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“新冠预测者”曹云龙:每年或现多个感染高峰 正研发新药以提高防治效率******

  中新网北京12月28日电(韦香惠)不久前,《自然》杂志(Nature)公布了2022年度科学影响“十大人物”(Nature’s 10),北京大学生物医学前沿创新中心(BIOPIC)副研究员、北京昌平实验室领衔科学家曹云龙入选。

  这一榜单旨在选出十位在过去一年间为重大科学进展做出重要贡献的人物。曹云龙的入选理由是,作为新冠预测者(COVID-predictor),追踪了新冠病毒的演化,并准确预测了新突变和新毒株的出现。

  日前,中新网专访了曹云龙,就目前全球几种主要流行毒株的特点、奥密克戎致病性变化、以及感染防治策略等话题进行了探讨。

  不同突变株每年可导致多个感染高峰

  曹云龙介绍,国内现阶段主要流行的是BA.5.2和BF.7,二者都属于奥密克戎BA.5支系。他表示,我国大部分人群接种的是原始株疫苗,其诱导的体液免疫被奥密克戎突变株严重逃逸,加之多数人群接种疫苗已经一年以上,体内中和抗体水平下降,进一步削弱了预防感染的作用。

  他提到,当感染BF.7之后,对BA.5和BF.7的中和抗体水平较高,短时间内不会再重复感染同一毒株。但是,与BA.5.2和BF.7相比,目前国际上主要流行的BQ.1.1、XBB等新毒株的免疫逃逸能力更强,即使是感染了BF.7,康复后产生的抗体对XBB等最新突变株的中和能力也较低。因此可以预见的是,国内BA.5.2和BF.7感染高峰过去后,不排除出现因BQ.1.1、XBB或者是其他免疫逃逸能力更强的毒株驱动的感染高峰。

  以色列人群新冠重复感染率大型队列研究 受访者供图

  在国际上其它地区,重复感染已司空见惯。曹云龙提供的数据表明,最新流行株如BQ.1.1和XBB的重复感染率已达到40%,并在持续攀升。他表示,今年绝大部分国家都经历了四波重大感染高峰,多为不同突变株所诱导,平均三个月一次。目前看来,国内也很难完全避免。

  重点关注奥密克戎在高危人群中的致病性

  曹云龙表示,现在看到的奥密克戎的致病性整体上下降,主要是因为疫苗接种的普及以及大量人群感染导致的免疫力增强。虽然疫苗和自然感染建立的免疫屏障不能有效防止感染,但可以减轻症状,所以看上去似乎是病毒的致病性下降了。但他强调,这并不能与病毒的天然毒性相提并论。

  曹云龙提到,社会群体中还有很多无法接种疫苗或者接种后无法产生有效免疫应答的人群,例如免疫缺陷人群、高龄老人、以及肿瘤患者等,他们也是新冠感染后发生重症和死亡的高危人群,因此仍然需要监测奥密克戎在这些高危人群中的致病性。

  他介绍,在美国、英国、日本等国家,奥密克戎已经造成极大的死亡和重症负担。例如,在英国,奥密克戎BA.1造成的总死亡人数与Delta相当,虽然从BA.1→BA.2→BA.5,死亡峰值呈现下降趋势,但累计的死亡总数并没有大幅度下降。而日本今冬疫情造成的重症人数和死亡人数已逼近历史记录且尚未出现下降趋势。

  曹云龙表示,目前的疫苗对重症的预防效果都较好,提高老年人的疫苗接种率仍具有重要意义。对于不适合疫苗接种的人群,则需要探索其他应对策略。

  日本过去两年每日新增新冠死亡人数变化 受访者供图

  广谱中和抗体有望提高治疗和预防效率

  曹云龙认为,如何让疫苗和抗体药物的研发周期跟上病毒进化的速度是后续需要解决的问题。

  “一个抗体药物的临床开发往往需要半年到一年的时间,也就是它能够使得社会受益的前提是该抗体能够应对未来半年到一年后所流行病毒。”曹云龙表示,新冠病毒突变较快,且免疫逃逸特性强,如何挑选开发广谱抗体药物,使得药物研发跟得上病毒突变至关重要,也是目前研发能够高效预防感染的疫苗所面临的痛点。

  曹云龙团队建立了新冠免疫逃逸突变位点预测模型。他表示,预测到未来新冠会发生的突变,可以提前挑选出不受这些突变影响的抗体药物进行临床研发。

  目前,曹云龙团队已开发两个广谱中和抗体SA55和SA58。据介绍,这两个抗体是从接种新冠疫苗的非典康复者体内筛选的,其作用位点避开了人群免疫的优势免疫表位,使得其很难被逃逸。

  “SA55在目前的人群免疫背景中几乎不存在类似抗体,也是目前唯一一个处于临床开发阶段并对目前所有已知的新冠流行毒株都有效的抗体。”曹云龙介绍,SA55和SA58正在开展临床试验,产品剂型包括注射剂和喷雾剂。其中,注射剂可用于治疗和长效预防中重症,尤其适用于老年人或免疫缺陷人群等不适合疫苗接种或免疫反应差的人群。

  与注射相比,喷雾剂直接作用于上呼吸道,只需很低的剂量就可实现预防感染的作用。初步安慰剂随机对照试验数据显示,SA58喷雾剂用于暴露后预防对有症状感染的保护效率可高达80%以上。“SA55活性更高,预防效率预计更高,且所需剂量会更低、成本也会更低”。

  曹云龙提到,SA55/SA58喷雾有望成为一款可供全民居家日常使用的新冠预防和治疗产品,目前正在准备进行更为严谨的双盲临床试验。

  新冠鼻喷中和抗体使用示意图 受访者供图

  “虽然不能保证SA55未来一定不会逃逸,但我和团队已经在开发其他候选抗体,如果SA55被新毒株逃逸,可以马上有新的抗体替补。”曹云龙表示,除了广谱抗体,他和团队后续还将研发广谱新冠疫苗,以解决现有疫苗面临的技术瓶颈。(完)

AI生成技术撼动艺术界 “魔法头像”让人欢喜让人忧******

  【科技创新世界潮】

  2022年似乎是人工智能(AI)突破性的一年,许多创新的AI产品投入市场。其中最受欢迎的产品之一是照片编辑应用程序Lensa,它能让用户创建类似动漫的数字肖像,该功能被称为“魔法头像”。近一段时间以来,Lensa凭借这些受欢迎的头像已跻身全球应用程序商店榜首,不仅如此,它在艺术界同样也成为了热门话题。

  是什么让Lensa脱颖而出

  这款于2018年发布的应用程序提供了一系列照片润色功能,例如,可通过使用滤镜和消除“瑕疵”来使自拍看起来更漂亮。最新版本的应用程序更新了“魔法头像”新功能。

  用户通过手机上传10—20张脸部照片并支付一定费用,就能“委托”Lensa制作多达200张风格各异的AI肖像。

  美国创业公司Stability AI今年8月开源了一个名为“稳定扩散”(Stable Diffusion)的AI模型,它可根据用户给定的文本生成对应的图像。根据美国在线科技杂志《How-to-Geek》的一份报告,它能让人们模仿不同的艺术风格,包括漫画、科幻、波普艺术和传统肖像画。而Lensa的这些肖像正是使用“稳定扩散”生成的。

  澳大利亚《对话》杂志刊文称,如果“稳定扩散”是一个文本到图像的系统,那么Lensa似乎很不同,因为它接受的是图像,而非文字。这是因为Lensa最大的创新之一是简化了文本倒置的过程。

  Lensa采用用户提供的照片,并将其注入“稳定扩散”的现有知识库,教系统如何“捕捉”用户的特征,以对其进行风格化处理。

  使用者担忧隐私泄露

  虽然“魔法头像”是一个有趣且令人印象深刻的功能,但它引发了人们对个人隐私和肖像权的担忧。人们担心该程序可能会在未经自己许可的情况下,通过将自拍作为AI模型的输入来创建个人的面部肖像。

  此外,一些人质疑这款应用的价格,它要求最低支付6美元,或每年支付53.99美元才能使用个人照片创建AI图像。还有人担心,用户实际上是在花钱训练面部识别AI,并放弃了私人数据。

  此外,该应用程序的创建者普里斯玛实验室此前曾因意外生成裸露的色情图片而陷入舆论旋涡,尽管该应用程序的政策是“禁止裸体”和“仅限成人”。该公司首席执行官表示,只有在AI被故意引导创建此类内容的情况下,才会发生这种行为,这违反了应用程序的使用条款。然而,正如美国科技类博客TechCrunch的报告中所述,一些人表达了对该应用程序被滥用的可能性以及它可能对用户的自我形象和身体形象产生影响的担忧。

  除了存在非主动意愿生成色情内容的风险外,还有人担心AI可能被用来制造政治错误信息和扰乱教育。总体而言,Lensa AI应用提醒人们,AI技术仍处于实验阶段,如果监管不当,可能会产生意想不到的后果。

  艺术家担心版权问题

  Lensa AI应用程序及其“魔法头像”功能的流行,还引发了艺术家们的担忧,他们担心AI图像生成器的大范围使用会让他们丢掉饭碗。

  根据美国媒体Futurism的报告,这种机器学习模型是在未经同意的情况下对图像进行训练的,个人或艺术家无法选择退出数据集。

  然而,《对话》杂志文章表示,Lensa生成的图像借用了其他艺术家作品的创意,但不包含他们作品的任何实际片段。澳大利亚艺术法律中心明确指出,虽然单个艺术品受版权保护,但其背后的风格元素和理念却难以纳入保护范围。

  西班牙漫画家兼插画家迪亚兹表示,AI只是将现有的东西进行非常空洞的混合。“如果你仔细观察,就会发现它背后没有任何意识。我真的希望人们能够理解我们(艺术家)在创作某些东西时所做的事情……希望人们会期待人类艺术。”

  迪亚兹说:“我不反对人工智能,如果它是我们可以使用的工具,并且人们学会重视我们在工作中投入的东西,我认为它会很好。”

  艺术的未来何去何从

  《对话》杂志文章认为,虽然AI艺术模型在过去5年里取得了巨大进步,但它仍需要面对很多挑战。虽然它们作品中的文字是可识别的,但往往是无意识的。

  还有一个明显的制约因素,那就是这些模式只能产生数字艺术。AI不能像人类那样用油彩或粉笔工作。就像黑胶唱片卷土重来一样,技术最初可能会创造出一种新的形式,但随着时间的推移,人们似乎总是会回到最高质量的原始形式。

  最终,正如之前研究发现的那样,目前形式的AI模型更有可能成为艺术家的新工具,而不是创造性人类作品的数字替代品。例如,以AI生成的一系列图像作为起点,然后由人类艺术家进行选择和改进。这结合了AI艺术模型的优势(快速迭代和创建图像)和人类艺术家的优势(对艺术品的愿景,并克服了AI模型的问题)。这在需要特定输出的委托艺术的情况下尤为如此。

  此外,还需要思考的是,选择不使用AI的艺术家可能无法跟上受AI加持的艺术家的脚步,而被时代抛弃。(科技日报 实习记者张佳欣)

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