未来聚变能源新赛道：仿星器能否终结托卡马克的霸主地位？

曾被视为聚变研究“黑马”的仿星器（Stellarators），如今正成为商业聚变反应堆的有力竞争者。长期以来，托卡马克（Tokamak）装置因结构相对简单而备受青睐，而更复杂的仿星器则因设计难度大、性能不足而发展缓慢。但随着理论突破和计算技术的进步，仿星器的潜力正被重新发掘。

聚变装置的核心挑战是将等离子体约束在极端高温高压状态下。托卡马克通过磁场驱动等离子体电流，但存在两大缺陷：一是电磁体需要定期复位，无法持续运行；二是等离子体可能发生“破裂”，损坏反应容器。而仿星器通过特殊设计的磁体直接约束等离子体，无需依赖电流，从根本上避免了这些问题，理论上可以“一次启动，永久运行”。

早期仿星器因等离子体能量泄漏问题难以实现聚变条件。20世纪末，随着等离子体物理理论的完善和超算能力的提升，科学家得以优化磁场构型，减少能量损失。2015年，全球首个大型优化仿星器Wendelstein 7-X（W7-X）成功运行，验证了理论预测的准确性，其性能已接近托卡马克水平。

近年来，多家初创公司加入仿星器研发，目标在未来十年内实现发电。部分企业采用高温超导磁体技术，以增强磁场并缩小装置体积；另有公司尝试用模块化磁体阵列替代传统复杂线圈，降低制造成本。此外，人工智能和3D打印技术的应用，进一步推动了仿星器的工程优化。

仿星器的稳定性和安全性使其在聚变能源领域具备独特优势。尽管托卡马克仍是当前主流，但仿星器的技术进步正逐步改变行业格局。随着更多实验堆的建设和测试，仿星器有望成为未来清洁能源的重要解决方案。

《科学》网站（www.science.org）

比塑料更顽固：人类能否战胜“永久化学物”？

被称为“永久化学物质”的PFAS（全氟和多氟烷基物质）广泛应用于电子产品、电池、医疗器械等领域，因其强碳-氟键难以自然降解，对环境和健康构成长期威胁。去年年4月，美国环境保护署（EPA）对饮用水中六种PFAS实施了严格限值，预计将减少1亿居民的暴露风险。然而，清除PFAS的成本高昂，仅美国未来五年可能耗资480亿美元。

目前，GAC是主流处理技术，但其吸附效果因PFAS链长而异：长链分子易被捕获，而短链（尤其是超短链）PFAS可能穿透孔隙重新污染水体。此外，GAC需定期更换并高温再生，运输过程还会增加碳排放。其他技术如离子交换树脂和反渗透膜各有优劣，但成本或废弃物处理问题限制了其广泛应用。

为提升效率，研究人员正在开发新型吸附剂，有的已实现比GAC长3倍的使用寿命。同时，焚烧、等离子体分解、超临界水处理等技术被用于销毁高浓度PFAS废物，但完全矿化的有效性仍需验证。

污染源控制同样关键。工业废水、垃圾填埋场渗滤液及农田生物固体是PFAS的重要扩散途径。一些地区尝试用植物吸附土壤中的短链PFAS，再通过热解转化为无害生物炭；另一些项目则通过水平井和超声波技术原位分解地下水中的污染物。

尽管技术不断进步，PFAS污染的全面治理仍面临挑战。随着法规趋严，水处理厂需快速适配最佳方案，而源头减排仍是根本解决之道。早期行动虽代价高昂，但能为后续治理赢得先机。

《每日科学》网站（www.sciencedaily.com）

1、新研究证实人类耐热极限低于此前认知

一项最新研究显示，人类体温调节能力（即在极端高温下维持稳定体温的能力）的极限比过去认为的更低。这项研究由加拿大渥太华大学人类与环境生理学研究团队完成，强调了气候变化对人类健康的严峻挑战。

研究指出，随着全球变暖加剧，许多地区可能很快面临超出人类生存安全范围的高温高湿环境。实验采用“阶梯式升温”方法，让受试者暴露于不同温湿度条件下，以确定体温调节失效的临界点。在42°C气温和57%湿度的极端环境中（体感温度约62°C），受试者核心体温持续上升，多数人无法完成9小时测试。这一结果首次直接验证了沿用近50年的体温调节极限估算模型。

研究还发现，持续高温会对人体造成显著生理压力，而这一现象正因气候变化而日益普遍。这些数据对气候模型的完善至关重要，有助于更精准预测未来高温对健康的影响。

该研究结果对公共政策具有重要指导意义。城市在应对夏季高温时，可依据这些科学数据制定更有效的健康防护措施，如调整高温预警标准、优化公共避暑设施等。

在全球气候持续变暖的背景下，这项研究为人类适应极端环境提供了关键科学依据，也呼吁社会更加重视高温带来的健康风险。

2、肿瘤治疗新突破：AI可精准预测膀胱癌化疗效果

美国威尔康奈尔医学院的研究团队利用人工智能（AI）和机器学习技术，开发了一种新型预测模型，可更准确地评估肌层浸润性膀胱癌患者对化疗的反应。该模型整合了全切片肿瘤影像数据和基因表达分析，其预测能力远超以往依赖单一数据类型的模型。相关研究发表于球数字医学顶尖期刊《npj数字医学》。

该模型能识别影响治疗效果的关键基因和肿瘤特征，帮助医生制定个性化治疗方案，使部分患者避免不必要的膀胱切除手术。

研究团队采用了来自SWOG癌症研究网络的临床数据，结合肿瘤影像和基因表达谱进行分析。通过图神经网络和自动化图像分析技术，模型能解析肿瘤微环境中癌细胞、免疫细胞和成纤维细胞的分布及相互作用。

结果显示，多模态模型的预测评分接近0.8（满分1），而单一数据模型的评分仅为0.6左右。此外，研究还发现了一些具有生物学意义的基因标记，进一步验证了模型的可靠性。

该研究团队计划纳入更多数据类型，如肿瘤DNA突变分析和空间细胞定位，以进一步提升预测能力。模型还提出了新假设，例如成纤维细胞的比例可能影响化疗效果，这将成为后续研究的重点。

《赛特科技日报》网站（https://scitechdaily.com）

1、超算+超快成像：科学家破解空气污染的隐藏化学机制

一项最新研究发现，烃类分子与光的相互作用会影响大气中亚硝酸的形成，而亚硝酸是空气污染的重要成分。美国内布拉斯加大学林肯分校领导的一个国际研究团队通过超快电子衍射技术，首次捕捉到分子在光激发后的质子转移和结构扭曲过程，揭示了这一关键反应的微观机制。

研究使用美国能源部SLAC国家加速器实验室的Linac相干光源（LCLS）中的超快电子衍射仪（UED），该设备能以亚埃级（小于十亿分之一米）空间分辨率和飞秒级（百万分之一纳秒）时间精度追踪分子运动。通过观测邻硝基苯酚的光激发弛豫过程，团队发现质子转移后会伴随分子平面外旋转，这两种协同作用是能量释放的关键路径。

传统研究因技术限制难以捕捉这些瞬态变化。这项研究结合UED实验数据和遗传结构拟合算法，科学家首次解析出质子转移导致的分子构型微小改变。理论模拟进一步验证了实验结果，为理解更复杂分子的光化学反应提供了新范式。

该成果不仅阐明了硝基芳烃分子在大气中的光化学行为，还将帮助改进空气污染模型的预测精度。未来，这一技术可应用于研究其他环境相关分子的动态过程，为污染治理提供分子层面的科学依据。