來自麻省總醫院布萊根醫療系統（Mass General Brigham）研究人員的兩項最新研究，對長期以來認為胸腺在兒童期後作用有限的觀點提出了挑戰。研究人員利用人工智慧（AI）分析常規CT掃描發現，胸腺狀態較好的成人具有更長的生存期，並且心血管疾病及癌症風險更低。另一項針對腫瘤患者的分析顯示，胸腺狀況還可能影響免疫治療（依賴機體免疫系統發揮作用的治療方式）的療效。成人健康胸腺與延長壽命、降低疾病風險及改善癌症治療反應相關 科學家雜誌AI繪圖 Gemini 3.1 Pro相關研究成果發表於《Nature》雜誌的兩篇論文中，提示胸腺在成人健康中的作用遠超既往認識，並可能成為疾病預防與腫瘤個體化治療的重要新靶點。論文通訊作者、麻省總醫院布萊根醫療系統人工智慧醫學（AIM）項目主任Hugo Aerts博士表示：“胸腺在過去幾十年中一直被忽視，它可能是解釋個體衰老差異及部分癌症治療失敗原因的重要缺失環節。我們的研究結果提示，應更加重視胸腺健康，並可能為理解如何在衰老過程中保護免疫系統提供新的思路。”胸腺在兒童期後的功能胸腺位於胸腔，是參與T淋巴細胞發育與成熟的重要免疫器官。T細胞在機體抵禦感染和疾病中發揮關鍵作用。長期以來，由於胸腺在青春期後逐漸萎縮、產生新生T細胞的能力下降，學界普遍認為其在成年後基本失去功能，因此在大規模人群中的研究較為有限。既往研究已將T細胞多樣性與衰老及免疫功能下降相關聯，但多基於小樣本血液檢測。相比之下，本研究納入了超過25,000名參加國家肺癌篩查項目的成人，以及超過2,500名來自“弗雷明漢心臟研究”（Framingham Heart Study）的受試者，該人群主要為一般健康人群。研究人員通過評估胸腺的體積、結構及組織成分，建構了“胸腺健康評分”。結果顯示，與評分較低者相比，評分較高者全因死亡風險降低約50%，心血管疾病死亡風險降低63%，肺癌發生風險降低36%。在校正年齡及其他健康因素後，上述結果仍具有統計學意義。免疫衰老與生活方式的關聯研究團隊指出，隨著胸腺功能下降及T細胞多樣性減少，機體免疫系統對新發威脅（如腫瘤）的應答能力可能減弱。研究還發現，慢性炎症、吸菸及較高體重與較差的胸腺健康相關。這提示生活方式、炎症狀態與機體維持長期免疫防禦能力之間可能存在聯絡。在第二項研究中，研究人員分析了1,200余例接受免疫治療的腫瘤患者的CT影像及臨床結局。結果顯示，胸腺健康狀況較好的患者，其腫瘤進展風險降低約37%，死亡風險降低約44%，且在調整患者特徵、腫瘤類型及治療方案後，該關聯仍然存在。這表明胸腺在決定現代腫瘤免疫治療療效方面具有此前未被充分認識的重要作用。研究人員指出，仍需進一步研究以驗證上述發現，目前基於影像學的評估方法尚未達到臨床常規應用水平。儘管某些生活方式因素與胸腺健康相關，但尚無證據表明改變這些因素可直接改善胸腺功能。未來研究與臨床意義研究團隊正在進一步探索影響胸腺健康的其他因素。其中一項正在開展的研究關注肺癌患者在治療過程中胸腺受到的非計畫性放射暴露是否會影響治療結局。Aerts博士表示：“深入理解並監測胸腺健康，有望在未來幫助臨床醫生更準確地評估疾病風險，並指導個體化治療決策。” (科學家雜誌)

很多人體檢後，看到“心臟未見明顯異常”就放心了。還有的人覺得自己心臟很健康，因為從來沒有覺得不舒服。但真正危險的心臟問題，從來不是靠“感覺”發現的。在醫生眼裡，有8條“硬指標”直接關乎心臟健康——只要有1條超標，你的心臟就可能已經悄悄“報警”了。心臟好不好醫生列出了8條“硬指標”北京安貞醫院心臟起搏與CIED中心主任醫師孫衛平介紹，想知道心臟好不好，關鍵看這8個指標。這些指標如同心臟健康的“紅綠燈”，直接反映心血管系統功能狀態與疾病風險。一、心跳速度：太快或太慢都不行人在安靜時，心跳每分鐘60-80次最理想，也可以放寬到50-90次。如果小於50次，就要懷疑心臟的傳導系統異常，嚴重的可能需要安裝起搏器。如果超過90次，就是竇性心動過速，長時間超負荷會加速心臟衰老。運動時心率可以快起來，參考標準是（220-年齡）×85%。睡眠時心跳放慢到40次左右也是正常的，尤其運動員可能更低。二、心跳節律：亂跳比快慢更危險健康的心臟跳動是節律穩定的，醫學上叫竇性心律，它代表心臟的電路系統運轉正常。如果心電圖報告單上寫著竇性心律，那基本沒問題；如果寫的是房顫、室早、室速，那就是心臟的電路可能出現故障了，容易出現心悸、乏力，甚至有中風的風險，這時要去心內科做檢查。三、血壓：高了損傷血管，低了供血不足血壓太高會衝破血管，太低會供血不足。在家測血壓不超過135/85毫米汞柱；在醫院測血壓不超過140/90毫米汞柱；最理想的血壓應控制在130/80毫米汞柱以內。長期高血壓會讓心臟超負荷，心肌變厚變硬，最後可能會發展成心力衰竭。四、甘油三酯：血液裡的“油脂垃圾”標準值是1.7毫摩爾/升以下。它是血液裡的“油脂垃圾”，長期偏高會讓血液變得黏稠，更容易沉積在血管壁上形成斑塊，斑塊多了，血管就會慢慢堵塞。控制甘油三酯最好的辦法，就是少油脂、多運動、少喝酒。五、低密度脂蛋白膽固醇：“壞膽固醇”俗稱“壞膽固醇”，它是斑塊的“原料”，危害比甘油三酯還大。不同人群的標準不同：普通人：小於3.4毫摩爾/升；中高危：比如有高血壓、糖尿病的小於2.6毫摩爾/升；極高危：已經有過心梗或中風病史的要控制在1.8毫摩爾/升以下；超高危：就是心梗、腦梗反覆發作的要在1.4毫摩爾/升以下。很多人以為自己體檢總膽固醇不高就沒有問題，其實“壞膽固醇”才是決定血管安全不安全的關鍵。六、血糖：高血糖會“腐蝕”血管長期高血糖會腐蝕血管內皮，讓血管變脆，加速斑塊的形成。空腹血糖小於6.1毫摩爾/升；餐後兩小時血糖小於11.1毫摩爾/升；糖化血紅蛋白小於6.5%，超過這些數值就要警惕糖尿病。糖尿病患者發生心腦血管疾病的風險是普通人的2-4倍。七、心臟動力：看心臟有沒有“勁”射血分數正常值是50%-70%。這是做心臟彩超時會測的一個數值，它反映心臟每次收縮時能把多少血液泵出去。小於50%說明心臟動力不足，人就會出現氣喘、乏力、水腫等症狀。八、血管斑塊：有沒有堵？堵了多少？理想狀態下血管應該是光滑的，沒有斑塊。如果斑塊輕微，不超過30%，不用過度緊張，控制好“三高”就行；如果超過50%就叫冠心病，需要在醫生指導下服用阿司匹林、他汀等；如果超過75%，人一運動就會胸悶、胸痛、後背痛，這是心絞痛的典型訊號，說明血管已經嚴重狹窄，隨時可能有發生心梗的風險，一定要盡快去醫院檢查。5類人的心臟更容易出問題1. “三高”的患者高血壓、高血脂、高血糖會損傷血管內皮，加速動脈粥樣硬化，增加冠心病、心梗風險。2. 長期吸菸、酗酒的人尼古丁和酒精會直接損害心肌細胞，導致心率異常、血壓升高。3. 久坐少動或肥胖的人缺乏運動導致心臟功能下降，肥胖會增加心臟負擔，易引發心衰。4. 有家族病史的人直系親屬中有早發（男性＜55歲，女性＜65歲）心血管疾病的人，風險更高。5. 長期壓力大、情緒激動的人精神緊張會導致交感神經興奮，心率加快、血壓升高，誘發心臟問題。這4個護心習慣很多人一個都沒有1. 飲食習慣：三少二多少鹽（＜5克/天）、少油（＜25克/天）、少糖，多吃富含膳食纖維的食物（如全穀物、蔬菜、水果）和優質蛋白（如魚肉、豆製品）。2. 運動習慣：三五原則每天30分鐘、每周至少5天中等強度運動（如快走、游泳、騎自行車），避免過度勞累。3. 生活習慣：戒菸限酒、規律作息吸菸者儘量戒菸，飲酒者每日酒精攝入量男性＜25克、女性＜15克。保證每天7-8小時睡眠，避免熬夜。4. 體檢習慣：定期體檢、早篩早治40歲以上的人群每年需要檢查血壓、血脂、血糖、心電圖；高危人群每半年做一次心臟超聲，發現問題要及時干預，保護心臟的正常功能。 (甘谷融媒)

一種由史丹佛大學研究人員及其合作者開發的獨特 AI 模型，未來或許能夠在你甚至不需要清醒的情況下，預測你罹患 100 多種健康狀況的風險。根據一篇近期發表的論文所述，名為 SleepFM 的 AI 模型可分析一整套全面的生理記錄，僅基於一晚睡眠的資料，就能預測個體未來發生痴呆、心力衰竭以及全因死亡的風險。SleepFM 是一種基礎模型（foundation model），類似於 ChatGPT。它在一個龐大的資料集上訓練而成：來自 65,000 名參與者、近 600,000 小時的睡眠資料。正如 ChatGPT 從詞語與文字中學習，SleepFM 則從各類睡眠門診採集的記錄中，以5 秒為單位的睡眠資料片段進行學習。科學家雜誌AI繪圖 GPT5.2睡眠臨床醫生通過一種廣泛使用但相對不適的技術——多導睡眠監測（polysomnography，PSG）——收集這些資料。PSG 被稱為睡眠研究的“金標準”，利用多種感測器在無意識狀態下追蹤腦、心臟與呼吸系統的活動，以及腿部與眼球運動等訊號。“我們在研究睡眠時會記錄數量驚人的訊號，”史丹佛大學睡眠醫學教授、論文共同資深作者 Emmanuel Mignot 表示。PSG 使用各種感測器來追蹤睡眠期間的活動。(Thapa 等人，《自然醫學》，2026)研究人員通過其新開發的學習技術對 SleepFM 進行測試，該技術稱為留一模態對比學習（leave-one-out contrastive learning）：在訓練過程中，將某一模態的資料（例如脈搏讀數或呼吸氣流）排除，迫使 SleepFM 基於其他生物資料流來外推缺失資訊。為補上關鍵拼圖，研究團隊將 PSG 資料與數以萬計的患者長期健康結局報告進行配對，覆蓋不同年齡層，並納入最長 25 年的隨訪健康記錄。在分析健康記錄中 1,041 個疾病類別後，SleepFM 僅憑患者的睡眠資料就能以合理的精準度預測其中 130 類疾病。SleepFM 在預測癌症、妊娠併發症、循環系統疾病以及精神障礙方面尤其出色，“其一致性指數（C-index）超過 0.8”。史丹佛大學生物醫學資料科學家、論文共同資深作者 James Zou 解釋說：“C-index 為 0.8 意味著在 80% 的情況下，模型的預測與實際發生的結果保持一致（concordant）。”SleepFM 在 **AUROC（受試者工作特徵曲線下面積）**這一分類評估指標上也表現良好。該指標用於評估 SleepFM 在一個（6 年）預測期內區分“發生某健康事件”和“不發生該事件”患者的能力。總體而言，SleepFM 優於現有預測模型，並且在預測帕金森病、心肌梗死、卒中、慢性腎病、攝護腺癌、乳腺癌以及全因死亡方面表現尤為突出，進一步印證了睡眠不佳與不良健康結局之間的關聯。這也可能提示：某些疾病在早期就已通過影響睡眠而顯露端倪。儘管部分資料類型與睡眠分期對預測的貢獻更高，但最好的結果主要歸功於生理系統之間的相互關聯與對比。具體而言，最可靠的疾病預測訊號往往來自那些不同步（out of sync）的生理功能：“例如，大腦看起來在睡覺，但心臟看起來仍然清醒——這種情況似乎預示著麻煩，”Mignot 解釋道。研究人員也指出了若干侷限性，例如過去幾十年臨床實踐與患者人群的變化。此外，資料來自被轉診進行睡眠檢查的患者，因此 PSG 資料對普通人群的代表性不足。儘管 AI 在藝術等領域引發爭議，但其在醫療健康領域的潛力提醒我們：AI 智能體具有挽救生命、並在科學上令人驚嘆的能力。舉例而言，未來可將 SleepFM 與可穿戴睡眠裝置結合，實現即時健康監測。因此，正如大語言模型（LLM）通過關聯詞語與文字來學習我們的語言，“SleepFM 本質上是在學習睡眠的語言，”Zou 表示。該研究發表在《Nature Medicine》（《自然·醫學》）。(科學家雜誌)

【新智元導讀】最近，《柳葉刀》上的一篇醫學文章發表了有關心血管疾病風險預測的里程碑式結果。之所以如此有影響力，是因為這項名為CaRi-Heart的技術結合了AI視覺識別和預測演算法，可以在沒有明顯症狀時提前10年識別出重大的心血管疾病風險。 英國一家名為Caristo Diagnostics的公司宣稱，在《柳葉刀》上發表了一項具有里程碑意義的臨床研究結果，他們的CaRi-Heart AI技術可量化冠狀動脈炎症的嚴重程度並精準預測心臟疾病。 研究涉及的資料樣本來自英國的ORFAN項目，全稱為「牛津風險因素和非侵入性成像」。 這個項目是英國國家醫療NHS體系的一部分，旨在評估接受CCTA（冠狀動脈電腦斷層掃描血管造影）患者的風險狀況和疾病發生率，並從外部驗證先前訓練的AI風險預測演算法和分類系統是否適用。