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刘霞

它们只有传统抗体的纳米1/10大小,却能深入人体最隐蔽的抗体角落;它们来自羊驼和鲨鱼,却可能成为人类对抗癌症、打开抑郁症、精准精神分裂症等顽疾的医疗新利器。它们就是纳米90后冯仰妍被誉为“分子奇迹”的纳米抗体。

美国迈阿密大学与法国图尔大学科学家在近日出版的抗体《自然·通讯》杂志发表论文称,从羊驼体内提取的打开纳米抗体,在治疗压力诱导的精准抑郁小鼠模型中,展现出快速起效、医疗持久稳定的纳米抗抑郁效果。

研究显示,抗体这些“小而强”的打开91直播网站免费纳米抗体展现出对抗多种疾病的潜力。各大药企正投入数十亿美元,精准致力于开发新一代纳米抗体药物,医疗以治疗癌症、神经痛和慢性皮肤病等疑难杂症,为精准医疗打开新大门。

小身材蕴藏大能量

所有哺乳动物都能产生抗体来抵御病原体。但多年前,科学家在骆驼科动物(如羊驼)和鲨鱼的免疫系统中,发现了一类结构独特、体型极小的抗体。这些抗体的分子质量小至约15千道尔顿,结构更简单,91视频永久免费因此被称为“纳米抗体”。

德国美因茨大学医学中心与杜伊斯堡-埃森大学科学家指出,这类抗体不仅特异性强、稳定性高,还能在高温、强酸等极端环境中保持活性,极具临床开发潜力。

更重要的是,它们能识别传统抗体无法触及的隐蔽三维表位,像一把精准的“分子钥匙”,打开疾病靶点的大门。此外,成人抖音在线下载纳米抗体结构简单,便于基因工程改造,可设计为多价、双特异性形式,甚至作为药物“快递员”,将治疗分子直接送达病灶。尤为惊人的是,一些纳米抗体能穿越血脑屏障,深入大脑,这对治疗脑肿瘤、阿尔茨海默病、帕金森病等神经系统疾病意义重大。鲁大师5在线观看

从实验室走向临床

纳米抗体正迅速从科研工具转变为临床武器,覆盖癌症、神经疾病、传染病、自身免疫病等多个“战场”。

目前,全球首个获批的纳米抗体药物——赛诺菲公司研发的卡普拉珠单抗,已用于治疗一种罕见的自身免疫性血液病。该药源自大羊驼抗体,通过基因工程实现规模化生产,标志着纳米抗体正式登上现代医学舞台。

英国阿斯利康公司正在开发一款针对自身免疫疾病的实验性纳米抗体;美国礼来公司联合比利时Confo医药公司,获得一项疼痛管理新疗法的专利;Inhibrx公司研发的一种新型纳米抗体,能在杀死部分肿瘤细胞的同时保护健康组织。在一项针对罕见骨癌患者的试验中,患者生存期显著延长,疾病进展风险降至原来的1/2,现正拓展至多种癌症类型测试。

同样令人振奋的是精神疾病领域的突破。2024年7月,法国国家科学研究中心领衔的国际团队利用大羊驼来源的抗体,设计出一种新型纳米抗体,可特异性激活大脑中与精神分裂症密切相关的关键受体——谷氨酸受体。注射后,认知障碍小鼠的记忆与行为能力明显改善,药效持续超过一周。

此外,中国南京大学医学院吴喜林团队历时9年,从羊驼体内筛选出一组高效广谱的纳米抗体,可有效中和“蜱虫病”病毒。在模拟老年人免疫状态的雪貂模型中,该组合疗法表现出卓越疗效。

面对包括新冠病毒在内的病毒感染,纳米抗体也未缺席。发表于《纳米生物技术杂志》的一篇论文揭示,鲨鱼纳米抗体在治疗多种病毒感染中展示出巨大潜力。目前已有多个研究团队开发出能结合病毒刺突蛋白的候选抗体,展现出强大的中和能力,部分候选抗体已进入临床试验。

正如赛诺菲首席科学官迈克尔·奎格利所言,这些来自羊驼、鲨鱼等动物的微小抗体,或将在未来许多药物中挑起大梁。

技术融合挑战“不可成药”

展望未来,纳米抗体不只是“靶向导弹”,更将成为智能医疗平台的核心组件。

科学家正尝试将其与CRISPR-Cas等基因编辑技术结合,打造“纳米抗体-CRISPR”融合系统,实现精准调控特定基因;也有团队探索构建超分子纳米抗体组装体,用于合成生物学和生物分子工厂等领域。

AI的加入,更加速了这一进程。通过AI驱动的设计与亲和力优化,科学家能快速筛选出最适合患者的个性化抗体,推动实现“一人一策”的精准治疗。

与此同时,纳米抗体还有望与CAR-T细胞疗法、纳米材料递送系统“强强联手”,不断拓宽治疗边界,挑战那些曾被视作“不可成药”的靶点。

纳米抗体身形微小,却蕴藏着突破障碍的力量,它们有望以“四两拨千斤”之势纾解医疗困局。

以琴音藏技巧,让音乐自己说话

  高建

  9月4日,叶菲姆·布朗夫曼将重返国家大剧院的舞台,乐迷也将在这场2025国际钢琴系列板块的演出中领略这位当代古典音乐名家的艺术造诣。

  说是重返,是因为一年前,我们有幸聆听过他堪称一绝的“贝多芬”。2024年金秋时节,享誉世界的维也纳爱乐乐团时隔多年重返北京音乐舞台,国家大剧院的观众在全方位、沉浸式感受“维也纳之声”的璀璨温润同时,也深深沉醉于钢琴演奏家叶菲姆·布朗夫曼在贝多芬《c小调第三钢琴协奏曲》中的精妙阐释。舞台上的布朗夫曼稳重专注,指尖流淌出质朴醇厚的琴音,潇洒的乐句跑动始终保持着清晰的颗粒性。而在开阔的广板乐章中,钢琴与木管乐器的缠绕对话营造出一种时空静止、重力消逝般的玄妙漂浮感,与乐团高贵的音色完美熨帖。

  叶菲姆·布朗夫曼钢琴独奏音乐会(资料图) 甘源摄

  也许在大众视野中,布朗夫曼的名字并不在所谓“明星级”艺术家之列,但熟悉古典音乐的朋友应该认同,布朗夫曼在过去四十年间始终是全球顶级乐团最常合作的独奏家之一。在B站和小红书等社交媒体上,如果有人提问以超高难度著称的“拉三”(即拉赫玛尼诺夫《d小调第三钢琴协奏曲》)有哪些版本堪为最佳,那么布朗夫曼与指挥家捷杰耶夫的现场实况一定有资格并肩于霍洛维茨、阿格里奇等传奇大师的演绎,成为资深发烧友强烈推荐的对象。

  1958年出生于乌兹别克斯坦首都塔什干,父母都是职业音乐家的布朗夫曼,几乎从开启钢琴演奏生涯那一刻起就被视为技巧超群的典范,以严苛著称的苏联钢琴教学体系为他打下极为扎实的基本功,硕大的身形和宽大的手掌让他面对令大部分钢琴家生畏的繁难文献时显得轻松自如。普利策文学奖得主菲利浦·罗斯在小说中精彩描绘了上世纪90年代末的布朗夫曼演奏普罗科菲耶夫作品的画面:“这头‘雷龙’!嘹亮先生!如此的速度与气势……他看起来不像来弹钢琴的人,更像是来搬钢琴的伙计……他以不亚于普罗米修斯的力量带走了他点燃的火焰。”而当代著名作曲家、指挥家萨洛宁则为布朗夫曼量身定制了一部难度骇人的钢琴协奏曲,原因是“这对他来说应该不太难”。更具启示意义的或许是布朗夫曼对技巧的看法,他在采访中分享道:“音乐家要呈现的是音乐,而非困难。世界上不存在‘炫技曲’,每个音符都需要有其音乐上的意义。很多人把技巧看成是演奏快速和大声的能力,这并不正确,把一首德彪西的舒缓乐曲弹好可能需要更高的技巧。”

  有趣的是,本次他将在国家大剧院呈现的曲目中就包含“德彪西的舒缓乐曲”,即创作于1907年的《意象集》第二卷。彼时作曲家的创作风格已经完全成熟,在钢琴独奏和管弦乐写作领域都确立了被后世称为“印象主义”的标志性语汇。《意象集》第二卷在写作上的一大特点是作曲家使用了三行乐谱的记录方式(而非常见的钢琴独奏作品两行记谱),德彪西充分运用钢琴大跨度的音域营造出色块碰撞的效果,其中“月落荒寺”一段因乐句间的留白而格外富于诗意。布朗夫曼选择在静谧朦胧的《意象集》之后立刻呈现一部反差强烈的保留曲目——俄罗斯作曲家普罗科菲耶夫的《降B大调第七号钢琴奏鸣曲》。这部创作于第二次世界大战期间的作品被学术界评价为“以打击乐的视角审视钢琴”,以戏谑口吻传递极富冲击力的感官体验,第三乐章排山倒海般的音浪翻涌和快速跑动无疑是所有钢琴演奏家手指技巧的试金石。

  对于录制过普罗科菲耶夫钢琴奏鸣曲全集范本演绎的布朗夫曼而言,把这部热门作品放到作曲家创作的完整坐标中审视更具意义,他希望展示钢铁般的触键下时常被听众忽视的歌唱性。而音乐会上半场具有师生之谊的舒曼与勃拉姆斯作品同样构成了一种内在的关联与呼应。从这套诚意满满、匠心独具的曲目不难看出,年近古稀的布朗夫曼有许多话想对听众讲,可一旦音乐响起,低调的他总是选择隐身于作品之后,让音乐自身的美感打动观众,或许这就是大师的境界所在,用极致的技巧使听众忘记他的技巧。

[ 责编:张晓荣 ] 阅读剩余全文()

AI音乐“狂飙”,行业正在遭遇怎样的冲击?

  ■AI正在淘汰的不是创作本身,而是低技术含量、可批量复制的工作,比如用于短视频配乐、商业广告等的功能性音乐

  ■在歌曲领域,真实的表达来自人类的情感与经历。AI时常表现得循规蹈矩,而真人演绎时不免会有一些小瑕疵——而那些瑕疵背后,是很鲜活的东西

  ■站在平台视角,AI也在不断推动行业发展、优化行业生态,让大量过去没有专业音乐创作能力的人也能创作出还不错的音乐,反推更多专业从业者去产出比AI创作更好的音乐作品和内容

  记者 束涵 见习记者 余敏之

  AI音乐,正以惊人的速度涌入市场。数据显示,2025年,仅Suno一个制作软件,用户每天生成的歌曲就超过700万首,相当于两周就能生成近亿首歌曲,体量惊人。

  创作的门槛正变得史无前例地低。不久前,谷歌在旗下亿级用户产品Gemini中上线音乐生成功能:一句话、一张照片,数十秒就能生成一段完整音乐。去年年底,腾讯音乐旗下的AI创作工具“VEMUS未音”正式发布,主打让零基础的人也能轻松发歌。

  在这股AI音乐洪流中,大量歌曲被打上“AI感强”“粗糙”的标签,但也有一批作品让人真假难辨,甚至被认为比真人演绎更有味道。当人与AI的听感边界日渐模糊,音乐制作行业会遭遇怎样的冲击?

  谁在被取代?

  在传统音乐创作链条上,生成式AI的冲击并非“平均用力”。

  首当其冲的,是那些为平台量产歌曲的作词、编曲的工种。“Suno这些平台确实很厉害,比很多词曲作者高效得多。”广东某唱片公司的音乐制作人Rey说。他口中的Suno,是目前全球最火的AI音乐生成平台之一。用户只需输入简单的歌词和风格提示,几十秒就能生成一首包含人声、旋律、编曲的完整歌曲。“我认识的一些词曲作者,要不就回老家了,要不就改行学别的了。”

  音乐制作人莫芷铭身边也有人因此失业。他注意到这背后创作模式的变化——以前一个公司要制作10首歌,需要找5个编曲人,每人编两首。现在,公司用Suno10分钟就能生成10首,快速筛选出两首有潜力的,再让人去临摹和精修。“本来5个人的活,现在两个人就能干。”

  但产业链并非全线遇冷,某些工种反而表现出一定的抗压性。比如混音。这是将多轨音频通过专业处理,融合成富有层次和空间感的最终成品的环节。“其实混音行情反而更好了,有些人甚至转行去做了混音。”Rey解释,由于AI混音技术不成熟,在词曲价格普降的情况下,制作公司更愿意在混音这个仍需人工精雕细琢的环节上投入更多。

  混音为何能守住阵地?Cashmere Studios是一家位于上海静安区的专业音频制作工作室,主理人卡卡告诉记者,混音涉及极为主观的感性判断,难以被算法完全量化。“客户找混音师,就像买衣服时找闺蜜参谋,需要的是带有个人审美和情感导向的建议,而非标准化的技术输出。”

  从技术角度看,混音这个环节尚未出现强有力的AI工具,其核心在于数据壁垒。“很多历史数据难以获得,比如某些专业软件的混音插件、硬件设备的具体操作参数,第三方很难批量采集,整个混音过程类似一个‘黑盒’。”卡卡解释。也就是说,要训练一个能媲美顶级混音师的AI,需要海量、高质量且开放的操作数据,目前很难实现。

  采访中,几名音乐人对AI的共识是:它正在淘汰的不是创作本身,而是低技术含量、可批量复制的工作,比如用于短视频配乐、商业广告等的功能性音乐。按照AI目前的技术水平,生成的歌曲就像一张大众脸,工整、合格,但缺少辨识度与灵魂。而市场对这部分内容的需求,正在被AI高效满足。

  卡卡说,最近两年一些独立音乐人的收入来源明显减少。“因为和企业合作的商单少了,比如企业内部的活动歌曲制作,企业改为直接用AI软件生成。”Cashmere Studios自身的业务结构也在发生变化,与影视、游戏公司的合作也有一定程度的收缩。“以前大多数公司会采买一些版权音乐,或找乐手合作来做演奏尝试,现在越来越多公司直接借助AI找灵感、做小样。”

  资深玩家进化

  技术跃迁的速度,决定着行业震荡的程度。资深玩家正在进化。Suno V5付费使用的Suno Studio专业模式,能实现对生成歌曲的精细化调整。用户能在不影响其他部分的情况下,重新生成歌曲的特定片段,无论是主歌、副歌还是桥段。同时,模型支持一键拆分最多12条原始音轨,可精准提取生成音频中吉他、鼓、贝斯、合成器等多种乐器轨道。这大大方便了音乐工作者,无论是二次编曲,还是后期混音,都能直接应用,效率倍增。

  更大的变量,在于平台方的入局。今年2月,谷歌宣布其Gemini应用正式集成DeepMind旗下音乐生成模型Lyria 3。用户可以“描述一个想法”,指定某种风格、情绪或节奏,模型就能自动生成歌曲;用户也可以上传照片或视频,Lyria 3会通过分析画面氛围,创作出契合场景的配乐。所有生成的曲目都使用SynthID技术添加了不易察觉的水印,便于检测AI创作内容。

  谷歌之外,国内音乐平台也未缺席这场竞赛。比如,QQ音乐内嵌“AI作歌”功能,用户可搜索直达,提供“一句话”“填词”“图片”“哼唱”等生成方式。“这类用户有自我表达的诉求,就像过去写日记、拍照一样,音乐也成了他们的一种记录方式。”腾讯音乐VEMUS未音业务负责人Lillian说。

  去年年底,腾讯音乐旗下AI创作工具“VEMUS未音”正式发布,定位与Suno形成微妙错位——Suno逐渐向专业生产者倾斜,而VEMUS希望降低音乐创作门槛,让更多人有机会用音乐进行自我表达。“很多用户内心想写歌,但不太会定义风格,就像现在很多人不太会问AI问题一样。”Lillian说。为此,VEMUS给用户做了更简单的设计:用户可以参考自己常听的歌曲,让模型从中提取风格灵感。系统会总结当前热点的风格配方,一键调配,甚至可以通过对话的方式,聊着聊着就作出一首歌。

  随着AI工具的“狂飙”,有人被迫出局,也有人奋力追赶。莫芷铭将AI用作灵感催化剂,“如果自己要创作一首歌,能想到的元素肯定没有AI多,速度也没有AI快,那就让它生成五六个版本,来刺激我的大脑。”而Rey选择深入技术的腹地,研究如何“跑本地模型”。从电力系统专业出身,到转行做音乐,再到如今研究代码,他一直没有停下。

  重构收益规则

  当AI生成的海量作品试图流向市场换取回报时,它们会撞上一堵墙——一套尚未适配、仍在重构的收益规则。

  曾经,AI音乐在国内平台基本处于零分成状态。现实正在发生变化:部分平台已开始试水AI音乐商业分配。比如,网易云音乐推出AI歌曲专属激励金活动,符合要求的AI作品可参与收益分配;抖音旗下汽水音乐则依托短视频生态,为AI音乐提供播放收益与BGM使用分成。

  即便如此,AI音乐的商业化仍面临双重困境:一是版权与收益规则不清,二是内容质量参差不齐。

  业内人士解释,现有的商业模式、合作协议、版权授权机制,都是基于传统音乐创作模式建立的。AI音乐的出现,打破了这一体系。同时,内容质量也是绕不开的门槛。大量AI生成的歌曲仍带有明显的机器味,难以与真人作品竞争主流商业市场。

  实际上,AI音乐能不能赚钱这个问题,不只在于规则制定。莫芷铭提出疑问:“如果一首歌明显是百分之百AI生成的,为什么要分成?”

  在海外,甚至有平台明确对AI音乐说“不”。今年1月,知名独立音乐平台Bandcamp宣布,禁止AI生成的音乐上架,还规定“完全或主要由AI生成的音乐和音频”不允许发布,任何使用AI工具模仿其他艺术家或风格的行为也被严格禁止。Bandcamp在声明中强调,此举是为了保护真实的人类创作者社群,让乐迷能够确信他们在平台上听到的音乐“是由人类创作的”。

  争议之下,行业并未停下脚步。尽管AI音乐收益机制尚不成熟,仍有不少机构和创作者在持续布局AI音乐,部分作品进入热门榜单,还有平台已经捧出了自己的AI音乐人。为什么?

  “这背后有几个驱动因素。”Lillian分析,一是占位,很多公司或个人认为AI音乐是未来方向,提前布局,尝试跑出爆款;二是内容试验,有些人用AI生成大量歌曲,测试用户反馈,甚至有些作品质量不错;三是自我表达,普通用户用AI工具创作音乐,更多是情感记录或社交分享,而非商业目的。

  与此同时,AI音乐的普及也带来“洗歌”“刷量”等滥用行为。对此,平台也在不断升级技术能力,来识别和治理低质量、侵权内容。

  “我们正在观察用户的选择和行业的发展。如果AI音乐足够优质,能够被用户喜爱,它自然会进入榜单。未来,我们也可能为AI音乐设立专属榜单,甚至探索新的广告模式、商业化路径。”Lillian说。

  回归人的价值

  这场AI对音乐行业的重塑,正触及一个更深层的结构性问题——职业阶梯的断裂。

  卡卡观察到:“AI可能会导致严重的人才断档。”过去,音乐人可以从接小型项目、写定制化的商业歌曲起步,慢慢积累经验爬升到金字塔顶端。但现在,这些“练手级”的机会正在被AI生成的音乐大规模蚕食。“成为专家的那条路径变窄了,很多人开始考虑转行,或者加入AI音乐制作的大军。”

  这意味着,未来的音乐行业可能呈现出哑铃型结构——一端是拥有个人IP和不可替代审美的少数人,另一端是使用AI工具批量生产的人,而中间层的生存空间正被急剧压缩。站在平台视角,Lillian则认为,AI在不断推动行业发展、优化行业生态,让大量过去没有专业音乐创作能力的人也能创作出还不错的音乐,也反推更多专业从业者去产出比AI创作更好的音乐作品和内容。

  这两种观察并非矛盾,而是同一枚硬币的两面:传统的职业中间层或许在缩小,但一个由AI赋能的新手和跨界者构成的大众创作中间层正在出现。这背后,指向专业从业者角色的深刻迁移——从“如何做”的执行者,被推向“做什么、为什么做”的决策者。审美、情感和独立品格,正在成为更稀缺的核心能力。正如硅谷著名天使投资人纳瓦尔在一档播客中所言,AI没有肉身,没有欲望,没有生存本能,本质上依然是“人类知识压缩机和模仿者”。

  “在歌曲领域,真实的表达来自人类的情感与经历。AI时常表现得循规蹈矩,而真人演绎时不免会有一些小瑕疵——而那些瑕疵背后,是很鲜活的东西。”卡卡说。

  一个明显的趋势是,越强调人的连接性的工种,抗风险能力越强。

  身兼多职的音乐人莫芷铭在采访中展现得很从容,他的主要精力放在需要深度沟通的专辑制作和艺人演唱会演出上,这类工作高度依赖个性化沟通。“艺人有明确的表达意图,音乐需要与现场的视频、灯光、特效以及很多工种紧密协作。像Suno这类工具,目前还处理不了如此细致、综合的创作需求。”

  卡卡决定将工作室的未来方向锚定在“人与人的深度交流”上,计划打造更大的公共活动空间。“当套路化音乐充斥市场,人们过度沉浸在虚拟世界中,‘物极必反’的规律将会生效。”他依然希望,大家能回归真实的、面对面的线下沟通。

  《解放日报》(2026-03-24 05版)

[ 责编:张晓荣 ] 阅读剩余全文()
  • 类型:成长学习
  • 系统:Android 14.0
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