方舟子博客

研究黑猩猩的动物学家早在几十年前就观察到，黑猩猩如果受伤或者生病，会去找某一种平时不吃的植物叶子、树皮吃。这种行为是否是一种治疗行为，是有争议的。它们吃的植物是不是真有疗效，也是有争议的。

最近，牛津大学的研究人员比较系统地研究了这个问题，发表了一篇论文。他们研究的是乌干达森林里的黑猩猩，观察到有的黑猩猩会去吃某一种平时不吃的植物的叶子、树皮以及髓质部分，检测这些黑猩猩排出的粪便和尿液，发现它们被寄生虫或者细菌感染了。他们找了这些黑猩猩吃的13种植物进行研究，对这些植物的叶子、树皮、髓质部分用不同的溶剂进行抽取，总共获得53种抽取物。通过实验发现，这53种抽取物中有45种能够抑制葡萄球菌或大肠杆菌的生长，认为它们的确有抗菌作用。另外还发现其中17种抽取物具有抑制环氧合酶活性的作用，而抑制环氧合酶的活性有消炎的作用。所以他们认为，黑猩猩吃的这些植物的确有疗效，含有活性成分，可以据此研发新的药物。

怎么看这项研究呢？某些植物含有消炎成分，能够抑制环氧合酶活性，就能起到镇痛、解热的作用，发烧、头疼吃了之后症状会马上获得缓解，这是可以摸索发现的。人类也发现过这类消炎的物质，例如古人发现发烧、头疼吃杨树皮能缓解症状，后来发现是因为杨树皮含有水杨酸，因此研发出了阿司匹林。

所以，摸索发现消炎、镇痛的物质是有可能的，但是那么多物质具有抗菌作用就很难让人相信。首先，某个植物有抗菌作用是难以摸索出来的。因为被细菌感染，吃了有抗菌作用的植物，症状不会马上缓解，所以难以靠摸索发现。其次，他们证明这些植物有抗菌作用做的是体外实验，而在体外很容易把细菌的生长抑制住，很多物质都能在体外抑制细菌生长，但这不等于吃了这些东西也能在体内抑制细菌的生长。比如往体外培养的细菌加酒精，细菌的生长就很可能被抑制住，但不等于喝酒精就能在体内抑制细菌的生长，不等于喝酒能够抗菌，这完全是两回事。

然而，中国研究中药那些人就很喜欢通过体外实验来证明中药的确有抗菌作用，因此证明了无数中药都有抗菌的作用，这种研究当然是不可信的。牛津大学证明黑猩猩吃的这些植物的确有抗菌作用，其实跟中国研究中药的人是一样的研究思路，结果也是不可信的。想从中研发出什么新的药物，我觉得没有什么希望。

2024.06.27录制

2024.11.27整理

最近美国有两个传染病病例引起了人们很大的关注，一个是著名的福奇医生感染上西尼罗病毒，一个是马萨诸塞一个老人感染了东方马脑炎病毒。这两种传染病都是通过蚊子传播的。蚊子先叮了被这两种病毒感染的鸟，然后叮人，把病毒传染给人。但这两种病毒不会在人与人之间传播，因为人即使被这两种病毒感染，体内病毒的量也非常低，蚊子即使叮了被这两种病毒感染的人再去叮别人，也不会把病毒传过去。由于没法在人与人之间传播，所以人被这两种病毒感染的几率非常低。

人被蚊子叮后感染上某种疾病的风险非常低，绝大部分人被蚊子叮咬后，最悲惨的结果就是起一个大包，非常痒。为什么会起一个包、感到痒呢？蚊子在叮人的时候会往人体里注射几种蛋白质，一方面起麻醉作用，使人在被叮的时候没有感觉；另一方面还能让毛细血管舒张，有助于蚊子吸血。但是，外来的蛋白质进入人体，人体的免疫系统就会有炎症反应，分泌组胺，组胺会导致起包，同时让人觉得痒。

人们感到某一个地方痒，第一反应就是挠。挠为什么能止痒呢？因为挠的时候会产生轻微的痛觉，而传导痛觉信号和痒信号的是同一条途径，这条途径被痛觉信号占了，痒的信号就暂时传不过去。等疼痛的感觉消失后，马上又能够感到痒，所以用挠的方式止痒只是暂时的。而且，在我们感到疼痛时，大脑会分泌五羟色胺来镇痛，而五羟色胺有一个相反的作用，会放大痒的感觉，这就导致越挠越痒。所以，通过挠来止痒是暂时的，过后反而会越来越痒。

要止痒有一个更好的办法，就是用冷敷。同样也是因为冷的感觉和痒的感觉是通过同一途径来传递信号的，这个途径被冷的感觉占据，痒的感觉传不过去，就让人不觉得痒了。冷敷比挠产生的痛觉持续的时间更长，而且冷敷还会导致被蚊子咬的部位血管收缩，可以减少组胺的分泌，减轻炎症反应，所以冷敷是比挠更好的止痒方式。

有些人对蚊子叮咬的反应非常强烈，包起得很大，痒的感觉也比较强烈，这种情况可以口服抗组胺药物，也就是在药店、超市都能买到的抗过敏药。

2024.08.26录制

2024.11.22整理

南加州的居民区以前没有蚊子，大概在10年前发现了3种斑蚊从外地入侵，其中最重要的一种叫埃及斑蚊。埃及斑蚊生命力非常顽强，只要有一点点水，比如一个瓶盖里有积水，它就可以在那儿产卵。水干以后，它的卵不会死，至少可以存活一年。碰到下雨又有水了，卵马上就孵化，不到一周孑孓就变成蚊子飞出来了。不过这种斑蚊飞行的距离很短，所以如果在家里发现了这种蚊子，就可以断定是从家里或者院子里的积水孵化出来的，不是从其他地方飞过来的。

虽然有蚊子，但目前还不严重，一年大概也就发现那么几只，还不是大问题。以后随着气候变暖，也许蚊子会越来越多。但是去野外或者山上，蚊子就多了，所以要做好避免被蚊子叮咬的准备，穿上长裤、长袖，皮肤裸露的地方喷上驱蚊剂。

我以前写文章介绍过，最有效的驱蚊剂是避蚊胺，英语名DEET。这是美军在二战之后研发出来的，后来改为民用，非常有效，被认为是驱蚊的金标准。市场上还有很多驱蚊剂号称是天然的，要取代避蚊胺，因为避蚊胺是化学品。但市场上所谓天然的驱蚊剂，要么没什么效果，要么里面偷加了避蚊胺。

现在又有了一种人工合成的驱蚊剂，跟避蚊胺一样有效，叫做派卡瑞丁（Picaridin），是德国拜尔公司研发出来的。各种试验表明，20%浓度的派卡瑞丁驱蚊效果跟避蚊胺一样好，而且还克服了避蚊胺缺点。避蚊胺虽然驱蚊效果很好，一个缺点是有味道，派卡瑞丁没有味道。第二，避蚊胺会融化塑料和化纤，如果喷到衣服、帽子上，就有可能损害衣服、帽子。派卡瑞丁不会损害衣服，甚至可以直接喷在衣服上，避免蜱虫落到身上。有一些号称能够避免蜱虫叮咬的袜子就是泡了派卡瑞丁。我现在已经不再用避蚊胺，改用派卡瑞丁了。要注意的是，一定要买浓度20%的才会有效果。

2024.08.28录制

2024.11.21整理

喝咖啡能够减肥是很常见的一种说法，实际情况怎么样呢？

咖啡里最重要的成分是咖啡因，咖啡因能够刺激肠胃的蠕动，有助于消耗能量。我们每天消耗的能量有10%是消化系统的蠕动引起的，咖啡因能让这种蠕动更加快速，就有助于多消耗一些能量，但多消耗的能量并不是很多。有一项研究发现，喝咖啡的人每天多消耗的能量为80～150大卡。一块奥利奥饼干的能量是50大卡，多消耗的能量相当于2～3块奥利奥饼干的热量。

咖啡因还能氧化体内的脂肪，这样就有助于消耗体内的脂肪。有一项研究发现，如果一天喝4杯咖啡，那么这些人跟其他人相比，体内的脂肪少了4%，这个效果也很小。

咖啡里还有一种重要的物质叫绿原酸，我们喝咖啡之所以会觉得苦，就是绿原酸导致的。身体感受到苦味之后会起反应，抑制胃口。也就是说，咖啡的苦味会让人产生一种饱足感，吃东西容易觉得饱，摄入的食物就会比较少，这也有助于减肥。

各种因素综合起来，喝咖啡的减肥效果究竟怎么样呢？哈佛大学有一项研究，研究了15万人喝咖啡及其体重变化的情况，发现每天多喝一杯咖啡，四年后，体重平均每年少增加0.12千克。也就是说，如果一天喝四杯咖啡，四年后体重平均只少增加了0.5千克左右，体现不出减肥效果。

所以，靠喝咖啡减肥虽然有效果，但效果微乎其微。而且这是喝黑咖啡，也就是不加糖的咖啡，才会有的效果。如果喝咖啡的同时加了糖，效果就更差了，反而会导致体重增加。

2024.09.05录制

2024.11.19整理

斯坦福大学做了一项非常庞大的研究。他们找了住在斯坦福附近的108个25岁～75岁的人，检测他们血液里各种各样的大分子、小分子、代谢产物，以及他们粪便、口腔、皮肤、肠道里的微生物。因为是定期做检测，所以有些人跟踪了很长时间，最长的一个跟踪了将近7年。做这项研究的目的是，对比不同年龄身体里各种分子和微生物发生的变化，从而知道随着年龄的增长，身体状况发生了什么变化，以各种分子和微生物为指标，了解衰老的过程。

这项研究的结果发现，人的衰老过程不是一个线性的过程，不是随着时间的推移按一定步骤发生的缓慢变化，而是一个非线性的过程。在两个时间点会出现很大的变化，第一个在44岁左右，第二个在60岁左右。这两个时间点出现的大的变化还不一样。44岁左右主要是脂质代谢产生了大的改变，60岁左右主要是碳水化合物的代谢发生了大的改变。在60岁左右免疫系统也发生了大的变化，跟免疫系统失常有关的指标大量出现，免疫系统功能容易失常。

这项研究主要研究的是身体状况的变化，是分子、微生物的变化，至于这些变化意味着什么不是很清楚，但对我们了解疾病产生的根源很有启发。比如，我们知道了脂质代谢会在40岁左右发生大的变化，而脂质跟心血管疾病的产生有很大的关系，那么我们就知道40多岁是心血管疾病发生的一个关键阶段。虽然不一定马上就表现出来，但根源可能就是在那个时候。60岁左右时，碳水化合物的代谢发生了变化，是不是意味着那个时候的身体比以前更容易发胖呢？更关键的是，免疫系统功能在那个时候最容易发生异常，也就是人对传染病的抵抗力最差。这就可以帮助我们理解，为什么对于很多传染病，比如新冠，60多岁的人属于高危人群。

2024.09.09录制

2024.11.15整理

2024年诺贝尔生理学奖颁发给美国马萨诸塞大学医学院的安布罗斯以及哈佛医学院的鲁夫昆，表彰他们发现了微小RNA。我不知道自称比谁都懂诺贝尔奖的饶毅有没有预测到这次诺贝尔奖，预测到也没有什么可吹的，因为这个奖的颁发完全在意料之中。此前，他们两人由于这个发现已经一起获得了很多生物学领域的奖项，包括2008年一起获得拉斯克医学奖，那个奖被认为是诺贝尔生理学奖的一个风向标；还获得了沃尔夫奖、奖金最多的突破奖，就差诺贝尔奖。为什么他们的发现那么重要，又是怎么发现的呢？

最早做这项工作的是安布罗斯。他在1979年获得博士学位，导师是麻省理工学院的巴尔的摩，也是一个诺贝尔奖获得者。之后安布罗斯到麻省理工学院霍尔维茨实验室做博士后研究，霍尔维茨实验室研究的是一种很小的蠕虫，叫做秀丽隐杆线虫，是一种非常重要的模型动物。因为很小，所以对它的各种基因和基因突变的研究非常透彻。霍尔维茨因为研究这种线虫在2002年获得了诺贝尔奖。

安布罗斯去做博士后研究之前，霍尔维茨实验室已经发现，这种线虫有两个基因突变跟线虫的发育有关。一个基因叫lin-14，如果发生突变，线虫就会停在幼虫阶段不再发育。一种基因叫lin-4，如果发生突变，线虫会从幼虫发育成成虫，但有一些组织器官会乱套。比如它的生殖器开口没了，线虫体内就会有很多卵堆积在体内排不出去。安布罗斯做博士后研究时发现这两种基因是关联在一起的，lin-4基因能够调控lin-14基因的表达。lin-14基因的产物是一种蛋白质，它是一种调控因子，对幼虫发育成成虫非常重要。但到了成虫阶段，这种基因就不能再生产蛋白质，不然就乱套了。安布罗斯的发现是，lin-4可以在线虫的成虫阶段抑制lin-14的表达，不让它产生lin-14的蛋白质。如果lin-4基因发生了突变，就没法抑制lin-14的表达，会产生很多lin-14的蛋白质，导致线虫的发育出现紊乱。

1982年，鲁夫昆在哈佛大学读完博士，也到霍尔维茨实验室做博士后研究，跟安布罗斯一起想把lin-14基因克隆出来。在八十年代要克隆出一个基因极其艰难，直到1985年两个人做完博士后，这项工作也没完成。安布罗斯去了哈佛大学当助理教授，而鲁夫昆去了哈佛大学医学院，两个人继续合作，分头研究，分别克隆基因。安布罗斯分到的是克隆lin-4基因，而鲁夫昆分到的是克隆lin-14基因。他们在哈佛工作的这段时间有了很重要的发现。

高中生物课讲过，基因在DNA上面，以DNA作为模板可以合成RNA，这个过程叫做转录；以RNA为模板可以合成蛋白质，这个过程叫做翻译。安布罗斯把lin-4基因克隆出来后发现，根据它的模板合成的RNA非常短，只有22个核苷酸。用这么短的RNA显然没法合成蛋白质，所以他怀疑lin-4基因的产物就只是22个核苷酸的RNA，没有进一步用它合成蛋白质，也就是不编码蛋白质的所谓的非编码RNA。因为这个RNA很短，后来就被叫做微小RNA。

鲁夫昆把lin-14基因克隆出来后，1992年两人碰头比对他们分别克隆出来的这两种基因的序列。lin-14基因序列比较长，在它的编码之后还有一段非编码区，而lin-4的RNA序列跟lin-14编码之后的序列有相似性，有部分可以根据碱基配对的原则进行配对，但是不完全配对。他们就想到，lin-4的微小RNA之所以能够调控、抑制lin-14基因，是因为它能够跟lin-14的RNA在编码之后的片段结合，抑制了RNA合成蛋白质。他们同时在著名的杂志《细胞》上分别发表了论文。安布罗斯的论文是关于lin-4基因的产物是一个微小RNA，鲁夫昆的论文是关于微小RNA的调控机理。

论文是在1993年发表的。那时候因为长期做不出什么重大发现，安布罗斯拿不到终身教职，在哈佛大学没法待下去了。一般的大学做了4年助理教授后升为副教授，就相当于终身教职，但哈佛大学很恶心，必须是正教授才是终身教职。所以，安布罗斯在哈佛待了8年还没有拿到终身教职，只好在1992年换到达特茅斯大学去当教授。鲁夫昆一直待在哈佛医学院。

他们的论文虽然发表在非常好的期刊上，但也没有引起太大的关注，因为在别的生物找不到类似的微小RNA。人们认为，在线虫上面发现微小RNA能起调控作用，虽然有意思，但并不是普遍现象，可能只是线虫这种动物比较古怪。如果在别的动物，特别是人的身上找不到微小RNA，这个发现就没有价值。

进一步的突破是鲁夫昆做出来的。他在1999年在线虫上找到另外一种21个核苷酸的微小RNA ，叫let-7，它能调控lin-41基因。1999年，人类基因组工程已经接近完工，人基因组的序列大量公布了。鲁夫昆发现let-7微小RNA后，就拿let-7的序列去搜人的基因组序列，发现有一段跟let-7的序列很接近，意味着在人的身上也有这种微小RNA。他继续搜别的动物的基因序列，发现在他找到的各种动物的基因组里都有let-7微小RNA。这才知道，微小RNA的调控基因并不只是线虫那种古怪的小蠕虫才有，而是所有动物全都有。

微小RNA从此变成了热点，各个实验室都在做这方面的研究，发现了更多的微小RNA，到现在已经发现了2000多种微小RNA。这些微小RNA对于生物的发育、细胞的命运和生理功能都起到非常重要的作用。它们也跟一些疾病有关，特别是跟癌症发生有关系。这就不仅有基础研究的意义，还有医学的意义，变成一个非常大、也非常有实用价值的研究领域。

这两个人出名了。2007年，哈佛大学邀请安布罗斯回去当教授。安布罗斯很有骨气，不去哈佛大学，而是跳槽去了马萨诸塞大学医学院当教授。鲁夫昆则一直在哈佛医学院当教授。

2024.10.06录制

2024.11.14整理

关于玩电子游戏对于精神健康有益还是有害，一直有争议。早期的研究发现，那些玩打打杀杀的暴力电子游戏的人更富有攻击性。后来有研究推翻了这个结论，认为玩电子游戏反而对精神健康有益。不过，这些研究都存在着大大小小的问题。这方面的很多研究都是所谓的观察性研究，甚至是回顾性的观察性研究，这样的研究质量不高，只能得出相关性，而得不出因果性的结论。还有的研究是在实验室里做的，这样的研究可以得出因果性的结论，但实验室和日常生活的环境不一样，所以从实验室的研究得出的结论不一定适合日常生活的情况。

最近，日本研究人员发表了一篇关于玩电子游戏对精神状态究竟是好是坏的论文，基于新冠疫情导致的“自然实验”。在2020年～2022年新冠疫情期间，人们呆在家里没事干，很多人热衷于玩电子游戏。然而由于供应链出了问题，游戏机在日本供不应求，卖游戏机的公司不得不采取随机抽奖的方式出售游戏机。这就给研究这个课题的人提供了一个很好的机会，因为这相当于一个随机试验。他们联系了15万人，有8000多人答复说要参加游戏机抽奖，这些人最小的10岁，最大的69岁。后来有的人抽到了游戏机，有的没抽到。研究者让他们记录自己在30天内，每天有没有玩电子游戏、玩的时间是多长，并给自己的精神状态和对生活的满意程度打分。结果发现，玩电子游戏跟不玩电子游戏相比，精神健康的得分和对生活满意程度的得分都要略高一些。每天玩电子游戏的，时间越长，得分越高，但每天玩3小时以上，得分就降低了。

由于这个研究相当于一个自然实验，所以研究结果的质量比较高，可以得出因果关系。从这项研究的结果来看，玩电子游戏只要时间不是太长，至少对精神状态是没有害处的，说不定有好处。

2024.09.01录制

2024.11.13整理

加州州长签署法案，从2028年开始，加州的公立学校禁止销售含有6种色素的食品。这6种色素是蓝色1号、蓝色2号、绿色3号、黄色5号、黄色6号、红色40号。去年年底，加州州长还签署过另外一个法案，从2027年开始，在全州的范围内禁止销售含有红色3号色素的食品。所以总共涉及到7种色素。

这些食用色素在食品中大量使用，市场上成百上千种食品都含有这些色素。它们都是人造色素，是石油化工产品，是从石油里提取合成的。这些食用色素至少已经用了几十年，有的甚至有上百年的使用历史，但最近十几年发现，它们有健康危害。加州环保局在2021年专门针对这7种人造色素发表过一个评估报告，认为现在有比较充分的证据表明，这7种人造色素能增加小孩得多动症的风险。这些证据是多方面的，有的是临床试验，有的是动物实验，还有的是体外的机理实验。红色3号还是一种可能的致癌物质，这就是加州要在全州禁止红色3号的原因。

美国在全国范围管食用色素的机构是FDA。FDA很早就批准这些色素可以上市食用。最早在1931年FDA批准第一批食用色素时，就把其中的几种都纳进去了。后来FDA也对这些食用色素的安全性重新做过评估，但都是几十年前的事了，那时做评估并没有研究色素跟神经系统的关系。人造色素跟多动症的关系是这十几年才发现的。FDA评估过人造色素跟致癌风险的关系，在上世纪90年代发现红色3号能导致动物得癌，所以FDA禁止红色3号在化妆品中使用，但还是把它当作一种食用色素，继续允许它在食品当中使用。就像我以前说过的，FDA对于食品的管理实际上比对药品的管理松。而且目前关于人造色素的健康危害还有争议，因为也有一些研究认为并没有危害。

对于食用色素应该严加管控。在所有的食品添加剂中，最没有用的就是食用色素。它既不能增加食品的营养价值，也不能延长食品的保质期，也不能增加食品的口感和美味。它唯一的作用就是给食品增加颜色，好看一些能吸引人来购买。如果非常安全，那当然无所谓，但只要有可能带来健康危险，就不应该用。更何况还有别的色素可以取代它。给食品上色可以用那些没有发现危害性、没有健康风险的天然色素，只不过天然色素比人造色素贵一些，而且颜色也没那么鲜艳。是希望吃颜色鲜艳的食品，还是希望吃健康的食品，选择不是很明显吗？

尤其对于小孩，这些色素可能的危险会更大。首先，面向小孩的食品、饮料、糖果、冰淇淋，甚至包括某些药品都喜欢添加色素，就是为了吸引小孩吃。其次，由于小孩的大脑还在发育，体重也比较轻，如果这些色素对身体有害，对小孩的影响也就更大。这就是为什么先从学校禁止起。作为家长，在购买食品时就要注意，在FDA把它们禁止之前，我们可以自保。购买食品，特别是给小孩购买食品时，要养成看成分表的习惯。如果是含有人造色素的食品，还是尽量不要买或者少买。那些颜色特别鲜艳的食品，往往也意味着使用了人造色素。

2024.09.29录制

2024.11.12整理

2024年诺贝尔物理学奖颁发之后，我评论说那项工作实际上属于人工智能研究，跟物理学没有什么关系。为什么要给一项人工智能研究颁发诺贝尔物理学奖呢？这说明现在要在物理学方面找重大成果发奖已经不容易了，所以就跨界发给了别的领域。就像现在要在化学方面找重大成果来颁发诺贝尔奖也不容易，所以化学奖经常发给生物学研究，因为生物学方面可以获得诺贝尔奖的重大成果太多了，排着队等着发诺贝尔奖都发不过来。所以我说，今年的诺贝尔化学奖是不是会像往常一样，也发给生物学方面的研究？果然，第二天公布的化学奖就是发给了生物化学方面的研究，是关于蛋白质结构的研究。这个奖分成了两半，一半发给了谷歌DeepMind公司的两个科学家，通过人工智能的方法预测蛋白质的结构，这个成果太重大了，获得诺贝尔奖完全是意料之中的。另一半发给了华盛顿大学的贝克教授，是关于蛋白质设计的研究的。

获奖的都是关于蛋白质结构的。为什么关于蛋白质结构的研究这么重要呢？蛋白质是生物体内最重要的一类分子，抗体、激素、酶等等，全都是蛋白质。蛋白质的功能跟它的立体结构有关系。我们怎么知道一个蛋白质的立体结构呢？这是剑桥大学的人做出来的一个成果，也得了诺贝尔奖。他们采取的做法是，让蛋白质结晶形成晶体，然后用X射线去照射它，这样就会出现衍射现象，形成一个衍射图像。根据这个衍射图像就可以推测蛋白质的立体结构是怎样的。

但这样的研究存在着两个问题。第一就是很花时间。做出一个蛋白质的结构往往要花几年的时间，很多人读一个博士或者做一个博士后，就只是为了获得一种蛋白质的立体结构。而且并非所有蛋白质都能形成晶体，一个蛋白质结晶出来要靠运气。如果不能获得蛋白质晶体，就没法用这种方法去测它的结构，它的立体结构就没法知道。后来有了冷冻电镜的方法测蛋白质结构，研究速度还是很慢。虽然研究了70年，有很多人都在做蛋白质结构方面的研究，到现在总共也就获得约20万种蛋白质的立体结构。所以，人们一直想找到能破解蛋白质结构的简单方法。

蛋白质由20种氨基酸组成，氨基酸一个连着一个组成氨基酸序列。每一种蛋白质都有特定的氨基酸序列。氨基酸序列是由这种蛋白质的基因编码的，所以，如果知道了某种蛋白质的基因的核苷酸序列，就能知道它的氨基酸序列；而蛋白质的氨基酸序列又决定了它的立体结构是什么样的。如果让一种蛋白质变性（即让蛋白质的结构乱掉），再把变性的蛋白质放到合适的溶液里，它就会慢慢地复性，恢复成立体结构。而且恢复的立体结构跟原来的结构一模一样，没有改变，说明一种蛋白质的立体结构完全是由它的氨基酸序列来决定的。

那么，如果能根据一种蛋白质的氨基酸序列来预测它的立体结构，就简单了。现在测定基因的核苷酸序列太容易了，而只要知道了核苷酸序列，就可以推定氨基酸序列。不过这存在一个问题：根据氨基酸序列随机形成蛋白质的结构，有非常多的可能性。比如一个蛋白质有100个氨基酸，能够形成的结构可以多达10的47次方，而其中只有一种结构才是正确的。仅有100个氨基酸的蛋白质是很小的蛋白质，蛋白质往往都是几百个甚至几千个氨基酸组成的，可能性就更多，从无数的可能性中认定准确的结构就非常困难。

上世纪八九十年代计算机发展之后，人们想到可以通过编程来预测蛋白质的结构。我读博士时，这项工作刚刚开始。我们克隆出了一种基因，然后根据基因的序列推测蛋白质的氨基酸序列，再把这个序列输入程序，就可以预测蛋白质的结构。但当时预测的结果非常粗糙，只能预测局部的结构，即所谓的“二级结构”，而且准确性不高。后来，随着计算机速度越来越快、人们对蛋白质结构性质的了解越来越深、蛋白质的模式研究越来越多，预测的准确性也提高了。而因为参与的人多了，都在编各种各样的程序，也就开始有竞争、比赛了。

从1994年开始有一种蛋白质结构预测的比赛，比谁的预测程序准确性更高。但进展一直比较缓慢。2018年，谷歌的DeepMind公司参与了比赛。他们最开始研究的是下围棋的人工智能AlphaGo，这项工作完成后就把重点放在了人工智能预测蛋白质的结构。DeepMind参赛程序AlphaFold一开始的准确率并不是很高，直到2020年底，他们这项工作才有了重大突破，搞出了另一个版本的程序AlphaFold2。只用了一年时间，就把人类已知的所有2亿多种蛋白质的结构全都预测了，而且准确性非常好，80%的结构都跟通过X射线的衍射实验获得的结构一样，或者差不多。那么多的实验室参与，用实验方法研究了70年，才获得20万个蛋白质的结构，而它只用了一年的时间就把所有2亿多个蛋白质全都预测了。用实验方法测一个蛋白质的结构要几年的时间，用预测方法几分钟就测好了。

华盛顿大学的贝克教授是一个生物化学家，他的实验室主要做生物化学方面的研究。他同时也对蛋白质预测很感兴趣，自己编了一个预测程序罗塞塔去参加预测蛋白质的比赛，预测的准确性还可以，成绩不错。他想到一个别人没想到的做法。别人做蛋白质预测都是要根据氨基酸的序列来知道蛋白质的立体结构，他想到的是根据想要的蛋白质的立体结构，让罗塞塔预测一下应该有什么样的氨基酸序列。以前要获得某种蛋白质的结构，是在已有的蛋白质的序列基础上改掉某一个或几个氨基酸做突变，看发生了什么样的变化、能不能获得想要的结构。而贝克想到的是，抛开已有的所有蛋白质，“从头设计”一个新的蛋白质。

2003年，他们实验室设计出一种蛋白质，让罗塞塔程序预测什么样的氨基酸序列会得到这样的蛋白质结构。再根据预测的结果反推什么样的基因序列能得到这样的氨基酸序列。然后根据基因序列合成核酸，把这段核酸放到细菌里，用遗传工程的方法让细菌根据这段基因生产蛋白质。最后把获得的蛋白质结晶出来做X射线衍射，测它的结构。结果发现，获得的结构跟一开始设计的结构符合得很好，而获得的蛋白质是一种全新的蛋白质，其结构也是自然界没有的、全新的蛋白质结构。这就是所谓的“蛋白质设计”。在2020年之后，他们也用人工智能的办法做蛋白质设计，一个一个地设计出各种各样结构的蛋白质。

不管是蛋白质结构的预测，还是蛋白质的设计，都是非常重要的工作。它们不仅有很重大的基础研究价值，让我们知道细胞的生理功能；而且有很大的实用价值，可以用来研究疾病是怎么产生的，用来设计药物、疫苗。这两项工作获得诺贝尔奖是实至名归。

2024.10.08录制

2024.11.11整理

我以前说过，民意调查现在越来越难做，其中的一个问题是响应率太低。打电话抽查，目前依旧被认为是民意调查最准确的金标准，但现在的人一般都不接陌生电话，因为垃圾电话太多了。九十年代通过电话做民意调查，100个电话打过去，会有三分之一以上的人接听，可以对他们进行抽查；但现在打电话做民意调查，只有大概百分之一的人会接听。不仅成本高多了，而且因为响应率低，容易出偏差。另外一个问题是，即使愿意接受民意调查的人，未必会讲真话，讲假话也会影响到抽查的结果。

自从ChatGPT横空出世后，有人就想到用聊天机器人，即大语言模型的人工智能模拟民意调查。因为机器人不会拒绝接受调查，而且也不会说假话，响应率可以达到百分之百，所以以上两个问题就都不存在了。犹他的杨伯翰大学去年做过这方面的研究，编写很多聊天机器人，模仿美国选民的不同年龄、性别、信仰、政治派别、选区等等，赋予它们不同的选民特征，用网上的各种信息、资料等极其庞大的数据来喂它们；然后从中进行抽查，问它们对选举结果的看法、要支持谁。他们拿2012年、2016年、2020年的选举去问它们，结果发现抽查来的支持率跟实际的投票结果非常接近。

有的公司就想到做这方面的生意。我知道的至少有两家，其中一家是纽约两个年轻人干的。他们大学不上了，退学创办公司，专门做这种生意。他们编写了无数聊天机器人，而且赋予了非常多的特征，按他们的说法，每个机器人有几百个特征，代表不同的选民。可以问它们各种各样的问题，不一定是关于总统选举的。他们说现在有不少的生意，地方的选举或者议员的选举也找他们做民意调查，但没有公布这些客户究竟是谁。能够查到有一家基金会的确找过他们做民意调查，但问的是对人工智能有啥看法。让人工智能的聊天机器人代表美国选民，问它们对人工智能的看法，没法验证结果是否可靠。这家公司也公布过一些数据，但都是模拟以前的总统选举和别的选举。按他们公布出来的数据，说是符合得非常好，跟实际的结果很接近，比实际的民意调查结果接近得多，但这也没法验证。

按他们的说法，做这种模拟的民意调查很简单，只要花一两分钟就可以一次抽查5000个人工智能的聊天机器人，而他们收取的费用只有做民意调查的十分之一。既然这么简单，成本这么低，为什么不对某一次选举做个预测呢？他们说他们对今年的总统大选做过民意调查，查出哈里斯在全国范围内领先4.2%，跟实际的民意调查结果很接近，略好一些。但也没法验证它究竟是真是假、是对是错。既然这么简单，他们应该对某一次大选在投票之前做出预测，如果实际结果比民意调查的结果更符合，一下子就会轰动。不知道他们为什么不这么干。其实可以专门搞一个网站，每天就发布预测，如果真的说得准，公司马上就能拿到大笔资金。

所以目前这种模拟民意调查，结果究竟有多可靠、可信，我们还是要打一个问号的。但不管怎样，这是以后的发展方向，以后全都改成模拟的，实际的民意调查可能就没法做，也没人做了。

2024.09.23录制

2024.11.08整理