5月13日外媒科学网站摘要：将二氧化碳转化为_气态黄金_

5月13日（星期二）消息，国外知名科学网站的主要内容如下：

《自然》网站（www.nature.com）

AI将成科研新主力？OpenAI首席科学家展望未来

OpenAI以ChatGPT闻名，这款基于大型语言模型的免费AI工具在2022年问世后迅速走红。该公司随后推出了一系列尖端技术，包括能逐步“思考”的推理模型，帮助研究者完成逻辑任务、编写代码甚至生成假设。然而，其高能耗和封闭性也引发争议——多数模型仅供使用，不可二次开发。

最近，OpenAI首席科学家雅库布·帕乔茨基（Jakub Pachocki）在接受《自然》（Nature）杂志采访时表示，当前AI仍需人工引导，但未来将实现自主研究。例如，其“深度研究”工具已能独立运行20分钟并产出成果。他预测，AI将很快在软件工程、硬件设计等领域实现突破，且计算资源的投入会大幅增加。

关于技术原理，帕乔茨基解释，ChatGPT通过“预训练+强化学习”构建：先吸收海量数据建立认知，再通过人类反馈优化行为。新型推理模型强化了后者，使AI能自主形成思考逻辑。但他强调，AI的“推理”不同于人类，虽能发现新见解，但缺乏对学习过程的自我认知。

对于开源计划，OpenAI将发布自2019年以来首个开源模型，但出于安全考虑，不会开放最尖端技术。帕乔茨基认为，随着AI能力提升，需谨慎评估其社会影响。

谈及通用人工智能（AGI），他定义AGI的下个里程碑为“产生实际经济价值，尤其是自主开展研究”，并预计本年代末将有重大进展。

《科学通讯》网站（www.sciencenews.org）

塑料暗藏“心脏杀手”？全球数十万人死亡或与它有关

研究表明，家用塑料中常见的邻苯二甲酸盐（Phthalates）已被证实与心脏病死亡存在关联。2018年，全球55至64岁人群中因心血管疾病死亡的260余万病例中，约13.5%可能与接触此类化学物质有关。该研究最近发表于生物医学综合性期刊《eBioMedicine》。

邻苯二甲酸盐是一组化学化合物，广泛存在于洗发水、护肤品、食品包装及医疗用品（如血袋）中，用于增强塑料的柔韧性。这些化学物质可通过食物、空气或皮肤接触进入人体，干扰内分泌系统，影响激素水平。此前研究已发现其与糖尿病、肥胖、妊娠并发症及心脏病的潜在关联。

美国纽约大学朗格尼健康研究中心的研究团队重点分析了DEHP（一种常用于软化PVC塑料的邻苯二甲酸盐）与心血管疾病的关系。通过对比2008年全球DEHP暴露数据与十年后的心脏病死亡率，研究发现2018年全球超35万例死亡可能与DEHP暴露相关，其中约75%集中在中东、南亚、东亚及太平洋地区，可能与当地塑料工业的快速发展有关。但研究仅表明两者存在相关性，而非直接因果关系。

研究再次警示塑料污染的潜在危害，呼吁减少塑料使用以降低健康风险。专家强调，全球需共同应对这一严峻问题，避免进一步加剧健康与环境危机。

《每日科学》网站（www.sciencedaily.com）

1、无需实验室！机器学习让土壤污染物“无处藏身”

美国莱斯大学与贝勒医学院的研究团队开发出一种新型土壤污染物检测方法，可识别包括未在实验室分离或研究过的有害物质。该技术结合光成像技术、理论预测和机器学习算法，有效检测多环芳烃（PAHs）及其衍生物（PACs），这些物质与癌症、发育障碍等健康问题密切相关。这项研究成果最近发表于《美国国家科学院院刊》（PNAS）。

传统检测依赖实验室设备和标准参照样本，但许多污染物缺乏实验数据。新方法采用表面增强拉曼光谱技术，通过分析光与分子作用产生的独特光谱“指纹”识别污染物。研究团队利用密度泛函理论计算PAHs和PACs的光谱特征，建立虚拟光谱数据库，再通过机器学习算法比对真实土壤样本的光谱数据，实现精准识别。

该方法突破了传统检测的局限，尤其适用于土壤中因化学转化而难以检测的污染物。在修复流域和自然保护区的测试中，即使微量PAHs也能被准确检出，且流程更快速简便。

未来，通过整合机器学习算法、光谱库和便携式拉曼设备，该方法可应用于现场检测，帮助农民、社区和环保机构快速获取结果，无需依赖专业实验室。这一技术为环境监测提供了更高效、更全面的解决方案，有望推动土壤污染治理的进步。

2、不再被动防御！科学家用AI设计“未来版疫苗”

有效疫苗显著改变了新冠疫情的走向，通过预防感染、减轻症状挽救了数百万生命。然而五年后，新冠病毒仍在持续变异，迫使疫苗需要不断更新。传统疫苗研发周期长，难以应对快速变异的病毒，科学家开始探索如何为尚未出现的变种提前设计疫苗。

美国哈佛医学院与马萨诸塞州病原体应对联盟（MassCPR）等机构开发了名为“EVE-Vax”的AI预测模型。该模型通过分析病毒的进化规律、生物结构和功能数据，预测未来可能出现的变异蛋白，并提前设计对应的疫苗靶点。在针对新冠病毒的测试中，AI设计的刺突蛋白变体成功模拟了真实疫情中不同阶段的免疫反应，验证了模型的可行性。

这一突破源于早期开发的进化变异效应模型“EVE”，该模型曾用于预测人类基因变异的致病性。新冠疫情暴发后，团队升级出EVEscape模型，能准确预判病毒的关键突变。而EVE-Vax进一步实现了从预测到设计的跨越，可生成大量潜在变异蛋白，用于评估疫苗的长期保护效果。

实验证明，该模型设计的83种刺突蛋白变体在实验室环境中成功引发与真实病毒相似的免疫反应。研究还发现，若在奥密克戎疫苗研发阶段使用该技术，本可提前发现免疫逃逸风险并优化设计。

未来，这种“超前疫苗”设计策略有望成为应对快速变异病毒的重要工具，为全球公共卫生防御体系提供新范式。

《赛特科技日报》网站（https://scitechdaily.com）

1、化学炼金术：突破性技术将CO₂废气变“合成气黄金”

中国科学院大连化学物理研究所的研究团队在《自然·化学》（Nature Chemistry）发表了一项创新成果，开发出名为“超级甲烷干重整”的技术，可直接将高二氧化碳（CO₂）含量的天然气高效转化为合成气（氢气和一氧化碳的混合气体），无需昂贵的CO₂分离步骤。

传统甲烷干重整（DRM）工艺要求CO₂与甲烷（CH₄）的投料比接近1:1，但未来天然气中CO₂含量可能大幅提升。研究团队利用固体氧化物电解池（SOEC），在600–850℃的高温下，通过串联电-热催化反应，实现了CO₂/CH₄比例≥2的直接转化。该技术整合了DRM、逆水煤气变换反应（RWGS）和水电解，显著提高了CO₂转化率和氢气选择性。

在电解池阴极，水副产物被原位还原为氢气和氧离子（O²⁻），后者迁移至阳极生成氧气，推动反应平衡正向移动，突破传统热力学限制。研究还通过构建富含氧空位的铑-氧化铈界面活性位点，使CO₂/CH₄比例为4时，甲烷和CO₂转化率分别达94.5%和95.0%，且合成气选择性接近100%。

该技术具有反应速率快、能效高、成本较低的优势，为高CO₂天然气和工业尾气的资源化利用提供了新方案，同时助力可再生能源存储和低碳制氢。

2、生命进化的关键一跃：科学家揭示真核细胞起源的关键机制

一个由德国美因茨大学、西班牙巴伦西亚大学、西班牙马德里大学和瑞士苏黎世大学资深科学家组成的国际团队，最近在《美国国家科学院院刊》（PNAS）发表一项突破性研究，揭示了真核细胞起源的进化机制。真核细胞的诞生是生命史上最重大的复杂性跃升之一，但其进化中间环节长期缺失，被称为“生物学核心的黑洞”。

研究团队分析了9913个蛋白质组和33627个基因组，发现基因和蛋白质长度遵循对数正态分布，表明进化过程具有乘法随机特性。从最后共同祖先（LUCA）开始，基因平均长度随时间呈指数增长，且基因长度方差与均值成比例，这一规律适用于所有生命形式，并可作为衡量生物复杂性的指标。

研究显示，在原核生物中，蛋白质与基因长度同步增长，因其基因几乎不含非编码序列。但当基因平均长度达到1500个核苷酸时，蛋白质长度稳定在约500个氨基酸，形成明确阈值，标志着真核细胞的出现。此后，非编码序列的引入使基因继续增长，而蛋白质长度保持稳定。

进一步分析表明，1500个核苷酸的临界长度触发了类似物理学中的相变现象，将生命进化分为编码阶段（原核生物）和非编码阶段（真核生物）。这一转变伴随临界减速效应，使系统在临界点附近陷入亚稳态，早期原生生物和真菌的进化模式印证了这一发现。

研究还指出，在进化早期，短蛋白质的搜索计算较为简单，但随着长度增加，计算复杂度骤升。真核细胞通过引入非编码序列、剪接体和细胞核结构，使蛋白质搜索算法效率大幅提升，从而突破进化瓶颈。这一相变发生在约26亿年前，为后续多细胞生物、有性生殖等重大进化突破奠定基础。

这项研究结合计算生物学、进化生物学和物理学，不仅解答了真核细胞起源的关键问题，也为探索生命复杂性的其他理论提供了新框架。（刘春）