跨越80年的記憶 浙江檔案展通過500餘件檔案還原烽火歲月
2025-12-11 12:03 2,519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)
天津8月14日電(記者 孫玲玲)記者13日從南開大學獲悉，近日，南開大學計算機學院媒體計算實驗室取得最新研究成果，不僅從評估的角度揭示了現有AI檢測方法的性能不足，並創新性地提出了「直接差異學習」(Direct Discrepancy Learning，DDL)優化策略，教會AI用「火眼金睛」辨別人機不同，實現AI檢測性能的巨大突破。相關成果論文已被計算機多媒體領域國際頂級會議ACM MM2025(ACM International Conference on Multimedia)接收。 圖為南開大學研究團隊提出的DetectAnyLLM檢測框架以及MIRAGE基準數據集亮點全析。(南開大學 供圖) 近日，OpenAI發布新一代人工智慧模型GPT-5，再次引發全球關注。隨著DeepSeek、ChatGPT、通義千問、豆包等AIGC大模型逐漸從「新奇玩具」變成學習、工作中不可或缺的「生產力工具」，其伴生問題也日益凸顯：AI經常會「一本正經地胡說八道」，生成看似合理的虛假信息，造成「AI幻覺」；依賴AI工具代寫作業甚至畢業論文，極大衝擊著學術誠信和規範；論文AI率檢測系統有待完善，論文被誤判的問題時有發生……如何精準識別AI生成內容，成為亟待解決的熱點問題。 據了解，目前AI生成內容檢測主要有兩種路線，一種是「基於訓練的檢測方法」，使用特定數據訓練一個專用的分類模型；另一種是「零樣本檢測方法」，直接使用一個預訓練的語言模型並設計某種分類標準進行分類。 圖為AI生成內容檢測示意圖。(南開大學 供圖) 多項研究表明，現有檢測方法在應對複雜的現實場景時常顯不足。此前也曾有權威媒體報導，《荷塘月色》《流浪地球》等經典作品被某常用論文AI率檢測系統檢出高AI率。 為何現有的AI檢測工具會「誤判」？論文第一作者、南開大學計算機學院計算機科學卓越班2023級本科生付嘉晨解釋道：「如果把AI文本檢測比作一場考試，檢測器的訓練數據等同於日常練習題，現有檢測方法是機械刷題、死記硬背答題的固定套路，難以學會答題邏輯，一旦遇到全新難題，準確率就會顯著下降。」 「要想實現通用檢測，理論上需收集所有大模型的數據進行訓練，但在大模型迭代飛速的今天幾乎不可能。」付嘉晨說，讓檢測器真正學會舉一反三，即提升檢測器的泛化性能，是提升AI文本檢測性能的關鍵。 為此，研究團隊提出了DDL方法另闢蹊徑，通過直接優化模型預測的文本條件概率差異與人為設定的目標值之間的差距，幫助模型學習AI文本檢測的內在知識，可以精準捕捉人機文本間的深層語義差異，從而大幅提升檢測器的泛化能力與魯棒性。 「使用DDL訓練得到的檢測器如同有了『火眼金睛』，即便只『學習』過DeepSeek-R1的文本，也能精準識別像GPT-5這樣最新大模型生成的內容。」付嘉晨說。 團隊還提出了一個全面的測試基準數據集MIRAGE，使用13種主流的商用大模型(如豆包、DeepSeek、Kimi等)以及4種先進的開源大模型(如Qwen等)，從AI生成、潤色、重寫三個角度構造了接近十萬條人類-AI文本對。 「MIRAGE是目前唯一聚焦於對商用大語言模型檢測的基準數據集。直觀地說，之前的基準數據集是由少而且能力簡單的大模型命題出卷，而MIRAGE是17個能力強大的大模型聯合命題，形成一套高難度、又有代表性的檢測試卷。」論文通訊作者、南開大學計算機學院副教授郭春樂說。 在MIRAGE的測試結果顯示，現有檢測器的準確率從在簡單數據集上的90%驟降至約60%；而使用DDL訓練的檢測器仍保持85%以上的準確率。與史丹福大學提出的DetectGPT相比，性能相對提升71.62%；與馬裡蘭大學、卡內基梅隆大學等共同提出的Binoculars方法相比，性能相對提升68.03%。 「AIGC發展日新月異，我們將持續迭代升級評估基準和技術，致力於實現更快、更準、更低成本的AI生成文本檢測，以AI之力，讓每一篇成果更出彩。」研究團隊負責人、南開大學計算機學院教授李重儀說。(完)
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