診斷的精準生物學指標、發現其導致痴呆的致病機制，從而研發出有效的預防措施和治療藥物。」宋偉宏所說的時間跨度、科研精度背後，還有著更龐大的科研力量支撐。 自2020年歸國以來，宋偉宏掌舵甌江實驗室(再生調控與眼腦健康浙江省實驗室)，持續為阿爾茨海默病領域的前沿研究提供人才、平臺和科技支持，並聯合溫州醫科大學附屬第一醫院成立了國際阿爾茨海默病研究與防治中心。該中心不僅服務於臨床診療，還是一個集老年醫學教育、人才培養、基礎與轉化研究為一體的阿爾茨海默病綜合性研究和診療防治平臺。在宋偉宏及其團隊推動下，該中心面向浙南地區45歲以上中老年人群開展認知篩查，服務超52萬人次的同時，收集了海量的第一手研究數據。 目前，甌江實驗室著力打造面向國際的中國再生醫學與眼腦健康重大科創平臺，並以1000餘篇學術頂刊論文，268篇全球前10%高被引論文，不斷向世界難題發起衝擊。 此外，浙江省包括甌江實驗室在內共有十大實驗室，分別在「網際網路+」、生命健康、新材料等前沿領域取得不同程度的突破。而在科研院所之外，該省還充分激發市場活力，吸引高校、企業等多方力量參與，有效形成良好的科研創新生態。(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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