两种职业阿尔茨海默病死亡率最低；节食抗衰关键分子；首次揭示月背古磁场…｜WE科学周报

近日，The BMJ 上发表的一篇论文显示，哈佛大学团队发现，出租车司机和救护车司机的工作需要频繁的空间和导航处理，其阿尔茨海默病（AD）死亡率在所有职业中最低。研究人员分析了美国2020年1月1日~2022年12月31日死亡的近900万人数据，并调整了性别年龄等影响因素，发现在总计443个职业中，出租车司机和救护车司机因AD死亡的比例最低（分别为1.03%和0.91%）。不过，这种趋势在其他与运输有关的工作中并没有出现，比如飞行员的AD死亡率（2.34%）排在全职业的第4名，船舶驾驶员AD死亡率（2.12%）为第23名，公交车司机AD死亡率（1.65%）在第263名。这些工作依赖预定路线，并不需要大量处理导航与空间问题。已知海马体是负责空间记忆和导航的大脑区域，也是参与阿尔茨海默病发展的大脑区域之一。此前已有研究发现出租车司机的海马体体积与公交车司机有所差异，而本项研究进一步提示我们，工作中频繁处理空间和导航或许改变了出租车司机和救护车司机的海马体，这可能是AD死亡风险降低的原因。不过，这只是一项观察性研究，并不能确证职业与AD死亡风险或海马体神经系统变化之间存在因果关系，还需更多研究。

论文 👉

https://www.bmj.com/content/387/bmj-2024-082194

12月18日，Nature 上发表的两篇论文显示，厦门大学团队发现，饮食“热量限制”之所以有延缓衰老的效果，一种名为石胆酸（LCA）的代谢物起到了关键作用。研究人员此前已找到帮助“热量限制”发挥有益作用的关键蛋白AMPK，它在饥饿和热量限制的条件下会被激活，启动脂肪和蛋白质分解代谢，关闭消耗能量的合成代谢，以维持能量和代谢平衡。在本研究中，研究人员发现，热量限制会提升小鼠血液中胆汁代谢物石胆酸的水平，而直接给小鼠喂食含有石胆酸的“饮料”也能激活AMPK，再现热量限制的有益作用，促进小鼠肌肉再生、握力和跑步能力恢复，以及延长果蝇和线虫的生命。值得注意的是，小鼠和人类在长期热量限制的情况下很容易出现肌肉流失，而补充石胆酸却能保持自由进食，不会导致肌肉损失。以上研究表明，热量限制导致的石胆酸水平升高，是热量限制抗衰老的关键，而补充外源石胆酸，可以模拟热量限制对线虫、果蝇和小鼠的抗衰老作用。如果该机制被证实在人体中同样存在，将是里程碑式的发现。

https://doi.org/10.1038/s41586-024-08348-2

此前，美国“阿波罗”月球样品研究表明，月球磁场在约31亿年前下降了一个数量级，之后一直处于低能量状态。然而，12月19日 Nature 上发表的一篇论文提出了不同见解：中国科学院科研人员利用“嫦娥六号”月背样品，分析发现月球磁场强度可能在28亿年前发生了反弹。由于样品的局限性，目前发表的月球古磁场强度数据主要集中在30亿年前，而“嫦娥六号”样品玄武岩主期次喷发年龄为28亿年，为弥补这一研究空白提供了宝贵的机会。中国科学院地质与地球物理研究所联合中国科学院国家天文台的研究团队，对4颗毫米级玄武岩岩屑样品开展了磁学研究，结果显示样品记录的古磁场强度为~5–21μT（中值~13μT），比之前认为的强度更强。这意味着月球磁场可能在28亿年前发生反弹，月球磁场“发电机”在早期强度急剧下降后可能重新激活——其原因可能是“发电机”主要能量来源发生变化或初始驱动机制再次增强。该发现是人类得到的首个月背古磁场信息，并且填补了月球古磁场记录中长达十亿年的空白，为认识月球磁场演化过程提供了关键锚点。

论文 👉

https://www.nature.com/articles/s41586-024-08526-2

近日，英国布里斯托尔大学和英国原子能管理局的科学家合作，成功研制出世界上首块碳-14钻石电池，潜在寿命可达数千年。该电池用人造钻石包裹少量碳-14，碳-14的放射性衰变产生的电子可以被钻石结构中的碳原子捕获，并借助外部电路产生低水平的电能。碳-14的半衰期长达5700年，因此这种电池的潜在寿命可达数千年之久。同时，坚固的钻石包裹住有放射性的碳-14，保障了安全性。含有1克碳-14的钻石电池每天只能提供15焦耳的电力（标准的AA电池（5号电池），每克可以存储700焦耳的能量），但可以持续稳定地输出，非常适合用在对供电稳定性要求较高但能量要求较低的产品中，比如X光机、心脏起搏器、助听器和眼科植入物等。这种电池还可用于困难和危险环境中运行的机器，比如海底的石油和天然气机械。电池也可以做得足够小，为航天器或载荷上的射频识别电子标签持续供电数十年，从而降低设备成本并延长使用寿命。

报道 👉

https://www.livescience.com/technology/engineering/worlds-1st-nuclear-diamond-battery-of-its-kind-could-power-devices-for-1000s-of-years

威士忌的香气由几十种复杂香味化合物混合而成，因此仅依据分子组成来评估或预测一种威士忌的香气特征非常困难。12月19日，Communications Chemistry 上发表的一篇论文显示，德国科学家提出了两种机器学习算法，能以90%以上的高精确度区分苏格兰威士忌与美国威士忌，甚至在预测威士忌主导香气方面，比人类专家还要精准。AI通过分子气味预测算法和神经网络分析了7种美国威士忌和9种苏格兰威士忌的分子组成，并预测了5种主要香气特征。随后AI与11名专家进行比较，结果显示，AI基本能确定威士忌的产地是美国还是苏格兰，准确度超过90%。AI将检测到的薄荷醇和香茅醇与美国威士忌挂钩，将癸酸甲酯和庚酸与苏格兰威士忌挂钩。AI还将焦糖味识别为美国威士忌最具特征性的香气，将苹果味、溶剂味和酚感（常被描述为烟熏味或药味）视为苏格兰威士忌最具特征性的气味。在预测这几种主导香气上，AI的准确度和稳定性超过了人类品酒师。研究还指出，该AI的应用不仅限于识别威士忌，还可以用于识别假冒产品和改善塑料回收的气味问题。

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